无差别杀人的犯罪心理学分析及预防机制

无差别杀人犯罪,是一种多发于现代社会的独特犯罪类型,在社会转型发展不断加快的背景下,我国的无差别杀人犯罪在近些年也多有发生。将无差别杀人案进行类型化犯罪的心理学分析研究,以探索行为人犯罪心理发生的内在机制及其规律,具有非常重要的现实意义和前瞻性。     

纵火案件现场勘验浅析

纵火犯罪的目的和动机与其他犯罪不同,但作案方式方法也呈现一定的规律。本文总结近几年某市发生的几宗纵火命案,主要分为报复纵火、杀人后纵火、及制造经济损失等几类。提出纵火现场的勘查重点即认定着火点、确定起火时间、确定助燃物等。     

系列杀人犯罪的研究

系列杀人案件近几年在我国成逐年上升趋势,本文力图通过对一部分系列杀人案例的剖析,来探讨这类犯罪的特点及其成因。     

系列杀人犯罪的研究

系列杀人案件近几年在我国成逐年上升趋势,本文力图通过对一部分系列杀人案例的剖析,来探讨这类犯罪的特点及其成因.     

系列杀人犯罪的研究

系列杀人案件近几年在我国成逐年上升趋势，本文力图通过对一部分系列杀人案例的剖析，来探讨这类犯罪的特点及其成因。     

浅谈入室盗窃案的常见几种方式

入室盗窃案是多发性侵财案件,由于此类案件犯罪手段比较复杂、性质容易升级,极易转化抢劫、杀人等恶性案件。结合实际,针对入室盗窃案的常见几种方式进行了论述。     

未成年人犯罪分析及预防

一、青少年犯罪的概念 我国刑法第十四条规定:"已满16周岁的人犯罪应负刑事责任","已满14周岁、未满16周岁的人,犯故意杀人、故意伤害致人重伤或者死亡、抢劫、强奸、放火、贩毒、爆炸、投毒罪的,应负刑事责任."     

浅谈纵火现场中的手印勘查

许多犯罪分子在实施盗窃、杀人、抢劫、强奸等犯罪后,为了掩盖其犯罪的动机目的、转移侦查视线、逃避打击,往往在作案后放火破坏现场,而纵火现场对现场破坏程度大,给现场勘查带来了很多麻烦。这就要求技术人员了解纵火现场中遗留手印的变化规律和特点,根据手印变化规律研究纵火现场手印的勘验提取,为尽早侦查破案工作提供线索、证据。     

高校如何遏制大学生犯罪

自2004年“马加爵杀人案”以来,大学生犯罪问题引起了社会空前的关注。社会各界进行了广泛调研,采取各种措施试图预防、减少大学生犯罪。如今,两年多过去了,大学生犯罪却愈发严峻。2005年1月15日,在江西上大学的王彬、小魏携带仿64式手枪、消音器等作案工作搭乘出租车窜至海安县大公镇王院村实施杀人抢劫。2005年6月25日,北京世纪坛医院(原北京铁路总医院)教学楼内爆发“北大学生八十余刀杀死同学案”。2006年2月12日,河北某大学一名即将毕业的医学专业大五学生,撬盗手机专卖店,盗窍店内52部名牌手机,涉案金额近16万元。2006年2月17日,江西…     

浅谈对公交车上扒窃犯罪及法律适用的几点认识

近年来,扒窃犯罪活动突出,成为影响社会治安稳定和群众出行安全感的热点问题,且这种犯罪具有较大的社会危害性,直接关系到人民群众生活的安定和社会稳定。但由于目前扒窃犯罪作为盗窃犯罪的一种,在定罪量刑标准上,与盗窃犯罪完全一致,造成打击处理力度较低,较难控制扒窃犯罪的发生。必须引起立法、行政、司法各有关部门的高度重视,按照主客观相统一的原则,充分考虑扒窃犯罪的主观恶性,提高对扒窃犯罪的定罪率,有效打击扒窃犯罪行为,最大限度地预防和减少扒窃犯罪的发生。     

An interactive human centered data science approach towards crime pattern analysis

The traditional machine learning systems lack a pathway for a human to integrate their domain knowledge into the underlying machine learning algorithms. The utilization of such systems, for domains where decisions can have serious consequences (e.g. medical decision-making and crime analysis), requires the incorporation of human experts' domain knowledge. The challenge, however, is how to effectively incorporate domain expert knowledge with machine learning algorithms to develop effective models for better decision making.In crime analysis, the key challenge is to identify plausible linkages in unstructured crime reports for the hypothesis formulation. Crime analysts painstakingly perform time-consuming searches of many different structured and unstructured databases to collate these associations without any proper visualization. To tackle these challenges and aiming towards facilitating the crime analysis, in this paper, we examine unstructured crime reports through text mining to extract plausible associations. Specifically, we present associative questioning based searching model to elicit multi-level associations among crime entities. We coupled this model with partition clustering to develop an interactive, human-assisted knowledge discovery and data mining scheme.The proposed human-centered knowledge discovery and data mining scheme for crime text mining is able to extract plausible associations between crimes, identifying crime pattern, grouping similar crimes, eliciting co-offender network and suspect list based on spatial-temporal and behavioral similarity. These similarities are quantified through calculating Cosine, Jacquard, and Euclidean distances. Additionally, each suspect is also ranked by a similarity score in the plausible suspect list. These associations are then visualized through creating a two-dimensional re-configurable crime cluster space along with a bipartite knowledge graph.This proposed scheme also inspects the grand challenge of integrating effective human interaction with the machine learning algorithms through a visualization feedback loop. It allows the analyst to feed his/her domain knowledge including choosing of similarity functions for identifying associations, dynamic feature selection for interactive clustering of crimes and assigning weights to each component of the crime pattern to rank suspects for an unsolved crime.We demonstrate the proposed scheme through a case study using the Anonymized burglary dataset. The scheme is found to facilitate human reasoning and analytic discourse for intelligence analysis.     

