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警务和执法的国家 ANPR 标准
证据中的位置。将养老金监管局添加为“经批准的执法机构” 版本 3.0 2024 年 1 月 修订以澄清和应用标准，以融合地方和国家 ANPR 运营能力。更新经批准的执法机构。 版本 3.1 2024 年 2 月 删除密码要求的详细说明 版本 3.2 2024 年 5 月 将严重欺诈办公室 (SFO) 添加为“经批准的执法机构” 版本 3.3 2024 年 10 月 有关 VOI 列表管理要求的更多详细信息。更新以参考 UKGDPR 警察管理行为准则。参考 NSAP。修订第 9.13 节关于 VOI 列表准确性和删除的内容 将金融行为监管局 (FCA) 和英国监狱及缓刑局 (HMPPS) 添加为“经批准的执法机构”
警务和执法的国家 ANPR 标准
证据中的位置。添加养老金监管局作为“批准的执法机构” 版本 3.0 2024 年 1 月 修订以提供清晰度和标准应用，以融合本地和国家 ANPR 运营能力。更新批准的执法机构。版本 3.1 2024 年 2 月 删除密码要求的详细说明 版本 3.2 2024 年 5 月 添加严重欺诈办公室 (SFO) 作为“批准的执法机构” 版本 3.3 2024 年 10 月 有关 VOI 列表管理要求的更多详细信息。更新以参考 UKGDPR 警察管理行为准则。参考 NSAP。修订第 9.13 节关于 VOI 列表准确性和删除的规定，将金融行为监管局 (FCA) 和英国监狱及缓刑局 (HMPPS) 添加为“经批准的执法机构”
更安全的街道：独立 5G 和英国警务变革
免责声明和法律声明 本报告由 WPI Strategy 和沃达丰制作。报告中表达的观点基于独立研究，仅代表作者的观点。它们仅供参考。虽然我们尽一切努力确保本文件中的信息准确且最新，但 WPI Strategy 和沃达丰均不对因使用本文件或其内容而产生的直接、隐含、法定和/或间接损失承担任何责任。
人工智能在预测警务中的作用
1* 印度罗希尔坎德大学 MJP 法学院院长兼系主任。2 印度罗希尔坎德大学 MJP 法学院研究学者。电子邮件：2 mayurisingh@Csjmu.Ac.In 通信电子邮件：1* amit.Singh@Mjpru.Ac.In 摘要人工智能 (AI) 正在迅速影响一系列领域，包括执法。预测警务系统越来越多地被实施，以预测潜在的犯罪活动并优化资源。人工智能预测警务通过分析大量数据集、发现虐待趋势并在家庭暴力、性骚扰和人口贩运等犯罪发生之前进行预防，在打击针对妇女的犯罪方面具有巨大潜力。这些工具可以提高警察干预的准确性、速度和效率，同时为执法机构提供有用的预防措施信息。然而，人工智能在预测警务中的应用是一把双刃剑。虽然人工智能有可能改善犯罪预防，但也带来了数据偏见、隐私问题以及社会不公加剧的可能性。由于预测算法主要依赖于过去的犯罪数据，因此它们可能会受到社会偏见、性别偏见或针对妇女的犯罪报告不足的影响。这可能导致预测结果偏向边缘地区或对弱势群体的保护不足。此外，过度依赖人工智能来做决定可能会损害公民自由、减少人类监督并混淆问责制。本文探讨了人工智能驱动的预测警务对针对妇女的犯罪的双重影响。它探讨了潜在的好处（提高效率、主动预防）、道德和法律挑战，以及延续性别偏见、侵犯隐私和歧视的风险。这篇论文呼吁谨慎、平衡地将人工智能融入执法，强调透明度、道德算法设计和持续的人为监督的必要性，以确保人工智能驱动的警务支持妇女的安全和权利，而不会加剧现有的不公正现象。关键词：人工智能、预测性警务、针对妇女的犯罪、技术、隐私。DOI 编号：10.48047/NQ.2022.20.1.NQ22435 NEUROQUANTOLOGY 2022；20(1):1430-1452
平衡安全与正义，预测警务的道德
南非警察局摘要： - 研究南非预测性警务的道德后果，该研究旨在查明主要障碍和危险，同时检查潜在的解决方案，以使您担心您的担忧并保证负责任的应用。关键主题包括数据隐私，算法偏见，有关警务，社区参与，问责制和透明度以及透明度。减少偏见，监督程序，重要点，重大的道德问题是通过南非的预测警务提出的，包括隐私的入侵，算法偏见以及过度的警务。鉴于种族不平等的历史和当前背景，这些担忧更加紧迫。为了解决这些问题，需要将个人权利和公共安全放在首位的平衡策略。为了确保在南非负责任地使用预测性警务，透明度，问责制，社区参与和道德标准至关重要。必须减轻算法和数据的偏差，以便停止偏见的结果。对预测性警务的过度依赖可能对社区关系和常规执法技术有害。方法论策略：设计定性研究，文献综述，与公共成员，执法人员的半结构化访谈以及南非预测性警务计划的案例研究，对预测性警务的南非媒体报告的内容研究。相关性。总而言之，南非有预测性警务的优势和缺点。这项工作以更全面和细微的方式来提高我们对南非预测性警务所提出的道德难题的了解。这项研究可以提高公众意识，并鼓励参与有关南非预测性警务的讨论。这些发现可以帮助决策者和执法机构创建实施预测性警务的道德和实用策略。尽管技术提出了更有效和有效执法的可能性，但它也带来了严重的道德问题。南非可以通过解决这些问题并实施必要的程序来最大程度地降低与预测性警务相关的危险，同时最大程度地提高其潜在优势。关键字： - 预测性警务，数据分析，犯罪预测，执法，公共安全，道德，隐私，偏见，歧视，算法公平，监视，社区参与，问责制，监督，监督。
警务技术的意外后果
1 完成一次 ShotSpotter 调查大约需要 20 分钟。虽然我们无法区分整个样本期间派往现场的警员人数，但我们发现，使用 2019 年至 2023 年的另一个数据来源，派往 ShotSpotter 检测的平均警员人数约为 3.35。另一方面，假设每个 ShotSpotter 警报只派出一名警员，则下限将导致总共 23 小时。2 该统计数据基于与“开枪”报告相关的 911 调度的平均数量和所有警区实施后 ShotSpotter 调度的平均数量。3 如第 6 节所述，我们独立测试了这一说法，同样发现几乎没有证据表明该技术是一种有效的枪支犯罪减少工具。此外，在第 7 节中，我们发现描述性证据表明 911 电话可能比响应 ShotSpotter 警报更有成效。然而，考虑到数据的限制，我们无法真正验证 ShotSpotter 调度的效率是否比 911 调度更高或更低。
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
警务计划草案2025-2030：咨询文件
psni也面临着这些问题，不再拥有与始终做的事情相同水平的资源或劳动力。因此，首席警官在寻求额外资源的同时必须仔细管理竞争要求，并确保分配的资源有效地部署，以保护最脆弱的人，并确保我们的社区免受伤害。psni通常也经常去处理对其他公共服务的压力的影响，例如心理健康。
引文：Mangi, GZ 和 Kandiri, J. (2024)。肯尼亚内罗毕市县的科技和情报主导警务。《社会科学评论杂志》
摘要 本研究评估了肯尼亚内罗毕市郡情报警务中使用技术的决定因素。本研究依赖技术接受与使用统一理论和拉特克利夫模型。所采用的研究设计是描述性的，研究对象是内罗毕市郡的 DCI 部门，由来自 13 个分部门的 175 名员工组成。样本是通过分层抽样从目标人群中抽取的 91 名受访者。数据来源于问卷。此外，还对问卷进行了测试以确定其有效性和可靠性。可靠性是根据 Cronbach's alpha 进行的，其阈值为 0.70，从结果来看所有变量都是可靠的。使用 SPSS 24 版进行分析。根据回归输出，绩效期望对内罗毕市郡的情报警务和犯罪调查有积极而显著的影响。回归系数为 0.807，而 p 值为 .003，表示显着性。根据回归结果，感知可信度对内罗毕市县的情报警务和犯罪调查具有积极而显著的影响。回归系数为 1.025，而 p 值为 .000，表明显著。根据回归结果，努力预期对内罗毕市县的情报警务和犯罪调查具有积极而显著的影响。回归系数为 0.318，而 p 值为 .043，表明显著。根据回归结果，便利条件对内罗毕市县的情报警务和犯罪调查具有积极而显著的影响。回归系数为 0.616，而 p 值为 .020，表明显著。研究得出结论，技术对肯尼亚的情报主导警务具有显著影响，特别是在犯罪调查方面。具体而言，研究得出结论，绩效预期、感知可信度、努力预期和技术便利条件对情报主导警务和犯罪调查过程具有显著积极的影响。根据调查结果，该研究建议情报警务和犯罪调查中使用的技术应具有足够的安全功能。其次，该研究建议 DCIO 应加大对调查系统和技术升级的投资，以简化调查流程。该研究还建议改进计算机犯罪地图系统，以帮助情报警务。最后，该研究建议调查机构应招募更多机密线人，因为他们在情报警务中非常重要