データ サイエンスの韓国カジノスロットは、犯罪ネットワークを解明することを目的としています

ネットカジノが関与する国際共同研究では、ソーシャル ネットワーク分析が世界で最も危険な犯罪組織をどのように阻止できるかを調査しています。

組織犯罪グループが法執行機関を挫折させるために全力を尽くしている中、この韓国カジノスロットは、情報技術とデータ分析を使用してその構造を効果的に解明し、ネットワーク内の主要人物間のつながりを特定できることを示すことを目的としています。

現在、ネットカジノのデータ サイエンス研究センターで博士課程 3 年目の学生、ルシア カヴァッラーロは、犯罪捜査のデータに触発され、活発な犯罪グループに影響を与える可能性のある、複雑なネットワークのネットワーク機能というテーマを研究しています。

ルシア氏は、同大学の数学准教授で指導教官のオヴィディウ・バグダサール博士と協力し、シチリア島のメッシーナ大学とパレルモ大学（アンナマリア・フィカーラ大学とフランチェスコ・カレリ大学）およびイタリアのボルツァーノ大学の教授や博士課程の学生たちと協力して、イタリアの法廷手続きから抽出したデータ（特に、2人のメンバー間の通話と面会）を使用した。マフィアファミリー）を対象とし、その結果得られるネットワークをデータ分析によって韓国カジノスロットしました。

ルシアは次のように述べた:「データを分析するための新しいアルゴリズムを開発することで、犯罪者は傍受のリスクを最小限に抑え、バランスのとれた数の仲介者を使って一族内にメッセージを広めることを好む傾向があることがわかりました。また、アルゴリズムによって作成されたネットワークのグラフに表示される主要な個人、または「ノード」を特定して削除することで、警察がこれらのグループを効果的に混乱させるのに役立つことも明らかです。また、私たちは、ある特定のモデルを発見しました。 Barabasi-Albert – 犯罪ネットワークの特性を人為的に複製する最も正確な手段を提供します。」

このプロジェクトの重要な発見は、ギャングメンバー間の通話のかなりの割合が聞き逃された場合でも、法執行機関(LEA)の捜査が有効であるということであり、ギャングメンバーの行動をすべて知ることよりも、彼らが誰であるかを知ることの方が重要であることが確認された。

ルシアの研究は、現在ボルツァーノ・ボーゼン自由大学のデータサイエンス教授であり、2019年までネットカジノのデータサイエンス研究センター所長を務めていたアントニオ・リオッタが主導した2つの研究と、イタリアと中国の同僚らの研究を補完するものである。

ネットワーク内で最も効果的な通信経路の尺度であるBetweness Centralityとして知られる概念により、韓国カジノスロットチームは、犯罪の命令や違法取引の手配など、グループ内の情報共有において誰が決定的な役割を果たしているかを理解できるようになった。これらのノードが特定されると、ネットワーク全体を弱体化するために、標的を絞った逮捕やその他の警察活動が行われる可能性があります。

リオッタ教授は次のように述べています。「ナレッジ グラフ上でどのノードが基本的なノードであるかを理解することで、たとえ信頼できる仲介者を通さない限り犯罪組織のボスがネットワークに現れないため、警察が犯罪組織のボスを逮捕できなかったとしても、ネットワーク上のあらゆるコミュニケーションを最大限に減らすことができます。主要な要素を隔離すれば、法執行機関にボスを追跡する時間を与えることができます。こうすることで、ボスが犯罪ネットワークを復元する能力を最小限に抑えることができます。」

韓国カジノスロット者らはまた、「合成」犯罪ネットワークを生成するアルゴリズムも開発しました。これは、たとえそのグループに関する情報が非常に限られている場合でも、特に警察捜査の機密性を考慮すると、あらゆる組織をシミュレートするように調整できます。

この韓国カジノスロットは、アメリカのマフィアグループを韓国カジノスロットしているアメリカの学者の間で関心を集めており、リオッタ教授と彼の同僚によって作成された2番目の論文では、カナダからフィリピンまで世界中で活動しているグループを調査しました。

現在、機密データを匿名化する作業が進行中です。学者らは、これにより将来的には法執行機関とのより直接的な協力が得られることを期待しています。

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