我国高校设置犯罪学课程的必要性初探

高等教育应满足社会的需求,将犯罪学课程列为大学公共选修课程,有利于积极应对当前频发的校园暴力事件与自杀行为,正确地处理大学生心理的转型期;预防校园内犯罪是开设该门学科的最直接目的;只有让学生多了解犯罪学相关知识,才能有效避免大学生毕业后走上犯罪道路,也更加有利于积极与犯罪行为作斗争。     

Multi-layer data integration technique for combining heterogeneous crime data

Analysis of publicly available human and drug trafficking crime data faces the challenge of finding a comprehensive dataset that includes a sufficiently large number of crime incidents. Our proposed methodology attempts to address this challenge by using entity resolution techniques to merge multiple state-wide crime datasets and a county-wide incident report dataset to get a clearer picture of a category of criminal activity in a geographical area. This methodology combines incident reports, crime reports, and court records to close any gaps that may be present in a single data source. We apply this methodology to create a dataset that includes drug and human trafficking related crimes and incidents from three distinct sources (from Louisville Open Data Crime Reports, Federal Bureau of Investigation Kentucky Crime Incidents, and the Kentucky Online Offender Lookup website) to provide researchers data to study the link between drug and human trafficking related crimes. In a case study performed with the new merged dataset, an XGBoost classifier was able to label a 7-day sliding time window, within any given county, as containing a human trafficking related incident or not with a Matthews correlation coefficient of 0.86.     

Information management for investigation and prevention of white-collar crime

White-collar crime is financial crime committed by upper class members of society for personal or organizational gain. White-collar criminals are individuals who tend to be wealthy, highly educated, and socially connected, and they are typically employed by and in legitimate organizations. This article presents a stage of growth model for knowledge management systems to support investigation and prevention of white-collar crime in business organizations. The four stages are labelled investigator-to-technology, investigator-to-investigator, investigator-to-information and investigator-to-application, respectively.     

大学生网络犯罪的心理因素及预防对策

网络的快速发展给大学生的生活、学习和工作带来巨大便利的同时也给他们带来了一些负面的影响。本文从大学生网络犯罪现状谈起,分析影响大学生网络犯罪的心理因素,并提出了积极有效地防范措施来预防大学生网络犯罪,对于大学生的健康成长和社会的安定有重要的现实意义。     

高校学生网络犯罪及其防控对策探讨

随着现代信息技术的迅速发展及网络的普及,互联网正在深刻地影响着社会的发展和人们生活的各个方面.但是,互联网在给人们的生活带来诸多便利的同时,其社会危害性也日益显现.近年来,高校学生的网络犯罪问题日益突出,且发案数量呈上升趋势,这给高校的思想政治教育和管理工作带来难题.因此,分析、研究高校学生网络犯罪问题,对于预防和减少网络犯罪行为的发生,以及加强高校学生的思想政治教育和管理,都具有非常重要的现实意义.     

信用卡诈骗罪相关法律问题的研究

随着经济的高速发展．信用卡诈骗犯罪日趋增多,新型犯罪手段不断出现．增加了信用卡持卡人和银行的金融风险。文中针对信用卡诈骗罪相关问题的争议进行讨论,在前人理论研究的基础上．从司法实践中的经验出发．提出了自己的见解。     

计算机网络安全技术的分析与研究

随着计算机网络信息的快速发展,人们对计算机网络的依赖愈来愈大.然而计算机网络的各类犯罪也越来越严重,其安全越来越令人担心.文章在分析国内外计算机网络安全基本状况的基础上,详细地对防火墙技术、数据加密技术、入侵检测技术和防病毒技术的原理、功能和缺陷方面进行了阐述与分析,这对计算机网络安全的构建具有指导意义.     

犯罪的羔羊--论《追风筝的人》中的阿米尔

《追风筝的人》中的阿米尔对忠诚的朋友哈桑犯下了可怕的罪行,然而他本身亦是狭隘的民族宗教观和父亲罪恶的替罪羊。碍于主流社会对哈拉扎人的偏见,阿米尔违背自己的本性嘲讽、诋毁哈桑,由于父亲的忽视阿米尔牺牲了友情来成全父亲对自己的认可,外界力量粗暴地撕扯着阿米尔的内心,给他敏感纤细的灵魂背上了沉重的枷锁。     

浅谈计算机网络犯罪与安全问题

自世界上第一台计算机诞生到今天互联网的日益普及,计算机的发展速度非常迅猛,从而也把人类文明带入数码时代。互联网的广泛应用丰富了人们的生活,成为可以创造财富的生产力。但在虚拟的网络世界中,犯罪分子也会借助高智能、无现场、低风险及难防控等特性,采取一切手段,实施各种网络犯罪。