一、涉网案件侦查的技术挑战

在网络犯罪案件中，聊天记录作为关键电子证据，常呈现数据体量大、语义隐蔽性强、关联性复杂等特征。传统人工分析模式面临效率低、线索易遗漏、暗语识别难等困境。DeepSeek作为新一代 AI 语言大模型，凭借其强大的自然语言处理能力，为公安机关高效解析聊天记录、挖掘关键证据提供了创新解决方案。

DeepSeek大模型的成功部署在6个警务场景中发挥出显著效能。辅助案件研判，模型通过深度学习分析，辅助侦查与案件串并案分析，快速发现案件线索，提升犯罪打击效能；模型通过自然语言处理技术，实时解答公众咨询，提供精准的政策解读和服务指引，提升互联网+公安政务服务能力；通过模型数据分析，对警情进行多维度、精细化研判，快速生成警情分析报告和工作指令，提高公安情指行一体化运行能力；利用模型的深度推理能力，结合互联网多源数据资源，构建精准的风险预测体系；在日常办公中运用通用AI模型，辅助公文写作、文件处理、信息查询，大大提升办公效率；模型针对法律法规文件进行数据处理，通过训练可进行法律法规知识的智能问答。

二、DeepSeek AI 大模型的核心技术优势

（一）多模态语义解析能力

• 暗语识别

  基于海量语料训练，DeepSeek 能够精准识别涉毒、涉诈等领域的加密暗语（如 “水鱼” 代指受害者、“跑分” 指代非法资金流转），准确率达 95% 以上。

• 情感分析

  通过对话上下文分析，判断涉案人员的情绪倾向与行为意图，为锁定犯罪动机提供依据。

（二）智能关联分析技术

• 人物关系图谱

  自动提取聊天记录中的账号、IP 地址、时间戳等信息，生成可视化关系图谱，直观展示犯罪网络的层级结构。

• 时空轨迹重构

  结合聊天内容中的时间、地点信息，还原涉案人员的行动轨迹，为案件串并提供数据支持。

（三）高效数据处理效能

• 海量数据秒级处理

  单批次可分析百万级聊天记录，通过并行计算技术，将传统人工分析周期从数月缩短至小时级。

• 智能过滤与标注

  自动过滤无效信息（如广告、表情包），对敏感内容进行分级标注，提升侦查效率。

三、DeepSeek 分析聊天记录的实战流程

（一）数据采集与预处理

1.依法提取涉案设备中的聊天记录，通过加密通道上传至公安机关专用数据平台。

2.利用 DeepSeek 的数据清洗模块，去除重复、乱码等无效数据，保留结构化对话内容。

（二）智能分析指令设定

1.第一步：打开Deepseek“开启新对话”，打开“深入思考”、关闭“联网搜索”，上传聊天记录（不能大于100M）。

2.第二步：要求Deepseek梳理双方针对XX事项的时间线。

黄金指令：作为一名警察，帮我梳理这份聊天记录体现的，两人针对XX事项的时间线+要求尽可能详细。

3.得到结论如下，整个过程只需要1分钟。

（三）可视化结果输出

1. 关键线索标注

   以高亮形式标记涉及犯罪行为的对话，自动生成风险等级评估。

2. 证据链图谱

   通过时间轴展示涉案资金流转、人员沟通的关键节点，支持导出 PDF 格式报告。

3. 关联分析报告

   生成涉案人员、账号、设备的关联关系图，辅助侦查人员快速锁定核心犯罪网络。

四、实战案例：某跨境电信诈骗案应用解析

（一）案情概述

某跨境电信诈骗团伙利用加密聊天软件实施诈骗，涉案金额超 2000 万元。公安机关获取聊天记录 80 万条，传统分析需 2 个月以上。

（二）DeepSeek 应用过程

1. 数据清洗与暗语识别

   过滤无效信息后保留 25 万条有效对话。

   识别出暗语 “话术模板”“水鱼” 等，定位 5 个核心聊天群组。

2. 关联关系挖掘

   生成包含 200 余名涉案人员的关系图谱，发现 3 个资金结算核心账户。

   分析聊天记录中的 IP 地址，锁定境外服务器位置 12 个。

3. 证据链构建

   梳理出诈骗话术演进时间轴，结合资金流转记录，形成完整证据链条。

   自动生成案件分析报告，为检察机关提起公诉提供关键证据支持。

（三）侦查效能对比

指标	传统方式	DeepSeek 系统	提升幅度
线索发现时间	30 天	4 小时	180 倍
证据完整性	55%	92%	67%
人力投入	12 人 / 月	3 人 / 周	75%

五、操作规范与法律合规要求

• 数据安全保障

  严格遵循《个人信息保护法》，对无关人员信息自动脱敏。

  采用本地化部署或加密云端处理，确保数据存储与传输安全。

  近日西安公安将DeepSeek与西安公安智慧警务、派出所主防模式深度融合。2025年2月28日，西安市公安局成功完成DeepSeek在公安内网的本地化部署，顺利引入DeepSeek-R1推理模型，完成了语言理解、逻辑推理、多语言处理、上下文理解、语义匹配与检索等方面的基础能力升级并投入应用。

• 结果复核机制

  智能分析结果需经电子数据司法鉴定机构验证，确保证据合法性。

  关键线索需结合其他物证、言词证据形成完整证据链。

• 操作流程规范

  实行 “双人操作、全程留痕” 制度，记录分析过程的每一步骤。

  建立案件专属电子档案，保存原始数据、分析报告及复核记录。

六、技术展望与侦查建议

1. 技术融合方向

   探索 DeepSeek 与区块链存证技术的结合，实现电子证据的可追溯性。

   开发离线分析版本，满足涉密案件的本地化处理需求。

2. 侦查能力提升

   加强民警 AI 工具操作培训，培养 “人机协同” 办案思维。

   建立跨区域数据共享平台，提升对跨团伙、跨平台犯罪的打击能力。

七、总结

DeepSeek AI 大模型通过其强大的自然语言处理与智能分析能力，为涉网案件中聊天记录的高效解析提供了技术支撑。公安机关在依法合规的前提下，充分发挥其数据挖掘优势，能够实现从 “经验侦查” 到 “智能侦查” 的转型升级，为打击新型网络犯罪提供更有力的科技保障。

 

 如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

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