融合網絡數據的偵查畫像技術相關問題研究

張蕾華, 張惠絨

(山西警察學院偵查系,山西太原 030401)

0 引言

偵查畫像是公安機關推進偵查工作的重要技術手段。公安機關在偵查破案過程中根據已獲得情報和線索對犯罪嫌疑人進行描述和刻畫,以此作為尋找和確認犯罪人的依據。它包括人臉模擬畫像、犯罪地理畫像和犯罪心理畫像3個階段。人臉模擬畫像技術最早運用在案件偵破過程中,它是依據現場目擊者的語言描述,對犯罪嫌疑人的面部特征進行描繪從而識別鎖定犯罪嫌疑人的一種手段。隨著技術發展出現了計算機智能人臉模擬畫像,其原理是基于事先儲存的大量人臉各部位模板,通過計算機圖像處理功能進行不斷調整和組合,形成與犯罪嫌疑人高度契合的人臉圖像[1]。其次是犯罪地理畫像技術。犯罪地理畫像是對犯罪人地緣關系的一種刻畫,通常適用于系列殺人、強奸案件,將系列案件的發生地標注在地圖上進行分析,進而推斷犯罪人的居住地點、經常出行地點和可能再次作案的地點[2]。有學者提出犯罪地理畫像不僅可以分析系列案件犯罪嫌疑人的地緣關系,也可以運用于殺人分尸拋尸案件,警方可以通過多個拋尸地點在空間位置關系來查找第一殺人現場[3]。犯罪心理畫像技術是根據已掌握情況對犯罪嫌疑人進行相關行為、心理過程、動機的綜合分析,形成對犯罪嫌疑人形象和心理特征群的描述[4]。這是唯一持續至今仍然廣為使用的一種偵查技術手段。在西方,犯罪心理畫像有多種稱謂:犯罪人畫像、行為畫像、地理畫像、犯罪人格畫像等[5]。犯罪心理畫像技術是基于犯罪嫌疑人的作案手段和現場痕跡推斷其犯罪心理、行為習慣乃至其他社會特征。這也是偵查畫像技術的重大發展。

1 研究背景

社會環境層面。進入網絡信息社會,尤其2020年疫情以來,大數據技術滲透進人們的日常生活和工作也因此儲備了海量的數據。對于公安機關來講,數據也已經成為公安情報工作的研究對象[6]。海量的數據中包含大量有關生活軌跡、興趣愛好、日常習慣的信息,電商可以通過這些數據信息進行人員刻畫進而制定精準營銷策略。同理,公安機關可以利用這些信息對業務對象進行多維的刻畫,分析其個人屬性、性格愛好、經濟基礎、消費水平等特征。

技術發展層面。信息科技的發展已經使人類具備存儲并分析挖掘海量數據潛在價值的技術,“元宇宙”被稱為是互聯網的下一個發展階段,人們普遍認為終極的“元宇宙”將聯通物理世界和數字世界,是未來的生活方式。支撐“元宇宙”的技術基礎已經具備[7]。它不僅產生和存儲數據,而且能夠對數據進行有效的分析挖掘,是進行數據畫像依托的技術基礎。

2 融合網絡數據偵查畫像的技術原理

2.1 網絡空間的物質性原理——上網留痕

(1)網絡數據廣泛存在。人們在搜索資料、瀏覽網頁、網絡社交、網上購物的時候會留下相應的數據痕跡,這些幾乎覆蓋線上線下的數據可以反映個人出行、消費、社交等特征,公安機關通過分析這些數據就可以挖掘有關其性別、社交性格、行為狀態,構建初步的特征畫像,將這些數據整合分析就可以刻畫出行為軌跡,進而分析是否和犯罪有關聯[8]。

(2)網絡數據形態多樣。從數據來源看,有來自不同部門和領域的數據,如交通數據、氣象數據、傳感器感知數據;從數據形態來看,有文本數據、影像數據、語音數據;從數據結構來看,有結構化數據、非結構化數據,還有半結構化數據;從數據種類來看,有網約車、共享單車的出行數據,有外賣的地理空間數據,有銀行網貸的金融數據,有移動支付的消費數據,等等。這些多源、異構、海量的數據為進行業務對象畫像、數據建模、行為預測提供了廣泛和多維度的資源。

