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预测性警务：AI在预防犯罪中的作用
摘要：预测性警务，人工智能（AI）在执法部门中的新兴应用（AI）使用算法来分析大量数据集并预测犯罪活动。这种方法旨在增强资源分配，改善响应时间并最终阻止犯罪。然而，尽管预测性警务有望改变预防犯罪，但它也引起了人们对其有效性，潜在偏见和道德意义的重大关注。本研究研究了预测性警务算法的功能，重点是其数据驱动方法及其对历史犯罪数据的依赖。研究表明有关有效性的结果不同；尽管一些司法管辖区报告降低了犯罪率，但其他司法管辖区则强调了某些社区的准确性和过度警务问题。此外，这些算法通常反映出社会偏见，对边缘化群体的歧视永久性，并导致不成比例的监视。在执法中部署AI的道德意义值得关注，因为它们与公民自由，问责制和公众信任相交。本文提倡一种平衡的方法，该方法将透明度，社区参与度和监管监督纳入了预测性警务技术的部署。最终，必须谨慎地与AI的整合在执法中，以确保它是正义的工具，而不是偏见或不平等工具。关键词：预测性警务，人工智能，预防犯罪，算法偏见，道德含义，执法1.通过探索预测性警务算法对多方面的影响，本研究为预防犯罪的未来和在社会中负责使用AI的持续论述做出了贡献。简介1.1背景
电子犯罪与信息安全大会，阿布扎比2024
Simon Brady，活动主席，AKJ Associates（主持人）； Hussain Al Khalsan，Ciso，Zand； Al Hilal Bank信息安全负责人Rajesh Yadla；阿布扎比媒体信息安全总监Sultan Al Mansoori（ADM）； Enoc网络安全负责人Khaled Al Teneiji；阿布扎比伊斯兰银行集团CISO兼隐私官Hussein Hassan Shafik•在保护客户和组织的日常战役中，您最大的挑战是什么？什么威胁最担心您？•安全性与弹性：将安全性优先级与组织目标保持一致。您如何优先考虑，在播出疑虑时会感到支持和听到吗？•您如何评估和准备针对组织的国家赞助的网络攻击的威胁？您有哪些策略来确保云安全并管理相关风险？•如果发生重大网络，事件响应策略的关键组成部分是什么，以及如何确保组织可以快速恢复并继续操作？•随着监管环境不断发展，随着新的数据保护法律和网络安全法规，您如何确保您的组织仍符合本地和国际法规，以及这带来什么挑战？•您采取了哪些计划来促进网络安全意识，并确保安全实践纳入所有员工的日常活动中？•您如何应对组织中吸引，开发和留住熟练的网络安全专业人员的挑战？
刑事犯罪的认知行为疗法
犯罪的心理健康干预不是一个新颖的概念。20世纪的精神觉得运动（已成为当今流行的范式）从一开始就一直认为，精神科医生和“心理健康”专业人员的作用不仅是为精神障碍的人提供治疗，还可以减轻各种形式的社会疾病，包括犯罪犯罪。4这是从抢先，预防性的心理健康治疗到政治倡导的许多方面完成的。这一运动导致社会问题5和不断增长的诊断通货膨胀增加，这增加了具有心理健康标签或接受心理健康治疗的总体人群的比例。7对于被监禁的人口也是如此：超过40％的州和联邦囚犯在某一时刻接受了心理健康诊断。8有时被诊断为精神障碍本身，9，暴力和公共障碍越来越被假定的心理健康挑战合理化。10
打击经济犯罪和腐败战略...
