DeepSeek AI 大模型在涉网案件聊天记录分析中的实战应用

admin 2025年3月24日23:27:57评论32 views字数 2252阅读7分30秒阅读模式

DeepSeek AI 大模型在涉网案件聊天记录分析中的实战应用

一、涉网案件侦查的技术挑战

DeepSeek AI 大模型在涉网案件聊天记录分析中的实战应用

在网络犯罪案件中,聊天记录作为关键电子证据,常呈现数据体量大、语义隐蔽性强、关联性复杂等特征。传统人工分析模式面临效率低、线索易遗漏、暗语识别难等困境。DeepSeek作为新一代 AI 语言大模型,凭借其强大的自然语言处理能力,为公安机关高效解析聊天记录、挖掘关键证据提供了创新解决方案。

DeepSeek大模型的成功部署在6个警务场景中发挥出显著效能。辅助案件研判,模型通过深度学习分析,辅助侦查与案件串并案分析,快速发现案件线索,提升犯罪打击效能;模型通过自然语言处理技术,实时解答公众咨询,提供精准的政策解读和服务指引,提升互联网+公安政务服务能力;通过模型数据分析,对警情进行多维度、精细化研判,快速生成警情分析报告和工作指令,提高公安情指行一体化运行能力;利用模型的深度推理能力,结合互联网多源数据资源,构建精准的风险预测体系;在日常办公中运用通用AI模型,辅助公文写作、文件处理、信息查询,大大提升办公效率;模型针对法律法规文件进行数据处理,通过训练可进行法律法规知识的智能问答。

二、DeepSeek AI 大模型的核心技术优势

DeepSeek AI 大模型在涉网案件聊天记录分析中的实战应用

(一)多模态语义解析能力

  • 暗语识别
    基于海量语料训练,DeepSeek 能够精准识别涉毒、涉诈等领域的加密暗语(如 “水鱼” 代指受害者、“跑分” 指代非法资金流转),准确率达 95% 以上。
  • 情感分析
    通过对话上下文分析,判断涉案人员的情绪倾向与行为意图,为锁定犯罪动机提供依据。

(二)智能关联分析技术

  • 人物关系图谱
    自动提取聊天记录中的账号、IP 地址、时间戳等信息,生成可视化关系图谱,直观展示犯罪网络的层级结构。
  • 时空轨迹重构
    结合聊天内容中的时间、地点信息,还原涉案人员的行动轨迹,为案件串并提供数据支持。

(三)高效数据处理效能

  • 海量数据秒级处理
    单批次可分析百万级聊天记录,通过并行计算技术,将传统人工分析周期从数月缩短至小时级。
  • 智能过滤与标注
    自动过滤无效信息(如广告、表情包),对敏感内容进行分级标注,提升侦查效率。

三、DeepSeek 分析聊天记录的实战流程

(一)数据采集与预处理

1.依法提取涉案设备中的聊天记录,通过加密通道上传至公安机关专用数据平台。
2.利用 DeepSeek 的数据清洗模块,去除重复、乱码等无效数据,保留结构化对话内容。

(二)智能分析指令设定

1.第一步:打开Deepseek“开启新对话”,打开“深入思考”、关闭“联网搜索”,上传聊天记录(不能大于100M)。
2.第二步:要求Deepseek梳理双方针对XX事项的时间线。
黄金指令:作为一名警察,帮我梳理这份聊天记录体现的,两人针对XX事项的时间线+要求尽可能详细。
3.得到结论如下,整个过程只需要1分钟。

(三)可视化结果输出

  1. 关键线索标注
    以高亮形式标记涉及犯罪行为的对话,自动生成风险等级评估。
  2. 证据链图谱
    通过时间轴展示涉案资金流转、人员沟通的关键节点,支持导出 PDF 格式报告。
  3. 关联分析报告
    生成涉案人员、账号、设备的关联关系图,辅助侦查人员快速锁定核心犯罪网络。

四、实战案例:某跨境电信诈骗案应用解析

(一)案情概述

某跨境电信诈骗团伙利用加密聊天软件实施诈骗,涉案金额超 2000 万元。公安机关获取聊天记录 80 万条,传统分析需 2 个月以上。

(二)DeepSeek 应用过程

  1. 数据清洗与暗语识别
    过滤无效信息后保留 25 万条有效对话。
    识别出暗语 “话术模板”“水鱼” 等,定位 5 个核心聊天群组。
  2. 关联关系挖掘
    生成包含 200 余名涉案人员的关系图谱,发现 3 个资金结算核心账户。
    分析聊天记录中的 IP 地址,锁定境外服务器位置 12 个。
  3. 证据链构建
    梳理出诈骗话术演进时间轴,结合资金流转记录,形成完整证据链条。
    自动生成案件分析报告,为检察机关提起公诉提供关键证据支持。

(三)侦查效能对比

指标
传统方式
DeepSeek 系统
提升幅度
线索发现时间
30 天
4 小时
180 倍
证据完整性
55%
92%
67%
人力投入
12 人 / 月
3 人 / 周
75%

五、操作规范与法律合规要求

  • 数据安全保障
    严格遵循《个人信息保护法》,对无关人员信息自动脱敏。
    采用本地化部署或加密云端处理,确保数据存储与传输安全。
    近日西安公安将DeepSeek与西安公安智慧警务、派出所主防模式深度融合。2025年2月28日,西安市公安局成功完成DeepSeek在公安内网的本地化部署,顺利引入DeepSeek-R1推理模型,完成了语言理解、逻辑推理、多语言处理、上下文理解、语义匹配与检索等方面的基础能力升级并投入应用。
  • 结果复核机制
    智能分析结果需经电子数据司法鉴定机构验证,确保证据合法性。
    关键线索需结合其他物证、言词证据形成完整证据链。
  • 操作流程规范
    实行 “双人操作、全程留痕” 制度,记录分析过程的每一步骤。
    建立案件专属电子档案,保存原始数据、分析报告及复核记录。

六、技术展望与侦查建议

  1. 技术融合方向
    探索 DeepSeek 与区块链存证技术的结合,实现电子证据的可追溯性。
    开发离线分析版本,满足涉密案件的本地化处理需求。
  2. 侦查能力提升
    加强民警 AI 工具操作培训,培养 “人机协同” 办案思维。
    建立跨区域数据共享平台,提升对跨团伙、跨平台犯罪的打击能力。

七、总结

DeepSeek AI 大模型通过其强大的自然语言处理与智能分析能力,为涉网案件中聊天记录的高效解析提供了技术支撑。公安机关在依法合规的前提下,充分发挥其数据挖掘优势,能够实现从 “经验侦查” 到 “智能侦查” 的转型升级,为打击新型网络犯罪提供更有力的科技保障。

END

DeepSeek AI 大模型在涉网案件聊天记录分析中的实战应用

原文始发于微信公众号(网络侦查研究院):DeepSeek AI 大模型在涉网案件聊天记录分析中的实战应用

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