决策与信息
2017年第2期下旬·总第462期
从网络大数据看网络犯
罪
○撖重祖
（国际关系学院北京，100091）
[摘 要] 计算机网络的兴起给人们带来方便的同时，也促发了网络犯罪的发生。大数
据社会计算技术的产生，可以给我们打击网络犯罪，理清犯罪网络体系提供重要的方法和
依据，如何合理科学的利用海量数据来打击网络犯罪成为当今大数据领域的重要课题。
[关键词] 大数据；社会计算；犯罪网络；分析；
[中图分类号] TP39 [文献标识码] A [文章编号] 1002-8129（2017）02-0111-03
[作者简介]撖重祖（1993-），
男，甘肃金昌人，国际关系
学院信息科技学院硕士研
究生。
计算机网络的兴起不断引领着社会的持续发展，从地球家园到地球村，人
们的距离随着网络的出现逐渐缩短，形成了用于人际交互和通信的虚拟世
界。自“9·11 事件”后，网络空间安全逐渐引起了世界各国的高度重视，而“人
肉搜索”的出现，再一次撼动人们的心理，上至政府机关，下到百姓团体，无一
不对这个虚拟的世界产生怀疑，是利是弊，众说纷纭。
就在人们觉得网络空间仍朝着美好的方向发展的时候，一群居心叵测的
不法分子已将邪恶的双手伸向善良的人们，从“猜猜我是谁”到“我是你的领
导来我办公室”，电信诈骗花样不断翻新，让人防不胜防。正当人们为了对付
各式各样的电信网络诈骗绞尽脑汁的时候，以往传统的犯罪活动也在网络上
不断兴风作浪，诸如网络招嫖、网上贩毒、网际赌场等违法犯罪活动屡禁不
止，而此类犯罪活动又属于“人在境内，物在境外”的分离式犯罪行为，以至我
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们对此只能束手无策。
随着社会尤其是各级政府
对这一问题的重视，网络关系挖
掘逐渐浮现在人们眼前。从
facebook 到 twitter，均使用了社
会网络分析的方法对其用户群
进行了进一步的挖掘，形成了独
具特色的社群推荐等相关功能。
而这些方法的应用也向世界各
国的执法机关提供了打击网络
犯罪的新思路，执法机关可以通
过已知的相关新闻报道、电子物
证等挖掘出犯罪团伙的大致信
息，逐步形成现有的犯罪网络分
析技术的雏形。
犯罪网络分析主要是基于
犯罪组织结构的研究，如恐怖袭
击、电信网络诈骗、制毒贩毒等，
与盗窃等单人犯罪活动不同的
是，这些犯罪活动具有严密的团
伙组织，并且在组织中具有严格
的等级制度，就恐怖袭击而言，
有幕后策划者、武器装备筹备
者、恐怖活动实施者、轨迹擦除
者等角色，而且每一个环节都紧
密相连，有专门的团队负责，且
这些团队都有自己的领导和下
属，保证团队的运转和恐怖活动
的顺利实施，正因为这些细小的
环节导致打击网络犯罪活动愈
发的困难。因此，犯罪网络分析
从整合各类犯罪活动信息入手，
发现相关犯罪团伙的组织结构
和犯罪规模，从而为打击犯罪提
供有力保障。据报道，在“9·11
事件”发生之后，FBI 就曾通过
社团分析和聚类来虚拟地构建
基地组织的基本框架结构，试图
通过此结构来打破对于恐怖组
织的零了解，但由于生成的社团
缺乏层级关系，只是简单的聚
类，所以只是获取了恐怖组织的
人员配置和规模，并没有深入地
了解其组织架构。
鉴于以往的犯罪分析工作
都是通过手动整合和分析，耗时
耗力，且准确率极低，为此国外
率先研究出了 例如 Encase、
Notebook 等分析取证工具来对
抗网络犯罪。这些工具的出现虽
然在一定程度上遏制网络犯罪，
但没有从根本上解决网络犯罪
的问题，治标不治本，如何快速
的发明一种强大的分析工具是
重中之重。
美国心理学家米尔格兰姆
曾提出了六度分隔理论，该理论
成功阐述了人与人之间存在的
“弱纽带”效应，也就是说每一个
人和社会中的任何一个陌生人
只需要通过六个人就可以相识，
“弱纽带”效应不仅可以在求职、
交往等方面起到重要的作用，更
可以拉近人与人之间的关系。
正是基于六度分割理论，执
法部门从社会计算入手，正式提
出犯罪网络分析。犯罪网络分析
基于社会网络分析，从获取的公
开信息入手，对海量的数据进行
深层次挖掘，从而得出犯罪网络
的组织结构。类似网络人际关系
