A projekt célja
Nyomozások elősegítése a gyanúsítottak viselkedés-elemzésével, útvonalak monitorozásával, és a cellainformáció folyamatos figyelésével. A cellainformáció és a hívásadatok elemzésével a nyomozóknak lehetősége nyílik az egyének közti összefonódások felderítésére; egy adott esemény kapcsán szélesíteni, vagy szűkíteni az elkövetői kört olyanokra, akik ténylegesen jelen voltak a bűncselekmény helyszínén.
Módszertan
Viselkedési minták, szokásos helyszínek,és a gyanúsítottakkal kapcsolatos események felfedhetővé válnak azáltal, hogy az előfordulási helyek beazonosíthatóak,megfigyelhető, hogy járt –e a gyanúsított a tett helyszínének szomszédságában és ez az információ összevetésre kerül a híváslistával, illetve a közösségi háló elemzésével.
Először a vizsgálat tárgyát képező periódust felosztjuk kisebb időegységekre, melyekben a központi szerepet játszó faktorokat úgy tekintjük, hogy időben állandóak. Ez a nyomozók munkáját segíti, teljes körű információhoz jutnak a gyanúsítottról. Az elemzés ezen szakaszában helyszín-kategóriák kerülnek megnevezésre, amely segítik a nyomozást:
- Bűncselekményhez kapcsolódó információ: bűntett helyszíne, menekülési útvonal
- Nyomozáshoz kapcsolódó információ: lakcím (toronyszintű), sokszor látogatott bár, étterem, munkahely, barát címe, parkoló stb.
- Publikus helyek: étterem, posta, bank, gyógyszertár, rendőrség, mozi, bevásárló központ
Miután ezek a pontok meghatározásra kerültek, egy olyan terület határolódik körül, melyben annak valószínűsége, hogy a gyanúsítottak egy területen tartózkodnak, számolhatóvá válik.
A jövőbeli bűncselekmény helyszínéhez vezető útvonal feltárható. Megmutatható annak a valószínűsége, hogy a gyanúsítottak egyes útvonalai esetlegesen keresztezik egymást. Az előfordulási helyhez köthető információ összekapcsolható a gyanúsított „párok” híváslistáival, akiknek bár a törzshelyei, és legfontosabb előfordulási körzetei eltérnek, de a mozgásuk mintázata mégis hasonló.
A híváslista átfogó elemzésével, illetve a közösségi háló elemzéssel a gyanúsítottak listája bővíthető/szűkíthető. Tanító algoritmusok alkalmazásával a nyomozók interaktívan megállapíthatják, hogy egy bűnjel kizárható, vagy sem. A kézileg validált vagy elutasított szcenáriók befolyásolják a fennmaradó mozgásminták valószínűségét is. A tanuló algoritmus rangsorolja a lehetséges kimeneteleket valószínűségi alapon, és további validációra/kizárásra van lehetőség a további bizonyítékok bevonásával.
Eredmények:
- A jelenlét valószínűsége az esemény időpontjában
- Annak valószínűsége, hogy már korábban a helyszínen járt az elkövető
- A gyanúsítottak találkozásának valószínűsége
- Legvalószínűbb találkozási pont (lakás, pub, parkoló)
- A közös útvonalon való közlekedés valószínűsége
- A bűntársak hívásmintázatának elemzése
- Közösségi háló elemzés a gyanúsítottakra
- Annak valószínűsége, hogy ugyanahhoz a tulajdonoshoz több kártya illetve előfizetés tartozik
Érdemes, nem érdemes
|
Érdemes
- A cellainformáció összekapcsolása közösségi háló elemzéssel
- Speciális azonosító algoritmust használni annak feltárására, hogy ugyanaz az ember használ e több kártyát ugyanazzal a kapcsolatrendszerrel
|
|
Nem érdemes
- Azt feltételezni, hogy az AI tanuló algoritmus önmagában képes megoldást találni a problémára egyéb matematikai és logikai segítség nélkül
|
Miben vagyunk mások?
- Tapasztalat valós hírszerzési projektekben
- Alkalmazható tudás a bűntettek elemzésében
- A Közösségi Háló Elemzésben szerzett szakértelem biztos alapot nyújt komplex gráfok teljes elemzésére
|
