市场微结构的股市交易异常行为检测

股票市场存在诸多弊端,如滥用客户信息,价格操纵等.股市监控是金融监管体系中不可缺少的一环,它对市场交易的诚信、公平和公开透明起到重要作用.现有检测交易异常行为的诸多方法中,很少分析股市即日数据并挖掘潜在的交易行为来检测异常.股市是一个复杂的非线性系统,一套可行高效的异常行为检测方法是股市异常行为监控的重要课题.提出一种基于市场微结构的异常交易行为检测方法,该方法能较有效地检测出股市存在的异常交易行为.最后,通过实例说明该方法的可行性和有效性.     

区块链交易安全问题研究

区块链技术提出了去中心化的分布式账本,改变了原有的交易模式.然而新模式的出现和发展带来了许多交易安全问题,严重威胁用户资产安全.首先对区块链交易进行简要概述,再重点研究分析区块链交易的安全问题,包括攻击、骗局、账户行为、私钥泄露和智能合约漏洞等,接着,从交易记录异常检测、地址异常检测、智能合约检测、行为异常检测以及智能...     

遏制电诈犯罪虚拟货币跨境洗钱研究——以资金流查控为视角

利用虚拟货币交易为上游电信网络诈骗犯罪洗钱,涉案金额巨大,资金流向追踪困难。经过层层“钱-币”交易、“币-币”交易的巨额犯罪所得流入境外诈骗团伙人员手中,不仅对国内金融秩序造成严重破坏,也极大影响了打击犯罪和对被害人的追赃挽损工作。穿透交易的匿名化是追踪、识别高度隐蔽的虚拟货币洗钱行为的关键。以虚拟货币洗钱实案为例,分析洗钱的行为特征和操作模式,厘清多层级中心化交易、DeFi智能合约和智能链交易、程序化代码转账以及隐私虚拟货币交易等新型洗钱手法及查控难点,探索突破各种新型交易方式的匿名性难题、识别交易者真实身份信息的研判方法,并从侦查、技术和法律3个方面提出遏制虚拟货币跨境洗钱的应对之策。     

一种基于差异度聚类的异常入侵检测算法

基于差异度聚类分析,提出了一种新的异常入侵检测算法DCAIDA,详细介绍了基于差异度聚类分析的用户行为模型建立算法和异常入侵检测算法.通过对原始用户行为数据进行差异度聚类分析,建立用户行为模型,并依据聚类模型对实时的用户行为进行分类,以此判断是否发生入侵.在KDD CUP 1999上的仿真实验结果表明:该算法检测率高、误报率低,且对新攻击类型有一定的检测能力,可实现预期效果.     

复合式入侵检测方法的研究

所提出的复合式入侵检测算法是基于行为建模算法和模式匹配算法两种入侵检测算法的有效结合,其中行为建模算法扩展了基于异常的入侵检测算法,而模式匹配算法完全实现了基于特征的入侵检测算法.自适应的行为建模算法根据用户的行为和程序的行为建立合法的行为模板,而不需要任何人工干预.两种入侵检测算法能够有效的降低误报率的发生.采用Servlet Filter技术的安全代理是一个具有一定入侵分析功能的智能插件.     

一类基于模式分类算法的入侵检测系统

目前,入侵检测技术(IDS)作为网络安全领域研究的焦点,主要分为两种:误用检测和异常检测,误用检测是根据已知的入侵手段建立一个规则库,待检测的信息与库中规则进行匹配达到检测目的.优点是检测结果准确率高,缺点是只能检测到已知入侵类型.异常检测是通过构造正常的用户轮廓来检测用户的行为,优点是可以检测到未知的入侵行为,但是技术不成熟,误报率高.本文尝试通过结合二者的优点,同时创建了描述正常用户行为和异常行为两个向量集,并引入一种广泛应用于图象处理技术中的模式识别算法依据这两个向量集来判断待测用户行为的属性,识别出黑客的入侵行为.     

