2025年大學(xué)技術(shù)偵查學(xué)專業(yè)題庫——互聯(lián)網(wǎng)犯罪數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不屬于數(shù)據(jù)挖掘的常用任務(wù)？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類C.聚類D.視頻剪輯2.互聯(lián)網(wǎng)犯罪相較于傳統(tǒng)犯罪的主要特征之一是？A.犯罪地點固定B.犯罪手段單一C.犯罪行為匿名性強(qiáng)D.犯罪后果輕微3.在互聯(lián)網(wǎng)犯罪數(shù)據(jù)挖掘中，下列哪種數(shù)據(jù)源通常不被考慮？A.網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)B.用戶行為數(shù)據(jù)C.社交媒體數(shù)據(jù)D.線下交易記錄4.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.K-均值聚類D.邏輯回歸5.用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)是？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析6.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，下列哪一項不是常見的噪聲處理方法？A.離群點檢測B.數(shù)據(jù)平滑C.數(shù)據(jù)規(guī)范化D.數(shù)據(jù)集成7.以下哪一項不是大數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中的主要應(yīng)用領(lǐng)域？A.網(wǎng)絡(luò)欺詐檢測B.網(wǎng)絡(luò)輿情分析C.物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理D.恐怖組織網(wǎng)絡(luò)分析8.在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性的重要步驟是？A.數(shù)據(jù)挖掘B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型評估D.結(jié)果解釋9.以下哪一項法律法規(guī)主要涉及網(wǎng)絡(luò)犯罪數(shù)據(jù)的收集和使用？A.《網(wǎng)絡(luò)安全法》B.《刑法》C.《行政法》D.《民法》10.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中面臨的倫理挑戰(zhàn)之一是？A.數(shù)據(jù)存儲成本高B.模型訓(xùn)練時間長C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)D.算法偏見二、填空題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)挖掘的過程通常包括數(shù)據(jù)收集、______、模型評估和結(jié)果解釋等步驟。2.互聯(lián)網(wǎng)犯罪中的數(shù)據(jù)挖掘主要關(guān)注的是______和惡意軟件分析等領(lǐng)域。3.在數(shù)據(jù)挖掘中，______是一種常用的分類算法，通過樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策。4.為了提高數(shù)據(jù)挖掘算法的準(zhǔn)確性，通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行______，以消除噪聲和異常值。5.社交媒體數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)犯罪數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要數(shù)據(jù)源，可以用于______和用戶畫像構(gòu)建。6.在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時，需要遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如______等，以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和公民權(quán)利。7.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中的應(yīng)用，可以有效提高_(dá)_____和破案效率。8.互聯(lián)網(wǎng)犯罪中的數(shù)據(jù)挖掘面臨著數(shù)據(jù)量龐大、______等挑戰(zhàn)。9.在數(shù)據(jù)挖掘過程中，______是評估模型性能的重要指標(biāo)，用于衡量模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和泛化能力。10.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的解釋對于理解犯罪模式和預(yù)防犯罪具有重要意義，需要結(jié)合______和犯罪學(xué)理論進(jìn)行分析。三、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中的主要應(yīng)用場景。2.比較并說明監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在互聯(lián)網(wǎng)犯罪數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用差異。3.簡述互聯(lián)網(wǎng)犯罪數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。4.解釋什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并舉例說明其在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中的應(yīng)用。5.討論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中面臨的倫理挑戰(zhàn)及其應(yīng)對措施。四、論述題（10分）結(jié)合具體案例，論述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如何幫助偵查人員識別和追蹤互聯(lián)網(wǎng)犯罪活動。五、案例分析題（15分）假設(shè)你是一名技術(shù)偵查學(xué)專業(yè)的學(xué)生，現(xiàn)接到了一個關(guān)于網(wǎng)絡(luò)詐騙案件的調(diào)查任務(wù)。請結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提出一個調(diào)查方案，并說明如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析涉案數(shù)據(jù)，以幫助偵查人員找到犯罪嫌疑人并固定證據(jù)。試卷答案一、選擇題1.D解析：數(shù)據(jù)挖掘的常用任務(wù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、聚類、回歸分析等，視頻剪輯不屬于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。2.C解析：互聯(lián)網(wǎng)犯罪的主要特征之一是犯罪行為匿名性強(qiáng)，難以追蹤和取證。3.D解析：互聯(lián)網(wǎng)犯罪數(shù)據(jù)挖掘主要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)相關(guān)數(shù)據(jù)，線下交易記錄通常不作為主要數(shù)據(jù)源。