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“網(wǎng)絡指紋”無處不在,新型算法“數(shù)字追兇”

“經(jīng)常出沒于倫敦的大霧中,頭腦冷靜,觀察力極強,能從蛛絲馬跡中推斷出事情的來龍去脈,抓住幕后真正的兇手?!笨履?道爾筆下的福爾摩斯不僅家喻戶曉,更是不少人崇拜的對象。但如果讓這位神探一下子來到今天,面對錯綜復雜的高科技網(wǎng)絡犯罪案件, 即便是深諳痕跡學、醫(yī)學和推理,福爾摩斯先生估計也只能攤開雙手、聳聳肩,表示自己無能為力。

那么,信息化時代的福爾摩斯又是何方神圣呢?

日前,以色列的幾位科學家開發(fā)出了另一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)的搜索算法。借助該算法,偵查人員能夠對與案件相關的信息進行高效的搜集和分析,實現(xiàn)對犯罪分子實時追蹤。通過對相關信息的分析,該算法甚至還能預測出犯罪分子可能出現(xiàn)的地點和場所。有了這套系統(tǒng),偵查人員無疑是如虎添翼。

“網(wǎng)絡指紋”無處不在

如同福爾摩斯要經(jīng)常閱讀各種流行的報紙,和社會不同階層的各色人等保持接觸一樣,偵查案件也需要隨時了解各種相關信息和新動向。而這種搜索算法的數(shù)據(jù)來源便是人們在日常生活中留下的各種“數(shù)字痕跡”。

與留下指紋的過程類似,我們平日在使用互聯(lián)網(wǎng)、手機、自動取款機等與網(wǎng)絡相關的電子設備時都會留下一定的“數(shù)字痕跡”,無論是發(fā)出一封電子郵件,還是在自動取款機上的一次簡單操作。這些信息看似雜亂無用,但卻能夠為案件的偵查和取證提供極大的便利。

由以色列特拉維夫大學的埃塔·本加爾教授、尤金·卡根博士和博士研究生艾維·格魯伯所開發(fā)的這套系統(tǒng),正是通過對這些信息的搜集和分析,才得以挖掘出對偵破案件有價值的信息。研究人員稱,該系統(tǒng)不但能夠用于一般刑事案件的偵破,還能夠為國土**和打擊恐怖分子提供幫助。

該研究成果日前在以色列舉行的電氣和電子工程師協(xié)會(IEEE)年會上進行了公布,相關論文將于近日發(fā)表在《質量技術與定量管理》雜志上。

新型算法“數(shù)字追兇”

本加爾說,與普通的數(shù)字文件不同,人總是處于不斷的移動當中。要預測出其下一步的行動,就必須對現(xiàn)有的各種信息和猜想進行整合和分析,建立一定的數(shù)據(jù)模型。這種新型算法能夠通過對常見的數(shù)字痕跡的搜集和分析,確定恐怖分子或犯罪分子的活動模式。

簡單來說,其工作就如同一個數(shù)字化的偵探,它會首先對包括電話,電子郵件或信用卡在內(nèi)的數(shù)字信息進行搜集和整理,通過對這些信息分析建立一定的數(shù)據(jù)模型。新的信息片段會自動插入現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫當中,而算法則會根據(jù)更新后的數(shù)據(jù)對目標重新進行分析定位。

本 加爾教授解釋說,所有這些信息實質上都可以被看作是等待被解碼的一個長信息的片段。就拿一通電話來說,其中有很多變量都應該考慮在內(nèi):這是打給誰的,通話 時長是多少,來電者的位置在哪里……等等。一旦其中的絕大多數(shù)成為已知,該算法就能發(fā)揮出威力。它不但能預測到整個犯罪活動的走向,同時還能以圖像化的方 式顯示出該集團或個人可能出現(xiàn)或感興趣的地點。

在呈現(xiàn)時,該算法能以類似地形圖的方 式,按照不同的主題(刑事案件、恐怖活動、毒品交易)和對象顯示出概率圖。圖中的每一個區(qū)域都會按照統(tǒng)計學的方法以不同的可能程度進行標記。雖然該算法首 次處理原始數(shù)據(jù)時會耗費數(shù)小時的時間,但一旦這一過程完成后,新加入的信息片段在幾毫秒內(nèi)就可處理完畢,并能立即在新的分析中得以應用。

本 加爾說:“我們的算法能夠幫助偵查人員更有效地利用現(xiàn)有信息。如果要立即抓住一名嫌犯,將概率圖上可能性較高的區(qū)域作為重點,一般都不會讓他們失望;可能 性低的事發(fā)地點則可以被排除在外,這樣偵查人員就能將注意力集中到更有價值的線索上。而隨著空閑時間的增多,該系統(tǒng)還能進一步對搜索做出改進,甚至會關注 一些概率較低的區(qū)域,而從中往往也能發(fā)現(xiàn)一些寶貴信息?!?/p>

商業(yè)應用同樣給力

由 于在應對刑事案件和國土**事件時,新算法必須要在很短的時間對大量的數(shù)據(jù)進行搜集和分析。目前,人們面對的各種數(shù)據(jù)日漸增加,電子商務、云存儲方興未 艾,這種強大運算和處理能力,也能使其在商業(yè)應用上大展拳腳。除了追蹤嫌犯外,該技術還能提供從市場營銷到文件共享的多種解決方案。

本 加爾說,如亞馬遜、IBM和蘋果這樣的公司,其實早已采用了類似的算法。在亞馬遜網(wǎng)站上,我們平時所看到的關于圖書、音樂或其他商品的購買建議都是由類似 的程序生成的。而蘋果公司即將在今年秋天正式推出的iCloud云存儲服務,也需要用到類似的算法來確定何時以及向哪些移動設備推送文件。

此外,該研究同樣還可以用于基于位置的營銷,這種銷售模式可根據(jù)消費者所處的地理位置,推斷他們可能需要購買的商品,并通過移動設備進行提醒和完成交易。

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