Criminofisica un'applicazione per lo studio dell'Operazione Darknet
Barra laterale dell'articolo
Contenuto principale dell'articolo
Abstract
In questo articolo, ri-studiamo, in un linguaggio rivolto alla comunità di Scienze della Polizia, la rete di utenti di un forum di pedopornografia sul browser Tor indagato durante l'Operazione Darknet dalla Polizia Federale del Brasile. Questa struttura criminale ha caratteristiche criminofisiche uniche, come una piccola frazione di utenti responsabili della condivisione di media illeciti e un'architettura di relazione molto resistente all'intervento della polizia. La rete si discosta dalle tipiche organizzazioni criminali, avvicinandosi, in una certa misura, alle dinamiche osservate nelle cellule terroristiche. Ha anche una topologia analoga a quella di alcune ben note strutture virali. D'altra parte, misure di correlazione come rich-club e assortabilità indicano che esiste una cooperazione tra piccoli e medi criminali, mentre le persone più importanti della rete ottengono supporto dal gran numero di utenti che visualizzano solo materiale illecito. Infine, gli interventi basati su obiettivi topologici ad alto rendimento indicano che il lavoro di polizia avrebbe potuto essere 1,6 volte più efficiente. Sebbene l'intervento della polizia fosse strutturalmente simile agli attacchi casuali, ha raggiunto un'elevata efficienza concentrandosi sulla rete di visualizzazione, poiché solo 10 utenti hanno contribuito a più di 1/3 delle visualizzazioni totali dei post e, di questi, 8 sono stati arrestati dalla polizia.
Dettagli dell'articolo
Questo volume è pubblicato con la licenza Creative Commons Attribuzione - Non commerciale 4.0 Internazionale.
La rivista ha diritti esclusivi sulla prima pubblicazione, stampata e/o digitale, di questo testo accademico, che non pregiudica il diritto d'autore del responsabile della ricerca.
La riproduzione (in tutto o in parte) del materiale pubblicato dipende dalla citazione espressa di questa rivista come origine, citando il volume, il numero di edizione e il link DOI per un riferimento incrociato. Ai fini dei diritti, la fonte di pubblicazione originale deve essere registrata.
L'utilizzo dei risultati qui pubblicati in altri veicoli di divulgazione scientifica, anche se da parte degli autori, dipende dall'espressa indicazione di questa rivista come mezzo di pubblicazione originale, pena la caratterizzazione di una situazione di autoplagio.
____________________________________________
Informazioni aggiuntive e dichiarazioni dell'autore
(integrità scientifica)
Dichiarazione di conflitto di interessi: gli autori confermano che non vi sono conflitti di interesse nello svolgimento di questa ricerca e nella stesura di questo articolo.
Dichiarazione di paternità: tutti e solo i ricercatori che soddisfano i requisiti di paternità per questo articolo sono elencati come autori; tutti i coautori sono pienamente responsabili di questo lavoro nella sua interezza.
Dichiarazione di originalità: L'autore(i) garantisce che il testo qui pubblicato non è stato precedentemente pubblicato altrove e che la futura ripubblicazione sarà effettuata solo con espresso riferimento al luogo di pubblicazione originale; certifica inoltre che non vi è plagio di materiale di terzi o autoplagio.
____________________________________________
Archiviazione e distribuzione
Il PDF finale pubblicato può essere archiviato, senza restrizioni, su qualsiasi server ad accesso aperto, indicizzatore, repository o pagina personale, come Academia.edu e ResearchGate.
Come citare
Riferimenti bibliografici
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.