论涉网新型诈骗犯罪治理下的情报研判

当前,犯罪分子使用了大量的诈骗技术手段,使得涉网新型诈骗犯罪手法不断翻新,传统骗术没落,刷单、虚假交易诈骗突出。诈骗手法紧蹭社会热点,新型骗术层出不穷,“局中局”“骗中骗”,复合式刷单陷阱横行。但公安机关情报研判部门存在情报精准研判水平较低、情报研判制度不完善,情报互通困难等问题,情报研判队伍的水平有待整体提高。基于此,树立以情报研判为中心的观念,组建高水平情报研判人才队伍,加强与各部门之间的联系,健全完善情报研判流程是当前迫切之需。未来,公安机关应转变思路,重视运用大数据技术,以研判为核心推进侦查信息化发展,加强资源集成,努力达成数据资源的整合应用。

基于改进分层注意网络和TextCNN联合建模的暴力犯罪分级算法

为了科学、智能地对服刑人员的暴力倾向分级,将自然语言处理(NLP)中的文本分类方法引入犯罪心理学领域,提出一种基于改进分层注意网络(HAN)与TextCNN(Text Convolutional Neural Network)两通道联合建模的犯罪语义卷积分层注意网络(CCHA-Net),通过分别挖掘犯罪事实与服刑人员基本情况的语义信息,完成暴力犯罪气质分级。首先,采用Focal Loss同时替代两通道中的Cross-Entropy函数,优化样本数量不均衡问题。其次,在两通道输入层中,同时引入位置编码,改进对位置信息的感知能力;改进HAN通道,采用最大池化构建显著向量。最后,输出层都采用全局平均池化替代全连接方法,以避免过拟合。实验结果表明,与AC-BiLSTM(Attention-based Bidirectional Long Short-Term Memory with Convolution layer)、支持向量机(SVM)等17种相关基线模型相比,CCHA-Net各项指标均最优,微平均F1(Micro_F1)为99.57%,宏平均和微平均下的曲线下面积(AUC)分别为99.45%和99.89%,相较于次优的AC-BiLSTM提高了4.08、5.59和0.74个百分点,验证了CCHA-Net能有效胜任暴力犯罪气质分级任务。

区块链智能合约应用中的刑事风险及其应对

随着区块链技术的快速发展,以智能合约为载体的犯罪正呈现多元化。分布式账本的“去中心化”风险与合约代码的“转化”风险,产生了以智能合约为工具的犯罪;非对称算法的“私钥”风险,产生了以智能合约为对象的犯罪;自动执行的“不可逆”风险,产生了以智能合约为空间的犯罪。为了应对上述风险,需要从计算机技术与刑法理论协同推进。技术方面,谋求“完全匿名”到“可控匿名”的去中心化蜕变;实现“完全不管”到“必要监管”的平台义务转换;完善合约代码的堵漏机制。刑法理论方面,在客观归责层面引入行为共同说,并全面承认片面的共犯理论;确定私钥、以太币的虚拟财产属性;借鉴实质预备犯理论,作为处罚智能合约预备阶段的依据。

数据的领域性法益:范畴、类型与功能观念

刑法理论中对数据法益的分歧根源于数据自身的领域性。应当以数据为独立研究对象,结合全领域来源,分析数据法益的范畴与类型。数据领域性法益的基本法根据是宪法中对数字人权的保障,具体来源有赖于民法的权利原理,以及经济法的运行规则。数据法益的范畴应限于指向型数据犯罪,进一步可区分为数据信息法益、数据财产法益、数据安宁法益。在领域性法益研究视野下,刑法一方面要坚持自身的基本原则,另一方面在功能观念上应由个体保护型转向自由与秩序平衡型。

不同取证系统对手机微信聊天记录恢复效果的比较分析

在对新型涉网犯罪的打击过程中,犯罪嫌疑人手机数据的采集是取证的关键环节,而在实战中,手机中存在至关重要线索和证据的微信聊天记录通常会被删除。如何能够快速、高效地恢复犯罪嫌疑人手机中已删除的微信聊天记录,是相关案件侦查过程中面临的亟待解决的问题。本文采用了目前最普遍使用的四款取证系统的最新版本,分别对当下主流的三十余款型号的华为和苹果手机进行微信数据采集,并在第一次采集完成后,对旧系统版本的实验手机进行系统升级后再次采集数据,以此比对分析不同取证系统恢复华为、苹果手机已删除微信聊天记录的效果。本文能为相关案件侦办中取证工具的选择提供参考。

