波斯尼亚和黑塞哥维那萨拉热窝摘要本文分析了人工智能(AI)在罪犯心理分析中的应用,重点分析了其在揭示复杂犯罪行为和动机中的作用。在犯罪活动不断发展的现代社会背景下,人工智能越来越多地被用于犯罪学,使其能够深入分析海量数据并识别犯罪活动中的隐藏模式。通过整合学习理论、一般犯罪理论和动机理论等理论框架,本文研究了包括机器学习和自然语言处理(NLP)在内的人工智能工具如何有助于精确分析和识别心理风险因素。虽然人工智能在分析的准确性和效率方面取得了重大进步,但它的应用也带来了道德挑战,包括与隐私保护、算法偏见和决策过程透明度需求有关的问题。为了建立对人工智能系统的信任,必须制定明确的道德准则并确保模型透明度。此外,本文还强调了人工智能对司法机构、调查人员和治疗师的实用性和有效性,强调了了解影响犯罪行为的心理和情感成分的重要性。这种方法有助于加强社区安全,减少犯罪活动。本文还为未来的研究提出了建议,强调了多学科方法的重要性,这种方法可以丰富分析方法,并有助于更有效地预防犯罪。了解犯罪分子的心理和动机方面,以及谨慎处理道德挑战,可以显著改善司法系统和人权保护,同时更深入地了解人类心理的复杂性。关键词:人工智能、心理分析、犯罪行为、机器学习、自然语言处理、人工智能伦理介绍人工智能 (AI) 在当代社会中发挥着关键作用,为包括犯罪学在内的各个领域的创新做出了重大贡献。鉴于犯罪对现代社会构成的日益严峻的挑战以及对犯罪行为的预防和控制的需求,对这一领域的研究至关重要。
我要感谢马克·肖(Mark Shaw)和星期二瑞塔诺(Reitano)提供了反思有组织犯罪性质变化的机会,并考虑2040年的外观。特别感谢沃尔特·肯普(Walter Kemp)在撰写本文的整个过程中的评论和指导。ioannis Vlassis和Maria Khoruk也提供了宝贵的支持和鼓励。我很幸运地担任研究助理亚当·基恩(Adam Keane),他的承诺和行业是无价的。Lucia Tiscornia博士负责安排Adam与我合作,我非常感谢。我还必须感谢匹兹堡大学公立和国际事务研究生院跨国有组织犯罪课的学生。他们的承诺和热情使与他们合作的乐趣。
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随着金融服务的数字化转型,现代银行业中的金融犯罪已经显着发展,对传统预防方法提出了前所未有的挑战。这项全面的综述研究了人工智能(AI),网络安全框架和数据科学方法的整合,以打击银行业内的金融犯罪。我们分析了AI驱动的解决方案的当前状态,包括机器学习模型,实时检测系统以及已改变金融犯罪预防的高级分析框架。审查综合了最近的研究和行业实施的发现,突出了AI技术与网络安全措施之间在创建强大的防御机制方面的协同关系。我们的分析表明,尽管与传统方法相比,AI驱动的解决方案表明了较高的检测率和误报降低,但在数据隐私,法规合规性和系统集成领域仍存在重大挑战。本文结束了结论,确定关键的研究差距并提出未来的方向,以增强基于AI的金融犯罪系统的有效性。本综述为研究人员,银行专业人员和政策制定者提供了宝贵的见解,该公司在人工智能,网络安全和预防金融犯罪的交汇处。
