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【期刊名称】 《重庆理工大学学报(社会科学)》
大数据时代电信网络诈骗犯罪的防控反思
【英文标题】 The prevention, control and reflection of telecom network fraud crime in the big-data age
【作者】 娄永涛唐祥
【作者单位】 南京财经大学{博士}成都市锦江区人民检察院{员额检察官,硕士}
【分类】 犯罪学【中文关键词】 大数据;双层社会;电信网络诈骗;防控
【英文关键词】 big data; two-tier society; telecom internet fraud; prevention and control
【文章编码】 1674-8425(2020)03-0121-08【文献标识码】 A
【期刊年份】 2020年【期号】 3
【页码】 121
【摘要】

随着大数据时代的到来,数据和信息已成为网络和现实社会的核心要素。利用大数据获取个人信息数据实施电信网络诈骗的案件日益攀升,严重影响网络空间和真实社会“双层社会”的稳定和民众的财产安全,司法机关要探索和运用大数据来侦办、防控和解决新型电信诈骗犯罪这一社会治理的痛点。大数据推动的全球一体化,必然会产生更多跨国界、跨文化的电信网络诈骗案件,需要从立法、科技和境外司法协助等多个维度综合治理,达成有效防控的效果。

【英文摘要】

With the advent of the era of big data, people are increasingly exposed to the risk of new telecom fraud, which seriously affects the stability of the“two-tier society”, network society and real society, and the security of public property. Judiciary authorities need to explore and use big data technology to prevent, control and solve the pain points of the new type of telecom fraud crimes. Globalization driven by the big data will certainly ramp up the cross-border and cross-culture telecom network fraud. Therefore, we need to deeply reflect on the economic, regulatory and legal reasons, and prevent and control this new type of telecom network fraud with legislation, technology, overseas judicial assistance, etc.

【全文】法宝引证码CLI.A.1287629    
  

日本学者大河原克行指出:“现在是‘海量信息’创造财富的时代……大数据的核心就是收集到以往无法收集到的数据,看见以往看不见的事物。”{1}随着互联网、智能手机的普及,人们开始拥有并发送大量的数据,大数据不仅使“隐形知识”可视化,通过对多种数据的整合,还可以得出精准的预测。很多APP、网购平台和移动支付终端要求先注册个人信息才可登录使用,在获取公民个人信息的同时也加大了信息泄露的风险。利用电话和互联网等电信技术传播信息的功能,向不特定的人群发布虚假信息来骗取数额较大的公私财物,这种传统电信诈骗历经打击后已衍生出新的形态。诈骗分子利用大数据获取个人信息,有针对性地制定诈骗套路,如冒充熟人诈骗、求职诈骗、校园贷诈骗、保健品购物诈骗等多种契合被害人需求的诈骗手段。这种精准锁定个人信息的电信诈骗案件让人真假难辨、防不胜防,引发公众焦虑不安的情绪,影响社会的和谐稳定,急需司法机关找到破解这一社会治理难题的有效防控路径。

一、大数据时代防控电信诈骗的三大难题

随着大数据的发展与智能通讯技术的进步,犯罪集团的隐蔽趋势愈发明显,犯罪分子愈显高智商化,犯罪手段的智能化不断升级,防控电信诈骗犯罪形势十分严峻,存在三大难题。

(一)大数据规制出现“真空”,信息数据获取监管不规范

瑞士研究网络犯罪的苏朗热·戈尔纳奥提指出,网络犯罪运用“钓鱼”等成熟的社会工程技术在网上诱骗人们泄露私人数据、银行账户信息和密码,进而实施各种网络诈骗{2}。早在2016年公安部就统计公布了48种常见的电信诈骗案件,已从运用邮寄包裹信件、利用手机拨打电话、利用短信群发器、利用电脑群发软件、400捆绑电话等途径散布虚假信息实施诈骗,发展到综合运用VOIP网络电话、“伪基站”“钓鱼网站”、有线和无线网络设备、网上银行、手机银行、第三方支付等技术和平台,散布虚假信息实施诈骗、转移钱财{3}。随着大数据技术的发展,智能化程度不断提高,犯罪的科技手段不断升级。例如,近年来发生的诈骗团伙通过劫持GSM短信信息,用短信嗅探技术对受害人银行卡实施盗刷。这些诈骗手段结合最新的网络技术,针对不同群体,量身定制骗术,极易突破被害人的心理防线,手法之新、类型之广,令人防不胜防。