(3)網絡數據即時動態?，F實社會人們的交往行為具有“在場性”特點,但同時呈現出“去場化”和虛擬性的特點,人們可以隨時隨地與身在全球各地的其他個體進行溝通交流,而且所獲得的數據都是實時動態的[9]。偵查工作中,時間和空間是非常重要的兩個要素,而這些即時動態的數據能夠為偵查畫像技術提供時間和空間維度的標準。

2.2 網絡和現實的一一對應——鏡像原理

現實行為和網絡活動之間存在緊密的一一映射關系,所以現實社會與網絡空間是一種鏡像關系,每一個現實社會當中的人都可以在網絡空間中找到與自己相對應的“數據人”[10]。偵查人員能夠根據現實空間的人和事物去搜尋與其對應的數據形式,還可以通過該數據形式分析出行為軌跡與心理特征等信息,再折回現實空間形成目標人的數據畫像。

(1)能夠實現從靜態特征到動態軌跡的刻畫。傳統的犯罪人畫像常常是一個人個人屬性描述,性別、年齡、相貌、文化程度……這些信息是相對靜態和穩定的。在融合網絡數據的偵查畫像技術中,更多的過程數據開始被利用對人員進行動態描摹,這就突破了僅依據個人特征數據靜態構建模型的限制。借助網絡動態大數據分析,可以發現犯罪人的行為特點及行為軌跡,進而構建類案犯罪行為的數據畫像,就能夠實現對犯罪特異行為的快速識別和情報預警。

(2)能夠實現從簡單特征到多維影像的刻畫。傳統案件偵查中,囿于犯罪現場和偵查員所掌握的信息,對犯罪人的描繪常常是性別、年齡、身高等簡單的個人屬性特征,而融合網絡數據的偵查畫像技術還可以拓展偵查對象的心理特征、愛好習慣、個性情感進行多維的描述。

(3)能夠實現從模糊描述到精確刻畫。海量數據的挖掘技術能夠實現更精準的人員刻畫,畫像可描述的特征越來越豐富,并可以將目標人的所有特征、行為都進行數據化的表示。

2.3 數據科學的引入——數據精算思想

在大數據的時代背景下,偵查畫像應具有傳統犯罪畫像和數據精算分析技術的雙重特點。精算思想以概率統計為基礎,一直應用于保險領域,如今正逐步向其他行業領域拓展。對風險的量化分析是其核心,對于不確定性的分析是精算研究的主要內容[11]。數據精算理論在偵查工作中深入應用可以有效解決海量數據帶給人們數據爆炸的困惑。

(1)能夠實現從被動分析到主動預測。精算思想的核心是“預”,引入精算思想的偵查畫像技術不僅僅停留在案件發生之后的案情“解讀”,還應該有罪案發生前期的“預測”。融合網絡數據的偵查畫像除了具備傳統畫像的功效之外,還能夠預測和預防犯罪。因為網絡數據中存儲和記錄著犯罪人在案件預備階段的行為特性與心理痕跡,以大數據技術為支撐的類案犯罪人畫像,偵查機關可以依據數據畫像提前預測犯罪,實現情報預警和主動偵查。

(2)能夠實現快速精準畫像。連鎖超市塔吉特擁有專業的顧客數據分析模型,可對購買行為進行精確分析,然后實施精準營銷策略,這是通過購物數據對社會個體特征的精準畫像?？梢越梃b這種商業“數據畫像模式”用于對犯罪嫌疑人的畫像描繪,刻畫嫌疑人或相關人的身份、興趣、愛好、人際交往關系等特征,為偵查活動提供線索和情報[12]。

2.4 網絡偵查思維的體現——異動數據識別

(1)犯罪行為的異動性。偵查異動思維理論認為,具有社會危害性的犯罪行為是一種異于正常的特殊行為,犯罪行為人是異于常人的特殊人群[13]。異動性表現有異動動作、異動表情、異動服飾、異動物品,比如涉恐犯罪人員可能具有著裝與季節不符、攜帶可疑物品、頻繁出入大型活動場所、神情恐慌等表現。中國工程院院士鄔賀銓表示:恐怖分子在行動之前,肯定會有蛛絲馬跡表露出來,公安機關可以不斷地收集積累數據,提煉關鍵特征標簽畫像,從而對恐怖犯罪進行排查和預警[14]。

(2)異動行為的網絡化。在通過監控分析恐怖分子日常各種數據,如出行、購物、聊天記錄等網絡行為進行恐怖犯罪預警和排查,已經成為國際反恐的常用手段。融合網絡數據的偵查畫像技術的客體已經由現實行為轉變為網絡數據,與傳統的偵查畫像技術不同,公安機關通過挖掘分析帶有個人特征的網絡數據,對具有網絡映射的行為進行特征標簽進而刻畫偵查對象的身份、興趣愛好、行為特征、犯罪嫌疑等情況。

