Criminophysique une application à l'étude de l'opération Darknet
Contenu principal de l'article
Résumé
Dans cet article, nous réétudions, dans un langage destiné à la communauté des sciences policières, le réseau d'utilisateurs d'un forum pédopornographique sur le navigateur Tor enquêté lors de l'opération Darknet par la police fédérale du Brésil. Cette structure criminelle présente des caractéristiques crimino-physiques uniques, comme une petite fraction d'utilisateurs responsables du partage de médias illicites et une architecture relationnelle très résistante à l'intervention policière. Le réseau diffère des organisations criminelles typiques, se rapprochant, dans une certaine mesure, de la dynamique observée dans les cellules terroristes. Il a également une topologie analogue à celle de certaines structures virales bien connues. D'autre part, des mesures de corrélation telles que le club riche et l'assortativité indiquent qu'il existe une coopération entre les petits et moyens criminels, tandis que les individus les plus importants du réseau obtiennent le soutien du grand nombre d'utilisateurs qui ne voient que du matériel illicite. Enfin, les interventions basées sur des cibles topologiques à rendement élevé indiquent que le travail de la police aurait pu être 1,6 fois plus efficace. Bien que l'intervention policière ait été structurellement similaire à des attaques aléatoires, elle a atteint une grande efficacité en se concentrant sur le réseau de visionnage, puisque seuls 10 utilisateurs ont contribué à plus d'un tiers du nombre total de vues de messages et, parmi ceux-ci, 8 ont été arrêtés par la police.
Renseignements sur l'article
Cette œuvre est sous licence Creative Commons Attribution - Pas d'Utilisation Commerciale 4.0 International.
La revue a des droits exclusifs sur la première publication, imprimée et/ou numérique, de ce texte académique, qui n'affecte pas le droit d'auteur de la personne responsable de la recherche.
La reproduction (totale ou partielle) du matériel publié dépend de la mention expresse de cette revue comme origine, en citant le volume, le numéro d'édition et le lien DOI pour renvoi. Aux fins des droits, la source de publication originale doit être enregistrée.
L'utilisation des résultats publiés ici dans d'autres véhicules de divulgation scientifique, même par les auteurs, dépend de l'indication expresse de cette revue comme moyen de publication originale, sous peine de caractériser une situation d'auto-plagiat.
______________________________________________
Informations supplémentaires et déclarations de l'auteur
(intégrité scientifique)
Déclaration de conflit d'intérêts : Le ou les auteurs confirment qu'il n'y a pas de conflits d'intérêts dans la conduite de cette recherche et la rédaction de cet article.
Déclaration de paternité : tous les chercheurs et uniquement ceux qui satisfont aux exigences de paternité de cet article sont répertoriés en tant qu'auteurs ; tous les co-auteurs sont entièrement responsables de ce travail dans son intégralité.
Déclaration d'originalité : le ou les auteurs garantissent que le texte publié ici n'a pas été publié auparavant ailleurs et que la future republication ne sera faite qu'avec une référence expresse au lieu de publication d'origine ; certifie également qu'il n'y a pas de plagiat de matériel tiers ou d'auto-plagiat.
______________________________________________
Archivage et diffusion
Le PDF final publié peut être archivé, sans restriction, sur n'importe quel serveur, indexeur, référentiel ou page personnelle en libre accès, comme Academia.edu et ResearchGate.
Comment citer
Références
ALSTOTT, J. et al. A unifying framework for measuring weighted rich clubs. Scientific reports, v. 4, n. 1, p. 1-6, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1038/srep07258. Acesso em: 12 mai. 2021.
ASACP. [Statistics], 2021. Disponível em: https://www.asacp.org/index.html?content=statistics. Acesso em 12 mai. 2021.
ASLLANI, Malbor et al. Dynamics impose limits to detectability of network structure. New Journal of Physics, v. 22, n. 6, artigo 063037, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1088/1367-2630/ab8ef9. Acesso em: 12 mai. 2021.
BARABÁSI, A.L.Network Science. Cambridge: Cambridge University Press, 2016.
CUNHA, B.R. Estudo sobre a topologia das redes criminais. 2017. 84 f. Tese (Doutorado em Física Teórica) - Instituto de Física, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Tese de Doutorado, 2017. Disponível em: https://www.lume.ufrgs.br/handle/10183/169125 . Acesso em: 12 mai. 2021.
