犯罪风险

摘要： 通过文献分析法和实地研究法,对近年来国内外举办大型体育赛事过程中发生的犯罪案件进行统计分析.此类案件的犯罪原因多样,具有较强的突发性,其手段多样且通常导致严重的危害后果.为确保体育赛事的平稳举办,通过德尔菲法和层次分析法对大型体育赛事犯罪的风险进行识别和分析,根据风险因素重要性进行排序,并针对各风险点,从立法、安防行业、安全管理能力和社会力量参与等角度提出相应的防范措施.

摘要： 随着人工智能技术不断发展,武器系统已成为人工智能研发应用新领域。当前人工智能武器的发展路径呈现二元化趋势:“武器+AI”与“AI+武器”。从大数据算法到深度学习,多类型化的人工智能武器犯罪问题也使“科技改变战争”这句话有了另一面向的隐喻。以人工智能武器“主动性”为标准,划定人工智能武器犯罪类型是应对安全风险的核心问题。从挑战国际法规则、改变战争核心逻辑、异化交战权属性等方面,研判人工智能武器犯罪风险,是事关时代的理论演进。基于安全价值认知,面向源头治理,从立法规制、技术标准、监护制度等预防性、综合性策略入手,积极构建针对已然和未然犯罪的防范体系,渐进形成人与人工智能在“行为控制”与“决策能力”上的和谐关系。

摘要： 虚拟货币是近年来发展起来的金融创新产品,它在为用户提供便捷的金融服务的同时也带来了不容忽视的风险。本文从虚拟货币存在的问题引出犯罪风险,如成为洗钱、偷税漏税、欺诈等犯罪的工具。之后对比了美国、欧盟等国家和我国对虚拟货币监管的不同,指出我国在虚拟货币监管方面存在的不足,后又阐述了我国应如何监管虚拟货币。总体来看,我国虚拟货币的发展还不是很完善,需进一步扩大影响力,建立大规模虚拟货币的监管框架。

摘要： 一段时间以来,私募基金领域违法犯罪案件增长迅速,风险凸显。半月谈记者发现,当前私募基金“募、投、管”存在全链条犯罪风险,亟须对症下药,将私募置于阳光下接受监管。

摘要： 通过对K公司上市以来的经营行为进行全流程分析,发现其对赌协议之下潜在的犯罪风险具有连续性、累积性和隐蔽性,其犯罪表现为涉及上市公司财务造假、股价异常波动以及核心资产流失.针对上市公司实际控制人权力过大、违法收益大、成本低、监管无力或缺位等因素,需加强对上市公司实际控制人的非正式约束;强化行政监管措施,形成行政监管的制度约束;完善刑事立法,织密刑事法网,精准打击犯罪;将犯罪风险防控关口前移,数据赋能驱动经侦部门主动预测预警预防;构建行刑衔接双向机制,优化行政执法和刑事司法的衔接与协作.

摘要： 风险社会背景下随着信息网络的广泛运用,算法成为了连通风险社会和数据的重要防控节点.一方面算法作为工具被广泛运用于风险的预测与防控,另一方面因为算法程序客观性、智能性以及可解释性的不足,算法本身也成为了风险源头的一部分,并贯穿始终.尤其在法律领域,算法在缓解司法压力的同时,更滋生出如算法损害、技术黑箱、算法权力操纵与算法歧视等多重问题.对此,如何科学地选择锚点和基础算法来设计搭建算法模型,通过数据训练并成功运用到实务操作,在规避减弱风险的同时满足任务需求,消减算法伤害,最终达到风险预警与防控,便是算法研究的关键问题.

摘要： 区块链技术自进入我国以来发展迅速,但由于国内国外对其研究还处在初级阶段,由区块链技术引发的犯罪不断滋生并迅速蔓延,严重危害社会经济秩序稳定与人民财产安全。互联网技术犯罪风险机理分析及防控旨在通过列举当前区块链金融现存风险,归纳风险类型及成因,从内在机理与外部角度对区块链现存或者潜在风险进行分析及总结。区块链技术犯罪风险机理分析及防控通过结合区块链当前发展状况和犯罪形势发现区块链犯罪风险防控存在的监管滞后、准入门槛低、受害人损害难以追偿等问题,建立机理防控流程、创新平台与社会防控对策,为区块链技术在我国的发展保驾护航。

摘要： 领导干部搞腐败,尽管表现形态复杂多样,但本质上都是源于与宗旨意识相对立的"公权可私用"的心理。正是在"公权可私用"这种自我说服的推动下,才有了各种腐败行为的发生。因此,防止腐败犯罪风险的要害和关键,在于防止腐败思想的滋生。

摘要： 数字货币是经济社会高速发展的产物,传统的货币形式难以满足社会多元化的交易需求,数字货币以其较高的交易安全性、较低的交易成本等天然优势迅速得到金融市场的青睐.利用数字货币充当新型犯罪支付方式进行资金结算,或打着"数字货币"的旗号进行传销活动、非法集资等犯罪行为在近年来呈上升态势.文章认为,针对涉及数字货币的犯罪行为,公安机关应当加大防范宣传力度、创新侦查模式、提升数字货币犯罪侦查取证能力;金融监管机构应当完善监管体系、细化监管措施,有效地应对数字货币所产生的犯罪风险.

