大数据侦查：常用方法、风险挑战与应对策略.pdf

2023年6 月第2 3卷第2 期河北公安警察职业学院学报Journal of Hebei Vocational College of Public Security PoliceJun.2023Vol.23 No.2大数据侦查：常用方法、风险挑战与应对策略孙雨晨沈磊？（1.浙江理工大学，浙江杭州310 0 18；2.北京大学，北京10 0 8 7 1）摘要：大数据侦查广泛采用人脸识别、数据碰撞、数据挖掘等技术提高犯罪治理效能，维护社会稳定和国家安全。大数据红利转化为侦查红利的同时也要警惕大数据侦查与无罪推定原则、控辩平等原则的紧张关系给刑事正当程序带来的冲击，数据瑕疵和算法缺陷埋下的实体错案隐患，大数据侦查的泛用侵害公民基本权利以及侦查介入时点前移引起的侦查权隐性扩张等风险。结合我国刑事侦查司法实践状况，以欧盟先进立法经验为参考，从构建数据安全与数据质量控制机制、建立专门的算法监管机制、增设应对大数据侦查权的专门性权利三个方面提出大数据侦查的应对策略。关键词：大数据侦查；刑事诉讼；数据；算法中图分类号：D918文献标识码：A文章编号：16 7 2-6 40 5（2 0 2 3）0 2-0 0 18-0 5信息社会，数据作为信息最重要的载体，开始被不断地获取、存储、分析、整合甚至呈现出助推经济增长和引领科技创新之势。然而，指数爆炸式的数据增长和多样化的数据形态给公众生活带来极大便利的同时，也为犯罪提供了新场域与新手段，犯罪行为更加隐蔽化、智能化，危害结果更具破坏性。犯罪在科技时代层出不穷的变化使得侦查机关不断产生扩权的冲动以应对新的犯罪形势，大数据侦查应运而生。一、大数据侦查的方法（一）人脸识别技术在大数据时代，人脸识别技术被广泛应用于刑事侦查中。人脸识别技术通过分析视频数据中的人脸特征，可以自动地识别和追踪人员，实现大规模的人员搜索和定位。目前我国国家层面的监控系统主要有“天网工程”和“雪亮工程”。“天眼”监控系统、“雪亮”监控系统会对拍摄到的每个人的数据进行采集和筛查，通过智能的人脸及体态识别，与警方上传到云端数据库里的在逃人员信息进行比对，一旦发现信息吻合度达到某个特定值（一般是80%-90%），就会触发数据研判系统，对采集到的信息进行进一步的分析、判断，并同步传输到相关警务部门，提作者简介：孙雨晨（19 9 6-），女，浙江杭州人，浙江理工大学法政学院2 0 2 0 级硕士研究生，研究方向为刑事诉讼法。（通讯作者）沈磊（19 9 7-），男，江苏南通人，北京大学法学院2 0 2 0 级硕士研究生，研究方向为刑事诉讼法。收稿日期：2 0 2 3-0 4-11基金项目：本文系2 0 2 1年度中国法学会部级课题“监检衔接机制研究一一以职务犯罪调查制度为重点”（编号：CLS（2 0 2 1）D 6 5）阶段性成果。18示关注或建议实施抓捕。2 轰动全国的弑母案犯罪嫌疑人吴某宇以及潜逃2 0 年的犯罪嫌疑人劳某枝均因此被精准抓捕。可见，公共视频监控、人脸识别技术在预防、打击犯罪和维护社会治安方面发挥着十分重要的作用。（二）数据碰撞技术数据碰撞通常指的是对不同来源的数据集进行合并和匹配，以发现它们之间的相似性和关联性。这种技术可以帮助侦查人员更好地理解数据之间的联系和影响，进而提高数据分析和挖掘的效果。在大数据侦查的司法实践中，数据碰撞技术通常包括网络轨迹碰撞、车辆轨迹碰撞、话单数据碰撞、视频轨迹碰撞等。这些技术被广泛应用于对大量数据的比对和分析，以寻找犯罪嫌疑人之间的关联。网络轨迹碰撞法指的是通过犯罪嫌疑人、被害人以及涉案人员的网络活动踪迹，查明犯罪嫌疑人的上网时间、上网地点、网站浏览记录、APP使用情况、通话记录、消费记录等等，然后将各类数据进行碰撞，以发现犯罪线索。车辆轨迹碰撞法是指利用车辆定位系统、车载导航系统等技术，查询和分析车辆的移动轨迹，以确定车辆经过的位置和行驶路线、停留时长、停留地点等关键数据。