基于数据挖掘的主机入侵行为检测

提出利用序列模式挖掘方法得到频繁入侵命令序列，将频繁入侵命令转换为底层入侵检测器的检测规则用于检测用户的可疑行为．为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将频繁入侵命令序列作办关联规则，并提出了一种新的入侵关联算法，该算法不仅考虑了每类主机入侵行为的序列特征，也反映了不同类型主机入侵行为之间的因果关系，体现了主机入侵行为的多样性和复杂性．实验结果表明，该入侵关联模型对各类主机入侵行为的检测效果良好，误报率明显降低，特别是下载类和信息获取类主机入侵行为的误报降低了20%左右。     

基于分阶段离群点检测的电力市场异常辨识

为了监管电力市场中存在的各类违规行为,保证市场的公平竞争,提出了一种基于分阶段离群点检测算法的电力市场异常行为辨识方法.梳理不同交易阶段异常行为的特征,提取相应的特征指标,采用主成分分析法对其进行降维,分阶段地进行异常行为的检测.同时利用平均距离改进局部离群因子算法,显著地提升了算法的检测效果.通过某地区电力市场提供的交易数据进行实验分析,实验结果表明,该方法能有效识别市场中的异常行为,为市场监管人员利用海量数据进行有效监管提供了新思路.     

基于数据挖掘的主机入侵行为检测

针对主机入侵行为的复杂性与正常用户行为的相似性，提出利用序列模式挖掘方法挖掘攻击者频繁使用的主机入侵命令序列，将频繁主机入侵命令转换为底层入侵检测器的检测规则，用于检测用户的可疑行为，同时为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将挖掘产生的频繁主机入侵命令序列作为入侵关联规则并提出了一种新的入侵关联算法。     

统一身份认证日志集中管理与账号风险检测

为提升统一身份体系的安全性,检测账号异常登录和盗用事件,以上海交通大学为例,梳理了接受统一身份账号登录的所有网络服务,对各入口认证日志做分布式采集和格式统一,实现了身份认证日志的集中审计管理.基于对用户校园网服务使用习惯的分析,设计了基于行为的账号风险评估算法,利用地址数据和威胁情报对日志进行扩充,根据用户使用模式分析标注正常登录和风险访问行为,对账户提取16种特征后使用机器学习方法进行异常检测.实验结果表明,使用随机森林算法分类可在0.1%的低误报率条件下取得89.5%的检出率,效果明显优于传统基于异地登录检测的方法.将检测模型应用于实际日志1个月,发现了375个存在风险的账号.     

试论我国反“洗钱”刑事立法的完善

我国现行反“洗钱”刑事立法有需要继续完善之处:洗钱罪的立法相对滞后,影响了对洗钱犯罪的打击;“洗钱”范围限定的过于狭窄,不利于对洗钱犯罪的惩处;与洗钱罪相关的法律规定不配套,惩治洗钱犯罪的效果不明显。本文建议对洗钱罪立法在以下方面加以改进:一是对洗钱罪进行修改,使其具有超前性;二是合理界定洗钱罪的行为方式,严密刑事法网;三是完善配套法律制度。     

比较中德两国洗钱犯罪,完善我国洗钱犯罪立法和司法的几点建议

在洗钱犯罪刑事立法上，德国刑法和我国刑法在立法步伐的早晚、“洗钱罪”范围的界定、洗钱记录构成要件的规定以及洗钱犯罪的处罚等各个方面，体现出立法技术、立法体系成熟度的差异与利弊。     

反向置评洗钱罪的完善

洗钱罪从设立起经过了多次修正完善，学者指出的一些问题仍需完善。从反向角度严肃思考，通过对洗钱罪的发展历史的追溯、洗钱罪与行政立法就洗钱行为定义的对比以及国际立法角度对扩充洗钱罪上游犯罪进行理性批判，逆向考察建议将原罪主体囊括进洗钱罪主体范围的论调，反对将洗钱罪的主观方面进行盲目的扩大，并就应该完善的洗钱罪的行为方式提出建议，以期更好的服务于司法实践。     

