新型网络犯罪侦查与打击

  6月5日,由江苏警官学院主办、奇安信集团承办的BCS2024“新型网络犯罪侦查与打击研讨会”在北京国家会议中心举办。

  来自全国各地的公安院校、公安一线余人参加了本次研讨会,研讨会秉持“AI驱动安全”的主题,一同探讨新型网络犯罪侦查与打击的新趋势、新技术与新实践。研讨会由江苏警官学院王群教授主持。

  奇安信副总裁曲晓东在开幕词中指出,互联网是新质生产力的发动机,同时也是经济社会持续健康发展的挑战之一。打击新型网络犯罪任重而道远。面对日趋白热化、持续化的网络攻防对抗环境,如何将AI技术赋能网络安全面临着诸多挑战。希望本次论坛成为全国各地公安机关、公安院校和高新企业沟通交流、合力攻坚克难的新起点,开创新型网络犯罪打击工作的新局面。

  中国刑事警察学院罗文华教授围绕网络犯罪中的高新技术滥用及其打击治理进行了分享。罗教授主要介绍了网络犯罪中的高新信息技术、犯罪预备环节打击策略和犯罪实施环节打击策略,并指出贴靠侦查是犯罪预备打击的核心突破环节。

  北京警察学院武鸿浩教授分享了所在实验室关于虚拟货币交易地址标签信息挖掘相关研究成果。通过深入分析区块链交易数据的特征,运用包括图神经网络等多种模型,解决了区块链应用中密码货币交易网络地址节点和交易模式的分析任务,以及智能合约继承关系的溯源任务,实现了区块链违法活动调查关键技术的突破。

  浙江警察学院陈光宣副教授从暗网犯罪现状、暗网原理和暗网犯罪侦查取证三个角度进行了暗网犯罪取证研究的主题分享。他指出了暗网空间治理存在的挑战,以及如何利用贴靠侦查、木马植入、区块链技术及网安资源进行暗网犯罪取证。

  山东警察学院教研室副主任李非燕博士表示,目前移动APP隐私政策通常使用专业术语、法律术语和技术性语言,用户在阅读隐私政策时难以利用真实的情况。为此,她分享了自己基于提示学习这种预训练语言模型进行隐私政策完整性分析的相关研究成果。

  南通市公安局网安支队大队长毛素龙结合2018年侦办的具体案件进行了视频盗播案件侦查打击要点的主题分享。他强调,如何在在绝对契合法律规定的前提下进行调查取证对办案人员而言至关重要。

  江苏警官学院教研室主任袁明进行了大模型时代下AI生成式文本检测技术探讨研究的主题分享。他梳理了国内外常见的大语言模型,强调预训练和微调是大语言模型的两个关键阶段,并深入分析了大语言模型驱动的AIGC所面临的风险以及应对措施。

  南京警察学院杨一涛教授结合自己的教学成果案例分享了大语言模型在网安人才教育培训中的应用场景以及如何利用大语言模型自动生成教学内容。同时,他也强调,在利用技术的适用性和可扩展性的同时也要注意数据隐私和安全。

  中国人民警察大学教研室主任马金强围绕数智化背景下的网络安全与执法专业卓越警务人才教育培训进行了主题分享。他指出,在互联网、大数据和人工智能技术加快速度进行发展的时代背景下,重点是将“数字化”与“智能化”两大要素深层次地融合,以此推动警务领域的创新与发展,培养出具备卓越能力和前瞻视野的警务人才。

  南京市公安局反诈支队大队长巫凯以侦办车辆后视镜贴小卡片的电信诈骗引流案件为例,深入探讨了数据赋能在打击诈骗引流黑灰产中的关键作用。他介绍了团队从建模要素出发,运用先进平台技术提取APP特征交集,并进行可视化数据分析,最终成功理清犯罪团伙内幕,抓捕嫌疑犯。这一成果获得了广泛的表彰和认可。

  奇安盘古攻防专家部负责人李榕泽,以博彩案件为例分享了涉网犯罪线索发现与打击的全过程,他详细的介绍了钓鱼平台部署钓鱼链接和压缩包木马,以及怎么样做目标渗透和犯罪分子信息搜集。

  本次论坛的十个主题分别从技术、实战案例和人才教育培训等方面,深入探讨了新型网络犯罪侦查与打击的有关问题和解决方案,凝聚共识,汇聚合力,不仅为推动形成更高效、智能、协同的新型网络犯罪打击体系提供了新思路,也是推进国家“科技兴警”战略和“新质公安战斗力”的有力践行。