话单数据碰撞法的基本原理是将不同电话号码之间的呼叫信息进行匹配和比对，以找到它们之间的共同点和联系。视频轨迹碰撞法是大数据侦查中比较常用的重要侦查方法，团伙犯罪、集团犯罪，通常历经多时空，行为人的行踪轨迹必然会被视频监控所记录，通过不同地段视频拍摄到的行为人行踪轨迹进行数据碰撞，可以锁定犯罪嫌疑人，从而侦破重大疑难杂案。（三）数据挖掘技术数据挖掘作为大数据侦查中的核心技术被广泛用于刑事侦查领域之中。所谓数据挖掘，指的是通过对海量数据进行有针对性的采集、分、分析、整合、归类等，挖掘其背后的隐藏价值。例如，我们现在所使用的智能手机能将公民在现实生活中的行踪轨迹、消费习惯、网站浏览记录、通讯时长等等全部转换为数字化痕迹，通过数据挖掘技术，分析整合海量数据就能分析出手机主人的人格画像、社交关系等隐含信息。总而言之，数据挖掘就是一种依托于多元数据分析技术在海量的数据信息中挖掘数据信息和模型之间关系的技术总和，通过对其进行深层次挖掘进行二次理解和认识的过程，从中分析有价值的对应关系。3因此，在数据深度挖掘过程中，应当警惕出现个人信息失控的情况。一方面，数据的深度挖掘可能涉及敏感信息的收集和使用，如个人的健康状况、性取向、政治倾向等，这些信息如果被滥用或泄露，会给个人带来极大的伤害。另一方面，数据的深度挖掘可能会产生误判或歧视，如将某些人划为高风险群体或者降低其信用评分等，这也会对个人权益产生不良影响。二、大数据侦查的风险挑战（一）大数据侦查冲击刑事正当程序1.授权条款的选择性适用冲击程序法定原则。刑事诉讼法是刑事侦查领域最基本的授权法律，然而在该部法律中，并无大数据侦查的相关规定，其权能散布于“证据调取”“搜查”“查封扣押”“技术侦查措施”章节中。电子数据规定第2 9 条中规定的网络远程勘验，虽然是通过网络对计算机信息系统实施勘验，但其本质仍然是对可能发现犯罪线索的地方进行的搜查，以确定侦查的方向和范围。另外，电子取证规则第30 条以及第33条的规定，均与刑事诉讼法“搜查”章节中第139 规定的“搜查应当有被搜查人或者见证人在场”的规则高度重合，虽然在立法措辞上有所差别，但整体上并未脱离第136 条有关搜查的程序要件。这导致侦查机关在适用法律时可以选择性适用授权条款，在侦查活动中有选择性地适用规范的最大危害在于侦查机关可能会选择那些规范密度较低的授权条款，以规避程序上的限制。4前述所提到的搜查规范，侦查人员在进行搜查前必须出示搜查证件，是进行搜查的前提条件，而网络远程勘验则并无明确的程序规制，这实际上给侦查机关规避程序留了较大的操作空间，偏离程序法定的立法理念，进而影响刑事诉讼的程序正义和实体正义。2.侦查介人时点的前移冲击无罪推定原则。大数据侦查广泛适用于刑事侦查领域使得侦查由被动向主动转变，由传统的回溯型模式向兼具回溯和预测功能的全新模式转变。这种转变最明显的一点是侦查介人的时点前移，这与无罪推定原则相矛盾。我国刑事诉讼制度确立了无罪推定原则，对审前进行预判以及基于该预判而对公民基本权利进行干预或限制的行为进行严格限制，该限制与大数据侦查之间存在矛盾关系。其核心问题是，基于风险考量，对尚未形成犯罪嫌疑的特定主体，是否以及在何种程度上可以对其基本权利进行干预或限制。5 自美国“9 11”事件后，两者间的矛盾关系在严重危害国家安全的犯罪方面逐渐向犯罪预防方向侧重。“这种趋势在我国国家安全法反恐怖主义法中均有所体现。关于办理信息网络犯罪案件适用刑事诉讼程序若干问题的意见第13条规定对刑事立案前收集证据行为的效力确认也是犯罪治理时点前移的另一体现。另外，虽然大数据技术可以协助犯罪侦查和补强立案依据，但也有可能会在一定程度上强化对嫌疑人的有罪推定假设，这进一步升级了与无罪推定原则之间的矛盾。3.数据获取能力的差异冲击控辩平等原则。在我国目前的刑事诉讼框架之下，作为国家公权力主体的控方与作为国家私权利主体的辩方在数据获取能力上存在着巨大差异。