16、打击网络犯罪与视觉检索：两大前沿技术探索

打击网络犯罪与视觉检索：两大前沿技术探索

在当今数字化时代，网络安全和高效的视觉内容检索成为了备受关注的重要议题。一方面，恐怖主义和犯罪活动在网络上的传播给执法机构带来了巨大挑战；另一方面，海量视觉内容的快速增长使得高效检索变得至关重要。本文将深入探讨两个相关的前沿技术：用于检测潜在恐怖分子和犯罪嫌疑人的知识发现框架，以及基于深度哈希的视觉索引可靠性对象层。

知识发现框架助力打击网络犯罪

在网络环境中，相同内容的多个副本广泛传播，这给执法机构（LEAs）带来了识别和追踪潜在恐怖分子及犯罪嫌疑人的难题。为了应对这一挑战，知识发现框架应运而生。

该框架的核心作用是帮助执法人员通过几乎完全自动化的工具，发现当前社交网络（如 Twitter、Facebook）和流行消息工具（如 Telegram）中可疑用户或账户之间的关系。它所分析的内容涵盖了公开网络资源（如 PDF 或 HTML 格式的手册和指南）、特定社交账户的公开和私人帖子（深层网络）以及从 Freenet 等私人网络收集的资源（暗网）。

通过智能运用其底层子模块，框架能够识别可疑个人或团体与其联系人网络之间的社会关系。在指定的时间间隔内检查链接和相关性，并以图形形式展示这些关系，不同颜色和厚度的边表示关系的强弱和持久性。执法人员可以直观地浏览这个图形，从一个可疑账户切换到另一个，同时框架还能为每个节点提供该人在其他社交网络上的账户列表、照片以及其社交帖子中频繁出现的“主题”列表。

然而，对社交档案进行这种侵入性分析需要获得调查警察和/或司法当局的明确同意，以豁免个人隐私保护原则。目前，该框架仅在马德里市政厅和葡萄牙司法警察的调查中心进行高级测试，相关细节和统计数据由于调查的敏感性而无法公开