3 融合網絡數據的偵查畫像技術實施框架

大數據時代,所有的網絡活動都可以成為碎片化的數據痕跡,反映出個人的性格、習慣、態度等。融合網絡數據的畫像就是基于數據的現實代表,大數據環境為畫像信息標簽化提供了藍本[15],公安機關可以通過這些數據信息進行犯罪人畫像,為犯罪情報預警提供支持,見圖1。

圖1 融合網絡數據的偵查畫像技術實施框架

3.1 數據收集

進行數據畫像必須要有相應的數據條件,全面、多維的數據是進行畫像的基礎,采集的數據應確保內容可靠、完整、多樣。技術人員可以通過數據爬蟲、采集程序獲取包括用戶基本信息、行為數據、統計數據等信息。其中,基本信息包括姓名、性別、職業、郵箱等;行為數據包括網頁瀏覽、網絡購物、外賣預定、出行地址等等,能夠反映行為人的興趣偏好,通常是動態變化的;用戶統計數據如熱門檢索主題、地域分布、受訪頁面等,能夠體現一段時間內用戶的整體需求與訪問情況[16]。數據收集過程應注意兩點:

(1)數據收集技巧,要善于由一點向多點發散。

(2)多點關聯搜索與挖掘數據。

3.2 數據處理

對于采集到的數據需要經過一系列規范化、標準化的處理才能用于畫像構建,即數據清洗、標引、解析和關聯等。對原始信息數據缺失或填寫不規范的數據,通過人工或機器的方式對其規范化處理,以便進行后續分析、挖掘工作;對于非結構化數據必須要通過標引、解析將其轉化為結構化的數據,為下一步構建畫像標簽體系服務;對于其他某類數據要從不同的文件中提取出來并進行合并,解析后再以統一的格式存放到指定文件或數據庫當中?？傊?對于采集來的原始數據必須采用相關技術對其進行加工和處理,使其規范化、標準化以提高數據的可用性。

3.3 標簽設計

在當前數據畫像應用中,客體標簽的建立是一個主要環節[17]。畫像技術的核心是構建標簽體系。標簽是描述客觀事物的方法,或者說是對業務對象邏輯的抽象表達。有學者指出,建立用戶畫像的關鍵就是生成描述畫像的標簽。由于標簽具有規范性,標簽亦可以被計算機方便地進行提取、聚類等處理[18]。畫像過程中每一個數據標簽的背后是大量的數據分析和挖掘,因此大大提高了數據可用性意義識別,可以說,犯罪人的畫像就是特征標簽的集合,特征標簽越豐富,人員的畫像就越形象,越能支撐情報人員做出準確的決策。利用大數據統計分析和基礎屬性標注技術,對公安業務對象實體形成特定的標簽體系,還能夠結合不同的業務場景,利用標簽挖掘與實體相似行為的模型,可以快速定位具有犯罪異常的行為的對象,提高打擊犯罪和防范突發事件的能力。

3.4 行為建模

經過以上階段的數據處理,我們通過機器學習技術,對目標人的行為、偏好進行算法評估,就如同一個y=kx+b的算法,x代表已經掌握的數據信息,y是對目標的行為偏好特征的刻畫,我們要通過不斷的調整k和b來得出精確的y。這個過程涉及到各類計算機算法,通過各類算法要把目標人的基本屬性(性別、年齡、戶籍地域)、心理特征、行為特征、興趣愛好、社交網絡等特征完成標簽化。

3.5 畫像應用

案件偵查過程中,公安機關想方設法要解決的兩個關鍵問題就是:他是誰?他在哪里?這正是偵查畫像要解決的。一方面,通過網絡數據的集合映射進行犯罪人畫像,分析現實生活中的犯罪行為人特征,進而發現追蹤犯罪人。另一方面,對犯罪人的特征進行深度凝練并全面刻畫,為其貼上特征數據標簽,實現犯罪人與犯罪行為快速、精準的映射和匹配,也就是對犯罪個體信息的標簽化,通過收集特定犯罪對象群體的數據信息,刻畫類案犯罪對象的特性全貌,這樣公安機關就可以全方位、多視角掌握犯罪嫌疑人行為特征并進行情報預警。