我国有大量法律法规授权公检法机关获取个人信息数据，如刑事诉讼法第54条第1款、反恐怖主义法第51条、人民检察院刑事诉讼规则（2 0 19 修订）第169条等。而辩方获取案件相关信息则因受制于当前的个人信息保密机制而困难重重。网络安全法第40 条规定网络运营者对用户信息承担保密义务，第42 条规定网络运营者向第三方提供个人信息时须征得信息主体同意。但其存在例外情形，第2 8 条规定对维护国家安全和侦查犯罪活动，网络运营者应当提供技术支持和协助。刑事诉讼法第54条第3款、电子数据取证规则第4条也与该例外情形相对应。在大数据技术广泛应用的今天，数据日趋碎片化，以是否侵犯公民基本权利为基准界定取证行为界限的传统规则在事前已然难以有效制约国家公权力的行使。8 基于这一特性，一方面信息主体的同意例外规则如空中楼阁形同虚设，另一方面任何信息数据均有可能因大数据技术暴露出背后的隐私信息从而被纳人刑事诉讼法第54条的保密范围，这进一步提升辩方信息数据获取的难度。（二）大数据侦查存在实体错案风险1.基础数据的数量和质量影响侦查的有效性。在统计学上，个别事例可能位于正太分布的任一位置上，既可能远离平均值也可能恰好代表众多同类事例的集中趋势。对大规模的数据进行分析研判可在一定程度上规避个例偏19差。为确保数据规模，多平台实现数据流通和共享，但在司法实践中，数据储流中普遍存在着数据壁垒、合规趋严、以及信任鸿沟等现象。数据安全法网日趋严密、合规监管日益严格的趋势进一步升级了前述问题，影响大数据侦查的高效开展。另外，结果的精确度不仅依托于样本数据的数量还取决于样本数据质量，也即数据的全面性、完整性。一旦数据的完整性遭到破坏，则基于该数据得出的规律和决策的可信度将大打折扣，进而在侦查阶段埋下错案隐患。近年来，在司法实践中，数据质量问题导致一些无辜公民被错误地抓捕，其中部分人因为与他人同名或身份信息被冒用、滥用等原因而被公安机关错误地羁押。9)此外，由于侦查人员在数据录人时的错录、漏录等原因，还会导致无辜社会民众公务员报考、参军招考、政治审查、出行自由等基本权利遭受侵害。2.算法隐含的偏见和歧视影响对案件的判断。当下人类社会正在由传统物理社会牛顿的“大定律，小数据”技术范式转向人工智能算法时代默顿的“大数据，小定律”技术范式，算法的运行规则是由“小数据”产生“大数据”，再由“大数据”加强机器算法学习。算法是在计算机程序中由包含百万级的数据点和代码建立起来的决策系统，是通过对海量数据进行排序、分类并予以标签化，不断在动态数据的统计分析中作出决策，通过数字代码的方式来表达意见。但前期的数据采集人员以及算法模型开发者是带有价值取向的自然人，在数据筛选、模型构建过程中难免会将其固有的偏见或歧视融入到算法上，从而由系统自动产生性别、地域、民族、国籍、宗教信仰、职业、收入、年龄等多方面的偏见与歧视。由于算法的“不可逆性”以及“隐蔽性”特点，相较于传统物理社会，只会产生更为普遍、更为严重的偏见歧视后果。而这种带有偏见与歧视的算法意见被延伸应用于后续的起诉、审判环节，存在导致刑事案件实体裁判不公的风险。另外，我国当前的刑事诉讼领域几乎没有对由算法主导的预测性侦查这一大数据侦查新分支的有效监管，这将严重冲击刑事司法公正。（三）大数据侦查广泛侵蚀公民权利1.大数据侦查对隐私权的侵犯。在大数据时代背景下，数据资源被上升到了前所未有的新高度，侦查机关出于预防与打击犯罪的需要，更是需要掌握大规模的数据信息。侦查机关通过第三方平台调取收集用户数据是当前侦查活动的常见做法，其中不乏涉及用户隐私的高度敏感数据。目前微信、微博、支付宝、淘宝等日常生活必不可少的APP在使用前均会弹出隐私条款，要求获取用户的通讯录、麦克风、摄像头、地理位置、相册等个人敏感权限，若不接受则无法继续使用。绝大多数用户并不会阅读该隐私条款而直接勾选同意以期使用该APP，进而向网络服务提供商让渡出部分个人隐私空间。