جرم‌یابی داده‌ها

[بندانگشتی|یک [درایو دیسک سخت|هارد کامپیوتر]]

**تحلیل داده‌های قانونی** () شاخه‌ای از جرم‌یابی قانونی دیجیتال است. داده‌های ساختاریافته را با توجه به جرایم مالی بررسی می‌کند. هدف کشف و تحلیل الگوهای فعالیت‌های متقلبانه است. داده‌های سیستم‌های کاربردی یا پایگاه‌های داده زیربنایی به‌عنوان داده‌های ساختاریافته نامیده می‌شوند.

در مقابل، داده‌های بدون ساختار از برنامه‌های ارتباطی و اداری یا از دستگاه‌های تلفن همراه گرفته می‌شوند. این داده‌ها ساختاری فراگیر ندارند و تجزیه و تحلیل آن به‌معنای استفاده از کلمات کلیدی یا نقشه‌برداری از الگوهای ارتباطی است. تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار معمولاً به‌عنوان رشته رایانه در علوم قانونی شناخته می‌شود.

## کاربردها
**کشف تقلب مالی:** شناسایی تراکنش‌های مشکوک، حساب‌های جعلی، پول‌شویی و فساد مالی

**تحلیل حسابرسی:** بررسی دقیق حساب‌ها و گزارش‌های مالی برای یافتن تناقض‌ها

**نظارت بر فعالیت‌های سایبری:** شناسایی الگوهای حملات سایبری و نشت داده‌ها

**کنترل داخلی سازمان‌ها:** بررسی داده‌های کارکنان برای کشف فعالیت‌های غیرقانونی

**جرم‌یابی در حوزه تجارت و قراردادها:** تحلیل تراکنش‌های تجاری برای کشف فساد و سوءاستفاده‌ها

## مراحل انجام جرم‌یابی داده‌ها
مراحل اصلی در فرآیند جرم‌یابی داده‌ها عبارت‌اند از:

# **جمع‌آوری داده‌ها**: شامل شناسایی و استخراج داده‌های مرتبط از سیستم‌های مختلف سازمانی.
# **حفظ و نگهداری**: اطمینان از صحت و تمامیت داده‌های جمع‌آوری‌شده برای جلوگیری از تغییر یا حذف آن‌ها.
# **تجزیه و تحلیل**: بررسی دقیق داده‌ها برای شناسایی الگوهای مشکوک، ناهنجاری‌ها و شواهد احتمالی تقلب.
# **گزارش‌دهی**: تهیه گزارش‌های جامع از یافته‌ها برای ارائه به مراجع قانونی یا مدیریتی.

## ابزارها و تکنیک‌ها
جرم‌یابی داده‌ها از مجموعه‌ای از ابزارها و تکنیک‌های تخصصی بهره می‌برد که شامل موارد زیر است:

* **نرم‌افزارهای تحلیل داده**: ابزارهایی مانند EnCase و FTK که برای استخراج و تحلیل داده‌های دیجیتال استفاده می‌شوند.​Wikipedia+1Cyberno+1
* **تکنیک‌های داده‌کاوی**: استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته برای شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها در مجموعه داده‌های بزرگ.
* **تحلیل پایگاه داده**: بررسی جداول، روابط و تراکنش‌های پایگاه داده برای کشف فعالیت‌های مشکوک.
* **مدل‌سازی آماری**: به‌کارگیری روش‌های آماری برای تعیین ناهنجاری‌ها و پیش‌بینی رفتارهای متقلبانه.​

## چالش‌ها
**حجم عظیم داده‌ها:** پردازش و تحلیل میلیون‌ها رکورد نیازمند منابع قوی محاسباتی است.

**تنوع منابع داده‌ای:** داده‌ها از پایگاه‌های مختلف با فرمت‌های گوناگون جمع‌آوری می‌شوند.

**رمزنگاری و حفاظت از داده‌ها:** برخی اطلاعات رمزگذاری‌شده بوده و دسترسی به آن‌ها دشوار است.

**مسائل قانونی و حریم خصوصی:** جرم‌یابی داده‌ها باید مطابق با **مقررات حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR)** انجام شود.

## نمونه‌های واقعی جرم‌یابی داده‌ها
**رسوایی تقلب مالی Enron (2001):** استفاده از جرم‌یابی داده‌ها برای کشف فساد گسترده در این شرکت

**پرونده پول‌شویی بانک HSBC:** شناسایی تراکنش‌های مشکوک و ارتباط‌های بین‌المللی پول‌شویی

**تحقیقات سازمان FBI:** استفاده از تحلیل داده‌ها برای کشف شبکه‌های مجرمانه و فعالیت‌های غیرقانونی

## منابع

* Jörg Meyer: *Forensische Datenanalyse.* 1. Edition. Erich Schmidt Verlag, Berlin 2012, .
* Christian Hlavica, Uwe Klapproth, Frank Hülsberg et al: *Tax Fraud & Forensic Accounting.* Gabler Verlag, Wiesbaden 2011, .
* https://books.google.de/books/about/Computer_Forensics.html?id=-qWa5Svv7BIC&redir_esc=y

## پیوند به بیرون

* Cyber Intelligence
* Digital Forensics Trainer

رده:پیشگیری از جرم مالی
رده:جرم‌یابی قانونی دیجیتال