АЛГОРИТМЫ СЕТЕВОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В РАСКРЫТИИ СХЕМЫ НАЛОГОВОГО ПРЕСТУПЛЕНИЯ

Сергей В. Дуга, Виктория В. Ефимова, Андрей И. Труфанов

Аннотация


В статье рассматривается возможность применения средств сетевого (графового) анализа при раскрытии схемы налогового преступления и формировании стратегии его расследования. Предложена модель данных, позволяющая построить сетевую топологию преступления основываясь как на непосредственных материалах о событии преступления, так и на дополнительной информации, полученной путем доступа к базам данных правоохранительных и контрольных органов. Рассмотрены алгоритмы сетевого анализа, способствующие выявлению новых сведений о преступной схеме. Данные сетевые алгоритмы позволяют обнаружить скрытые и неочевидные связи между фигурантами дела, выявить иерархическую структуру их отношений, что способствует установлению ключевых участников преступной схемы. На примерах различных уголовных дел налоговых преступлений показано, что применение сетевого анализа данных позволяет сформировать схему преступления, дать правильную криминалистическую характеристику преступления, определить круг его субъектов, предложить следователю криминалистическую методику расследования данного вида преступлений (алгоритм расследования) и типовые следственные версии, что в совокупности способствует организации расследования должным образом.


Ключевые слова


сетевой анализ, налоговые преступления, схема налогового преступления, алгоритмы сетевого анализа, расследование преступлений.

Полный текст:

PDF

Литература


1. Bogahawatte K., Adikari S. 8th International Conference on Computer Science & Education. Intelligent criminal identification system, Colombo, Sri Lanka. 2013, p. 633–638.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICCSE.2013.6553986.

2. Hamdy E., Adl A., Hassanien A.E., Hegazy O. and Kim T. -H. Criminal Act Detection and Identification Model, 2015 Seventh International Conference on Advanced Communication and Networking (ACN). 2015,
p. 79–83. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ACN.2015.30.

3. Nath S.V. Crime Pattern Detection Using Data Mining, 2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Workshops. 2006, p. 41–44.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/WI-IATW.2006.55.

4. Saravanan P., Selvaprabu J., Arun Raj L., Abdul Azeez Khan A., Javubar Sathick K. (2021) Survey on Crime Analysis and Prediction Using Data Mining and Machine Learning Techniques. In: Zhou N., Hemamalini S. (eds) Advances in Smart Grid Technology. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 688. Springer, Singapore. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-7241-8_31.

5. Jihal H., Ounacer S., Ardchir S., Azouazi M. (2020) Clustering Model of False Positive Elimination in Moroccan Fiscal Fraud Detection. In: Ezziyyani M. (eds) Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development (AI2SD’2019). Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1104. Springer, Cham.
DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-36671-1_12.

6. Wu Y., Dong B., Zheng Q., Wei R., Wang Z. and Li X. A Novel Tax Evasion Detection Framework via Fused Transaction Network Representation, 2020 IEEE 44th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC). 2020, p. 235–244. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/COMPSAC48688.2020.00039.

7. Didimo W., Grilli L., Liotta G., Menconi L., Montecchiani F. and Pagliuca D. Combining Network Visualization and Data Mining for Tax Risk Assessment, in IEEE Access. Vol. 8, p. 16073–16086, 2020.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2967974.

8. Taha K., Yoo P.D. Using the Spanning Tree of a Criminal Network for Identifying Its Leaders, in IEEE Transactions on Information Forensics and Security. Vol. 12, no. 2, p. 445–453, 2017.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/TIFS.2016.2622226.

9. Zheng Q. et al. ATTENet: Detecting and Explaining Suspicious Tax Evasion Groups. «Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence». P. 6584–6586, 2019.
DOI: http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/964.

10. Золотарёв О.В. и др., Система PullEnti – извлечение информации из текстов естественного языка и автоматизированное построение информационных систем. Ситуационные центры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач мониторинга и безопасности, тр. межд. научн. конф., т. 2, ИФТИ, Протвино. 2016, c. 28–35.
URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28185224 (дата обращения: 30 03 2021).

