2025年大学技术侦查学专业题库- 网络欺诈侦查与数据挖掘

2025年大学技术侦查学专业题库——网络欺诈侦查与数据挖掘考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每题3分，共15分）1.网络钓鱼2.电子证据3.数据挖掘4.关联规则挖掘5.异常检测二、填空题（每题1.5分，共15分）1.网络欺诈通常涉及虚构______、承诺不切实际的高回报、利用______等多种手法。2.根据中国《刑法》及相关司法解释，网络欺诈达到一定数额即构成______罪。3.技术侦查措施是指侦查机关在办理案件过程中，依法对犯罪嫌疑人的______、通讯内容等进行的秘密监控。4.数据挖掘的目标是从大规模数据集中发现潜在的、未知的、有价值的______。5.在网络欺诈侦查中，对涉案网站的______分析是确定服务器位置和追踪网络路径的重要手段。6.电子证据的提取必须保证其______、______和______，确保证据的合法有效。7.数据预处理是数据挖掘流程中的关键步骤，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和______。8.逻辑回归是常用的数据挖掘分类算法之一，适用于预测目标变量是______的情形。9.网络欺诈团伙往往具有组织性、隐蔽性和跨地域等特点，______技术有助于识别关联账户和可疑团伙。10.《中华人民共和国反电信网络诈骗法》规定了电信业务经营者、金融机构等在反诈工作中的______和______义务。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述网络欺诈与传统欺诈在手段和侦查对象上的主要区别。2.简述技术侦查措施在侦办网络欺诈案件中的主要作用。3.简述数据挖掘技术在识别网络欺诈可疑用户方面的几种常用方法。4.简述在网络欺诈侦查中，获取和固定电子证据应注意遵守哪些基本原则。四、论述题（每题10分，共30分）1.结合实际案例或设想，论述数据挖掘技术如何应用于反网络诈骗的风险预警和干预。2.论述在网络欺诈侦查实践中，如何平衡技术侦查手段的应用与公民隐私权的保护。3.论述大数据技术为网络欺诈侦查带来的机遇与挑战。五、综合应用题（共20分）假设某地公安机关接到报案，疑似发生一起利用虚假投资平台进行网络诈骗的案件。涉案平台具有网站和移动App两种形态，涉案金额巨大，涉及全国多个省份。请设计一个初步的网络欺诈侦查思路，并说明在此过程中可能会运用到哪些技术侦查手段和数据挖掘技术，以及如何协同相关部门开展调查。试卷答案一、名词解释1.网络钓鱼：指犯罪分子利用欺骗性手段（如伪造网站、发送虚假邮件等），诱骗用户泄露账号密码、银行卡信息等敏感个人信息的网络欺诈行为。**解析思路：*定义需抓住核心特征：欺骗性手段、伪造、诱骗、泄露敏感信息。2.电子证据：指通过计算机、通信网络等电子设备生成、存储、传输的证据，包括电子数据（如文档、图片、音视频、电子邮件等）及其载体。**解析思路：*定义需包含来源（电子设备）、形式（数据及其载体）、本质（证据）三个要素。3.数据挖掘：指从大规模数据集中通过算法搜索隐藏的、有意义的信息和知识的过程，旨在发现数据背后潜在的规律和模式。**解析思路：*定义需强调对象（大规模数据集）、方法（算法搜索）、目的（发现隐藏信息/知识/规律）。4.关联规则挖掘：指在交易数据库中发现项集之间有趣关联关系的技术，常用的有“购物篮分析”，其核心指标是支持度和置信度。**解析思路：*定义需点明技术目标（发现项集关联）、典型应用（购物篮分析）、关键指标（支持度、置信度）。5.异常检测：指识别数据集中与大多数数据显著不同的异常数据点或异常模式的技术，在网络欺诈侦查中可用于检测异常交易或用户行为。