帮信罪中广告推广行为的辨析与实践认定

《刑法修正案(九)》增加了帮助信息网络犯罪活动罪。刑法第二百八十七条之二规定在“明知”他人利用信息网络实施犯罪的情况下,通过技术支持、广告推广、支付结算等方式为其犯罪活动提供帮助的行为。“广告推广”行为属于该罪客观行为表现之一。通过在中国裁判文书网检索并梳理了广告推广型帮信罪认定的情形,提出广告推广型帮信罪认定的困境包括主观“明知”认定标准有待进一步厘清、客观行为范围相对模糊、外围犯罪与核心犯罪关联度低,延伸司法职能不充分等。在此基础上探索广告推广型帮信罪认定的路径并提出:应当全面准确把握“明知”标准,厘定广告推广行为的边界,综合打击外围犯罪与核心犯罪,以检察建议践行能动司法理念等解决路径,希冀为司法实践中广告推广型帮助信息网络犯罪活动罪的辨析与认定提供参考。

ChatGPT等生成式人工智能的刑事责任问题研究

ChatGPT等生成式人工智能的出现意味着人工智能的“技术奇点”越来越近。GPT-4及更进一步的生成式人工智能已经触及了强人工智能的边缘,使我们真真切切地感受到强人工智能时代“未来已来”。ChatGPT等生成式人工智能具有一定的逻辑推理能力和创造能力,甚至还具有通过其自身独立进行编程的能力,从而拥有脱离人类的独立意识和自主意志的可能性。对ChatGPT等生成式人工智能进行刑法学研究刻不容缓。根据不同的标准,可以对ChatGPT等生成式人工智能可能引发的犯罪类型进行多种分类。以相关行为符合的罪名和行为类型为标准,ChatGPT等生成式人工智能可能涉及的犯罪可分为煽动类犯罪,侵犯知识产权类犯罪,侵犯数据、信息、计算机信息系统类犯罪,侵犯公民人身权利类犯罪,以及传授犯罪方法、提供犯罪程序类犯罪等。比人脑更“聪明”且具有独立意识和自主意识的人工智能无疑会对现有刑法理论和刑罚体系造成巨大冲击。

数据犯罪刑法规制的具象考察与策略优化

以维护数据安全、释放数据价值为导向,构建符合我国数据犯罪特征的刑法规制模式,是立法者、司法者和研究者共同面临的不可回避的重要议题。我国刑法中尚未以数据法益为核心建立罪刑规范体系,刑法规制数据犯罪的行为链条和行为类型并不完整,仍存在明显的体系性不足与系统性缺陷,导致数据犯罪的刑法规制在立法层面和司法层面都面临困境,且难以通过刑法教义学的阐述来解决,因此数据犯罪刑法治理在立法论层面仍有很大提升空间。为了兼顾数据犯罪刑法规制模式的系统性与有效性,同时保持刑法介入社会治理的谦抑性,数据犯罪的刑法治理应贯彻“严而不厉”的基本思想。通过构建纵向维度与横向维度的治理链条,形成数据犯罪的立体化刑法治理体系,实现对数据犯罪行为从上游到下游的有效治理和对数据犯罪行为类型的全面规制。同时,应严格把握数据犯罪刑法治理的轻重程度,寻求社会治理与科技发展之间的平衡,谨守刑法不阻碍科技发展的底线。

基于LightGBM的犯罪类型预测模型研究

深入挖掘犯罪类型发生的规律,有效进行犯罪活动的预防。基于轻量级梯度提升机算法,对犯罪数据集进行数据清洗整合等预处理,再对犯罪数据时空序列进行分析并提取犯罪数据特征,最后对特征进行编码,构建犯罪类型预测模型。针对中国某市及美国旧金山犯罪数据集的犯罪类型预测结果表明,较随机森林、朴素贝叶斯、逻辑回归算法,其预测准确率最高分别高出5%、10%、12%。但特征维度有限,未能对犯罪案件进行更全面刻画。将时空信息作为特征向量,基于轻量级梯度提升机算法的模型能够进行较为准确高效的犯罪类型预测。

基于机器学习的多标签盗窃犯罪类型识别方法研究

基于文本挖掘技术实现犯罪类型的自动识别分类是公安机关警务数据治理的有效方法。以某市盗窃犯罪数据为研究对象,首先利用结巴分词工具对文本进行分词、去停用词、脱密,然后利用TF-IDF算法对样本数据进行特征提取,最后利用XGBoost、KNN、Na6ve Bayes、SVM、GBDT算法对样本数据进行训练和并测试分类性能,结果表明XGBoost算法的分类性能最优,准确率、召回率、F1-值分别达到92.3%、91.6%和91.9%,均高于GBDT、Na6ve Bayes、 KNN、SVM算法。在不影响刑事实务工作的前提下对犯罪类别微调以提高分类性能,各算法分类性能均有大幅提高,XGBoost分类性能提升较高(分别达到97.7%、97.1%和97.4%)。研究表明XGBoost算法分类性能最优,数据质量对分类器的分类性能的影响同样重要。经过分类的犯罪数据可作为各类型犯罪预测的高质量数据,且大幅提高了公安机关数据管理的效率和水平。

