关于法律监督模型建设过程中数据信息

规范性、效用性、安全性探讨分析

东营市河口区人民检察院  房文龙

引言

法律监督模型是一种基于人工智能技术的新型司法工具，它可以提高司法效率和质量，为司法决策提供科学依据。然而，法律监督模型的建立和应用需要大量的数据支持，这些数据的规范性、效用性和安全性对于法律监督模型的有效性和可靠性至关重要。因此，本文将从数据信息规范性、效用性和安全性三个方面探讨法律监督模型过程中的问题和解决方案。

一、 数据信息规范性探讨

法律监督模型需要的数据信息必须具有规范性。本文从两种角度予以分析：一是从数据的来源、格式、内容等方面探讨数据规范性，二是从采集、存储、分析角度予以分析。

（一）数据的来源、格式、内容

首先，数据的来源必须可靠，数据采集的过程应该公开透明（或者在检察系统内部应当是公开透明的），避免出现数据造假的情况。其次，数据的格式应该统一规范，以便于后续的处理和分析。最后，数据的内容应该准确无误，避免出现数据错误或者遗漏的情况。为了保证数据信息的规范性，可以采取以下措施：

1.建立数据采集和管理机制，明确数据的来源和采集方式。在法律监督模型中，数据采集的方式通常包括人工采集和自动采集两种方式。人工采集适用于一些特殊的数据采集场景，例如现场调查、庭审记录等；自动采集适用于一些大规模的数据采集场景，例如检察系统内部数据、互联网数据、社交媒体数据等。为了确保数据的来源可靠，可以采用多种渠道获取数据，并对数据进行交叉验证和比对，避免出现矛盾的情况。

2.制定数据标准和格式规范，确保数据的一致性和可比性。在法律监督模型中，不同的数据类型和指标可能需要采用不同的标准和格式规范。例如，文本数据需要采用分词、命名实体识别等技术进行处理；图像数据需要采用特征提取、分类器训练等技术进行处理。为了确保数据的一致性和可比性，可以建立数据标准化机制，对数据进行分类和整理，建立数据仓库和数据分析平台，方便数据的查询和使用。

这里，可以采用数据验证技术予以保障数据标准化的实施。数据验证技术是一种用于验证数据是否符合特定规则和标准的技术。在法律监督模型中，数据验证可以帮助确保数据的正确性和一致性，提高模型的预测精度和稳定性。常用的数据验证技术包括数据格式验证、数据类型验证、数据范围验证等。

3.对数据进行严格的审核和校验，避免出现数据错误、遗漏的情况。在法律监督模型中，数据的准确性和完整性对于司法决策具有至关重要的意义。为了保证数据的准确性和完整性，可以建立数据审核机制，对数据进行多次审核和校验，避免出现数据错误或者遗漏的情况。除了上文提到数据验证技术外，还可以采用数据质量评估方法，对数据进行全面的检查和评估，确保数据的可靠性和有效性。数据质量评估方法是一种用于评估数据质量的方法和工具。在法律监督模型中，数据质量评估可以帮助识别和解决不良数据问题，提高数据的准确性和可靠性。常用的数据质量评估方法包括描述性统计分析、异常值检测、数据完整性检查等。

（二）数据的采集、存储、分析

1.数据采集规范化。数据采集规范化是指在数据采集的过程中，遵循一定的规范和标准，确保数据的准确性、完整性和可靠性。美国联邦调查局(FBI)采用标准化的数据采集流程，确保从嫌疑人身上获取的数据准确无误；中国公安部推广身份证号码采集规范，避免因不规范采集导致信息错误或遗漏。这些都是围绕数据采集规范化而采取的典型措施。

2.数据存储规范化。数据存储规范化是指在数据存储的过程中，遵循一定的规范和标准，确保数据的安全性和可访问性。围绕数据存储规范化，美国国家标准与技术研究所(NIST)制定了数据安全标准，确保政府机构的数据存储和管理符合国际标准；中国国家互联网信息办公室发布《网络数据安全标准》系列文件，规范互联网企业的数据存储和管理行为。

3.数据共享规范化。数据共享规范化是指在数据共享的过程中，遵循一定的规范和标准，确保数据的合法性和有效性和安全性。检察数据模型所需的大数据，即来自检察系统，亦来自审判机关、行政机关、监察机关，甚至是互联网数据。目前，这些数据的共享中，标准和效用、保密程度各不相同、相对独立，必须制定统一的共享标准。欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)规定了个人数据的共享原则和条件，确保个人数据的合法使用和保护；中国国务院办公厅印发《政务数据共享暂行办法》，规范政务数据的共享行为，保障政务数据的安全性和隐私保护。上述做法可以作为数字检察大数据搭建的有益借鉴。