“信息社会最显著的特征是信息创造价值。”{4}个人信息具有商业价值,一些掌握信息源的机构或个人,为了谋求非法利益,通过隐蔽手段倒卖个人信息,导致公民个人信息从源头泄露。虽然相关职能部门在防范电信诈骗方面做了大量工作,如金融监管部门出台办法限制开卡数量,通讯部门限期手机实名制等取得了实效,但仍有一些网络通讯商、银行金融机构等为了揽客户,对各类假名登记、申办业务行为听之任之。在大数据时代,个人的私密数据很容易被自己无意识地泄露并被各种数据平台或者手机APP收集。日本IBM公司认为大数据具有4个特性:多样性、高频性、海量性和精确性。例如“多样性”不仅指企业等信息系统收集的结构化数据是多样的,文字、声音、影像、点击流等非结构化数据也是多样的{1}。由此,通过大数据的几个特性来看,大数据可以收集的个人信息的形式、内容也是多样的,当前我们国家的法律并没有系统纳入法律规制,还存在立法规制的漏洞。

日本学者松尾丰和盐野诚对谈时,涉及到一个尖锐的问题:大数据是属于谁的?国家使用公民个人数据时,“如果这是用于改善自己接受公共服务质量,那把个人数据交给国家也无妨”,但如果普通企业或个人使用个人数据的时候怎么界定呢{5}?换言之,个人的数据是否属于个人财产?这个问题在世界很多国家的法律规定中都还不完善,存在很大的“真空地带”,这也为一些犯罪分子提供了滋生犯罪的温床。我国关于大数据权限和使用规则的法律规定也是很不完善,目前只能通过侵犯公民个人信息罪等几个罪名来进行打击和约束。2017年中华人民共和国最高人民法院和最高人民检察院(以下简称两高)发布《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》一条、第条将公民个人信息限定为识别自然人身份的信息和反映自然人活动情况的行踪轨迹、通信内容、征信等各种信息。随着云计算和云存储的技术日益成熟,使得数据通过网络实现便捷的存储共享成为可能,在给人们带来生活便利的同时,也不可避免地带来了潜在的巨大风险。实时抽取庞大数据的技术设备——传感器的价格日益下降,传感器的应用门槛也不断降低,由此带来了一系列问题:如何规避窃听、偷拍?如何在收集传感器信息的过程中,保障信息的安全?这都是亟待解决的技术难题和法律痛点。

(二)网络犯罪打击难度大,难彻底铲除

在大数据时代,一些企业通过网络或者手机APP很容易收集到很多个人信息数据,并通过网络等多种渠道进行多次倒卖,导致犯罪分子获取个人信息的渠道极为便利和隐蔽,加上电信诈骗犯罪的组织日益严密、分工更加细化、手段更为隐蔽,具有职业化、集团化和地域化的发展趋势。新型电信诈骗涉案成员构成逐步由互相熟悉的家族成员、朋友、同学共同作案,发展为陌生人通过网络、手机聊天软件单线纵向沟通交流,借助网络通信、大数据技术横向阶段式独立,总体协作的方式来作案,并且主犯多隐藏在境外,从犯、帮助犯等分散在境内。传统电信诈骗成员彼此之间具有较为深厚的情感,即便是被抓捕、被起诉或被审判,也基本上不会供述其同伙,因而导致难以开展深挖犯罪工作;而现在,新型电信诈骗犯罪成员之间彼此单线联系且身处地域跨度较大,一般只能抓住个别犯罪组织的下属或打掉少数组织下端的小团伙,极难将整个犯罪集团连根拔起、彻底铲除。

为逃避司法机关的打击,电信诈骗犯罪分子流动性和反侦查能力极强,往往隐藏自己的真实身份,经常更换居住地址,不易被抓捕;犯罪集团核心成员往往身处境外或港澳台地区,各地刑事司法协作不尽完备,更给打击犯罪带来困难;一些地域性电信诈骗犯罪重灾区整治还不够彻底,如福建省龙岩市新罗区被点名为网络购物诈骗犯罪重点地区,广西自治区宾阳县被点名为假冒QQ好友诈骗犯罪重点地区等,发案率居高不下,出现了屡打不绝的现象{6}。另外,虽然侦查机关已经开始利用大数据技术来进行犯罪侦查,尤其是发现并锁定犯罪嫌疑人的技术较为成熟,但是在完成第二项重要侦查任务即收集犯罪的证据材料方面的作用极为有限。在公安适用技术侦查措施的570份裁判文书中仅有52个案件,也就是9%的案件中技侦措施被用作诉讼证据,并且113件适用大数据技术的案件均未被用作诉讼证据{7}。这也反映出我国大数据侦查的应用目前还处在初级阶段,尤其在处理公民隐私权的不当干预与对犯罪精准打击的合理协调上还有很多的问题亟待解决。