4 融合網絡數據的偵查畫像應用場景

4.1 刻畫犯罪人的個體特征

融合網絡數據的偵查畫像技術是以公安大數據為基礎,通過網絡數據資源多維度的刻畫犯罪嫌疑對象,即根據目標對象的人口學特征、網絡社交活動、網絡瀏覽內容和消費行為等信息,刻畫推測出犯罪人的個體特征,如表1。融合網絡數據的偵查畫像技術能夠按照相應的規則將這些數據進行自動識別,從數以千萬計的用戶數據中找出目標犯罪人。

表1 依托網絡數據的個體特征刻畫

4.2 刻畫犯罪人的行為軌跡

目前最常見的是利用行為軌跡特征來構建畫像。行為軌跡特征主要是目標人的日?；顒有畔?如上網動態、交通出行、旅游等相關活動,通過這些行為以及行為背后的數據進行統計分析,從而獲取其網絡行為偏好。羅格斯大學的學者熊輝等研究發現,有相當數量的扒手是在地鐵和公交車上被抓的。于是,他們對北京智能公交一卡通數據進行分析研究,根據交通軌跡來區分正常人和小偷,并且成功地識別出了92.7%的小偷。通過對不同人的行為軌跡進行可視化研究之后發現:正常的出行者軌跡通?？傇诰幼〉睾凸ぷ鞯貎牲c之間;旅游者會頻繁地訪問景點區域;購物者主要訪問商業區域;正常的人出行會選擇最短的距離、最快的時間,而扒手的行為軌跡是一種流浪的模式,他們沒有清晰的目的地,經常會隨機地停留、頻繁地換乘,還會經常出現短途出行,比如訪問人流量高的購物區或是景點[19],如圖2,這是通過網絡數據對人的行為軌跡的刻畫,以此進行不同的人的身份識別和行為特征的認定。

圖2 基于公交卡數據的不同群體行為軌跡刻畫

4.3 犯罪行為預警

融合網絡數據的偵查畫像技術改變了傳統警務的執法模式,提升了犯罪預測的效率與精確度。在畫像過程中,公安機關可以識別目標對象的個人信用、犯罪風險和犯罪可能等特征數據,深入分析挖掘后獲得潛在罪犯的情報信息,通過網絡數據建模構建畫像,就能夠對其海量的行為數據進行監控和提煉,一旦有異于常規的動作就會迅速被發現。京東集團風控平臺曾經通過人員畫像成功發現一起盜刷銀行卡案件,并且先于被害人報案第一時間發出預警。風控平臺根據受案人的網絡購物數據對其進行的畫像:男性、20歲左右、有女朋友,經常購買電子產品的小禮物;消費水平偏低,價格通常幾百元左右;支付方式固定用微信零錢。犯罪人的作案手段是通過一個虛假考試成績查詢短信在被害人手機埋入木馬程序,然后盜刷其綁定的銀行卡。風控平臺發現犯罪人此次的購買方式和以前平臺的畫像出現極大偏差:首先,購買的物品是一個充氣玩偶,試想一位男性有女朋友為什么要買充氣玩偶呢?第二,購買物品的價格是全網的最高價格(49 966元),而且毫不猶豫,支付速度極快,選擇最貴的直接支付,不同于以前還要花時間瀏覽貨比三家;第三,改變了先前的微信付款方式而直接刷銀行卡支付。作案人購買的物品、消費價格水平、瀏覽時間還有支付方式這些要素都發生變化,所以觸發了預警(見圖3)。本案當中,盜刷銀行卡犯罪是一種違反常態的特異行為,京東風控平臺能夠先于被害人報警發現案情并發出預警,得益于平臺系統對客戶的精準畫像。

圖3 基于網絡數據的犯罪行為識別預警

5 結語

數據已經成為公安情報的重要資源,大數據也為人類理解復雜系統關系提供了新的思維方式[20]。融合網絡數據的偵查畫像對當今大數據時代公安機關打擊預防犯罪具有重要意義,能夠幫助情報人員從海量數據中挖掘公安業務對象的群體或個人特征,全面掌控并動態追蹤犯罪行為,有針對性地開展重點人員管控及犯罪預防打擊等工作。融合網絡數據的偵查畫像技術能夠對犯罪嫌疑人的個體特征、行為軌跡、時空信息等進行有深度、有準度、有力度的分析刻畫,打破了傳統偵查畫像技術的功能局限,推動數據畫像技術在偵查場域中的應用,提高公安機關偵查工作技術化和智能化。