跨部门、以伙伴关系为基础的打击经济犯罪和腐败咨询委员会于 2022 年成立。委员会由来自公共部门、学术界、民间社会以及商业和金融部门的 19 名成员组成。委员会就战略和政策事务提供建议和建议，并负责制定打击经济犯罪和腐败的多年期战略。
推荐引用 推荐引用 Abdulrahim, Ahmad Saeed，“利用人工智能减少迪拜犯罪”（2024 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
本论文探讨了人工智能 (AI) 在加强迪拜警方犯罪减少工作方面的潜力。随着迪拜的不断发展和新技术的出现，将人工智能融入迪拜警方代表着提高运营效率、预测性警务和数据驱动调查的重要机会。然而，这种整合也引发了关键的道德和隐私问题，必须解决这些问题才能确保负责任地使用。人工智能技术的快速发展为现代化预防犯罪和迪拜警察战略提供了有希望的解决方案。迪拜拥有先进的技术基础设施和前瞻性的治理，是探索这些创新的理想环境。有效使用人工智能可以改变警务实践，使其更加主动和高效，从而在快速发展的城市环境中增强公共安全。尽管有潜在的好处，但目前关于人工智能对迪拜警方的社会影响的研究仍然存在很大差距。需要进行更多实证研究来评估人工智能在警务中的实际应用，特别是涉及道德和法律影响的研究。此外，现有框架需要全面的指导方针，以确保人工智能系统在执法中的透明度、问责制和公平性。研究发现，人工智能的整合显著提高了迪拜警察的运营效率和预测能力。然而，研究还发现了关键的道德和隐私挑战，例如人工智能算法中的潜在偏见、个人隐私风险以及对强大监管框架的需求。这些挑战需要仔细考虑和采取主动措施，以确保在不损害道德标准和人权的情况下实现人工智能的好处。本研究旨在为人工智能在减少犯罪工作中的战略实施提供宝贵见解，为迪拜未来执法实践的创新提供路线图。关键词：未来犯罪、人工智能、警察挑战、未来预见、迪拜警察、减少犯罪、预测性警务、监视、道德考量、社会接受度、执法。
研究AI和网络犯罪的交集
摘要：人工智能（AI）在包括网络安全在内的各个行业变得越来越普遍。虽然AI可能对社会有益，但网络犯罪分子也可以利用它来进行复杂而广泛的攻击，从而引起许多受害者。本研究研究了网络犯罪分子使用的最新AI工具和技术，包括通过类似GPT的应用程序的AI授权恶意软件和社会工程师。使用Choi（2008）的网络常规活动作为理论框架和社交媒体分析，当前的研究探讨了AI驱动的网络犯罪的潜在风险和趋势，提出了对策，并建议采取政策来解决新兴威胁。我们的发现强调了需要提高人们对AI与网络犯罪之间交集的认识，并为减轻网络空间中新兴威胁的创新方法提供了基础。结果还说明了了解AI在网络安全中潜在危险的重要性。在识别预防和减轻新兴网络威胁影响的方法方面的含义。
诺森伯兰警察和犯罪计划 2025-2029（草案...
自 2024 年 5 月当选以来，我一直优先考虑走进社区，倾听受害者的心声，与官员交谈，并确保居民感到被倾听。我能够真正了解哪些措施行之有效，哪些措施令人担忧。除了面对面的交谈外，我还进行了一次公众咨询，听取诺森伯兰郡和泰恩-威尔郡尽可能多的人的意见，其中包括当地居民和合作机构。我特别高兴的是，我的在线调查收到了 3,400 多份回复，告诉我你们的优先事项是什么，什么能让你感到安全。你们的回答塑造了这个计划，我相信这可以为诺森伯兰郡和泰恩-威尔郡带来“更安全的街道和更强大的社区”。该计划适用于 2025 年至 2029 年，但我将继续与诺森伯兰郡的居民、工作人员和游客会面并倾听他们的意见，并考虑你们对更安全社区调查和用户满意度调查的回复，以确保在需要时，我将更新该计划以包括任何新的关注领域。
报告：联邦犯罪中的网络技术
在2014财年至2021财政年度之间，有1,718个被判刑的人在犯罪中使用了黑网。使用暗网以犯罪的个人数量从2014年的28个人增加到2019财政年度的361人，即COVID-19的大流行前一年影响了联邦案件。在2020年和2021年分别判处286和287个人在其进攻中使用黑网。
联邦犯罪中的网络技术
在本报告中，委员会将其定期收集的数据与来自特殊编码项目的数据相结合，以更深入地了解在联邦犯罪中使用网络技术的个人。作为其研究活动的补充，该委员会进行了一个特殊的数据收集项目，以识别在进攻中使用网络技术的个人。委员会使用计算机技术来搜索演出调查报告（PSR），认罪协议以及2014年至2021年间被判刑的个人起诉，以确定指示与犯罪有关的网络技术的使用。7员工随后审查了确定的每个案件，以确定进攻中是否使用了三种类型的网络技术：黑客，加密货币和黑暗网络。如果使用了至少一种类型的网络技术，则对个人使用的网络技术类型进行了编码。然后将此数据与委员会定期收集的财政年度文件中可用的数据相结合，以创建本报告中用于分析的数据集。