Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Jak wykorzystać modele Markowa na potrzeby przeciwdziałania praniu pieniędzy oraz w walce z terroryzmem? Część 1

Tytuł:
Jak wykorzystać modele Markowa na potrzeby przeciwdziałania praniu pieniędzy oraz w walce z terroryzmem? Część 1
Autorzy:
Kędzierski, Maciej Aleksander
Data publikacji:
2024
Słowa kluczowe:
ukryte modele Markowa
pranie pieniędzy
finansowanie terroryzmu
stan ukryty
ukryty model
proces rozpoznania anomalii
Hidden Markov Models
HMM
money laundering
financing terrorism
hidden state
hidden model
anomaly recognition process
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Współczesne zjawiska przestępcze, takie jak między innymi terroryzm i jego finansowanie, jedynie w określonym zakresie bazują pod względem wykonawstwa na schematach. W rzeczywistości sprawcy działają niekonwencjonalnie, zmieniają taktykę postępowania, a także schematy samych komórek terrorystycznych. Tym samym coraz trudniej jest prowadzić rozpoznanie tej przestępczej aktywności, gdyż wiedza o niej jest ograniczona (ukryta), a ponadto następuje czasowe opóźnianie w zakresie analizy przyczynowo- skutkowej. Tym samym sięga się po nowe rozwiązania z zakresu matematyki. Jednym z nich jest stosowanie ukrytych modeli Markowa, których właściwości umożliwiają budowanie modeli predykcyjnych opartych na ograniczonych zasobach wiedzy, cechowaniu elementów oraz ocenie prawdopodobieństwa zdarzeń. Ich zastosowanie jest szerokie i dotyczy nie tylko rozpoznawania fizycznych aktów terroryzmu, lecz także ich finansowania czy procederu prania pieniędzy.
Contemporary criminal phenomena, such as terrorism and its financing, are based on patterns only to a certain extent in terms of execution. In reality, perpetrators act unconventionally, changing the tactics of action but also the patterns of the terrorist cells themselves. Thus, it is increasingly difficult to conduct reconnaissance of this criminal activity, because knowledge about it is limited (hidden) and, in addition, there is a time delay in the cause-effect analysis. Thus, new solutions from the field of mathematics are reached for. One of them is the use of hidden Markov models, the properties of which allow building predictive models based on limited knowledge resources, characterization of elements and assessment of the probability of events. Their application is wide and concerns not only the recognition of physical acts of terrorism, but also their financing or money laundering.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies