導語：江蘇昆山，寶馬男追砍電動車主遭反殺，這時界定電動車主是否防衛(wèi)過當的關鍵在于：寶馬男被打斷犯罪行為后，是否仍有繼續(xù)犯罪的意圖。
一時間眾說紛紜，卻難以定性。但是區(qū)塊鏈技術讓這個難點看到了希望，通過區(qū)塊鏈技術，可以大大提高犯罪預測的能力。那么，它是怎樣實現的呢?
最近有一起“正當防衛(wèi)”暴力事件的討論正盛。大多數人關注的點在——犯罪嫌疑人的防衛(wèi)行為是否過度。而判斷行為是否過度又涉及到一個很難界定的問題：犯罪行為是否中止?
適當簡述當時的情況。甲對乙率先發(fā)起暴力攻擊，而后乙為了保護自己開始反擊，不料乙武力值碾壓甲，甲落敗逃跑犯罪行為暫停，乙繼續(xù)攻擊。這就到了關鍵節(jié)點，乙的攻擊是否屬于正當防衛(wèi)范疇。
支持的觀點：甲有可能落跑后回去另尋兇器或呼朋喚友再返回攻擊，乙仍處于一種受危險侵害的狀態(tài);
否定的觀點：甲也有可能放棄攻擊念頭，想一走了之，可乙追著不放。
不論是以上哪種觀點，都能看出路人對于甲接下來的動作一時很難判斷。筆者出于職業(yè)本能聯想到：對于犯罪行為的預測，區(qū)塊鏈技術能否奏效?
經過一番激烈的討論，答曰：可。
第一層：數據層的交流
區(qū)塊鏈干的是數據打包蓋上時間戳的活兒，簡單來說跟你家附近郵局干的活兒差不多。和云計算，人工智能一樣，區(qū)塊鏈也是被賦予高期待的新興大數據行業(yè)。三者都是始于數據，忠于數據。所以其他兩個能做的事，加上區(qū)塊鏈效果一定會更好。
老生常談，區(qū)塊鏈的不可篡改特性明明白白。因此區(qū)塊鏈上的數據，會更加真實可靠。用于作為訓練機器學習算法的數據，其價值非常高。參考基于地震預測算法的變體，犯罪預測的算法也需要大量數據的分析支持，借以預測犯罪行為發(fā)生幾率。
區(qū)塊鏈記錄犯罪數據
有人提出這樣一個模擬記錄犯罪數據的實驗：使用可被信任的區(qū)塊鏈并結合國際上通緝的犯罪分子的相關信息和我國的目前的實際環(huán)境的情況，使用現在較為成熟的區(qū)塊鏈平臺層制作出一個共享賬本，通過賬本上的清單，然后記錄犯罪數據，這些數據包括罪犯犯罪的特征。
然后分布在各國各地的警方都可以參與“記賬”，也可以查看。真正實現跨地域高效追查，通過大數據整合聯動執(zhí)法。通過區(qū)塊鏈的應用將各地的犯罪數據匯總分析，不僅是打擊犯罪的強力工具，也是用于預測犯罪的基礎保證。
區(qū)塊鏈數據中發(fā)現犯罪行為
有這么一個案例，前聯邦檢察官Kathryn Haun在調查“絲綢之路”的過程中，發(fā)現兩名“內鬼”聯邦特工Carl Force和Shaun Bridges涉嫌竊取比特幣卻難以取證。傳統(tǒng)的金融機構無法為調查提供有效信息，最后是通過發(fā)現罪犯在加密資產平臺和社區(qū)中的相關犯罪行為，取得大量有效證據，才抓獲兩人定罪。
區(qū)塊鏈向來跟加密資產共生，很多犯罪分子也熱衷于利用加密貨幣來作為犯罪的輔助工具。其中就包括在一些暗網上交易違禁物品，受害者信息等，也有用于洗錢等非法行為。區(qū)塊鏈上記錄的數據，因其真實性可以作為強有力的舉證。
區(qū)塊鏈上，犯罪數據對應的犯罪行為昭然若揭。
第二層：預言機的援助
前面提到了區(qū)塊鏈內的犯罪數據記錄可以是人為的上傳共享，但是操作對象基本鎖定在內部人員，意味著此時鏈上的犯罪記錄偏向內部獲得。但是外部的一些關鍵信息，也是偵破犯罪案件的重點。例如老王發(fā)現隔壁鄰居藏有贓物，又擔心證據力度不足，那他就不能為打擊犯罪做些什么嗎?