摘要： 鉴于利用互联网消费信贷平台实施犯罪行为数量不断上升及其衍生的法律和金融风险,学界需要对此进行专门的犯罪风险和对策研究.以"蚂蚁花呗"为例,通过研究利用"蚂蚁花呗"实施犯罪的潜在风险,提出预防和打击相关违法犯罪行为的措施,以期高效应对新兴金融产品的衍生风险,提高网络支付环境的安全性,遏制互联网违法犯罪行为,提高公安机关处理网络诈骗的能力.

摘要： 近些年,互联网金融快速发展,但其监管相对薄弱.互联网金融犯罪风险相对扩大.其主要类型包括银行卡欺诈、非法集资、洗钱、合同诈骗、职务犯罪等,互联网金融犯罪风险具有盲从性、专业性、虚拟性、隐蔽性、高损性等特征.对这些风险应从完善立法、投资者教育、行业自律、信息保护等方面加以防控.

摘要： 在绝大多数情况下，存在的很多危险都是我们大多数人意识不到的。实际上，根本没有人能够精确计算其所面临的全部风险。本文对现有风险研究视角进行了回顾，并结合文化与社会学的视角，解释江南区的居民有关对待风险的心态。

摘要： 在绝大多数情况下，存在的很多危险都是我们大多数人意识不到的。实际上，根本没有人能够精确计算其所面临的全部风险。本文对现有风险研究视角进行了回顾，并结合文化与社会学的视角，解释江南区的居民有关对待风险的心态。

摘要： 在绝大多数情况下，存在的很多危险都是我们大多数人意识不到的。实际上，根本没有人能够精确计算其所面临的全部风险。本文对现有风险研究视角进行了回顾，并结合文化与社会学的视角，解释江南区的居民有关对待风险的心态。

摘要： 本发明公开了一种犯罪时空风险预测及决策调度方法和装置，包括以下步骤：S100、获取数据资源并建立相应的数据库；S200、进行数据治理，得到输出数据；S300、基于深度学习的CTR预估模型和输出数据，预估待预测路段未来一周的发案概率；S400、基于待预测路段未来一周的发案概率、感受野筛选器、辖区筛选器、热点迁移规则库和历史案事件数据库，进行正则化，得到修正后的待预测路段未来一周发案概率；S500、进行警力调度和巡控路线规划。本发明可以增强预测模型输入的灵活性，提高系统的可迁移性，增强对预测结果的可解释性，增加预估概率修正模块提高了对预测结果修正的灵活性，增加了调度模块简化对预测结果的研判及调度过程。

摘要： 本发明公开了一种基于时空聚类统计进行城市犯罪风险评估的方法，属于时空事件聚类分析方法领域。本发明首先收集城市犯罪数据生成城市犯罪数据库；然后根据数据库中数据，给数据库中每个区域和时间周期内的数据添加辅助数据；再通过时空凝聚式聚类算法和混合泊松对数线性模型进行处理；最后通过决策规则判断风险。本发明与现有技术相比，本发明使用时空凝聚式聚类算法和混合泊松对数线性模型对数据进行处理，并通过决策规则对处理结果进行判断，减少了城市犯罪风险图的过度平滑对估计结果的影响，提高了估计结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种涉网犯罪风险智能揭示方法，通过对相关网络活动数据的文本内容进行监控、分类提取，结合定义的基础库，运用规则引擎、大数据比对、文本分析技术，对相关网络活动数据进行提取分析、积分运算，输出该系列网络活动的相关分值，将积分赋予累加到相关网络账号，并通过风险等级转换后，得出账号最终风险等级。本发明能够对网上言论、通联信息、交易购物、物流寄递等的网上活动文本数据进行侦测，通过综合运算得到相关账号的风险指数，能快速地对目标账号进行客观地分析，从而缓解工作人员需要手工对网络账号及其活动行为逐一核查所花的工作量，降低了人工研判难度，让工作人员能够快速预知涉及行为的账号风险。

摘要： 本发明涉及一种基于多源异构数据融合的区域级犯罪风险预测方法，包括步骤：多源异构城市数据采集及预处理；构建HDM‑GNN模型；利用预处理后的多源异构城市数据对HDM‑GNN模型进行训练。本发明的有益效果是：本发明能够充分利用多源异构的城市数据，对动态时空依赖关系利用图神经网络技术进行建模，并有效地将来自多个视图的各种类型的区域相关性与学习的权重融合在一起；本发明可以有效建模长距离的空间相关性和长时间的时序相关性，本发明相比现有的犯罪预测方法，可以有效地处理不同数据与犯罪风险间复杂动态的相关关系，能更精准地实现对区域级犯罪风险的预测；可以达到更好的预测效果。

