团伙

摘要： 【案例】60岁的李某偶然遇到化名“杨老板”的夏某,夏某提出以月工资8000元雇佣李某,李某欣然同意。后二人来到了某宾馆房间“谈生意”,房间里众人正在打牌,其中一人起身离开并邀请李某代玩。牌局中,李某输掉了好几千元。李某事后觉得自己可能落入圈套,随即报案。公安机关侦破了这一团伙诈骗案,该团伙已累计作案33起,共计骗得27万余元。

摘要： “小圈子”破坏“大规矩”近年来,各级纪委查处了一批热衷圈子文化、码头文化,搞团团伙伙、结党营私、拉帮结派等违反党的政治纪律和政治规矩的案件。比如,有的在党内搞团团伙伙,进行利益交换;有的把自己的亲信调到核心部门、核心岗位任职;有的通过设立一些专门机构,组建自己的“班底”,沆瀣一气,大肆敛财……

摘要： 山东省济南市公安局刑警支队根据报案线索,在莱芜区、钢城区捣毁一个利用非法GOIP设备实施帮助信息网络犯罪活动的团伙,抓获犯罪嫌疑人5名,查封非法设备6台。百余名受害人报警自4月1日以来,陆续有多个地方的100余名受害人报警,称自己遭受了冒充“公检法”、税务、电信、银行等部门工作人员实施的电信网络诈骗。根据报警人提供的线索,警方对诈骗电话拨打地点的追查都指向了济南市莱芜区和钢城区。

摘要： 2月11日,记者从广州市公安局获悉,近期,为保障春节期间市民群众“舌尖上的安全”,广州警方通过信息分析研判和智慧侦查手段.对制售假酒犯罪集中开展代号为“骤雨”的专项打击行动。

摘要： 想利用时下流行的直播带货售卖假“耐克鞋”?几个团伙万万没想到会栽在抖音平台上。近日,在抖音的举报、配合下,一个生产假冒名牌运动鞋的工厂被警方打掉,5名犯罪嫌疑人被当场抓获。经过公安机关的深挖。

摘要： 盘踞在哈尔滨近10年的以"李氏三兄弟"为首的黑社会性质组织被警方彻底摧毁。该团伙所犯下的罪行令人发指:強奸幼女、垄断电力行业、开设赌场、寻衅滋事、强迫交易……单是涉嫌罪名就有18种,涉案金额逾30亿元,抓捕犯罪嫌疑人133名。2020年11月,公诉机关将此案第一批41名犯罪嫌疑人向法院起诉。

摘要： 黑恶势力不彻底铲除,百姓便永无安宁。在为期3年的扫黑除恶专项斗争中,张鹏作为这场硬仗中的“胜”斗士,展现出了利刃出鞘正面刚儿的魄力。拳打脚踢、砍刀飞舞、违规入党、称霸一方,张某恶势力团伙不光有打手,还有军师和会计,专门有组织、有预谋地欺压百姓。他们在村里是村霸,走出村子就是恶霸。

摘要： 1983年,新春伊始,上级机关给北京市公安局朝阳分局各科队所配发了崭新的吉普车。随着这批汽车的投入工作,也结束了基层单位无车的历史。当时,全市公安机关正组织开展"第三大战役"。"第三大战役"本无名目,只是部署要深入细致地进行调查摸底。"大扫除"的名称,出自所长们之口。动员会后,几位所长议论:"第一大战役叫‘打现行’,第二大战役叫‘打团伙’,第三大战役出师无名呀!""出师有名呀!叫‘大扫除’。

摘要： 《扫黑风暴》电视剧已经播放完毕,虽然剧中的人物和故事情节带有艺术加工,但是,它确实是社会阴暗现象的缩影和映射。我们在扫黑除恶工作中遇到的黑恶势力团伙及其背后的“保护伞”的罪行,远比电视剧中的更加惊心动魄。2018年,我们从一起公安民警参与的打架斗殴案入手,联合市公安局一举查处了盘踞在中山市某镇数十年的黑恶势力团伙。