4.C解析：K-均值聚類屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其余選項均為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。5.C解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如購物籃分析。6.C解析：數(shù)據(jù)規(guī)范化是數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，不屬于噪聲處理方法。噪聲處理主要指離群點檢測、數(shù)據(jù)平滑等。7.C解析：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理不屬于大數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中的主要應(yīng)用領(lǐng)域。8.B解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性的重要步驟，為后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘奠定基礎(chǔ)。9.A解析：《網(wǎng)絡(luò)安全法》主要涉及網(wǎng)絡(luò)犯罪數(shù)據(jù)的收集、使用和保護(hù)等相關(guān)規(guī)定。10.C解析：數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中面臨的倫理挑戰(zhàn)之一。二、填空題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理解析：數(shù)據(jù)挖掘過程通常包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型評估和結(jié)果解釋等步驟。2.網(wǎng)絡(luò)欺詐檢測解析：互聯(lián)網(wǎng)犯罪中的數(shù)據(jù)挖掘主要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)欺詐檢測、惡意軟件分析等領(lǐng)域。3.決策樹解析：決策樹是一種常用的分類算法，通過樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策。4.數(shù)據(jù)清洗解析：為了提高數(shù)據(jù)挖掘算法的準(zhǔn)確性，通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，以消除噪聲和異常值。5.網(wǎng)絡(luò)輿情分析解析：社交媒體數(shù)據(jù)可以用于網(wǎng)絡(luò)輿情分析和用戶畫像構(gòu)建。6.《網(wǎng)絡(luò)安全法》解析：在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時，需要遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如《網(wǎng)絡(luò)安全法》等，以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和公民權(quán)利。7.犯罪模式識別解析：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中的應(yīng)用，可以有效提高犯罪模式識別和破案效率。8.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)解析：互聯(lián)網(wǎng)犯罪中的數(shù)據(jù)挖掘面臨著數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)。9.準(zhǔn)確率解析：準(zhǔn)確率是評估模型性能的重要指標(biāo)，用于衡量模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和泛化能力。10.犯罪心理學(xué)解析：數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的解釋需要結(jié)合犯罪心理學(xué)和犯罪學(xué)理論進(jìn)行分析。三、簡答題1.答：數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中的主要應(yīng)用場景包括網(wǎng)絡(luò)欺詐檢測、惡意軟件分析、網(wǎng)絡(luò)輿情分析、用戶畫像構(gòu)建、犯罪模式識別等。通過分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等，可以幫助偵查人員識別可疑行為、追蹤犯罪嫌疑人、預(yù)防犯罪活動。解析：此題考察學(xué)生對數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中應(yīng)用場景的理解。需要列舉并簡要說明數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中的主要應(yīng)用領(lǐng)域。2.答：監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要使用標(biāo)記數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)）進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系，用于預(yù)測新數(shù)據(jù)的類別或數(shù)值。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)、邏輯回歸等。非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法則不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)，通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)或模式進(jìn)行聚類或降維等，常見的非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括K-均值聚類、DBSCAN、主成分分析等。在互聯(lián)網(wǎng)犯罪數(shù)據(jù)挖掘中，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于識別欺詐交易、檢測惡意軟件等，非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于發(fā)現(xiàn)異常網(wǎng)絡(luò)流量、聚類可疑用戶等。解析：此題考察學(xué)生對監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的理解及其在互聯(lián)網(wǎng)犯罪數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用差異。需要對比說明兩種算法的特點和應(yīng)用場景。3.答：互聯(lián)網(wǎng)犯罪數(shù)據(jù)挖掘過程中的數(shù)據(jù)預(yù)處理主要步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。數(shù)據(jù)清洗主要是處理數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值，如離群點檢測、數(shù)據(jù)平滑、缺失值填充等。數(shù)據(jù)集成是將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)變換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)挖掘算法的格式，如數(shù)據(jù)規(guī)范化、特征選擇等。