摘要 :网络勒索是指个人或团体威胁受害者在社交媒体上披露其个人信息,从而对其进行恐吓的一种违法行为。这种犯罪形式是随着技术进步而出现的,尤其是在人工智能 (AI) 领域,并不局限于任何特定的地区或国家。网络勒索的无限制范围需要不断修订和评估监管它的法律,以便这些法律在这种犯罪方式发生变化时保持其有效性。本研究通过讨论强调网络勒索与人工智能之间的关联,以及为遏制这种犯罪而制定的规则和条例,对伊拉克和马来西亚现行网络勒索法律的有效性进行了比较分析。本研究采用系统、全面和比较的方法从各个角度审视了网络勒索问题。研究显示,在实施旨在遏制网络勒索盛行的有效措施方面,伊拉克当局的意愿不足。这些措施包括审查刑法或起草旨在打击 IT 犯罪的法律。网络勒索罪涉及向受害者灌输焦虑,目的是迫使他/她屈服于勒索者的要求。我们在本研究的最后提出了旨在遏制网络勒索发生的建议。
“未能保护”案件,犯罪受害者没有得到合理依靠警察保护的情况,根据法律获得令人不安的待遇。此问题起源于最高法院案件Deshaney诉Winnebago县社会服务部,该案裁定诉讼人无法提出实质性的正当程序,以辩护失败案件。这样做,法院拥护国家行动和无所作为之间的区别,这些依赖于对国家义务和微不足道的事实分析的不合适的假设。Deshaney很麻烦,因为它仅提供两种情况,在这些情况下,未能保护案件可以成功:身体,非自愿的警察拘留和国家创建的危险人士学说。这些例外太窄;他们排除了频繁的情况,即警察是受害者受害者唯一可能的保护来源时未能履行职责的情况。
Ian Dalby,GRC的全球负责人,A&O Shearman; Simon Ashworth,医学博士,首席分析官 - 保险评级和网络负责人,标准普尔全球评级•公司如何优先考虑网络安全的尽职调查,以及在计划合并或IPO时,哪些具体指标或风险是最关键的?•在合并和IPO的准备阶段,网络安全审核和尽职调查扮演什么角色?•公司如何识别和减轻可能影响估值或延迟IPO/合并过程的网络风险?•网络安全如何与ESG标准相交,为什么将网络安全实践纳入ESG策略至关重要?•投资者和利益相关者如何将网络安全视为公司ESG绩效的关键组成部分,并且当前法规是否有效地阻止了不合规?•合并后您如何对齐和整合网络安全实践?
b'多伦多大学和您作为一名学生,分享了对学术诚信的承诺。提醒您,您可能因在考试书写期间拥有任何未经授权的艾滋病而被指控犯有学术罪。已为所有具有存储空间的电子设备提供了清晰,可密封的塑料袋,包括但不限于:手机,智能手表,智能设备,平板电脑,笔记本电脑和计算器。请关闭所有设备,将其密封在提供的袋子中,然后在检查期间将袋子放在桌子下。在考试结束之前,您将无法触摸袋子或其内容。,在考试中,除了在清晰,可密封的塑料袋中以外的其他人或桌子区域都发现这些物品,您可能会被指控犯有学术罪。对学术犯罪的典型罚款可能会导致您失败。”
的方法和方法(例如系统动力学建模(SDM))对于评估许多系统的行为很重要。但是,在传统方法中应用的经典方法论无法识别非线性反馈和权力依赖性,从而揭示了隐藏的时间休闲关系。在本文中,我提出了一种新颖的方法,该方法结合了ML和因果推理方法,以提高系统动力学模型的预测能力和语义。将ML算法纳入了预测和因果推理技术的解释时,这种联合策略为理解系统相互作用并量化了各种系统中的隐藏原因提供了一个新时代。我们通过采用它来分析预后和发现因果关系的真实情况,说明了建议的框架比传统SDM的优势以及纯粹的ML方法。我们的发现表明,这种集成有效地增强了对系统相互作用的理解,并得出了一种可靠的方法来估计复杂环境中后续状态的情况。结果与各个学科有关,从经济学开始,并以环境保护科学结束,在这种情况下,相互作用和变化的变化各不相同。因此,它将为将未来的计算机化方法整合到下一代的动态系统建模中的进一步研究为基础。