試分析地下錢莊洗錢行為的可視分析平臺研發(fā)與應(yīng)用

◆饒?zhí)m香付 康劉波平施煒利孟莎莎

（1.江西省計算技術(shù)研究所 江西 330002; 2.江西省軟件工程技術(shù)研究中心 江西 330002）

試分析地下錢莊洗錢行為的可視分析平臺研發(fā)與應(yīng)用

◆饒?zhí)m香1，2付 康1，2劉波平1，2施煒利1，2孟莎莎1，2

（1.江西省計算技術(shù)研究所 江西 330002; 2.江西省軟件工程技術(shù)研究中心 江西 330002）

隨著我國經(jīng)濟(jì)實力與對外開放程度的提高，經(jīng)濟(jì)犯罪中的洗錢行為也日益猖獗，嚴(yán)重影響到我國的經(jīng)濟(jì)安全，因此必須加強(qiáng)對洗錢行為的打擊力度。本文從“可視分析”的內(nèi)涵出發(fā)，分析了針對地下錢莊洗錢行為可視分析平臺的構(gòu)建策略，以及該平臺在辦案過程中的應(yīng)用。

洗錢行為; 經(jīng)濟(jì)犯罪; 可視分析; 網(wǎng)絡(luò)平臺

0 前言

互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)不但數(shù)量巨大，而且具有復(fù)雜性與分散性，很難通過人工分析的方式進(jìn)行深入挖掘，因此在面對海量數(shù)據(jù)時，需要借助一定的先進(jìn)軟件來進(jìn)行分析。[1]可視分析正是這樣一種數(shù)據(jù)分析調(diào)查的軟件，能夠有效地從海量的數(shù)據(jù)中篩選出所需要的特定數(shù)據(jù)，并通過圖形的方式呈現(xiàn)，并利用先進(jìn)的分析方法將各個數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性展示出來，方便對數(shù)據(jù)的調(diào)查與分析，因此被廣泛應(yīng)用于證據(jù)提取、情報調(diào)查等領(lǐng)域[2]。

1 針對地下錢莊洗錢行為的可視分析平臺構(gòu)建

圖1 平臺結(jié)構(gòu)

可視分析平臺主要是利用Java中的Prefuse作為構(gòu)建基礎(chǔ)，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)采集分析器（data acquisition analyzer）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器（data converter）以及數(shù)據(jù)展示器（data presenter）這三個基本框架。采集分析器能夠?qū)⒆詣铀鸭脕頂?shù)據(jù)進(jìn)行整理、篩選，并將其轉(zhuǎn)化為相同的格式[3]。轉(zhuǎn)換器則是將分析整理好的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一種可視結(jié)構(gòu)，并以Graph-ML文件這一形式固定下來[4]。生成器則將可視結(jié)構(gòu)的Graph-ML文件利用圖形的方式最終呈現(xiàn)出來?？墒欠治銎脚_的基本結(jié)構(gòu)圖如圖1。

1.1 采集分析框架構(gòu)建

根據(jù)地下錢莊洗錢的特點來看，其洗錢行為往往是利用不同的賬戶在不同的銀行進(jìn)行的，也有可能直接利用網(wǎng)上銀行的轉(zhuǎn)賬操作進(jìn)行資金的流轉(zhuǎn)。[5]由于每個銀行對資金存取的方式也是不一的，這就導(dǎo)致相關(guān)操作數(shù)據(jù)的格式、類型以及內(nèi)容等是不同的，為證據(jù)的獲取增加了難度。因此要構(gòu)建數(shù)據(jù)的采集分析框架，就必須將可疑賬戶中不同格式的交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一定的數(shù)據(jù)模型，[6]主要包括交易賬戶信息（Account Info,AI）、賬戶交易基本信息（Account Trade Basic Info,ATBI）、賬戶交易統(tǒng)計信息（Account Trade Stat Info,ATSI）、賬戶節(jié)點信息（Account Node Info,ANI）、賬戶節(jié)點關(guān)系信息（Account Node Relation Info,ANRI）這幾個基本的模型，在建立起基本模型之后，還要對每個模型中的詳細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建[7]。

1.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換框架構(gòu)建

在采集分析系統(tǒng)中已經(jīng)要對地下錢莊洗錢所涉及到的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，這時就需要利用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器將相關(guān)數(shù)據(jù)處理成可視化數(shù)據(jù)[8]。主要包括以下幾個步驟:

（1）將處理完成的交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為成相應(yīng)的Graph-ML文件;（2）將Graph-ML文件格式的交易數(shù)據(jù)加載進(jìn)Prefuse數(shù)據(jù)包所支持的Graph結(jié)構(gòu)中[9];

（3）建立相關(guān)的Visualization對象，從而將Graph結(jié)構(gòu)映射為可視化的對象，方便下一步的處理工作;

而可視化元素包括:圖形節(jié)點信息（Graph Node Info,GNI）、圖形節(jié)點關(guān)聯(lián)信息（Graph Node Relation Info,GNRI）這兩類[10]。

1.3 數(shù)據(jù)展示框架構(gòu)建

要將轉(zhuǎn)換完成的相關(guān)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來，具要將Graph結(jié)構(gòu)中的可視化元素進(jìn)行描繪，其步驟如下:

（1）創(chuàng)設(shè)渲染工廠（Renderer Factory），使Graph結(jié)構(gòu)中的可視化元素能夠被映射出來，并通過渲染器加以注冊;

（2）對出句進(jìn)行操作，并將抽象層進(jìn)行處理，利用添加顏色、改變形狀與尺寸等，將洗錢的數(shù)據(jù)利用圖像的方式以不同的形狀呈現(xiàn)出來;

（3）將所要現(xiàn)實處理的圖像進(jìn)行初始化設(shè)置，隨后利用控制器進(jìn)行特定的指向操作，并設(shè)置好搜索與篩選的對象[11]。

2 可視化分析平臺在洗錢行為證據(jù)提取中的應(yīng)用

（1）辦案人員在得到許可的情況下從銀行等金融機(jī)構(gòu)提取嫌疑對象的資金交易記錄以及賬戶信息等數(shù)據(jù)[12]。

（2）分析嫌疑對象的資金交易信息，分析賬戶的性質(zhì)，判斷是否為經(jīng)營性的賬戶、重點賬戶，并根據(jù)銀行提供的信息鎖定與該賬戶有過交易的相關(guān)賬戶，并調(diào)取數(shù)據(jù)[13]。

（3）首先將相關(guān)賬戶數(shù)據(jù)信息以數(shù)據(jù)模型的形式錄入到數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)中，對其進(jìn)行篩選與整理。其次，把處理好的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Graph-ML格式，并進(jìn)行可視化操作。最后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行渲染操作，使之形象的展現(xiàn)出來。

（4）對可視化圖形進(jìn)行分析，并判斷嫌疑賬戶的洗錢行為是否成立。如果成立，將數(shù)據(jù)作為證據(jù)的一部分，并作出進(jìn)一步的偵查[14]。

3 結(jié)束語

通過構(gòu)建可視分析平臺對洗錢數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠讓辦案人員快速地篩選出特定的信息，并對犯罪行為作出進(jìn)一步的調(diào)查?？梢暦治銎脚_在取證的應(yīng)用，能夠有效打擊地下錢莊的洗錢行為，遏制經(jīng)濟(jì)犯罪，維護(hù)我國的經(jīng)濟(jì)安全。

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江西省科技計劃項目（項目編號:20142BBE5002 5）。