4.数据分析规范化。数据分析规范化是指在数据分析的过程中，遵循一定的规范和标准，确保数据分析的准确性和科学性。如果对数据分析过程不加以规范，那数据分析的结果难以得到认可。为规范数据分析，美国联邦航空管理局(FAA)采用标准化的数据分析流程，确保对飞机事故的分析符合国际标准；中国国家统计局发布《统计数据质量管理办法》，规范统计数据的采集、处理、发布等环节的质量控制。因此，一个数字检察的模型必须有规范化的数据分析流程。

5.数据治理规范化。数据治理规范化是指在数字检察工作中，建立完善的数据治理体系，确保数据的合规性、安全性和可用性。我国最高人民法院发布《关于加强审判信息化建设的意见》，规范了数据管理和使用行为。从检察工作角度，如何进行完善数据治理体系，还需拿出过硬举措。

二、 数据信息效用性探讨

法律监督模型需要的数据信息必须具有效用性，这意味着数据应该能够为司法决策提供有用的信息和支持。为了保证数据信息的效用性，可以采取以下措施：

1.科学建立数据仓库。数据仓库是指一个面向主题、集成、稳定的数据集合，用于支持办案决策和管理。在进行数据仓库建设时，需要注意以下几点：一是确定业务需求。无论是数据模型的创建还是数据仓库的建立，必须坚持业务需求导向。因此，在建设数据仓库之前，需要明确业务需求，确定需要哪些数据以及如何使用这些数据。同时还需要考虑数据的时效性和稳定性等因素。二是设计数据模型。根据业务需求，设计相应的数据模型。数据模型是数据仓库的核心，它描述了数据的组织结构、属性关系以及与其他数据的联系等信息。三是实施数据仓库。在确定好技术方案之后，开始实施数据仓库的建设工作。这包括数据的采集、清洗、转换和加载等工作。数据清洗方面，原始数据中可能存在重复记录、缺失值、异常值等问题，需要通过数据清洗的方式进行处理。数据清洗的方法包括删除重复记录、填充缺失值、修复异常值等。数据去重方面，由于数据的来源不同，可能会存在重复记录。因此需要对数据进行去重，以减少冗余信息的影响。

2.科学设置数据类型和指标。根据不同的需求选择合适的数据类型和指标，确保数据的针对性和实用性。在法律监督模型中，不同的应用场景需要采用不同的数据类型和指标。例如，在刑事案件中，需要采用犯罪记录、行为轨迹等数据来分析犯罪嫌疑人的行为模式；在民事案件中，需要采用财产关系、合同协议等数据来分析案件的事实和法律依据。因此，可以根据具体的需求选择合适的数据类型和指标，确保数据的针对性和实用性。

3.科学设置算法规则。算法规则时法律监督模型的“大脑”，直接决定这模型结果输出是否精准可靠。以东营市河口区院为例，该院在探索建立的取消社会抚养费征收并解除强制执行措施监督模型在运行中，筛选案件线索311条，有用线索为0，其他均为无效线索。后经修改算法规则，筛选案件线索24条，有用线索1条，效用率大幅提升。为此笔者建议从一下几点设置好算法规则。一是确定监督对象和监督内容。在数字检察法律监督模型中，需要明确监督的对象和监督的内容。例如，可以针对某一类案件或者某一类型的法律文书进行监督，如刑事案件、民事案件、行政案件等。同时，还需要确定监督的内容，如事实认定、适用法律、程序合法性等方面。只有明确了监督对象和监督内容，才能有针对性地设计相应的算法规则。二是选择合适的算法模型。数字检察法律监督模型中常用的算法模型包括神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等。不同的算法模型适用于不同的监督对象和监督内容。因此，在科学设置算法规则时，需要根据具体的监督对象和监督内容选择合适的算法模型。同时，还需要考虑算法模型的复杂度和可解释性，以确保算法的可靠性和稳定性。三是建立数据集和标注规则。数字检察法律监督模型的准确性和可靠性取决于所使用的数据集和标注规则的准确性和可靠性。因此，在科学设置算法规则时，需要建立高质量的数据集和标注规则。数据集应该涵盖各种类型的法律文书，并且要尽可能地覆盖各种情况和细节。标注规则应该清晰明确，避免歧义和误判。同时，还需要定期对数据集和标注规则进行更新和优化，以确保算法的准确性和可靠性。