(三)用高新技术侦办案件分歧较多影响效率

虽然2011年两高出台了《关于办理诈骗刑事案件具体应用法律若干问题的解释》对电信诈骗犯罪作出规定,2019年出台了侵犯公民个人信息的最新司法解释,但是电信诈骗手段不断翻新,涉及大数据、云技术、网络通讯、电子支付等诸多新领域,导致新型电信诈骗定罪量刑标准滞后的立法漏洞,司法过程中引发很多争议。以冒充公检法电话诈骗这种典型的电信诈骗定性为例,在司法实践中就有两种分歧意见:一种观点认为,应当按照招摇撞骗罪和诈骗罪的法条竞合规则定罪处罚;另一观点认为,应当按照招摇撞骗罪和诈骗罪的想象竞合犯从一重处断{8}。在量刑方面包括该类犯罪的犯罪数额问题、既未遂问题、共同犯罪问题等,如多人分工协作实施电信诈骗是按犯罪集团处理还是按一般共犯论处,在司法实务方面包括管辖问题、证据审查问题、侦查技术问题等,如关于电信诈骗犯罪的证据效力认定问题,有观点认为,扣押清单与搜查笔录不一致、手机串号最后一位数不确定等证据使瑕疵证据不能成为定罪依据;又有观点认为,虽然前述证据单独看或有瑕疵,但只要综合看所有证据能够形成证据锁链,就可以成为定罪证据[1]。都拉黑名单了,还接个P

将大数据这种尚在发展的新技术作为办案手段也可能会引发更大的分歧。大数据技术的应用是以收集并分析大量数据为基础的,但是大数据的作用并不仅限于此,而是根据分析结果加以预测并制定预先的应对措施{1}。大数据的挖掘或预测结果极度依赖作为源头的数据质量,数据被污染或有瑕疵将直接导致误导性甚至根本性错误{7}。关乎公民生命与自由的刑事司法领域的容错率极为有限,基于污染或错误数据开展的大数据侦查和裁判,极可能误导司法机关不当干预公民权利乃至剥夺公民个人自由和生命,从而引发新技术导致的一系列冤假错案。这就导致当司法实践中涉及到新技术类型的犯罪时,侦办案件效率不高。

二、大数据时代电信诈骗犯罪“防控难”的因由

在大数据时代,新技术给社会生活带来的风险无所不在,刑法作为防范风险的最后屏障,公安司法机关理应成为防控电信诈骗犯罪的排头兵。然而,盲目夸大司法机关的作用也是不可取的,只有深刻剖析新型电信诈骗成因,才能找准根治顽症的良方。

(一)风险成本与犯罪收益的“博弈”与选择

美国学者迈克尔·戈特弗里德森指出:“犯罪的数量深受犯罪活动的性质、犯罪活动包含的危险性(被逮捕和受惩罚的危险性)、犯罪所需付出的努力以及犯罪能够产生的利益的制约。“{9}被逮捕和受惩罚的危险性会有效阻碍涉及长期计划和大量投入的犯罪活动。犯罪必受处罚的刑法威慑力不足,一些犯罪分子更是有恃无恐地进行电信诈骗。当前,我国经济处于转型升级时期,很多与互联网、大数据关联的新型经济模式如雨后春笋般涌现,相应立法的滞后性导致了法律规制的漏洞。受到利益的驱动,电信诈骗犯罪分子在风险与利益之间博弈,走向了“经济成本低、非法收益高”的诈骗之路。据媒体统计,电信网络诈骗给被骗个人或企业、单位造成了极大的经济损失,少则几千,多则上百万甚至上亿元的财产损失,与巨大的获利相比被破获抓捕到的风险相对较小{10}。

为了规避法律制裁风险,谋求更大的经济收益。新型电信诈骗组织的分工架构已高度专业化和职业化,充分勾结网络社会中的灰色产业链,来买卖个人信息数据,然后利用这些信息数据筛选诈骗对象,制定周密的诈骗方案进而分工实施诈骗行为,并对诈骗资金转移分流等,是一个闭环的诈骗产业链。诈骗团伙的分工也从过去“通讯组”“技术组”“取款组”的简单分工,发展到与网络上非法获取公民个人隐私信息数据的个人或者公司进行合作,与网络黑客进行技术服务支持的买卖交易,甚至将传统的“取款业务”也外包给有资金分流或洗钱渠道的个人或者公司来专门处理。这种流程的分段外包看似较传统诈骗组织更松散,但正是对非法利益的共同追逐,新型电信诈骗犯罪分子与灰色产业群的合作变得更加紧密,不断拓展犯罪空间,形成了犯罪生态链条,严重影响了社会经济发展和公众的安定生活。刑法的目的是预防犯罪行为的发生,可通过“特殊威慑”“普遍威慑”和剥夺再犯能力这3种途径借助于刑罚来实现,对利用大数据技术实施电信网络诈骗的犯罪亦是如此。