雖然老王的信息可能只是冰山一角，但經過專門的第三方整合后，外部數據的價值就能實現。區(qū)塊鏈預言機，是一個提供外部信息的平臺。比起個人提交信息無門，預言機在收集整理大量外部數據后，為鏈內信息使用者主動提供一個可查詢的接口。
因為區(qū)塊鏈是確定性的，這意味著其是一個接一個發(fā)生的特定事件的反映，亦即一系列順序特定且具有因果關系的“交易”。然而，在鏈外訪問的信息并非如此。它們較鏈內信息具有不連續(xù)性，因此這些信息在區(qū)塊鏈里無法被信任或使用。
預言機是一種可信任的實體，它通過簽名引入關于外部世界狀態(tài)的信息，從而允許確定的智能合約對不確定的外部世界作出反應。預言機具有不可篡改、服務穩(wěn)定、可審計等特點，并具有經濟激勵機制以保證運行的動力。
舉個例子，預言機方可以向公眾收集相關的犯罪線索，確認真實性后將數據推送給區(qū)塊鏈，流程大致如下：
預言機向某個特定地址發(fā)起一筆交易，交易備注則是收集確認過的犯罪信息，智能合約只需要查看特定地址的交易記錄，就可以獲取該條犯罪信息。由于區(qū)塊鏈會自動同步存儲包含交易的區(qū)塊，當警方或是有查證需求的機構訪問這個地址，所以智能合約幾乎只需要訪問本地就可以獲得不可篡改的真實數據。
第三層：攝像頭的行動
前面提到的都是區(qū)塊鏈上錄入信息的部分，最終想要用于犯罪預測，就需要能動的發(fā)揮對區(qū)塊鏈賬本的分析作用。
數據只是被動的幫助犯罪案件偵破，加入到實際應用才是主動的預測。
通過提供基于區(qū)塊鏈的系統(tǒng)來現代化“保守”和“本質低效”的視頻監(jiān)控行業(yè)，可以幫助允許用戶實時應對威脅。利用去中心化監(jiān)控技術通過讓用戶即時檢測臉部、物體和分析視頻饋送，“為相機提供大腦”。當然這是需要大量算力和數據的浩大工程。
對于預防犯罪，數據中心希望能獲取更加詳細的個人數據，例如能夠根據性別、種族、年齡和情緒狀態(tài)來對人們進行分類;識別出人的身高和體重，并跟蹤遮掩臉部的人。智能機器“吃”進這些練習數據學會分辨場景，在犯罪行為發(fā)起前或剛剛發(fā)起時做出預測。
假若機器通過攝像頭識別到犯罪行為，會自動激活警報系統(tǒng)，聯系緊急服務機構，并在犯罪行為發(fā)生前，識別出罪犯的臉部。以零售店為例，商店可以保留禁止顧客的數據庫，一旦這些顧客進入監(jiān)控區(qū)域，將會觸發(fā)警報。
預測犯罪市場，未來可期
2002年的電影《少數派報告》上映的時候，預測犯罪還只是科幻小說里的情節(jié)。但隨著大數據的廣泛應用，進一步說是更加專業(yè)的數據應用，彌補了人類在獲取信息分析的短板。
社會化分析和預測型分析將會是大數據警務應用的兩個熱門領域。如今越來越多的案例表明犯罪預防領域的預測型分析能夠顯著降低犯罪率，例如洛杉磯警察局已經能夠利用大數據分析軟件成功的把轄區(qū)里的盜竊犯罪降低了33%，暴力犯罪降低了21%，財產類犯罪降低了12%。
犯罪預測的靈感來源于地震預測，但是預測未發(fā)生的地震難度很大，而預測余震的難度就小得多。洛杉磯警察局發(fā)現兩者的相似點，便把過去80年內的130萬個犯罪紀錄輸入了模型。
大量的數據幫助警察們更好地了解犯罪的特點和性質。從數據顯示，當某地發(fā)生犯罪案件后，不久之后附近發(fā)生犯罪案件的概率也很大。這一點很像地震后余震發(fā)生的模式。當警察們把一部分過去的數據輸入模型后，模型對犯罪的預測與歷史數據吻合地很好。
依靠大數據，警方可以通過軟件來預測犯罪高發(fā)地區(qū)。作為大數據中的一員強將，區(qū)塊鏈給犯罪預測的未來，是值得高度期待的。
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