摘要： 本发明公开了一种犯罪风险多空间尺度联合建模的方法，属于地理信息科学、空间数据建模领域。包括如下步骤：确定联合建模的不同空间尺度；统计不同空间尺度上各地理单元的犯罪发案数；利用贝叶斯建模技术进行多空间尺度联合建模；实验结果分析。本发明方法可用于揭示不同空间尺度地理单元对犯罪风险的影响；所提方法基于贝叶斯建模技术，通过为随机效应项指定先验分布并引入空间关系，利用临近空间单元的信息，有效解决数据的空间自相关、过离散和小数量问题，实现对犯罪风险更稳定更精确的预测；本发明方法可识别上一空间的地理单元对下一尺度地理分析单元的整体影响；具有一定的扩展性，可将不同空间尺度上环境因子的影响包含在内。

摘要： 本发明公开了一种再犯罪风险预警混合属性数据处理方法、介质和设备，首先获取数据样本构成数据集，对数据集中的各样本进行初步的数据预处理，剔除数据集中的冗余项和缺失项，然后将数据集转换为协调的数据集；接着对于协调的数据集中的各条件属性，进行约简处理，删除协调的数据集中的冗余属性，得到属性约简后的数据集，最后对属性约简后的数据集进行聚类。本发明方法中，通过数据预处理和约简处理，能够将数据集中存在缺失的属性以及冗余的属性进行有效去除，因此可以有效降低数据的维度，实现对预警数据的有效处理分析，基于该方法获取到的数据，能够使得再犯罪风险预警的分类准确度更高以及分类的速度更快。

摘要： 本发明公开了一种基于手机用户和POI数据的城市入室盗窃犯罪风险评估方法。该方法基于移动手机用户数据和城市POI数据，利用随机森林算法构建城市入室盗窃犯罪风险预测评估模型，解决了当前犯罪风险评估模型中主要依赖按行政区划获取的社会经济统计数据来提取建模特征的不足，通过更加精细的移动手机用户网格数据、POI密度分析结果、夜间灯光遥感数据以及道路可达性等来提取多尺度特征，以及利用随机森林算法来优化筛选特征集及其空间尺度，实现不同城市区域犯罪影响因素的更加完整的表达与入室盗窃风险的精细评估预测，提高了城市犯罪风险预测模型精度与泛化能力。

摘要： 本发明公开一种顾及空间异质性和过度离散现象的犯罪风险因素分析方法，所述方法包括：以派出所辖区为分析单元，入室盗窃案件量为建模对象，根据派出所辖区质心的地理坐标、家庭户数、环境因素数据构建地理加权负二项模型，并交替采用改进的迭代加权最小二乘法和牛顿‑拉夫逊算法对所述地理加负二项模型的参数进行估计，直至所述参数收敛；采用Akaike信息准则和交叉验证确定所述地理加权负二项模型的最佳带宽，并根据所述最佳带宽对所述地理加权负二项模型进行校准；采用校准后的地理加权负二项模型估计各所述环境因素的回归系数，根据所述回归系数获得各所述环境因素与犯罪活动的相关性。本发明实施例能够更加准确的评估犯罪风险因素与犯罪活动的相关性。

摘要： 本发明公开了基于强化学习的再犯罪风险预测方法、介质和计算设备，首先构建训练样本集，针对训练样本集进行聚类；针对于聚类得到的N个类，分别构建N个BP神经网络；将各训练样本属性，输入到对应的BP神经网络中，对BP神经网络进行训练，得到再犯罪风险预测模型；针对于需要预测再犯罪风险的测试样本，计算测试样本与各聚类中心之间的距离，选取出与测试样本之间距离最小的聚类中心，将该聚类中心所属聚类对应的训练好的神经网络作为测试样本的再犯罪风险预测模型，将测试样本的属性，输入到测试样本的再犯罪风险预测模型中，通过该模型对测试样本的再犯罪行为进行预测。本发明使得再犯罪预测的效果更加真实有效、准确以及计算速度更快。

摘要： 本发明公开了一种基于时空聚类统计进行城市犯罪风险评估的方法，属于时空事件聚类分析方法领域。本发明首先收集城市犯罪数据生成城市犯罪数据库；然后根据数据库中数据，给数据库中每个区域和时间周期内的数据添加辅助数据；再通过时空凝聚式聚类算法和混合泊松对数线性模型进行处理；最后通过决策规则判断风险。本发明与现有技术相比，本发明使用时空凝聚式聚类算法和混合泊松对数线性模型对数据进行处理，并通过决策规则对处理结果进行判断，减少了城市犯罪风险图的过度平滑对估计结果的影响，提高了估计结果的准确性。