(二)大数据产业存在行业失范和监管不力

法国社会学家迪尔凯姆在研究有机社会中的病理状态——“失范”时明确指出,“失范”是缺少行为规范和道德控制的一种社会的不正常状态,人们容易迷失于合理有效的规范和行为中,缺乏有效约束和控制,个人欲望和行为无限膨胀{11}。与电信网络诈骗犯罪关联的行业失范,主要是互联网、通信、金融服务、大数据产业等行业内部缺乏对从业人员适法性的规范约束,相关行政部门对这些行业的监管存在漏洞,导致部分从业人员倒卖他人信息数据资源、非法贩卖移动通讯设备、违规办理网络或金融账户、特殊号通信业务等,为新型电信诈骗犯罪提供技术支持和帮助,失范行为和犯罪行为不断增加。例如第三方网络支付平台监管不到位,犯罪分子利用电子支付方式轻松转账,甚至实现其“洗钱”目的。除了以上单位对用户的监管不到位外,工信部、银监会、工商管理等政府部门还存在对电信运营商、金融机构和第三方支付平台监管不力的问题,这是前文所述行业失范问


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【注释】                                                                                                     
【参考文献】

{1}大河原克行.图解大数据[M].苏小楠,栗烨,译.海口:南方出版社,2013.

{2}苏朗热·戈尔纳奥提.网络的力量:网络空间中的犯罪、冲突与安全[M].王标,谷明菲,王芳,译.北京:北京大学出版社,2018:44-48.

{3}潘旭海,杨成.公安部公开48种常见电信诈骗犯罪案件电话类占6成[EB/OL].(2016-01-27)[2019-06-22].http://society.people.com.cn/n1/2016/0127/c1008-28090338.html.

{4}张新宝.从隐私到个人信息:利益再衡量的理论与制度安排[J].中国法学,2015(3):38-59.

{5}松尾丰,盐野诚.大智能时代:智能科技如何改变人类的经济、社会与生活[M].陆贝旎,译.北京:机械工业出版社,2016:63.

{6}张琼文.七大地域性职业电信诈骗手法全揭秘[EB/OL].(2016-05-14) [2019-06--25]. http://www.mzyfz.com/index.php/cms/item-view-id-1195263.

{7}程雷.大数据侦查的法律控制[J].中国社会科学,2018(11):156-180,206-207.

{8}蒲英华,张贺全.招摇撞骗罪与诈骗罪法条竞合时应如何定罪处罚[J].中国检察官,2011(12):45.

{9} MICHAEL G, TRAVIS H. A general theory of crime[M]. Stanford: Stanford University Press,1990:21.北京大学互联网法律中心

{10}颜斐.电信诈骗案数额最高上亿[N].北京晨报,2016-03-05(12).

{11} EMILE D. The division of labor in society [M]. New York: The Free Press,1965:40.

{12}周超能.1.3万人梦断网络“暴富神话”[EB/OL].(2013-1-21) [2019-06-26].http://tech.ifeng.com/internet/detail_2013_01/21/21432310_0.shtml?_from_ralated.

{13} EMILE D. Suicide [M]. New York:TheFreePress,1951:83-84.

{14}腾讯守护者计划.反电信诈骗网络诈骗大数据季度报告[EB/OL].(2018-02-06)[2019-06-26].https://tech.qq.com/a/20180206/031610.htm.

{15}黄荣坚.刑法问题与利益思考[M].北京:中国人民大学出版社,2009:134.

{16}于志刚,李源粒.大数据时代数据犯罪的制裁思路[J].中国社会科学,2014(10):100-120,207.

{17}韩春煌.大数据背景下个人电子信息安全隐患及预防措施[J].信息与电脑(理论版),2018(21):185-186.

{18}于志刚.“双层社会”中传统刑法的适用空间——以“两高”《网络诽谤解释》的发布为背景[J].法学,2013(10):104-112.

{19}李媛.大数据时代的网络信息安全保护[N].中国社会科学报,2017-05-24(5).

{20}埃里克·希尔根多夫.德国刑法学:从传统到现代[M].江溯,译,北京:北京大学出版社,2015:366-369.

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