有通过大数据破案的例子吗？
您好！很高兴能和您聊聊这个话题。通过大数据破案，这在咱们现实生活中是真实发生过的，而且效果还挺显著的。我给您讲几个您可能感兴趣的例子，尽量讲得细致些，就当是咱们俩闲聊，您听听看，别觉得是什么高深莫测的东西。
案例一：精准定位嫌疑人，“蹲守”变“调度”—— 一场关于共享单车的“寻踪觅迹”
您知道现在街上那些共享单车吧，五颜六色，停得到处都是。您可能觉得它们就是普通的交通工具，但对有些办案民警来说，这些单车背后隐藏着的信息，简直就是一本本活生生的“行动日志”。
我记得有个案子，发生在某个大城市。那时候，正是共享单车兴起不久，很多人都习惯了用手机扫码骑车。突然之间，在市郊的一个区域，发生了一系列比较小的、但很频繁的盗窃案，主要是偷一些街边的自行车、电动车，还有些小商店的财物。案发地点分散，嫌疑人作案手法也比较分散，初期给侦查带来了不少困难。
传统侦查手段，比如调取监控，因为案发点多、嫌疑人经常戴帽子口罩，也很难锁定具体的人。而且，您想想，一个城市那么大，去挨家挨户排查，效率太低了。
这时候，数据侦查员就发挥作用了。他们想到，嫌疑人作案，总得有个落脚点，也总得有个交通方式吧？就算他偷了自行车，那也是从某个地方骑过来的。他们开始跟共享单车公司联系，获取了案发前几天、案发前后一段时间，在案发区域附近使用过的共享单车的骑行数据。
这数据量可不是小数目，每天都有成千上万次骑行记录。但大数据分析的威力就体现在这儿了——它能从海量数据中找出异常。他们筛选出了那些在案发时段，在案发地点附近出现过、并且骑行路线比较“可疑”的账号。可疑，就是说，某个账号可能在很短的时间内，在多个不相干的地点出现，或者是在不寻常的时间段进行骑行。
通过这些数据，他们勾勒出了一个大致的活动范围和一些潜在的骑行者的画像。然后，他们再结合案发现场的少量视频监控，以及其他的一些零散线索（比如有目击者提到嫌疑人骑过一辆某种颜色的共享单车），就像拼图一样，一点点缩小范围。
最终，他们发现有几个账号的骑行轨迹异常吻合，而且其中一个账号的实名信息，后来也查到与之前侦破过的另一起小案件中的嫌疑人有交叉。经过进一步的技术侦查和外围布控，他们锁定了嫌疑人，是一个长期失业、经济拮据的年轻人。在他租住的出租屋里，搜出了大量赃物。
这个案子，您想，如果没有共享单车的骑行轨迹数据，单凭传统的侦查手段，可能要花费更多的时间和人力去寻找蛛丝马迹。有了大数据，就好像给了他们一双能看穿迷雾的眼睛，直接找到了关键的“线索人”。从“大海捞针”变成了“精确制导”，这效率提升可不是一点半点。
案例二：网络“足迹”还原现场，“云端”追踪“隐身”犯罪—— 一场关于网络盗刷的“数字追踪战”
除了共享单车这种实体轨迹，现在很多犯罪都发生在网络上，嫌疑人更喜欢“隐身”。有个比较典型的例子，是关于一起跨区域的网络盗刷银行卡的案件。
那时候，很多市民都收到了“积分兑换”、“中奖信息”之类的短信，点击链接后，银行卡里的钱就莫名其妙地没了。案件发生后，涉及的受害者遍布全国各地，单个案件的损失金额可能不大，但加起来数额非常惊人。而且，嫌疑人通过各种技术手段，隐藏了自己的真实IP地址，伪造身份信息，让传统的追踪变得异常困难。
这时候，数据侦查 again came to the rescue。办案民警联合了网络安全专家，开始从数据层面入手。他们收集了所有受害者的报案信息，包括受害人收到诈骗短信的时间、短信发送的号码、点击链接后发生的异常操作等。
然后，他们开始分析这些短信的源头。通过运营商的数据，他们可以追溯到发送这些短信的“手机号码”是从哪个基站发出的，在哪个时间段注册的，是否是群发行为。更重要的是，他们利用“大数据关联分析”，找出所有发生盗刷行为的“IP地址”、“设备型号”、“操作系统版本”等。
您想想，一个骗子总得有一台电脑或者一部手机吧？他不可能凭空就能发送短信、进行盗刷操作。就算他用了代理服务器或者VPN，但他在进行“关键操作”的时候，总会有一些痕迹留下来。比如，他使用的这个代理服务器在哪个时间段被大量用于盗刷行为？他使用的这个手机设备在“盗刷平台”上有过哪些异常登录记录？
