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        新聞資訊

        “網(wǎng)絡(luò)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。”柯南-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(fù)雜的高科技網(wǎng)絡(luò)犯罪案件, 即便是深諳痕跡學(xué)、醫(yī)學(xué)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(xué)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?qū)εc案件相關(guān)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(guān)信息的分析,該算法甚至還能預(yù)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(luò)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(guān)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(luò)相關(guān)的電子設(shè)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(xué)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(guān)論文將于近日發(fā)表在《質(zhì)量技術(shù)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(dāng)中。要預(yù)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(dāng)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(zhì)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(yīng)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(yù)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(xué)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(yīng)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?xí)P(guān)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。”

        商業(yè)應(yīng)用同樣給力

        由 于在應(yīng)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(wù)、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(yīng)用上大展拳腳。除了追蹤嫌犯外,該技術(shù)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(guān)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(wù),也需要用到類似的算法來確定何時以及向哪些移動設(shè)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(shè)備進行提醒和完成交易。

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