| 标题 | 大数据时代下涉网犯罪对策研究 |
| 范文 | 摘 要 大数据背景下，随互联网及信息技术的发展，涉网犯罪形势愈发严峻。涉网犯罪具有隐蔽性、虚拟性、瞬时性、广泛性等特点，目前对于涉网犯罪的侦查存在滞后性、局域性等问题，侦查模式亟待转变，同时，应对涉网犯罪的利刃大数据侦查应用尚未充分，因此，应当强化大数据证据理念、完善数据运算流程、跨领域结合技术，为应对新形势下的新犯罪做出努力。 关键词 大数据 侦查 涉网犯罪 基金项目：本文系江苏警官学院2018年度大学生实践创新训练计划省品牌专业专项，项目编号：zc2018002。 作者简介：沈浔杰，江苏警官学院。 中图分类号：D920.5 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2019.05.063 据中国互联网信息中心《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2018年12月，我国网民规模为8.29亿，互联网普及率达59.6%，普及率呈逐年增加的趋势。在此背景下，加之大数据时代逐步深入生活的催化作用，网络虚拟空间行业巨大“灰色”利益之口径与监管堵塞之间隙缝滋生了大量犯罪行为。本文从分析当下互联网领域存在问题入手，论述大数据时代下侦查模式由传统侦查转向大数据侦查的必要性及提出一些侦查新思路。 一、复杂的互联网络数据化生态 习近平总书记在2017年12月8日中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习时提出“实施国家大数据战略 加快建设数字中国”。计算机以及互联网技术的发展，使得当下社会逐步迈入大数据时代，在此背景下，数据作为构成人类生活世界的关键要素，已上升至国家战略高度。在大数据时代，数据记录成为默认模式。人类生活在被无处不在的传感器及处理器组成的“万维触角”包围之下，并且随着大数据时代的深入，几乎所有行为都会被转化为数据信息存储，分析。事实上，如今我们的一举一动都可以在某个数据库中找到线索。 二、运用现代信息技术进行的涉网犯罪形势 伴随着互联网技术的逐渐普及以及现代社会的加速发展，运用现代信息技术进行犯罪的门槛也在进一步降低。首先，信息化社会背景下，公民个人信息被大量收集、研判、应用，大部分信息处于未加保护的公开状态。例如，滴滴平台为了拓展其“社交”业务，引入了“印象标签”系统，诸如“肤白貌美”“美女下车时丝袜容易走光看的想入非非”等与打车活动本毫无关联的评价常常出现在女性乘客的标签中。此类数据不经审核地滥用实质存在巨大安全隐患。此前发生的乐清滴滴顺风车司机杀害空姐一案中，受害空姐的“印象标签”包括“颜值爆表”“氧气美女”等，这些评价对所有司机而言都是公开的，如果存在心怀不轨的司机，完全可以有针对性地对犯罪对象进行选择，以实现其特殊目的。乐清案的作案人钟某即为中專文化程度的务工人员，便可熟练借助现代信息技术实施犯罪，可见将来借助大数据手段犯罪的门槛将如何之低。其次，即便部分隐私信息并非如标签般唾手可得，仍存在非法获得渠道供犯罪分子利用。例如，各大网站运用掌握的用户性别、职业、年龄、所在地等个人信息，结合对网站浏览习惯、APP使用习惯的分析，能够做到广告的精准投放。类似技术若用于犯罪，就可实现精准选择犯罪对象，大大提高犯罪成功率与绝对数。2016年山东的徐玉玉案便是犯罪分子购买了1800余条当年山东高考考生的个人信息，从而以发放助学金名义实现精准诈骗，最终导致被害人徐玉玉心脏骤停身亡。此案中高考考生个人信息为杜某通过木马入侵“山东省2016高考网上报名信息系统”非法取得。笔者通过对中国裁判文书网的检索发现，以“个人信息”为关键词在刑事案件中进行检索，至2019年2月23日共有15087个结果，从2012-2018年，相关案件分别有84件、474件、2441件、2063件、3976件、5857件、6791件，发案量基本呈现逐年上升的趋势，形势极为严峻。上述新型犯罪的大数据技术应用特点，都要求侦查模式必须做出相应转变，积极应对。 