刑事诉讼法第54条20以及网络安全法第2 8 条均规定了网络运营者应当协助侦查机关收集、调取证据，这使得侦查人员收集网络运营者所存储的个人数据有了合法依据。然而，法条并未对侦查机关可调取的数据范围进行细化，加之侦查权的隐性扩张和隐私保护条款的缺位，很有可能使得自然人处于无隐私的“裸奔”状态。2.大数据侦查对财产权的侵犯。数据被视为2 1世纪的“石油”，流动的数据就好比燃烧的石油，将发挥出巨大的经济价值。完善要素市场化配置意见首次提出将数据作为新型生产要素，数据的经济价值被提到了前所未有的高度。大数据时代，数据已经成第五大生产要素，其使得生产力和生产关系发生革命性的变化。政治经济学大辞典中将“生产要素”定义为：生产要素是生产某种商品时投入的各种经济资源。13 当前，数据具有使用和交换双重价值，财产属性极强。在大数据侦查过程中，查封、扣押个人数据（尤其是对银行账户、股票账户的冻结）极易对公民的财产权产生侵害，既包括现有的财产也包括预期可获得的财产利益。（四）大数据侦查隐性扩张侦查权力立案是我国刑事诉讼的起始程序，只有立案之后，侦查机关才能行使侦查权。刑事诉讼法第112 条规定“有犯罪事实需要追究刑事责任”的事实证据要求是立案的前提条件。公安机关办理刑事案件程序规定第17 4条允许公安机关采取查询、勘验和调取证据材料等不限制被调查对象人身、财产权利的各类非强制性措施。但这些法律规定在大数据侦查技术广为应用的今天显得严重滞后。大数据侦查利用大数据技术的预测功能，能够有针对性、精准性地预测和打击未来可能发生的犯罪，为侦查机关从“回溯型”侦查向“预测性”侦查的转变提供了技术支持。预测性的侦查措施主要是通过对大规模数据记录的调取、碰撞、比对进而发现案件线索、锁定犯罪嫌疑人，其应用时点多为立案前的调查核实阶段，其深度应用使得侦查机关侦查权限有架空立案程序逐步扩大的趋势。整体来看，大数据技术大范围适用于侦查初期，导致我国刑事诉讼制度对侦查启动门槛的规定形同虚设，已然犯罪与未然犯罪之间边界模糊不清，形成了初期侦查权规制的法律真空15，隐性扩张了侦查权。在我国当前刑事诉讼制度的框架之下，侦查机关调取证据的方式主要有两种：自行收集或者向第三方调取。在信息爆炸的大数据时代，侦查机关所需的相当一部分数据由网络服务提供者存储和控制，侦查机关向网络服务提供者调取用户的个人信息逐渐成为一项普遍采用的侦查取证措施。公安机关办理刑事案件电子数据取证规则第7条更明确规定了收集提取电子数据的五种措施。与侦查机关相比，网络服务提供者在数据掌握和处理方面也具有显著优势。在当前的刑事诉讼规则下，侦查机关与网络服务提供者就可以获取数据的范围、数据数量以及获取数据的方式、获取后的处理方式等问题均存在着冲突，这给大数据背景下侦查权的隐性扩张创造了有利条件。三、大数据侦查风险挑战的应对策略（一）建立数据安全与数据质量控制机制侦查过程中应当严格遵守比例原则，对数据进行严格的分类分级管理。近年来，我国先后在多部法律法规政策文件中强调数据分类分级工作的重要性。完善要素市场化配置意见提出要推动完善数据分类分级安全保护制度，加强个人数据保护。个人信息保护法第51条也要求个人信息处理者对个人信息进行分类管理。刑事侦查领域对于网络数据的分类分级标准可参照信息安全技术网络数据分类分级要求（征求意见稿）制定适用本领域的数据安全保护体系，对于核心数据，在大数据侦查中应当严格保护，设定更高的审批条件。数据的质量关乎大数据侦查能否正确开展。目前基于中心化服务器以及中心化存储的数据共享体系，大都难以保证数据安全。6 区块链技术的诞生给数据完整性保护以及防篡改提供了一种新思路。17 区块链技术因其去中心化、不可篡改、防止单点故障的天然秉性与数字正义不谋而合，将其应用于刑事侦查领域是保护数据完整性与安全性的一种较为理想的选择。区块链技术赋能大数据侦查可通过以下几个层面实现：第一，因区块链具有数字身份，可赋予侦查人员专门的区块链数字身份。