4.优化数据输出方式。除了列表形式输出外，还可以采用数据可视化技术，将数据以图表、地图等形式展示出来，帮助办案人员更好地理解数据的特征和规律。

三、数据信息安全性探讨

随着数字化时代的到来，数据安全问题越来越受到人们的关注。数字检察工作是一项涉及大量敏感信息的领域，而法律监督模型需要的数据信息必须具有安全性，这包括数据的保密性、完整性。数据安全事故一旦发生，必将造成难以估计的损失。2018年，河南省南阳市中级人民法院发生了一起案件数据丢失的事故。该法院的电子卷宗系统突然崩溃，导致近3000个案件的卷宗和证据材料全部丢失。这些数据包括起诉书、答辩状、庭审笔录等重要文件，给当事人和法院的工作带来了极大的困扰。2020年，北京市高级人民法院发生了一起电子卷宗系统故障的事故。该院的电子卷宗系统在进行庭审时突然崩溃，导致庭审被迫暂停。经过调查发现，这是由于系统服务器硬件故障引起的，但由于缺乏备份和恢复机制，导致大量涉案数据无法找回。这些案例提醒我们，在司法机关办案过程中，必须高度重视数据安全问题，采取有效的措施来保护涉案数据的完整性和安全性。

为了保证数据信息的安全性，可以采取以下措施：

1.建立数据安全保护机制。首先需要确定不同用户的访问角色和权限。例如，可以设置管理员、审核员、查看员等不同的角色，并根据角色的不同设置相应的权限。管理员可以对所有数据进行操作和管理，审核员可以对审核任务进行管理和审核，查看员只能查看已经审核通过的数据。同时，还需要考虑角色之间的相互制约关系，以避免越权操作和滥用权限。

2.采用加密技术和身份认证等手段，防止数据被非法获取或者篡改。其中，身份认证是一种用于确认用户身份的技术，它可以防止未经授权的用户访问敏感数据。在法律监督模型中，可以采用多种身份认证技术，如口令、指纹、面部识别等。其中，生物特征识别技术具有较高的安全性和便捷性，被广泛应用于法律监督模型中。在国外，苹果公司采用了Face ID技术对iPhone进行身份认证，该技术通过面部识别来确认用户身份，具有较高的安全性和便捷性。此外，谷歌公司推出了一项名为“Project Veritas”的研究项目，该项目旨在揭示各种身份认证技术的漏洞和弱点，促进身份认证技术的创新和发展。

3.对数据进行备份和恢复，防止数据的丢失和损坏。备份和恢复机制是一种用于保护数据的机制，它可以在数据丢失或损坏时快速恢复数据。在数字检查模型中，备份和恢复机制非常重要，可以保证法律监督模型的正常运行。为了建立有效的备份和恢复机制，可以采取以下措施：一是定期备份数据。定期备份数据是一种简单有效的备份方式，它可以将数据按时间周期性地进行备份，以防止数据丢失或损坏。在法律监督模型中，可以设置每天、每周或每月等不同的备份频率，以满足不同场景下的数据备份需求。美国联邦政府采用了一种名为“恢复计划”的备份机制，该机制可以在发生灾难性事件时快速恢复数据，保障了政府部门的信息安全。二是采用恢复技术。恢复技术是一种用于恢复数据的技术，它可以在数据丢失或损坏后将数据恢复到之前的状态。例如，建立完善的数据备份和恢复机制、加强系统的安全管理和监控、制定严格的数据访问权限规定等等。在法律监督模型中，可以采用多种恢复技术，如磁盘镜像、数据库备份、文件还原等。其中，数据库备份和文件还原是常用的恢复技术之一。日本一家公司推出了一项名为“自动回复”的技术，该技术可以在数据丢失或损坏后自动进行数据恢复，保障了企业信息的连续性和完整性。

4.建立数据访问权限控制机制，限制不同用户的访问权限和操作权限。为了满足不同用户的需求，需要实现细粒度的权限控制。可以根据不同的数据对象、数据类型、数据范围等因素设置不同的权限。例如，可以设置对某些数据对象的编辑权限或者只读权限，以保护数据的机密性和完整性。同时，还需要考虑权限的继承性，即当一个用户的角色发生变化时，其相应的权限也需要自动更新和调整。

5.定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现和修复潜在的安全问题。为了及时发现和处理安全事件，需要建立审计日志和监控机制。可以记录用户的操作行为和访问记录，并定期进行分析和评估。一旦发现异常行为或者安全事件，需要立即采取相应的措施进行处理和防范。同时，还需要建立监控机制，对系统进行实时监控和预警，以保证系统的稳定性和可靠性。

四、总结

法律监督模型是一种基于人工智能技术的新型司法工具，它需要大量的数据支持。为了保证法律监督模型的有效性和可靠性，数据信息规范性、效用性和安全性都是至关重要的。本文从数据信息规范性、效用性和安全性三个方面探讨了法律监督模型过程中的问题和解决方案，希望能够为法律监督模型的研究和应用提供一定的参考和借鉴意义。