基于成本约束的智能节点洗钱效用与路径分析

在分析了洗钱过程的3个阶段之后,认为传统网络理论已经不适合于解决复杂金融网络中洗钱路径问题。依据行为金融学理论和复杂网络理论,提出了在复杂金融网络中基于成本约束的效用最大化条件下智能节点洗钱路径的两种计算方法,分别考虑了洗钱交易次数和交易次数的可能性。通过仿真实验得出了3条结论:在交易费用较高的条件下,洗钱者以较少次数结束转账过程;在交易费用递减的条件下,洗钱者会在效用最大化或交易费用极限的情况下终止交易;在交纳第一次的交易费用之后,即使后续交易费用为0,洗钱者还会在效用极大化的原则下进行交易,而不会无限制进行交易。     

论掩饰、隐瞒犯罪所得、犯罪所得收益罪对洗钱罪的补漏

我国刑法修正案（六）在修改了洗钱罪条款的同时,将原来的窝藏、转移、收购、销售赃物罪修改为掩饰、隐瞒犯罪所得、犯罪所得收益罪,弥补了刑法第191条沈钱罪条款涵益砸过窄的固有缺漏。对于木构成开珏法第191条洗钱罪的其他洗钱犯罪行为,可以刑法第312条掩饰、隐瞒犯罪所得、犯罪所得收益罪定罪处罚。     

对完善我国反洗钱犯罪刑事立法的思考

洗钱犯罪是当前国际社会普遍关注的焦点和热点问题。对我国反洗钱犯罪的刑事立法缺陷进行了深入的探讨、剖析,并在此基础上,结合我国洗钱犯罪的特点与发展趋势,提出了完善我国反洗钱犯罪刑事立法的建议。     

论洗钱罪的刑法调控

洗钱犯罪是一种具有严重社会危害性的复杂的高智商犯罪,对洗钱罪的刑法调控受到社会各界的广泛关注。尽管我国刑法对洗钱犯罪进行了明确立法,但由于缺乏相关经验,所以我国关于洗钱罪的刑事立法相对简单。因此,深入系统地研究反洗钱犯罪立法的经验,完善反洗钱刑事立法,显得尤为重要。     

基于相似度的离群模式发现模型

提出了基于相似度的离群模式发现模型,该模型主要利用知识属性集分析离群点,既能够处理离群点的数值属性,又能够处理其类别属性;通过组间相似度从中发现离群模式,不仅回避离群点数量少的缺陷,还利用了离群点的隐含语义．给出了在银行结售汇交易数据上进行的实验分析结果,模型发现了某地区的3个可疑模式,该结果为金融犯罪分析提供有利线索;利用不同子空间角色划分,可以发现个人、地区等不同对象间的异常资金流动;模式发现算法具有线性时间复杂度,在实际应用中具有较好的性能．结果表明模型能检测出可疑资金流动序列,为反洗钱工作提供有意义的线索．     

洗钱犯罪的现状与防治对策

随着我国对外经贸往来的频繁和多样化及我国即将成为WTO的新成员国,洗钱犯罪的渗透在所难免,它将严重地破坏我国的经济安全和金融体制的稳定,本文以目前洗钱犯罪分子的洗钱方式阐述洗钱犯罪的现状,进而提出防治洗钱犯罪的对策。     

多阶段多目标洗钱网络路径优化模型及算法研究

针对多阶段洗钱资金转移路径的决策问题,基于多目标优化的思想,构建了以时间约束、总体资金转移量尽可能大以及总体风险尽可能小为决策目标的多阶段洗钱路径优化模型,并利用多重动态规划方法和最大流理论给出了求解该模型的算法,最后通过实例应用验证了该算法的可行性.通过该模型,不仅能够从洗钱资金转移路径观察洗钱行为特征,还能够发现和追踪到洗钱者的洗钱踪迹和全过程,有助于对洗钱行为的各个环节进行有效监控,降低反洗钱侦测成本.