通过大数据分析，他们发现，在所有被盗刷的案例中，有一个共同的“技术特征”：这些盗刷行为都指向了同一个或少数几个“中转节点”。而且，这些中转节点上，还关联着其他一些看起来不相关的网络行为，比如在某些社交平台上的异常注册、在某些游戏平台上的异常交易等等。
就像在一个巨大的数字网络里，他们通过不断地标记和追踪，把这些散乱的“数字足迹”串联起来。他们发现，一个隐藏在境外某个国家的诈骗团伙，利用国内一些被盗的、或者被黑客攻击的服务器作为跳板，在国内的一个省份部署了一个“技术支持点”，专门负责接收、处理国内的盗刷指令。
通过精准定位到这个“技术支持点”所在的区域后，办案民警就可以采取传统的侦查措施了，比如在当地布控、排查网吧、宾馆等场所的上网记录。最终，他们不仅抓获了这个技术支持点的负责人，还顺藤摸瓜，捣毁了整个诈骗团伙，并且追缴了大量被盗资金。
这个案子，您看，传统的侦查手段在这种“虚拟”的犯罪面前显得力不从心。但是，大数据就像显微镜，把网络中那些肉眼看不见的“微小痕迹”放大，并把它们联系起来，最终找到了藏匿在数字世界里的真凶。
总结一下，大数据破案的思路，说白了就是：
1. 海量数据的收集与整合： 把各种各样的信息，不管是实体轨迹、网络行为，还是个人信息、交易记录，都尽可能地收集起来。
2. 关联性分析： 通过算法和模型，找出这些数据之间隐藏的联系。比如，一个人的活动轨迹和他的消费习惯有没有关联？某个异常的IP地址和某个可疑的手机号码有没有关联？
3. 模式识别： 发现数据中出现的规律性模式，例如某个时间段、某个区域的异常行为模式，或者某个犯罪团伙常用的作案手法模式。
4. 线索挖掘与精准画像： 从海量数据中挖掘出有价值的线索，描绘出嫌疑人的画像，锁定侦查方向。
5. 动态追踪与预警： 在案件侦办过程中，还可以利用大数据进行动态追踪，或者对潜在的风险进行预警。
当然，大数据破案也不是万能的，它更像是一个强大的“助推器”，需要结合传统的侦查手段和办案民警的经验才能发挥最大作用。而且，在这个过程中，数据的保密性、合法性，以及对个人隐私的保护，也是非常重要的考量。
希望我讲的这些，您能听明白。这玩意儿，说到底就是把以前分散的、零散的信息，通过技术手段整合起来，找出它们背后的规律，然后顺着这些规律去找人、找证据。挺有意思的，对吧？
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这时候，数据侦查员就发挥作用了。他们想到，嫌疑人作案，总得有个落脚点，也总得有个交通方式吧？就算他偷了自行车，那也是从某个地方骑过来的。他们开始跟共享单车公司联系，获取了案发前几天、案发前后一段时间，在案发区域附近使用过的共享单车的骑行数据。
这数据量可不是小数目，每天都有成千上万次骑行记录。但大数据分析的威力就体现在这儿了——它能从海量数据中找出异常。他们筛选出了那些在案发时段，在案发地点附近出现过、并且骑行路线比较“可疑”的账号。可疑，就是说，某个账号可能在很短的时间内，在多个不相干的地点出现，或者是在不寻常的时间段进行骑行。
通过这些数据，他们勾勒出了一个大致的活动范围和一些潜在的骑行者的画像。然后，他们再结合案发现场的少量视频监控，以及其他的一些零散线索（比如有目击者提到嫌疑人骑过一辆某种颜色的共享单车），就像拼图一样，一点点缩小范围。
最终，他们发现有几个账号的骑行轨迹异常吻合，而且其中一个账号的实名信息，后来也查到与之前侦破过的另一起小案件中的嫌疑人有交叉。经过进一步的技术侦查和外围布控，他们锁定了嫌疑人，是一个长期失业、经济拮据的年轻人。在他租住的出租屋里，搜出了大量赃物。
这个案子，您想，如果没有共享单车的骑行轨迹数据，单凭传统的侦查手段，可能要花费更多的时间和人力去寻找蛛丝马迹。有了大数据，就好像给了他们一双能看穿迷雾的眼睛，直接找到了关键的“线索人”。从“大海捞针”变成了“精确制导”，这效率提升可不是一点半点。
