10、网络依赖型犯罪者与传统犯罪者的对比分析

网络依赖型犯罪者与传统犯罪者的对比分析

在当今数字化时代,网络犯罪日益猖獗,但社会科学家此前并未将网络犯罪预防视为主要任务。从网络犯罪相关出版物数量与互联网用户增长的对比来看,犯罪学研究明显滞后于潜在网络犯罪者和受害者数量的增长。长期以来,网络犯罪预防主要是计算机科学领域的工作,犯罪学家在预防网络犯罪对信息技术系统的利用方面贡献有限。不过,从犯罪学角度看,关注犯罪者至关重要,因为从源头预防犯罪者实施网络犯罪能有效遏制此类犯罪。

1. 网络依赖型犯罪的定义

网络犯罪一般分为网络依赖型犯罪和网络促成型犯罪。网络依赖型犯罪在实施过程中必须使用信息技术系统,是信息技术系统出现后才产生的新犯罪类型,其主要目标是信息技术系统,即便存在系统所有者这一人类受害者,首要目标仍是系统本身,如恶意黑客攻击、恶意软件攻击、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、网站篡改等。而网络促成型犯罪则是传统犯罪借助信息技术系统实施,在信息技术系统出现前就已存在,且不依赖该系统也能实施,如网络诈骗、跟踪骚扰等。随着社会数字化程度加深,所有犯罪可能最终都会带有数字成分,网络促成型犯罪与其他犯罪可能会趋于同一类别。相比之下,网络依赖型犯罪更具独特性,是检验传统犯罪学解释的特殊案例,研究表明网络依赖型犯罪者与其他类型犯罪者有明显区别。

2. 网络依赖型犯罪者的独特性

虽然传统犯罪学解释对理解网络依赖型犯罪有一定价值,如生命历程犯罪学、风险因素和社会网络等元素与网络依赖型犯罪存在实证关联,但网络依赖型犯罪与传统犯罪仍存在重要差异。这主要是因为网络依赖型犯罪严重依赖信息技术系统,具有以下独特特征:
- 匿名性 :网络犯罪的网络依赖程度越高,犯罪者越容易隐藏身份和

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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