數(shù)據(jù)規(guī)約是減少數(shù)據(jù)集的大小，同時保留關(guān)鍵信息，如數(shù)據(jù)抽樣、特征提取等。解析：此題考察學(xué)生對數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟及其目的的理解。需要列舉并簡要說明每個步驟的目的。4.答：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間有趣關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。其基本思想是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項集及其之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如，在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中，可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)購物中經(jīng)常一起購買的商品，用于識別洗錢網(wǎng)絡(luò)；或者發(fā)現(xiàn)黑客論壇中經(jīng)常出現(xiàn)的關(guān)鍵詞和代碼片段，用于追蹤惡意軟件作者。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法有Apriori和FP-Growth等。解析：此題考察學(xué)生對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘概念及其應(yīng)用的理解。需要解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的定義，并舉例說明其在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中的應(yīng)用。5.答：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中面臨的倫理挑戰(zhàn)主要包括數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法偏見、數(shù)據(jù)安全等。數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是指在收集和使用犯罪數(shù)據(jù)時，需要保護(hù)公民的個人隱私不被侵犯。算法偏見是指數(shù)據(jù)挖掘算法可能存在偏見，導(dǎo)致對某些群體的歧視。數(shù)據(jù)安全是指犯罪數(shù)據(jù)本身需要得到安全保護(hù)，防止泄露或被濫用。應(yīng)對措施包括制定相關(guān)法律法規(guī)，如《網(wǎng)絡(luò)安全法》等，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保護(hù)措施，提高算法透明度和可解釋性，加強(qiáng)倫理教育和培訓(xùn)等。解析：此題考察學(xué)生對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)犯罪偵查中面臨的倫理挑戰(zhàn)及其應(yīng)對措施的理解。需要列舉并簡要說明主要的倫理挑戰(zhàn)及相應(yīng)的應(yīng)對措施。四、論述題答：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等，幫助偵查人員識別和追蹤互聯(lián)網(wǎng)犯罪活動。例如，在網(wǎng)絡(luò)詐騙案件中，可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析受害者的交易記錄、通信記錄、社交媒體活動等，發(fā)現(xiàn)可疑的賬戶和人員關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。具體步驟如下：（1）數(shù)據(jù)收集：收集涉案的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、變換和規(guī)約，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。（3）特征提?。簭念A(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，如交易金額、交易頻率、通信內(nèi)容等。（4）模型構(gòu)建：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類算法、分類算法等，構(gòu)建分析模型。（5）模式識別：利用構(gòu)建的模型分析數(shù)據(jù)，識別可疑的交易模式、人員關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等。（6）證據(jù)固定：根據(jù)分析結(jié)果，固定相關(guān)證據(jù)，追蹤犯罪嫌疑人。例如，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)多個賬戶之間存在頻繁的資金往來，且交易金額和模式異常，可以初步判斷為洗錢行為。通過聚類算法將可疑賬戶聚類，可以發(fā)現(xiàn)犯罪團(tuán)伙的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。通過分類算法對用戶行為進(jìn)行分類，可以識別出潛在的詐騙者。最終，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助偵查人員找到犯罪嫌疑人并固定證據(jù)，有效打擊互聯(lián)網(wǎng)犯罪活動。解析：此題考察學(xué)生綜合運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決實際問題的能力。需要結(jié)合具體案例，論述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在識別和追蹤互聯(lián)網(wǎng)犯罪活動中的應(yīng)用步驟和方法。五、案例分析題答：針對網(wǎng)絡(luò)詐騙案件的調(diào)查方案如下：（1）數(shù)據(jù)收集：收集涉案的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、交易記錄等。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、變換和規(guī)約，處理缺失值、噪聲和異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。（3）特征提?。簭念A(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，如用戶IP地址、設(shè)備信息、交易金額、交易時間、通信內(nèi)容、社交媒體活動等。（4）可疑行為識別：利用異常檢測算法，如孤立森林、DBSCAN等，識別異常的交易行為和通信模式。例如，短時間內(nèi)大量小額交易可能表明洗錢行為，頻繁更換IP地址可能表明逃避追蹤。（5）關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析：利用圖分析算法，如社區(qū)檢測、中心性分析等，構(gòu)建涉案人員關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，識別關(guān)鍵人員和犯罪團(tuán)伙結(jié)構(gòu)。例如，通過分析通信記錄和社交關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)詐騙團(tuán)伙的內(nèi)部組織和成員關(guān)系。（6）地理空間分析：利用地理空間分析技術(shù)，如地理信息系統(tǒng)（GIS），分析涉案人員的地理位置分布，發(fā)現(xiàn)犯罪活動的地理模式