我国轻罪立法的模式选择及其展开

随着风险社会的到来,我国犯罪结构发生深刻变化,刑事立法轻罪化趋势日益凸显,轻罪立法成为刑事法治新课题。基于我国轻罪立法现状以及综合域外经验,选择“刑法统一调整”的规范模式作为我国轻罪立法的现实进路较为适宜。具体而言,在刑法总则层面,明确轻罪概念,设置轻重犯罪分层的罪行等级,以罪刑均衡为基本立场对相应法律规范进行必要调整;在刑法分则层面,通过类型化思维调整部分具体罪名规范模式,以“定性+定量”与“只定性不定量”两大规范类型的恰切把握着力于实现轻罪立法的理性与正义。

非接触式犯罪案件侦查中的证据问题变迁研究

随着互联网技术的发展,犯罪形势深刻变革,非接触式犯罪日益高发。而我国侦查取证主体、证据种类、取证方式和证明方法都是建立在传统案件的特征之上。非接触式犯罪案件侦查取证呈现出新态势,一是侦查取证主体从侦查人员的单一主体向第三方辅助延伸;二是证据种类从封闭走向开放;三是取证方式从实体走向虚拟;四是传统证明方法面临海量数据挑战。为此,侦查部门需要以数据化思维为牵引,重构侦查主体、证据种类、取证方式和证明方法等系统性要素,以便适应非接触式网络犯罪侦查取证的挑战。

论编造、故意传播虚假信息罪的适用场域——以与“网络型”寻衅滋事罪的界分为视角

自《刑法修正案(九)》出台,《关于办理利用信息网络实施诽谤等刑事案件适用法律若干问题的解释》的适用效力争论就从未停止。源于该解释确定的“网络型”寻衅滋事罪与编造、故意传播虚假信息罪未能从理论上厘清“险情”的涵摄范围,导致在实践中存在模糊界域,以致司法实务难以把握二者的适用场域。基于承认解释有效的立场,从事实和规范的双重维度,采用限缩解释的技巧,确立“公共设施”标准界定“险情”内涵,可以较清晰解决两罪适用场域模糊之难题。

广州市不同类型犯罪受害经历与犯罪恐惧感的相关性研究

选取广州市74个典型社区,通过入户调查的方式共计发放1568份调查问卷进行研究。结果表明:具有犯罪受害经历的被访者犯罪恐惧感高于无犯罪受害经历的被访者;在选取的12项犯罪经历相关指标中,有5项指标与犯罪恐惧感之间具有显著正相关关系,按照比值比从大到小分别为自身经历的扒窃和入室盗窃、亲朋好友在公交地铁和其它公共场所犯罪受害、社区内发生的扒窃见闻,其余7项指标不显著;个体属性方面,仅教育水平与犯罪恐惧感之间具有显著的负相关关系,性别、年龄、婚姻状态和家庭收入的影响不显著。此外,不同社区类型对被访者犯罪恐惧感的影响存在差异。

纯正行政犯轻刑化初论

风险社会的不期而至,使得刑事立法步入活性化时代,尤以行政犯的扩张为显性标志。立足于我国违法犯罪二元治理体系,相当的犯罪化是我国应对社会风险的积极选择;着眼于世界刑罚轻缓化改革趋势,相当的轻刑化是我国刑罚现代化改革的应有之义。经由“行政犯—刑事犯”的类型再区分与“犯罪化—轻刑化”的耦合得出“纯正行政犯轻刑化”这一命题。在依据证成上,纯正行政犯具有自身的轻刑逻辑与现实基础,纯正行政犯轻刑化根本上是由其犯罪本质所决定,其扩张态势、刑罚结构性缺陷以及较强的社会感刑力是其轻刑化的现实基础。在路径构建上,不仅要完善纯正行政犯轻刑化的制度供给,而且要强化纯正行政犯轻刑化的司法适用,还应推动纯正行政犯刑罚执行的社会化。

