网络诈骗案件涉案人群智能分析

• 作者: 蔡霖翔
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 网络诈骗 聚类分析 决策树 K-means算法 CHAID算法
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 入选论文
• 页码范围: 246-250
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 4948字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2016.09.048

摘要

随着互联网的发展，网络诈骗犯罪以其隐蔽性、多样化、难侦破的特点，已经成为网络空间中不可忽视的危害。然而在当前网络诈骗案件的侦查与防治的形势下，对案件进行有效的串并、对涉案人群的深度挖掘分析还较为匮乏。文章将数据挖掘的思想应用于网络诈骗案件中，在了解现有的公安机关办理网络诈骗案件的流程及平台后，通过对聚类算法和决策树算法的研究，针对性地提出了以K-means聚类算法、CHAID决策树算法为基础的智能分析方法，并利用该智能分析方法，对初步构建的一个网络诈骗案件涉案人群信息数据库进行挖掘分析，得出了受害者人群和犯罪嫌疑人人群的特点，以及受害者人群和犯罪嫌疑人人群属性对于诈骗案件金额的影响因素。未来在此智能分析方法的基础上，建立网络诈骗案件智能分析平台及网络诈骗案件信息数据库，对诈骗案情以及涉案人群进行深入的挖掘分析，从而得出对案件侦查方向的指导性意见，形成将智能分析方法运用到案件侦查的侦查方式，对于网络诈骗犯罪的侦查与防治具有一定的意义。

作者信息

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1	蔡霖翔		1	1	1.0	1.0