11. Announcing the Neo4j Crime Investigation Sandbox.
URL: https://medium.com/neo4j/announcing-the-neo4j-crime-investigation-sandbox-c0c3bd9e71b1 (дата обращения: 30 03 2021).

12. Neo4j and the Offshore Leaks: the Case of Azerbaijan.
URL: https://neo4j.com/graphgist/neo4j-and-the-offshore-leaks-the-case-of-azerbaijan (дата обращения: 30 03 2021).
13. Adamic L.A. и Adar E., Friends and neighbors on the web Social networks. Vol. 25, no. 3, p. 211–230, 2003.
DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0378-8733(03)00009-1.

14. Zhou T., Lü L., Zhang Y.C. Predicting missing links via local information. The European Physical Journal.
Vol. 71, no. 4, p. 623–630, 2009.
DOI: http://dx.doi.org/10.1140/epjb/e2009-00335-8.

15. Barabâsi A.L. et al. Evolution of the social network of scientific collaborations. Physica A: Statistical mechanics and its applications. Vol. 311, no. 3-4, p. 590–614, 2002.
DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0378-4371(02)00736-7.


16. Newman M.E.J. Clustering and preferential attachment in growing networks. Physical review. Vol. 64, no. 2, 2001.
DOI: http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.64.025102.

17. Martínez V., Berzal F., Cubero J C. A survey of link prediction in complex networks. ACM computing surveys (CSUR). Vol. 49, no. 4, p. 1–33, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/3012704.

18. Rungsawang A., Manaskasemsak B. An Efficient Partition-Based Parallel PageRank Algorithm. Proceedings of the 11th International Conference Parallel and Distributed Computing, 2004.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICPADS.2005.85.

19. Brandes U. A faster algorithm for betweenness centrality. Journal of mathematical sociology. Vol. 25, no. 2,
p. 163–177, 2001. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/0022250X.2001.9990249.

20. Sariyüce A.E., Kaya K., Saule E and Çatalyiirek Ü.V. Incremental algorithms for closeness centrality, 2013 IEEE International Conference on Big Data. 2013, p. 487–492.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/BigData.2013.6691611.

21. Bihari A. and Pandia M.K. Eigenvector centrality and its application in research professionals' relationship network, 2015 International Conference on Futuristic Trends on Computational Analysis and Knowledge Management (ABLAZE). 2015, p. 510–514. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ABLAZE.2015.7154915.

22. Li X. et al. Identifying social influence in complex networks: A novel conductance eigenvector centrality model. Neurocomputing. Vol. 210, p. 141–154, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.11.123.

23. Didimo W. et al. Visual querying and analysis of temporal fiscal networks. Information Sciences. Vol. 505,
p. 406–421, 2019. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2019.07.097.

24. Ruan J. et al. Identifying suspicious groups of affiliated-transaction-based tax evasion in big data. Information Sciences. Vol. 477, p. 508–532, 2019.
DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.11.008.

25. Jihal H., Ounacer S., Ardchir S., Azouazi M. (2020) Clustering Model of False Positive Elimination in Moroccan Fiscal Fraud Detection. In: Ezziyyani M. (eds) Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development (AI2SD’2019). Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1104. Springer, Cham.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-36671-1_12.

26. Adamov A.Z. IEEE 13th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). Machine Learning and Advanced Analytics in Tax Fraud Detection, 2019.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/AICT47866.2019.8981758.

27. Stankevicius E., Leonas L. Hybrid approach model for prevention of tax evasion and fraud. Procedia-Social and Behavioral Sciences. Vol. 213, p. 383–389, 2015.
DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.11.555.

28. Paul Jaccard. Etude comparative de la distribution florale dans une portion des Alpes et des Jura. Bulletin del la Socit Vaudoise des Sciences Naturelles, no. 37, p. 547–579. DOI: http://dx.doi.org/10.5169/seals-266450.




DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2022.1.08

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.