**解析思路：*定义需强调目标（识别异常点/模式）、特征（与大多数数据不同）、应用（欺诈检测）。二、填空题1.虚拟投资理财/投资回报2.诈骗3.通讯内容4.模式（或知识）5.域名6.原始性/关联性/合法性7.规约化8.类别（或离散）9.图挖掘/社交网络分析10.预防/报告三、简答题1.简述网络欺诈与传统欺诈在手段和侦查对象上的主要区别。**答案要点：*手段上，网络欺诈主要利用互联网技术和虚拟环境（网站、App、社交媒体、邮件等）进行，手段更隐蔽、传播更广、跨地域性强；传统欺诈多通过面对面、电话、短信等方式进行，地域性较强。侦查对象上，网络欺诈侧重于虚拟身份、网络账户、服务器位置、数据流向、网络交易记录等；传统欺诈侧重于物理证据、现场、直接接触人员等。**解析思路：*对比两者在“手段媒介/方式”和“侦查客体/对象”两个维度上的差异。2.简述技术侦查措施在侦办网络欺诈案件中的主要作用。**答案要点：*实时监控涉案网站、App的网络流量和通讯内容，发现欺诈手法和线索；追踪网络欺诈分子的IP地址、服务器位置，确定作案窝点；截获和分析欺诈过程中的通讯信息（如聊天记录、指令），掌握团伙运作情况；定位涉案手机终端，获取通话记录、短信、定位信息等；关联分析不同平台、设备、账户间的异常关联，揭露隐藏的欺诈团伙。**解析思路：*从监控、追踪、截获、定位、关联分析等不同功能角度阐述其在不同侦查环节的作用。3.简述数据挖掘技术在识别网络欺诈可疑用户方面的几种常用方法。**答案要点：*用户行为分析：检测异常登录地点、时间、频率、设备、交易习惯等；关联规则挖掘：发现经常一起出现的行为模式或账户特征，识别可疑群体；异常检测算法：识别与正常用户行为模式差异显著的用户或交易，如孤立森林、One-ClassSVM等；分类模型：利用历史欺诈数据训练模型，对新用户进行风险评分或直接判定为欺诈风险。**解析思路：*列举几种主流的数据挖掘技术（行为分析、关联规则、异常检测、分类），并简述其在用户识别方面的应用原理。4.简述在网络欺诈侦查中，获取和固定电子证据应注意遵守哪些基本原则。**答案要点：*遵守法律规定，依法定程序获取；保证电子证据的原始性，避免破坏或改变原始数据；确保电子证据的关联性，使其与案件事实有逻辑联系；保证电子证据的合法性，确保证据的来源合法、收集程序合规；注意电子证据的客观性，避免主观臆断；及时固定和保全，防止证据灭失或被篡改；做好证据标记和登记，确保证据链完整。**解析思路：*提炼电子证据“三性”（合法性、关联性、客观性）和获取过程中的关键要求（依法、原始、及时、标记等）。四、论述题1.结合实际案例或设想，论述数据挖掘技术如何应用于反网络诈骗的风险预警和干预。**答案要点：*数据挖掘可通过分析海量用户行为数据、交易数据、黑名单数据等，建立诈骗风险模型。例如，通过关联规则挖掘发现异常的账户关联群组，可能提示新型诈骗团伙；通过异常检测算法识别出短时间内大量发送验证码、频繁更换收货地址等异常交易行为，可实时触发预警，限制交易或要求验证；利用分类模型对用户进行风险评分，对高风险用户进行重点关注或加强验证；分析诈骗话术、链接特征，构建反欺诈知识库，用于智能拦截。干预方面，预警信息可推送至用户、平台或公安机关，实现事前预防、事中控制。**解析思路：*阐述数据挖掘在“风险识别（模型构建）”和“实际应用（预警/干预）”两个层面的作用，结合具体技术（规则挖掘、异常检测、分类）和场景（账户关联、交易行为、用户评分、话术分析）展开。2.论述在网络欺诈侦查实践中，如何平衡技术侦查手段的应用与公民隐私权的保护。**答案要点：*平衡的关键在于严格遵守法律程序。一方面，法律规定了技术侦查措施的适用条件（如严重危害国家安全、重大犯罪等）、审批程序（需依法报请、获得批准）、执行要求（必须由特定人员执行、不得扩大范围）和监督机制（定期汇报、接受检查）。