Obwohl Die „Operation Ice Breaking“ Zu Ende Ist, Stellt Sich Die Frage, Wann Die Drogenkriminalität Enden Wird?

Ausgehend vom jüngsten Kinohit „Operation Icebreaker“ stellt dieser Artikel einige Fälle vor, in denen künstliche Intelligenz und andere Technologien im Kampf gegen Drogen eingesetzt werden, und untersucht, wie die Technologie die Drogenfahndungspolizei bei ihrer Modernisierung unterstützen kann.

Die zuletzt beliebte Fernsehserie „Operation Ice Breaking“ ging letzte Woche zu Ende. Dank seiner cleveren Handlung und den großartigen Leistungen erfahrener Schauspieler hat sich dieser Anti-Drogen-Film und diese Fernsehserie einen großen Ruf und große Popularität erworben. Obwohl das Ende etwas unterdurchschnittlich ist, wird es dennoch zum besten Familiendrama der letzten Zeit.

Die wahren Umstände dieses Dramas sind mit denen eines Zauberdramas vergleichbar.

Am 29. Dezember 2013 mobilisierte die Polizei von Guangdong 3.000 Polizisten, um einen umfassenden Land-, See- und Luftangriff auf das Dorf Boshe in der Stadt Jiaxi der Stadt Lufeng in der Provinz Guangdong durchzuführen. Auf einen Schlag wurden 18 kriminelle Banden zerschlagen, 77 Drogenfabriken geschlossen und 2,9 Tonnen Methamphetamin und 260 Kilogramm K-Pulver beschlagnahmt.

Dem jüngsten Bericht der Abteilung für öffentliche Sicherheit zufolge gibt esMehr als 20 % der FamilienDie von diesem kleinen Dorf direkt oder durch Kapitalbeteiligungen an der Herstellung und am Handel mit Drogen produzierten Drogen machten damals 2,5 % der gesamten Drogenproduktion des Landes aus. 40 % .

Ob es sich nun um einen realen Fall oder einen Film handelt, die Drogenpolizei hatte bei der Aufklärung der Fälle mit vielen Schwierigkeiten zu kämpfen. Einerseits das ganze DorfClan-Machtgruppenist es schwierig, wichtige Beweise zu erhalten; Andererseits gibt es auch versteckteDer „Schutzschirm“ der bösen Mächte.

Drogen ziehen Kriminelle nicht nur deshalb an, weil sie stark abhängig machen, sondern auch, weil sie enorme Gewinne einbringen können. Angesichts der riesigen Geldsummen sind zu viele Menschen bereit, Risiken einzugehen und in ihren Herzen sogar die Grenzen zwischen Gut und Böse zu verwischen. Weltweit gibt es strenge Gesetze zur Drogenbekämpfung, dennoch kommt es immer wieder zu Drogendelikten, und die Drogenfahndungspolizei bewegt sich bei der Ausführung gefährlicher Aufgaben immer auf Messers Schneide.

Wie können Drogenproduktion und -handel besser bekämpft, die Belastung der Drogenbekämpfungsarbeit verringert und die Risiken für die Drogenbekämpfungspolizei gemindert werden? Weltweit setzen Anti-Drogen-Einheiten mittlerweile in großem Umfang Spitzentechnologien ein, darunter auch Methoden der künstlichen Intelligenz, um als fortschrittlichere Aufklärungsinstrumente bei der Aufklärung von Fällen zu helfen.

Drogenfahnder Nr. 1: NLP sperrt Schlüsselwörter für Online-Drogenhandel

Mittlerweile werden viele Drogentransaktionen auf Online-Plattformen verlagert, wo Informationen verbreitet, Kontakte geknüpft, Zahlungen und andere Prozesse über soziale Software abgewickelt werden. Die neue Ermittlungsmethode der Anti-Drogen-Polizei besteht darin, verschiedene von Verdächtigen hinterlassene Informationen und Gespräche in Gruppen zu filtern und mit Stichwörtern zu versehen.

Allerdings gehen Kriminelle auch bei Online-Transaktionen sehr geschickt vor.Innerhalb der kriminellen Gruppe werden ständig verschiedene Codewörter und Fachjargons aktualisiert und die Gruppe verfügt auch über eine große Menge an Störinformationen.In der Vergangenheit war es für Plattformen schwierig, eine wirksame Kontrolle durch polizeiliche Überwachung zu erreichen.

Die Technologie der künstlichen Intelligenz, insbesondere die Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung, kann kriminelle Informationen schnell aus riesigen Informationsmengen identifizieren.

Laut ausländischen MedienberichtenAuf Twitter, Facebook und Instagram wurden KI-Modelle zur Erkennung von Drogenhandel veröffentlicht, die aus Inhalten von Benutzern mit erheblichem Verdacht präzise Informationen über Online-Drogentransaktionen ermitteln können.

Die Kernfunktion des Anti-Drogen-Systems von Twitter besteht beispielsweise darin, Drogenhandelsaktivitäten in sozialen Informationen zu identifizieren. Dazu lernt es neue Modifikationen und Codewörter, die von Drogendealern auf der Plattform verwendet werden, darunter verschiedene Emoticons, Symbole und entstellte Codes, vermischt mit verbotenen Informationen.

Facebook arbeitet außerdem mit anderen Organisationen an der Entwicklung von Algorithmen auf Basis künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um proaktiv grundlegende Informationen über Drogenverkäufer und -käufer zu ermitteln, die Veröffentlichung illegaler Informationen zu überwachen und zur Bekämpfung der Cyberkriminalität beizutragen.

Instagram verwendet einen ähnlichen Ansatz. Durch Lernen und Training anhand gekennzeichneter Posts kann das Modell Millionen von Instagram-Posts schnell überprüfen, sich auf die von Drogendealern geposteten Transaktionsinformationen konzentrieren und dann weitere genaue Urteile fällen, bevor es sie den Justizbehörden übergibt, um sie alle zu fassen.