第二，将区块链的访问控制技术与大数据侦查技术相融合，合理设置侦查机关数据获取的权限，并根据数据类型设置相应的审批条件和启动门槛。另外，通过智能合约，基于资源拥有者发布到区块链上的策略，实现对大数据资源自动化的访问控制，过程更加灵活、结果更加可信。18 第三，借助区块链可追溯、不可伪造、不可篡改等特点，侦查机关获取、处理、分析以及共享数据的行为都能够实现链上存证，监督机关可借此提升对大数据侦查的能效。（二）建立专门的算法监督机制个人信息保护法提倡公私一体化保护，除了在私法领域存在算法监督外，公权力机关在处理个人信息时也是算法监督的主体之一，因此应将其视为算法监督的对象。19)结合我国个人信息保护法第6 0 条、网络安全法第8 条、数据安全法第6 条第3款的规定，国家网信部门统筹协调数据安全保护和相关监督管理工作，国务院电信主管部门、公安机关、国家安全机关在各自的主管范围内自行监管，这既不符合刑事司法领域专门机关严格依法行使职权原则，也有悖算法监督的公开、透明原则。因此，应当在刑事司法领域尽快建立算法监督的专门机构。笔者认为在检察机关内部设立专门的算法监管部门最为合适。理由如下：第一，只有检察机关全程参与整个刑事诉讼过程，掌握的数据总量和类型是其他任何机关都无法比拟的；第二，检察机关在诉讼过程中承担监督管理工作，对数据处理及算法运算更具全面的了解；第三，检察机关能就出现的算法风险问题进行及时处理。因此，在检察机关内部建立专门的算法监管部门是确保数字正义的首要之选。（三）增设应对侦查权的专门性权利德国对于大数据侦查的相关限制主要基于信息自决权，围绕信息自决权，德国刑事诉讼法已经制定了具体的实施细则，以规范大数据侦查相关措施。我国个人信息保护法规定国家机关在依法处理个人信息时，应履行告知义务，但在刑事诉讼法刑事诉讼规则电子数据取证规则等刑事诉讼相关法律法规中均无相关规定，在刑事侦查实务中也未有体现。为加强对隐私权、个人信息、数据的保护力度，可以在刑事诉讼法律条文中赋予信息主体以知情权为代表的信息自决权，并要求侦查机关在查询、调取信息数据时承担相应的告知义务，对于涉及国家安全、社会重大公共利益的信息数据的调取，视具体情形可以选择延迟告诉也可以选择不予告诉，并在侦查工作结束后向信息主体说明不告知的缘由及合法性。信息自决权的确立有利于信息主体对数据进行积极支配和自主控制，事前就赋予信息主体知情权，清晰国家侦查机关在何时、何地、以何种方式收集了自已哪些信息数据。在侦查机关获取信息数据的过程中，当事人可对侦查行为提出异议，避免侦查权的不当行使对隐私权、个人信息权造成严重侵害。在信息社会，大数据技术广泛用于刑事侦查领域，大数据侦查成为数字社会破解侦查治理难题必不可少的手段，是现阶段顺应时代发展的必经之路。然而，大数据侦查作为刑事侦查领域的新生事物，其恣意性和扩张性已经突破了传统侦查模式，导致部分法律规制功能暂且失灵，这极易造成侦查权的滥用与失控，并有演变成另外一种风险的可能。因此，政府应当重视大数据侦查，合理规制侦查权，从而构建起相对完整的大数据侦查制度体系。注释：刑事诉讼法第54条规定：人民法院、人民检察院和公安机关有权向有关单位和个人收集、调取证据。有关单位和个人应当如实提供证据对涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私的证据，应当保密。反恐怖主义法第51条规定：公安机关调查恐怖活动嫌疑，有权向有关单位和个人收集、调取相关信息和材料。有关单位和个人应当如实提供。由于侦查权只能由侦查机关依法行使，检察机关才能监督侦查活动，因而国家网信部门在究法体制上是不能干预刑事侦查活动的，而预测性算法已与侦查活动深度融合，所以国家网信部门以数据安全监督名义干预侦查活动，有违宪之嫌。21参考文献：1胡铭,张传玺，大数据时代侦查权的扩张与规制D.法学论坛,2 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