另一方面，侦查机关应明确使用目的，仅针对涉案人员及其通信内容，避免无差别的“大扫除式”监控。同时，应加强内部管理和技术规范，防止技术滥用和信息泄露。公众也应增强隐私保护意识。长远来看，可通过立法明确技术侦查的边界和标准，引入第三方监督。**解析思路：*提出核心观点（依法平衡），从法律程序（条件、审批、执行、监督）、使用目的、内部管理、公众意识、立法完善等多个维度论述如何实现平衡。3.论述大数据技术为网络欺诈侦查带来的机遇与挑战。**答案要点：*机遇：海量数据提供了更全面、更细致的欺诈行为分析基础；大数据技术（如分布式计算、机器学习）提升了欺诈模式识别、风险预警和团伙挖掘的效率和精度；有助于实现跨地域、跨平台的欺诈数据关联分析，形成更完整的犯罪画像；支持更精准的诈骗预测和干预。挑战：数据获取的合法性和时效性难以保证；数据清洗和整合难度大，数据质量参差不齐；需要大量数据挖掘人才和强大的计算能力；如何有效保护数据隐私和防止数据滥用是重大问题；如何将复杂的分析结果转化为有效的侦查行动需要机制创新。**解析思路：*分别阐述大数据技术带来的“机遇”（分析基础、效率精度、关联分析、预测干预）和“挑战”（数据获取、数据质量、人才技术、隐私安全、机制创新）。五、综合应用题假设某地公安机关接到报案，疑似发生一起利用虚假投资平台进行网络诈骗的案件。涉案平台具有网站和移动App两种形态，涉案金额巨大，涉及全国多个省份。请设计一个初步的网络欺诈侦查思路，并说明在此过程中可能会运用到哪些技术侦查手段和数据挖掘技术，以及如何协同相关部门开展调查。**答案要点：**初步侦查思路：1.接收报案与初步核实：详细记录报案人信息、被骗经过、涉案平台网址/App名称、损失金额等，初步判断案件性质和紧急程度。2.受害人梳理与信息收集：通过报案人线索，尽可能联系更多受害人，收集统一的被骗信息（如注册账号、交易记录、被骗过程描述、联系方式、IP地址等）。3.涉案平台技术分析：对涉案网站和App进行技术分析，包括域名注册信息查询、服务器IP地址定位、网络拓扑分析、App代码静态/动态分析（若条件允许），尝试确定平台运营的技术架构和可能的注册地/服务器托管地。4.资金流向追踪：根据受害人提供的交易信息，与银行、第三方支付平台协调，查询涉案账户的交易流水，追踪资金去向，尝试锁定涉案洗钱账户或团伙账户。5.涉案人员身份识别：结合平台后台数据（若有获取可能）、服务器信息、交易流水、IP地址追踪、社交网络关系分析等，尝试识别关键涉案人员（平台运营者、客服、洗钱人员等）的身份信息。6.制定侦查方案与采取强制措施：根据调查进展，确定案件性质（是否涉嫌刑事犯罪、具体罪名），制定详细的侦查方案，必要时依法采取技术侦查措施、冻结资金、抓捕嫌疑人等。*可能运用的技术侦查手段：*对涉案网站/App服务器进行IP地址定位和流量监控。*对涉案人员使用的手机号、社交账号进行通讯内容监控。*对涉案人员可能使用的银行账户、支付账户进行电子数据监控。*对涉案平台后台管理系统进行访问和数据分析。*可能运用的数据挖掘技术：*对所有受害人的注册信息、交易数据进行关联规则挖掘，识别异常的账户关联或行为模式。*运用异常检测算法分析交易流水，识别可疑的大额转账、频繁小额交易或规律性异常交易。*对受害人的地理位置信息、IP地址进行聚类分析，识别作案窝点或区域性作案特征。*分析平台用户行为数据，构建用户画像，识别高风险用户群或潜在诈骗团伙成员特征。*协同相关部门开展调查：*内部门联：与本辖区网安部门对接，进行网络技术侦查和技术支持；与经侦部门沟通，协同开展资金流分析和案件定性。*外部门联：向涉案平台运营地、服务器所在地、资金流转涉及地以及受害人所在地公安机关发出协查请求，通报案情，请求协助调查取证、查找嫌疑人、核实受害人信息