三、侦查学视域下涉网犯罪产生的原因 （一）涉网犯罪具有难以被规制的特点 第一，互联网数字化信息作为无形财产，被不法分子使用后没有质量上的削减，不留痕迹且不易被发觉，因此具有隐蔽性特点;第二，作案人在提取、使用网络信息的过程中不需经实名核验身份，可通过匿名手段直接达到目标，匿名和化名的大量存在，决定了涉网犯罪虚拟性特点;第三，较之传统犯罪，涉网犯罪在前期准备完善后，真正实施犯罪行为的时间极短，表现为瞬时性特点;第四，现实世界中的犯罪行为几乎或多或少存在某个因素与虚拟网络世界发生关联的现象，这体现出涉网犯罪存在的广泛性特点。 综上，网络犯罪在数量上高速增长，在形态上不断虚拟演绎，在类型上加速生发，在空间上日益脱域，这决定了其难以被传统侦查所捕获的特点，也导致其难以被规制。 （二）传统侦查模式的不足 就侦查破案模式而言，传统的侦查模式倾向于“由案到人”，流程为受案——调查（现场勘察、调查讯问）——锁定犯罪嫌疑人（摸排线索）——结案。详细分析可知，调查讯问所获信息准确性取决于侦察员的技巧，以及被调查方记忆准确度;现场勘察的准确性取决于侦查员的办案经验;摸排线索不仅要靠经验支持，还需直觉、灵感甚至运气催化。综上，传统侦查模式的成功与否主要取决于侦查人员的经验，甚至是运气。这或许能够适应传统的静态、单一的社会及其犯罪，但对于大数据时代下动态、多元的涉网犯罪却几乎束手无策。 就侦查时间和空间维度限制而言，传统侦查模式在时间上启动于犯罪行为或结果发生以后;在空间上作用于相对确定的地域和相对确定的对象。因此，传统侦查模式作用于现代涉网犯罪时，其展现出滞后性、局域性等缺陷。 （三）大数据侦查的应用尚不充分 笔者通过对中国裁判文书网数据库进行查询了解，2014- 2018年，运用大数据侦查方式的刑事裁判文书数量分别为4份、24份、72份和157份，呈逐年上升趋势，且均为呈倍数增长。据此可见大数据侦查手段在刑事侦查过程中正迅速推广，然而同时通过对“中国裁判文书网”自设立以来所有刑事案件法院裁判文书的检索可知，在刑事案件范围内，进一步缩小范围，在已有关键字“大数据”同时添加关键字“互联网”后，所得裁判文书仅有45份，可见当下针对涉网犯罪，大数据侦查并未得到充分运用。目前针对大数据侦查的应用情况而言，有以下三点趋势：首先，大数据侦查的应用对象主要为作案工具或作案对象为摩托车、电动车或汽车等车辆或手机的侵财类案件及相关刑事案件;其次，大数据侦查的主要目的是发现并锁定犯罪嫌疑人;最后，大数据技术尽管在锁定犯罪嫌疑人这一过程中发挥了重大作用，但在完成侦查工作的第二项重要任务即收集证据材料方面作用十分有限。可见当下对于大数据侦查的使用频率虽然逐年增加，但实际上仅发挥其很小的一部分作用，距离完全发挥它的优势与还有很大差距。 四、大数据侦查的优势 大数据具有“5V”的特点，即数据体量大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据类别大（Variety）、数据真实性（Veracity）、数据价值高（Volume）。在涉网犯罪领域，犯罪行为所产生的数据可实时被大数据采集分析，并利用大数据可分析数据类别大，处理速度快等特点，能有效克服涉网犯罪虚拟性、隐蔽性、瞬时性的特点。 （一）大数据侦查具有实时监测涉网犯罪能力 大数据时代所触发的侦查权基本性质演变，是侦查权的监控性（supervisory）强化，有学者称其为监控型侦查权（supervisory investigation）。传统侦查概念下的“监控”主要是针对已发生的犯罪行为或是确定的嫌疑对象进行的调阅监控、窃听、摄像等侦查活动。大数据时代下，互联网技术及数据库、算法的发展为侦查活动在时间上赶超犯罪行为创造了可能，借助人脸识别、网络实时监控技术、通讯实时监控技术、数据库系统等，公安部门可针对犯罪结果尚未产生、犯罪嫌疑人尚未确定、犯罪手段方式尚未明确的情形下即时采取行动，形成侦查活动与犯罪活动共时性关系状态，甚至达到一些学者所提的“预测犯罪”。 （二）涉网犯罪留下的数据痕迹构成大数据研判对象 根据洛卡德交换原理，犯罪的过程实际上是一个物质交换的过程，作案人作为一个物质实体在实施犯罪的过程中总是会与其他的物质实体发生接触和互换关系，每一次的接触，都会伴随着证据的交叉;因此，犯罪案件中物质交换是广泛存在的，是犯罪行为的共生体，这是不以人的意志为转移的规律。