◆饶兰香付 康刘波平施炜利孟莎莎

（1.江西省计算技术研究所 江西 330002; 2.江西省软件工程技术研究中心 江西 330002）

试分析地下钱庄洗钱行为的可视分析平台研发与应用

◆饶兰香1，2付 康1，2刘波平1，2施炜利1，2孟莎莎1，2

（1.江西省计算技术研究所 江西 330002; 2.江西省软件工程技术研究中心 江西 330002）

随着我国经济实力与对外开放程度的提高，经济犯罪中的洗钱行为也日益猖獗，严重影响到我国的经济安全，因此必须加强对洗钱行为的打击力度。本文从“可视分析”的内涵出发，分析了针对地下钱庄洗钱行为可视分析平台的构建策略，以及该平台在办案过程中的应用。

洗钱行为; 经济犯罪; 可视分析; 网络平台

0 前言

互联网上的数据不但数量巨大，而且具有复杂性与分散性，很难通过人工分析的方式进行深入挖掘，因此在面对海量数据时，需要借助一定的先进软件来进行分析。[1]可视分析正是这样一种数据分析调查的软件，能够有效地从海量的数据中筛选出所需要的特定数据，并通过图形的方式呈现，并利用先进的分析方法将各个数据之间的关联性展示出来，方便对数据的调查与分析，因此被广泛应用于证据提取、情报调查等领域[2]。

1 针对地下钱庄洗钱行为的可视分析平台构建

图1 平台结构

可视分析平台主要是利用Java中的Prefuse作为构建基础，通过构建数据采集分析器（data acquisition analyzer）、数据转换器（data converter）以及数据展示器（data presenter）这三个基本框架。采集分析器能够将自动搜集得来数据进行整理、筛选，并将其转化为相同的格式[3]。转换器则是将分析整理好的数据转换为一种可视结构，并以Graph-ML文件这一形式固定下来[4]。生成器则将可视结构的Graph-ML文件利用图形的方式最终呈现出来。可是分析平台的基本结构图如图1。

1.1 采集分析框架构建

根据地下钱庄洗钱的特点来看，其洗钱行为往往是利用不同的账户在不同的银行进行的，也有可能直接利用网上银行的转账操作进行资金的流转。[5]由于每个银行对资金存取的方式也是不一的，这就导致相关操作数据的格式、类型以及内容等是不同的，为证据的获取增加了难度。因此要构建数据的采集分析框架，就必须将可疑账户中不同格式的交易数据转化为一定的数据模型，[6]主要包括交易账户信息（Account Info,AI）、账户交易基本信息（Account Trade Basic Info,ATBI）、账户交易统计信息（Account Trade Stat Info,ATSI）、账户节点信息（Account Node Info,ANI）、账户节点关系信息（Account Node Relation Info,ANRI）这几个基本的模型，在建立起基本模型之后，还要对每个模型中的详细数据进行构建[7]。

1.2 数据转换框架构建

在采集分析系统中已经要对地下钱庄洗钱所涉及到的交易数据进行了处理，这时就需要利用数据转换器将相关数据处理成可视化数据[8]。主要包括以下几个步骤:

（1）将处理完成的交易数据转化为成相应的Graph-ML文件;（2）将Graph-ML文件格式的交易数据加载进Prefuse数据包所支持的Graph结构中[9];

（3）建立相关的Visualization对象，从而将Graph结构映射为可视化的对象，方便下一步的处理工作;

而可视化元素包括:图形节点信息（Graph Node Info,GNI）、图形节点关联信息（Graph Node Relation Info,GNRI）这两类[10]。

1.3 数据展示框架构建

要将转换完成的相关数据呈现出来，具要将Graph结构中的可视化元素进行描绘，其步骤如下:

（1）创设渲染工厂（Renderer Factory），使Graph结构中的可视化元素能够被映射出来，并通过渲染器加以注册;

（2）对出句进行操作，并将抽象层进行处理，利用添加颜色、改变形状与尺寸等，将洗钱的数据利用图像的方式以不同的形状呈现出来;

（3）将所要现实处理的图像进行初始化设置，随后利用控制器进行特定的指向操作，并设置好搜索与筛选的对象[11]。

2 可视化分析平台在洗钱行为证据提取中的应用

（1）办案人员在得到许可的情况下从银行等金融机构提取嫌疑对象的资金交易记录以及账户信息等数据[12]。

（2）分析嫌疑对象的资金交易信息，分析账户的性质，判断是否为经营性的账户、重点账户，并根据银行提供的信息锁定与该账户有过交易的相关账户，并调取数据[13]。

（3）首先将相关账户数据信息以数据模型的形式录入到数据采集分析系统中，对其进行筛选与整理。其次，把处理好的数据转换为Graph-ML格式，并进行可视化操作。最后，对数据进行渲染操作，使之形象的展现出来。

（4）对可视化图形进行分析，并判断嫌疑账户的洗钱行为是否成立。如果成立，将数据作为证据的一部分，并作出进一步的侦查[14]。

3 结束语

通过构建可视分析平台对洗钱数据进行分析，能够让办案人员快速地筛选出特定的信息，并对犯罪行为作出进一步的调查。可视分析平台在取证的应用，能够有效打击地下钱庄的洗钱行为，遏制经济犯罪，维护我国的经济安全。

[1]阮雪梅.“地下钱庄”的法律问题研究[J].企业经济，2008.

[2]黎友焕，郭文美.当前地下钱庄的影响及其对策分析[J].福建师范大学学报（哲学社会科学版），2008.

[3]李友刚.从地下钱庄与洗钱的关系探讨遏制洗钱工作的对策[J].湖南财经高等专科学校学报，2007.

[4]王鑫.地下钱庄的成因及防治对策[J].湖南公安高等专科学校学报，2005.

[5]马继峰，彭晓源，丁莹，蔡志浩.虚拟样机可视化支撑平台的研究与实现[J].系统仿真学报，2005.

[6]张海霞.地下钱庄与洗钱[J].今日科苑，2006.

[7]刘晓英，文庭孝，杨忠.专利信息可视化分析系统的现状与技术基础[J].情报理论与实践，2015.

[8]夏威夷，张迪，朱立谷.基于决策树的可视化分析平台的设计与实现[J].中国传媒大学学报（自然科学版），2015.

[9]李冬妮，李健.网络协议过程分析平台及可视化研究[J].网络安全技术与应用，2010.

[10]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊，2012.

[11]李瑞娟.可视化的微控制器分析平台设计[J].通信技术，2012.

[12]张尚弘，易雨君，江岩，冶运涛.基于纹理的流场动态可视化平台开发[J].水力发电学报，2011.

[13]张晓宇，邓昌智，王宏安.面向地下钱庄洗钱行为的可视化交互分析平台[J].计算机应用研究，2015.

[14]李志强.基于数据挖掘技术的可疑洗钱交易行为模式识别研究[D].西南交通大学，2008.

江西省科技计划项目（项目编号:20142BBE5002 5）。