摘要： “发现刘一飞的踪迹了。”从情指中心获得这个线索,大伙振奋起来。惯偷刘一飞是一起团伙盗窃案的犯罪嫌疑人,走路如飞、十分狡猾。大家磨刀霍霍,准备夜探刘家。为确保此次抓捕行动成功,行动队队长老谢召集队员商议,决定所有参战人员先行蹲守待命,待刘一飞睡下后发动总攻。

摘要： 本说明书实施例公开了一种团伙识别模型的训练方法、异常团伙识别方法及装置。团伙识别模型的训练方法包括：获取样本团伙中用户的业务特征数据及对应的个体标签以及样本团伙对应的团伙标签，个体标签用于指示用户是否存在风险，团伙标签用于指示样本团伙是否异常；基于样本团伙中用户的业务特征数据及用户对应的个体标签，建立随机森林模型；基于随机森林模型包含的多个决策树上的节点以及节点表征的业务特征以不同的分裂值进行分裂时的信息增益参数，确定信息增益参数最大的多个目标特征组；基于多个目标特征组，对样本团伙中用户的业务特征数据进行聚合，得到样本团伙的团伙特征；基于样本团伙的团伙特征及对应的团伙标签，训练团伙识别模型。

摘要： 本说明书实施例提供一种团伙挖掘方法、异常团伙的识别方法、装置及电子设备。团伙挖掘方法包括：使用第一聚类算法对目标用户群体的网络关系图谱进行基于业务联系的聚类，得到第一团伙关系图谱。将第一团伙关系图谱中用户的预设业务特征数据输入神经网络模型，得到第一团伙关系图谱中用户的表达特征，神经网络模型是基于样本团伙中用户的预设业务特征数据和样本团伙的标签训练得到的，标签指示样本团伙是否被第一聚类算法聚类得到。使用第二聚类算法对网络关系图谱和/或第一团伙关系图谱进行基于表达特征相似度的聚类，得到第二团伙关系图谱。基于第一团伙关系图谱和第二团伙关系图谱，生成目标用户群体的团伙挖掘结果。

摘要： 本发明涉及一种基于DBSCAN算法的电信诈骗团伙聚类方法及电信诈骗团伙聚类系统，该方法包括：获取可疑通讯数据；分析可疑通讯数据中的被叫用户数据，以获取与被叫用户数据对应的主叫用户数据；将收集的各主叫用户数据作为电信网络节点，在预定区域内形成电信网络节点集；判断该预定区域内的各电信网络节点是否为核心点，以找出预定区域内的所有核心点；根据各核心点找出预定区域内的边界点和噪声点；删除噪声点，并根据预定区域内的所有核心点和边界点形成电信诈骗团伙簇。本发明基于DBSCAN算法，能够发现以任意形状存在的电信诈骗团伙类簇，能够对整个电信诈骗团伙一次性根除，实现实时有效的欺诈预警和低成本的治理。

摘要： 本发明提供了一种基于图神经网络识别团伙攻击的实时风险检测方法。该检测方法包括对历史数据进行标记，构建资源黑库；对每条请求数据进行预处理，并将预处理后的数据放入待构图数据集合中；当待构图数据集合中的数据达到预设的数据量时，进行一次图结构提取，得到预构图；对实时数据进行预处理后，在预构图上增量式添加实时数据的节点，得到微调后的图结构；再使用GCN模型对微调后的图结构进行特征提取，并进行聚类风险评估，然后实时汇总风险并输出。通过上述方式，本发明能够在结合历史标记的基础上融合短时段内的数据特征，并有效缩短数据处理时间，以确保风险检测的实时性。

摘要： 本发明公开了一种证券疑似团伙智能挖掘方法，涉及线索挖掘技术领域。该方法，包括以下步骤：S1.数据采集并标记；S2.数据清洗、拼接；S3.拼接后数据清洗；S4.数据特征因子选取，主要包括证券数据行为特征、资金数据行为特征、轨迹数据行为特征、通联数据行为特征；S5.有监督机器学习技术划分训练集和测试集；S6.选择最优算法进行模型训练及模型验证；S7.增加模型中特征数目再训练，不断验证迭代，确定最优分类模型；S8.提炼历史案件涉及文本文件中相关核心要素，分析可疑人员；S9.将S7和S8的识别结果进行智能比对分析，输出可疑团伙分析结果。

