文章总结： 本文介绍了四篇情报领域译文，涵盖情报机构现代化、AI预测性警务、信息战和犯罪预测技术。核心内容包括技术驱动的情报变革、网络间谍能力提升、私营情报公司作用、预测性警务的伦理挑战、俄罗斯在乌克兰的信息战实践以及犯罪预测技术的分类与局限，反映了技术对情报和警务工作的深刻影响。 综合评分： 65 文章分类： 威胁情报,AI安全,安全建设,数据安全,解决方案
资料4篇|预测警务与情报
原创
NEkill NEkill
情报分析站
2024年12月20日 11:12 新疆
1
（译文)情报机构如何变成外交政策工具—共5页
为了理解全球情报结构的变化，我们必须牢记以下概念和术语：以技术为中心的发展、情报部门日益增强的网络间谍能力、情报部门与私营情报公司之间不断发展的关系、随着社交媒体的兴起、开源情报（OSINT）收集方法和情报外交的概念。
如今，技术影响着各行各业。随着互联网和社交媒体的普及，生活速度加快了。日常生活、公共空间和商业活动都数字化了，而新冠肺炎疫情极大地推动了这一进程。然而，我们对技术和数字化的依赖也增加了网络间谍活动的风险。
政府和跨国公司通过互联网技术开展了很大一部分活动，这给信息隐私带来了重大挑战。属于政府、全球公司和个人的机密信息是通过为网络间谍活动创建的操纵工具披露的，这些工具通过各种方式向公众泄露信息。这迫使情报部门提高其开展复杂网络间谍行动的能力，并提高其网络防御能力。
私营情报公司与情报机构之间日益密切的关系给传统的情报结构带来了重大变化。几十年来，私营情报公司一直在发挥重要作用，特别是在美国情报结构中。另一方面，近年来，俄罗斯情报机构通过私人情报公司Wagner在这一领域一直很活跃。
2
（译文)人工智能和预测性警务：研究路线图—共35页
在历史动荡的背景下，警务制度正处于转折点。警务实践和警方对技术的使用正受到严格审查。其中最突出和最有争议的做法之一集中涉及技术，通常被称为 “ 预测性警务 ”计算机算法预测犯罪何时何地发生，有时甚至预测
在本报告中，介绍了一个为期三年的项目的初步结果，该项目旨在调查预测性警务的伦理影响，并为开发这些技术的人和使用这些技术的警察部门制定具有伦理敏感性和经验信息的最佳实践。
人工智能（AI）最有前景的应用之一是识别用于预测的模式：在海量数据集上训练的算法，用于预测健康结果、股市活动、驾驶行为以及被定罪罪犯的可能性（Dery 2016）。算法预测也在改变警务：执法资源分配越来越多地受到预测算法生成的犯罪预测指导。这就是所谓的“预测性警务”：使用基于大量历史犯罪数据训练的预测算法来预测和应对犯罪。预测性警务对警察部门很有吸引力，因为它似乎做到了比人为犯罪分析更准确、更不容易产生偏见的犯罪分析。。
3
（译文)乌克兰冲突中的俄罗斯信息战—共9页
乌克兰的冲突明确证明，信息战成为俄罗斯追求混合战争方式的一个非常重要的因素，如果不是至关重要的话。正如一句老话所说：真理是战争的第一个牺牲品。毫无疑问，这一规则在混合战争中比在常规战争中更为重要。甚至在乌克兰冲突全面爆发之前，俄罗斯、乌克兰和西方社会就已经受到克里姆林宫发起并由俄罗斯媒体和情报机构进行的非常密集的宣传活动的影响。在俄罗斯战略家和军事规划者看来，信息战是对莫斯科所认为的俄罗斯面临的政治和安全威胁的正常、合理和期望的回应。乌克兰的冲突表明了俄罗斯情报部门在实践中是如何使用信息战的。演讲中将讨论和阐述俄罗斯在乌克兰的信息战的选定特征。克里米亚和顿巴斯的戏剧性事件告诉我们，混合战争中的信息威胁无论如何都不应被低估和忽视。
4
（译文)现代犯罪预测技术评估—共6页
警方分析员需要解开数据的复杂性，以协助行动人员逮捕罪犯并指导预防犯罪策略。然而，犯罪的数量和现代罪犯的意识使这成为一项艰巨的任务，在不使用计算支持的情况下分析这一数量的数据及其固有的复杂性的能力给人力资源带来了压力。本文研究了目前用于预测犯罪和犯罪的技术。随着时间的推移，这些技术得到了改进，取得了有限的成功。它们主要分为三类：统计方法，主要涉及犯罪过程、犯罪年龄和犯罪行为；利用地理信息系统识别犯罪热点、重复受害、犯罪吸引者和犯罪制造者的技术；一个杂项小组，
包括用于识别犯罪行为模式的机器学习技术和涉及再次犯罪的研究。目前的大多数技术涉及预测单一罪犯的犯罪行为或单一犯罪类型的下一次犯罪。这些结果在实际警务中的作用有限。我们认为，数据库中的知识发现应与罪犯数据一起用于所有犯罪类型，作为一个整体，以预测警察部队一个小地理区域内的犯罪和犯罪。
END
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