Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Kędzierski Maciej Aleksander

1 2024

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: stan ukryty

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

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

Kędzierski Maciej Aleksander

Nowoczesne Systemy Zarządzania

2024

T. 19, nr 2

87--111

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.