摘要： 本发明提供一种可疑金融团伙识别方法及系统，包括：步骤S1，获取原始金融数据预处理得到有效金融数据；步骤S2，根据各个账户之间资金交易的数额和频率处理得到表征各个账户之间资金交易关系的权值；步骤S3，建立金融网络并划分为多个金融子网并将账户作为社区；步骤S4，并行化社区合并得到新金融子网并处理得到模块度增益值；步骤S5，各模块度增益值均为零时完成社区合并并将新金融子网作为合并结果；步骤S6，根据合并结果构建可视化网络图形以显示可疑金融团伙。有益效果是本方法及系统通过不同账户之间资金交易的数额和频率等属性进行权值计算，建立金融网络并采用并行算法对多个子网同时进行社区合并，极大地降低复杂度并有效提高运行效率。

摘要： 本申请公开了一种洗钱团伙检测方法及其相关装置，方法包括：获取去中心化交易所的交易数据；根据交易数据构建交易有向图，交易图中的节点为去中心化交易所中的用户，节点之间的边为用户之间发生的交易，边的方向为资金的流动方向，节点的度为交易的个数；对交易有向图迭代进行多轮边缘弱化，并记录每一轮边缘弱化后的交易有向图中的最大连通团伙和整个迭代过程中最大连通团伙的出现次数；选择出现次数高于次数阈值的最大连通团伙作为强连接团伙；根据各强连接团伙中各用户的持仓变化量及收益检测各强连接团伙是否为洗钱团伙，改善了现有技术采用对单个洗钱用户进行检测的方式，操作检测准确率不高的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种对欺诈团伙预警的方法、装置、系统、设备和介质，其中，该方法包括以下步骤：获取用户在移动设备上进行应用操作请求时所处地理位置的经纬度信息；根据地理位置的经纬度信息以及预设的地理位置范围等级，通过空间索引地理位置编码算法计算与地理位置的经纬度信息对应的地理位置编码；根据地理位置编码查询预设时间窗口内与地理位置编码相同，且与操作请求相同的总用户量，或者与操作请求相同的总次数；判断总用户量是否超过第一预设阈值，或者，总次数是否超过第二预设阈值；当总用户数量超过第一预设阈值或总次数超过第二预设阈值时，发出预警提示。以实现减小计算数据量，实时反馈识别的风险的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于图分类的套利团伙识别方法，包括以下：S1：获取数据预处理，抽取构图的实体和关系，构建知识图谱；S2：对构建好的图谱，利用连通子图算法进行群组划分；S3：计算每个群组的风险指标信息，形成业务风险评分；S4：搭建并训练深度图卷积神经网络，用于预测群组的结构风险评分。本发明采用连通子图算法对构建的图谱进行群组划分，可以使得套利团伙更容易被发现；采用深度图卷积神经网络对整个图进行分类，直接预测整个群组的风险；本发明不仅通过深度图神经网络判断群组的结构风险，同时还结合业务指标，使用频繁集挖掘算法分析群组的业务指标信息，计算业务风险评分，和业务数据相结合，增加了模型结果的可解释性。

摘要： 本发明是有关于一种基于核心攻击资源的网络攻击团伙融合方法，其基于核心攻击资源的相似程度来进行关联，基于安全知识定义关联分组以及计算基于关联分组的团伙间的相似度。针对N类拥有不同行为的团伙进行融合，本发明采用的是递进式的融合方式，先对两类网络攻击团伙进行融合，两类网络攻击团伙融合工作完成后，其融合结果将作为一类新的团伙，继续与其他尚未进行融合的类别进行融合操作，直至所有类别的团伙融合完毕。本发明有效的解决常规数据挖掘方法团伙发现不全面的问题，使其能挖掘出团伙所拥有的更多攻击资源和攻击行为，提高了网络攻击团伙发现的完整性和准确性。