刑事附带民事诉讼精神损害赔偿新探

新《刑诉法解释》第175条的修改,将刑事附带民事诉讼精神损害赔偿的“不予受理”增改为“一般不予受理”,引起刑事诉讼格局的微调。通过对最高人民法院相关文件的规范解读及对典型司法案例的检视,可以揭示司法机关对刑事附带民事诉讼中精神损害赔偿从全面排斥到初步接受的态度转变。对司法数据加以解析可知,此种态度转变的实质原因在于犯罪类型的结构性变化——侵犯人身权利犯罪的比重大幅下降。在此契机下,可以德国、法国等国的法治经验为镜鉴,探索我国附带民事诉讼中精神损害赔偿制度的优化路径:通过实体类型标准、严重损害标准与严格例外标准这“三重标准”对受理范围加以规范,尤其以强奸案、侮辱诽谤案、侵犯未成年人身权利犯罪三类案件为突破点,细化“一般不予受理”的范围。同时,通过执行机制、财产保全机制和国家补偿机制等配套保障机制为附带民事诉讼中的精神损害赔偿提供助力。

非法侵入智能家居摄像头犯罪防治研究

随着科学技术的进步,新一代智能家居摄像头产业快速发展,增加了人脸识别、动态物体检测以及智能预警等具体功能。用于家庭安防的智能家居摄像头逐渐走进人民群众的日常生活,但其在保障居民安全的同时,也暴露出大量的安全隐私问题,如智能家居摄像头信息传输安全等级低、双模式信息储存易泄露用户信息等,并衍生了一系列非法侵入智能家居摄像头的犯罪行为。因此,有必要在研究我国智能家居摄像头领域存在的主要安全问题时,对不法分子利用智能家居摄像头犯罪的犯罪原因进行分析,进一步探究防治非法侵入智能家居摄像头犯罪的困境,构建三级预防体系。

网络服务提供者不作为犯罪类型的归结与厘清

“该为,能为,但不为”系不作为犯罪之成立路径,而作为义务的设置以作为能力为参照,作为可能的衡量以作为能力为标尺,因此,作为能力系成立不作为犯罪的重要评价依据。实践中网络服务提供者因技术功能不同而在作为能力水平上存在差异,而规范文本理想化地赋予所有网络服务提供者近乎一致的义务内容,忽视了不同主体间以技术功能为核心的种类差异,导致犯罪评价忽视个体差异、罪名选择和适用相对片面。正确的做法是设置以技术功能为核心的层次化区分标准,将网络服务提供者划分为内容类、中间类和其他复合类,考察不同主体在实施不作为犯罪时是否齐备保证人地位、作为能力和作为可能等要件内容,还需要在此基础上探究不同犯罪参与模式、义务模式以及主体模式下典型的不作为犯罪成立情形,以厘清网络服务提供者不作为犯罪成立的常见类型,避免不当归责。

论罚金刑在认罪认罚案件中的类型适用

实践中对于罚金刑量刑建议的提出形式与预缴罚金的效力认定具有一定随意性。应基于认罪认罚从宽制度特殊预防的核心本质,从预防目的入手建构罚金刑的适用与犯罪类型的衔接模式。具体的类型化过程应区分轻罪与重罪,在重罪中区分财产犯罪和其他贪利型犯罪。对于其他贪利型犯罪,应将之定义为在主观要素上具备“营利目的”“牟利目的”“非法占有目的”“非法所有目的”之一的犯罪。在不同犯罪类型中,对量刑建议的提出形式和预缴罚金的效力认定存在着不同要求。在上述模式的具体适用中,应着重考虑效率价值对于预防目的的影响,对相关模式所指向的不同要求进行一定变通。

生成式人工智能对犯罪和侦查的双重形塑及其演变逻辑

生成式人工智能快速发展正深刻影响人类社会,也在很大程度上形塑着犯罪与侦查,从而使犯罪、侦查、人工智能技术产生了复杂的关系。智能化技术进步创造了犯罪之可能,隐蔽式数据获取为深度伪造提供了基础,无限性程序迭代则生成了内核动力,这些都是生成式人工智能形塑犯罪之具体面向,并由此催生出“深度伪造型犯罪”。在生成式人工智能影响下,侦查与犯罪之间发生了具有诸多新特点的博弈,其通过博弈的基础焦点、信息焦点、策略焦点得以集中呈现,亦使侦查与犯罪孰优孰劣地位处于动态变化中,而在这背后的核心驱动力是作为生成式人工智能核心技术的“深度学习”。着眼未来,侦查活动应充分利用生成式人工智能技术赋能,促成传统侦查模式向智慧侦查模式转型,在这个过程中应聚焦不同的博弈焦点,保持侦查之于犯罪的优势地位,具体可从4个方面着力:一是转变侦查理念,从“经验主义”迈向“智能主义”;二是革新侦查重点,从关注实体物体转变为重视数据信息;三是前置犯罪打击,从线下打击渐进前移至线上侦防;四是扩大侦查协作,从一元主体过渡到多元协作。