Object

Abstract:

Przyjęto założenie, że przedmiotowe rozwiązanie, korzystające z uniwersalnej metody HMM, pozwala na jej zastosowanie w IO wobec potrzeby wyłonienia z wielości cechowanych danych – metadanych – wzorców postępowania określonych jako „negatywny impuls” (anomalia kierunkowa). ; Dokonanie przeglądu dotychczasowych badań nad problematyką HMM i możliwości wdrożenia tej metody na potrzeby walki z przestępczością, w tym na rzecz walki z praniem pieniędzy i terroryzmem. ; W związku z brakiem pozyskiwania bezpośrednich danych o działaniach terrorystycznych, ich niekompletności oraz potrzeby przewidywania możliwości powstania zdarzeń godzących w bezpieczeństwo publiczne czy finansowe istnieje potrzeba budowania wiedzy o terrorystach na podstawie danych niezwiązanych bezpośrednio z tym rodzajem przestępczości (jako pośrednie wyniki obserwacyjne). Ma to też swoje przełożenie na tworzenie zbiorów uczących dla matematycznych modeli przeciwdziałania. W konsekwencji prowadzenie badań opartych na niskiej liczbie danych i dostępnych w większych przedziałach czasowych może dawać nieadekwatne wyniki. Ponadto zastosowanie podejścia probabilistycznego stwarza możliwości projektowania przeciwdziałań wobec typowanych negatywnych zachowań. ; Możliwości zastosowania matematycznych modeli przeciwdziałania w zakresie prowadzenia analizy rozpoznania przez instytucje obowiązane oraz na potrzeby prowadzenia czynności analitycznych w ramach stosowania analizy kryminalnej w służbach policyjnych i specjalnych.

Date issued:

2024-09-30

Electronic Issue Date:

2024-09-30

Identifier:

oai:ribes-88.man.poznan.pl:915 ; doi:10.37055/nsz/203230 ; oai:editorialsystem.com:article-203230

Electronic ISSN:

2719-860X

Print ISSN:

1896-9380

Publisher ID:

203230

License:

click here to follow the link

Starting page:

41

Ending page:

64

Volume:

19

Issue:

3

Journal:

NSZ

Keywords:

financing terrorism ; money laundering ; Hidden Markov Models (HMM) ; hidden state (hidden model) ; anomaly recognition process