CUNHA, B.R. Argumento topológico para a priorização de alvos-chave em organizações criminosas. In: BALDAN, E.L.; FERNANDES, A.P.P. Ciências policiais e segurança pública. 1 ed. Goiânia: Ilumina, 2018. p. 234-236.
CUNHA, B.R. Affronter les factions criminelles et le crime organisé au Brésil: le recours à la science des réseaux. In: DOLO, N.; RACOUCHOT, B. Brésil; corruption, trafic, violence, criminalité; vers la fin du cauchemar? Collection Sécurité Globale. Paris: MA Editions - ESKA, 2018. p. 234-236.
CUNHA, B.R. Criminofísica: a ciência das interações criminais. Editora Buqui, 2021.
CUNHA, B.R. Neutralização Seletiva de Alvos Topológicos de Alto Retorno em Facções Criminosas. Revista Brasileira de Ciências Policiais, v. 12, n. 4, p. 53-73, 2021. Disponível em: http://dx.doi.org/10.31412%2Frbcp.v12i4.616. Acesso em: 12 mai. 2021.
CUNHA, B.R. et al. Assessing police topological efficiency in a major sting operation on the dark web. Scientific reports, v. 10, n. 1, p. 1-10, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-019-56704-4. Acesso em: 12 mai. 2021.
CUNHA, B.R.; GONÇALVES, S. Performance of attack strategies on modular networks. Journal of Complex Networks, Oxford, v. 5, n. 6, p. 913-923, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1093/comnet/cnx015. Acesso em: 12 mai. 2021.
CUNHA, B.R.; GONÇALVES, S. Topology, robustness, and structural controllability of the Brazilian Federal Police criminal intelligence network. Applied Network Science, v. 3, n. 1, p. 36, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s41109-018-0092-1. Acesso em: 12 mai. 2021.
CUNHA, B.R.; GONZÁLEZ-AVELLA, J.C.; GONÇALVES, S. Fast fragmentation of networks using module-based attacks. PloS one, São Francisco, v. 10, n. 11, p. e0142824, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0142824. Acesso em: 12 mai. 2021.
ABREU, C.; GONÇALVES, S.; DA CUNHA, B.R. Empirical determination of the optimal attack for fragmentation of modular networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, v. 563, p. 125486, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125486. Acesso em: 12 mai. 2021.
DUIJN, P.A.C.; KASHIRIN, V.; SLOOT, P.M.A. The relative ineffectiveness of criminal network disruption. Scientific Reports, v. 4, p. 4238, 2014. Disponível em:https://doi.org/10.1038/srep04238. Acesso em: 12 mai. 2021.
ESTRADA, E.; KNIGHT, P.A. A first course in network theory. Oxford: Oxford University Press, 2015.
GIRVAN, M.; NEWMAN, M.E.J. Community structure in social and biological networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, Washington, v. 99, n. 12, p. 7821-7826, 2002. Disponível em: https://doi.org/10.1073/pnas.122653799. Acesso em: 12 mai. 2021.
MORSELLI, C. Inside criminal networks. Nova Iorque: Springer, 2009.
NCMEC. [Case resources], 2021. Disponível em: https://www.missingkids.org/ourwork/caseresources. Acesso em: 12 mai. 2021.
OPSAHL, T.; COLIZZA, V.; PANZARASA, P.; RAMASCO, J.J. Prominence and Control: The Weighted Rich-Club Effect. Phys. Rev. Lett. 101, 168702. Disponível em: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.101.168702. Acesso em: 12 mai. 2021.
PAPACHRISTOS, A.V. The coming of a networked criminology? In: MACDONALD, J. Measuring Crime and Criminality: Advances in Criminological Theory. Nova Jersey: Transaction Publishers, 2011. p. 101-140.
POLÍCIA FEDERAL. [Operação Darknet – Balanço]. Brasília, 2014. Disponível em: http://www.pf.gov.br/agencia/noticias/2014/10/operacao-darknet-balanco. Acesso em: 12 mai. 2021.
POLÍCIA FEDERAL. [PF divulga balanço da Operação Darknet II]. Brasília, 2016. Disponível em: http://www.pf.gov.br/agencia/noticias/2016/11/pf-divulga-balanco-da-operacao-darknet-ii. Acesso em: 12 mai. 2021.
SCHNEIDER, E. et al. Dynamic Modular Networks Model Mediated by Confinement. Applied Network Science, v. 4, n. 1, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s41109-019-0143-2. Acesso em: 12 mai. 2021.