案例二：网络“足迹”还原现场，“云端”追踪“隐身”犯罪—— 一场关于网络盗刷的“数字追踪战”
除了共享单车这种实体轨迹，现在很多犯罪都发生在网络上，嫌疑人更喜欢“隐身”。有个比较典型的例子，是关于一起跨区域的网络盗刷银行卡的案件。
那时候，很多市民都收到了“积分兑换”、“中奖信息”之类的短信，点击链接后，银行卡里的钱就莫名其妙地没了。案件发生后，涉及的受害者遍布全国各地，单个案件的损失金额可能不大，但加起来数额非常惊人。而且，嫌疑人通过各种技术手段，隐藏了自己的真实IP地址，伪造身份信息，让传统的追踪变得异常困难。
这时候，数据侦查 again came to the rescue。办案民警联合了网络安全专家，开始从数据层面入手。他们收集了所有受害者的报案信息，包括受害人收到诈骗短信的时间、短信发送的号码、点击链接后发生的异常操作等。
然后，他们开始分析这些短信的源头。通过运营商的数据，他们可以追溯到发送这些短信的“手机号码”是从哪个基站发出的，在哪个时间段注册的，是否是群发行为。更重要的是，他们利用“大数据关联分析”，找出所有发生盗刷行为的“IP地址”、“设备型号”、“操作系统版本”等。
您想想，一个骗子总得有一台电脑或者一部手机吧？他不可能凭空就能发送短信、进行盗刷操作。就算他用了代理服务器或者VPN，但他在进行“关键操作”的时候，总会有一些痕迹留下来。比如，他使用的这个代理服务器在哪个时间段被大量用于盗刷行为？他使用的这个手机设备在“盗刷平台”上有过哪些异常登录记录？
通过大数据分析，他们发现，在所有被盗刷的案例中，有一个共同的“技术特征”：这些盗刷行为都指向了同一个或少数几个“中转节点”。而且，这些中转节点上，还关联着其他一些看起来不相关的网络行为，比如在某些社交平台上的异常注册、在某些游戏平台上的异常交易等等。
就像在一个巨大的数字网络里，他们通过不断地标记和追踪，把这些散乱的“数字足迹”串联起来。他们发现，一个隐藏在境外某个国家的诈骗团伙，利用国内一些被盗的、或者被黑客攻击的服务器作为跳板，在国内的一个省份部署了一个“技术支持点”，专门负责接收、处理国内的盗刷指令。
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1. 海量数据的收集与整合： 把各种各样的信息，不管是实体轨迹、网络行为，还是个人信息、交易记录，都尽可能地收集起来。
2. 关联性分析： 通过算法和模型，找出这些数据之间隐藏的联系。比如，一个人的活动轨迹和他的消费习惯有没有关联？某个异常的IP地址和某个可疑的手机号码有没有关联？
3. 模式识别： 发现数据中出现的规律性模式，例如某个时间段、某个区域的异常行为模式，或者某个犯罪团伙常用的作案手法模式。
4. 线索挖掘与精准画像： 从海量数据中挖掘出有价值的线索，描绘出嫌疑人的画像，锁定侦查方向。
5. 动态追踪与预警： 在案件侦办过程中，还可以利用大数据进行动态追踪，或者对潜在的风险进行预警。
当然，大数据破案也不是万能的，它更像是一个强大的“助推器”，需要结合传统的侦查手段和办案民警的经验才能发挥最大作用。而且，在这个过程中，数据的保密性、合法性，以及对个人隐私的保护，也是非常重要的考量。
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网友意见
我来怒答一波，身边的案例。
某大学生在宿舍里手机被偷了，小偷偷走手机以后卖给了手机回收商。宿舍没监控，按理说这案子基本破不了，但是几天过后，小偷落网了。
至于为什么？因为警方发现小偷用百度搜索过“怎样屏蔽手机定位”、“破解手机锁屏密码”、“手机回收”等等，随后继续调查，发现了小偷收到了手机回收商的转账记录，随后找到了小偷，带去了局子，最终小偷也认罪了。
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