Drogenfahnder Nummer zwei: Elektronische Nase ortet Drogentransport

Eine weitere Möglichkeit zur Überprüfung besteht darin, mit den Logistikpaketen zu beginnen.

In den Niederlanden werden einige Medikamente per Paket geliefert, private Pakete können jedoch nicht direkt zur Inspektion geöffnet werden.

Basierend auf seinen Erfahrungen hat der ehemalige niederländische Polizist Jean-Paul Kuijpers in Zusammenarbeit mit der niederländischen Vereinigung für technische Sicherheit (DITTS) und dem Ministerium für Justiz und Sicherheit eine Technologie zur Erkennung illegaler Pakete entwickelt. Zu ihren Zielen zählen neben Drogen auch Sprengstoffe, Lithiumbatterien und andere Gegenstände, die sich selbst entzünden können.

Sie entwickelten eine „elektronische Nase“ zur Erkennung von Gasmolekülen, ein Gerät, das hochempfindlich ist und stark riechende Drogen wie Marihuana erkennen kann. Eine andere Methode besteht darin, die Verpackung mit einem Papiertuch mit chemischen Rohstoffen abzuwischen. Anhand der Reaktion der chemischen Reagenzien lässt sich feststellen, ob die Verpackung Arzneimittel oder Gegenstände enthält, die mit Arzneimitteln in Berührung gekommen sind.

Wenn diese beiden Methoden mit einer Analyse durch künstliche Intelligenz kombiniert werden, wird die Genauigkeit weiter verbessert.

Darüber hinaus testen sie auch einen neuen Scanner, der Algorithmen der künstlichen Intelligenz und Röntgenscanner kombiniert, um die Parameter von Objekten wie Gewicht, Dichte und andere Eigenschaften zu ermitteln. Es besteht die Hoffnung, dass das Modell lernt, Medikamente in perspektivischen Bildern zu unterscheiden.

Drogenfahnder Nummer drei: Kontrolle der Maschinerie an der Quelle der Drogenproduktion

Neben der Änderung der Transaktion gibt es einen besseren Weg, nämlich die Produktion von Medikamenten an der Wurzel zu blockieren.

Durch die Überwachung der Rohstoffverteilung oder der Produktionsprozesse und die Kombination von Methoden des maschinellen Lernens mit Datenanalyse und Anomalieerkennung kann die Produktion von Medikamenten wirksam verhindert werden.

Eine wirksame Überwachung und Kontrolle der zur Herstellung von Arzneimitteln verwendeten Rohstoffe und Chemikalien kann auch ein Mittel zur Bekämpfung der Drogenkriminalität sein. Beispielsweise kann KI durch den Einsatz von Algorithmen zum Aufbau eines Materialüberwachungsnetzwerks als Detektiv fungieren und versteckte Risiken aufdecken, wenn es bei bestimmten empfindlichen chemischen Rohstoffen zu ungewöhnlichen Schwankungen kommt oder Materialeingang und -ausgang nicht übereinstimmen.

In einem frühen Bericht sagte die Polizei beispielsweiseIntelligenter ZählerDurch die Analyse der Stromverbrauchsdaten der Nutzer wurde eine Person ertappt, die zu Hause Marihuana anbaute. Ein Hinweis darauf war, dass der Anbau von Marihuana zu einem ungewöhnlich hohen Stromverbrauch führte.

Auch die Entwicklung von Drohnen und Computervision kann dazu beitragen, den Anbau von Drogenrohstoffen zu bekämpfen.

So ist beispielsweise der Anbau von Schlafmohn und Marihuana staatlich ausdrücklich verboten, aufgrund alter Bräuche oder mangelnder Informationen werden sie jedoch immer noch illegal angebaut.

Einigen Berichten zufolge setzt die Polizei bereits Drohnen in Kombination mit einer auf maschinellen Lernalgorithmen basierenden Pflanzenidentifizierungssoftware ein, um diese illegalen Anpflanzungen aufzuspüren.

Darüber hinaus, wieSoftware zur PflanzenidentifikationMithilfe von Algorithmen können Nutzer mit ihren Mobiltelefonen Fotos in der freien Natur machen und so schnell und präzise feststellen, ob es sich bei verdächtigen Blumen und Pflanzen um Schlafmohn oder andere Drogen handelt, was zur Drogenerkennung beiträgt.Universelle Aufsicht.

Der Einsatz von Technologie zur Beteiligung an drogenbezogenen Fällen ist eine Verantwortung und eine Verpflichtung

Der mächtigste Aspekt der künstlichen Intelligenz sind ihre leistungsstarken Datenanalyse- und Analysefähigkeiten. Daher spielt KI für Arzneimittelkanäle, die auf Online-Kanäle angewiesen sind, eine immer wichtigere Rolle. Mit der Entwicklung neuer Technologien wird der Einsatz von Technologie zur Blockierung und Bekämpfung von Drogen immer ausgereifter.

Aber Technologie ist neutral. Mit der Weiterentwicklung der Technologien zur Drogenbekämpfung entwickeln sich auch immer mehr Methoden für den Drogenhandel, die immer technischer und verdeckter werden. Darüber hinaus hat auch die Versuchung des Drogenhandels viele Menschen in die Grube getrieben.

In Netflix‘ Erfolgsdrama „Narcos“ gibt es eine Zeile:Drogen sind so unaufhaltsam wie ein Sturm, aber es gibt immer Menschen, die versuchen, Zäune gegen den Sturm zu errichten.

Möge uns durch den Fortschritt der Technologie und die Inspiration der Gerechtigkeit ein saubereres Leben ermöglicht werden.