涉网犯罪虽然具有隐蔽性特征，但只要作案人实施了犯罪行为，即便其可视化信息记录不易发现或被删除、掩盖，其删除、修改等操作同样会留下蛛丝马迹并以数据形式存在。信息技术的使用使得数据的生成变得更为容易 另外，大数据海量数据库的建立提供了丰富的侦察资源，大大提升了侦破效率。在大数据时代，数据库将会记录下人类各种活动的状态信息，并经格式化后分类储存。此数据空间中储存的各类痕迹信息将会为侦查人员寻找线索、比对撞库提供数据材料的支持;同时，较之于人工比对，自动化撞库也相应节省较多人力，提高办案效率。例如2016年破获的白银连环奸杀案中，28年来人工比对愈10万枚指纹都没有结果，最终通过对染色体Y-STR数据库的自动比对碰撞，锁定犯罪凶手DNA，进而破获二十多年的悬案。类似分析技术就是新时代下大数据技术与科技、信息等技术以及传统侦查方法的融合，展现了广阔的前景。 五、大数据侦查的具体应用思路 （一）转变大数据证据理念 大数据侦查的一项重要能力便是通过运用大数据的挖掘能力，分析过去海量的历史犯罪数据，寻找各犯罪要素所反映出的关联性。这对一直以来人类形成的追求因果关系的思维是一个巨大颠覆，从因果关系到相关性关系，带来的是效率的巨幅提升。但同时，大数据建立在计算机基础上的弱相关性并非完全等同于司法活动建立在因果逻辑联系上的强相关性，在实际运用中还需从相关关系中寻找出一些重要变量用于验证因果关系，只有通过因果逻辑关系检验方可在此基础上投入传统证据调查。 （二）完善数据运算流程 典型的大数据的过程是 4 个连续的阶段， 包括数据生成、数据获取、数据存储和数据分析。同时，以上4个阶段构成一个完整的头尾衔接的闭环。需要通过对数据的深入分析挖掘出数据价值。涉网犯罪中要想辨别出问题数据，就要借助大数据技术进行分类关联，进而建立数据模型，精准追查问题数据幕后的嫌疑人，再进一步，分析犯罪趋势，建立起高效预警机制。上述侦查模式中，对犯罪趋势进行分析就是利用大数据的关联性分析、聚类分析等技术。同时涉网犯罪涉及环节多，相关电子数据资料多，并且存储在云端的数据存在结构多样等特征也对数据分析提出了较高的要求。 （三）与互联网技术融合破案 目前我国互联网的使用尚未要求实名认证，即便当下一些社交、支付软件开始逐步推行实名制注册也只是与手机号码绑定，而笔者通过对淘宝的搜索发现仍可以通过当下最普遍的网购渠道购买到手机号码，可见我国当下距离互联网实名制还有很长的路要走。在此背景下，即便通过大数据手段找到了异常数据源，也很难进一步确定真正幕后操作者，使侦查陷入困境。在实际网络的使用过程中，应将大数据侦查的异常数据信息与互联网基本规则融合，锁定犯罪嫌疑人。信息的传输必定依赖传输协议，而其与IP地址又存在一一对应的关系，笔者认为，应当从IP地址入手，分析流量端口的IP地址，进而确定所在IP的位置区段，同时，所有用户都必须于网络运行商处进行实名登记，从而侦查人员可以取得开通网络的用户信息，并分析其与犯罪嫌疑人的关系，使侦查活动从虚拟空间延伸至现实空间。 参考文献： [1]中国互联网络信息中心.[2019-02-08].http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201902/P020190228510533388308.pdf. [2]央广网.【央视快评】全面实施国家大数据戰略.[2018-05-27].http：//baijiahao.baidu.com/s？id=1601550774180291175&wfr=spider&for=pc [3][英]维克托·迈尔-舍恩伯格著. 袁杰译.大数据取舍之道.杭州：浙江人民出版社.2013：67. [4][美]艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西著.马惠译.爆发——大数据时代预见未来的新思维.北京：中国人民大学出版社.2012. |
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