挖掘，犯罪网络分析也具有符合
自身体系的语料库，如我们可以
从语句“李四是 XX 犯罪团伙的
一号人物”得出李四应该作为我
们对此犯罪团伙分析的主要对
象，并且我们可以预测到李四将
会是所有语料库中权重最大的
词语，并且会作为中心一号点，
因而此犯罪集团的组织结构会
以其为最高点不断向下展开，形
成一定的结构图。以此类推，根
据我们大数据库中的各种数据，
从链接挖掘、pagerank 算法入
手，结合随机游走模型，最后通
过可视化技术即可得出相关犯
罪团伙的组织结构示意图。此模
型生成的示意图不仅分析各人
物实体间的关系，也就其所处的
层级关系进行深入剖析，构建具
有一定层级关系的模型。
与微软亚洲研究院提出的
人立方不同的是，犯罪网络分析
不仅在图形展示上突出重点人
物以及人物之间的关系，还进一
步计算出犯罪组织中的亲密度，
也就是通过权重规划出策划者、
实施者等角色，为执法部门打击
和瓦解犯罪团伙提供重要的依
据。而且根据犯罪网络模型的基
本框架，如若所要分析的犯罪集
团的成员出现变故，使用者将此
消息输入待分析的语段数据库，
那么此模型就会根据数据库新
添加的语段对现有已经生成的
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完整网络结构进行部分修改。如
某犯罪集团的组织者被警方击
毙或者逮捕，那么模型会根据数
据库中新添加的语段将此人名
从网络结构中抹除，然后就现存
的实体人名权重根据已有的数
据进行分析，预测出下一个有可
能成为组织领导者的人物，将其
名称放在网络结构的顶端，形成
一个新的犯罪网络。根据当今社
会各类组织的层次结构，无论是
公司还是行政机关，都是呈现出
金字塔式的分级，而犯罪网络也
是如此，故本文所述模型生成的
网络也是基于现实中的金字塔
式层级，即从顶端到底端的人数
逐渐增多。
就现今的犯罪网络分析技
术而言，仍存在许多不足之处，
如无法通过权重实现人名与照
片的一一对应，即使知道了组织
结构，如若犯罪狡猾地使用了假
名就会导致权重产生分歧，导致
组织结构产生错误，从而使得案
件侦破无法进一步开展。就现今
社会中存在的各类犯罪集团而
言，其内部都是以一定的化名或
者代号来规定每个人，不仅方便
组织串联也有利于逃避警方的
追捕，因此如何实现各人物真
名、化名或者代号的一一对应是
现如今各类犯罪网络分析模型
所需解决的重点问题。
为此，我们会通过比较人物
实体关系抽取中比较成熟的系
统，如 Snowball 系统和 FASTUS
抽取系统，结合 T-Rex 关系抽
取框架来对其进行改进，在保证
准确率的前提下，提高抽取效
率，实现对应关系。
通过结合上述系统，犯罪网
络分析技术所需要的框架就具
有了一定的体系结构，在此基础
上，我们进一步优化语料库和测
试用例，确保人物实体和姓名一
一对应，保证数据的完整性和统
一性，就此形成了犯罪网络分析
模型，并在未来会逐步完善此模
型。
此模型较以往的手绘犯罪
网络有一定的提高，但由于人类
关系不断拓展，各家族之间产生
了较多的联系，同名同姓的人数
也急剧增加，而重名问题在各类
实体抽取技术中仍较难解决。为
此，国外高校的研究院提出了基
于词语相似度的消歧技术，该技
术通过统计规律设计出较为庞
大的语料库，然后根据实体抽取
所获得的实体名称，将其与语料
库中的相似权重从高到低的语
料进行相似度检测，并依据实验
结果所设定的阈值对其进行判
断，如若相似度高于阈值，则将
其归于和语料相似的语义中，若
差别较大，则将其与下一个相似
度较高的语料进行对比，直至找
到相似度高于阈值的语料，获取
相应的语义。
随着国际环境的风云突变
和大数据技术的日益完善，犯罪
网络分析必将作为现今社会打
击网络犯罪的重要手段应用于
各类执法部门，以此提高打击违
法犯罪的效率，随着相应技术的
迅速发展会愈发完善，为提高社
会治安，维护社会稳定做出重要
贡献。
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[责任编辑：谭晓影]
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