Współczesne zjawiska przestępcze, takie jak między innymi terroryzm i jego finansowanie, jedynie w określonym zakresie bazują pod względem wykonawstwa na schematach. W rzeczywistości sprawcy działają niekonwencjonalnie, zmieniają taktykę postępowania, a także schematy samych komórek terrorystycznych. Tym samym coraz trudniej jest prowadzić rozpoznanie tej przestępczej aktywności, gdyż wiedza o niej jest ograniczona (ukryta), a ponadto następuje czasowe opóźnianie w zakresie analizy przyczynowo-skutkowej. Tym samym sięga się po nowe rozwiązania z zakresu matematyki. Jednym z nich jest stosowanie ukrytych modeli Markowa, których właściwości umożliwiają budowanie modeli predykcyjnych opartych na ograniczonych zasobach wiedzy, cechowaniu elementów oraz ocenie prawdopodobieństwa zdarzeń. Ich zastosowanie jest szerokie i dotyczy nie tylko rozpoznawania fizycznych aktów terroryzmu, lecz także ich finansowania czy procederu prania pieniędzy.
Date issued: Electronic Issue Date: Identifier:doi:10.37055/nsz/200432 ; oai:editorialsystem.com:article-200432
Electronic ISSN: Print ISSN: Publisher ID: License: Starting page: Ending page: Volume: Issue: Journal: Keywords:Hidden Markov Models (HMM) ; money laundering ; financing terrorism ; hidden state (hidden model) ; anomaly recognition process