XX省XX市人民检察院跨部门大数据办案平台（电子存证和行刑反向衔接）项目建设需求说明.docx

XX省XX市人民检察院跨部门大数据办案平台（电子存证和行刑反向衔接）项目建设需求说明1 .电子数据存证分析一体化1.1. 报告数据逆向提取支持对不同取证厂商、不同格式的手机HTML报告进行独立解析、清洗、入库。兼容格式包括但不限于html文件存储格式、json文件存储格式，兼容的主要主流取证厂商报告格式种类不低于3种（美亚、平航、弘联等）。支持各主流厂商历史不同版本的取证软件产出的HTML报告及后续项目质保期内软件更新产生的新格式报告的兼容适配。1.2. 报告逆向解析内容范围支持不同取证厂商、不同版本报告的取证信息、手机信息、社交聊天、电子邮箱、浏览器、出行软件、网盘、生活工具、办公软件等类别的逆向解析，以上每种类别的主流应用种类不少于3种。1.3. 数据汇聚处理1.3.1. 数据导入支持电子数据压缩包上传到案件，通过与涉案人员进行检材绑定后解析清洗入库。支持主流压缩包格式解析入库，压缩包后缀名变化不影响对压缩包真实后缀名的识别。1.3.2. 批量上传支持压缩包文件批量上传，在保障上传、解压、解析速度的前提下实现批量并列式解压和解析。1.3.3. 全日志流程记录支持记录并查看从数据包上传开始的全流程日志。1.3.4. 异常报错提示支持数据包上传失败具体报错原因的提示。1.3.5. 错误文件快速排除当用户上传了非正常解析的手机HTML报告文件或其他错误文件，则可自动快速进行错误排除。1.3.6. 哈希值校验支持在数据包上传解析入库后的哈希值计算，提供不少于3种的主流计算方法。1.3.7. 解析内容的数据清洗支持对导入系统的数据进行清洗，去除数据中空值、错误、重复、无效的数据，并根据BCP标准对各种数据格式进行转换统一。1.3.8. 数据表差异化兼容支持不同取证厂商、不同版本解析结果的差异化兼容，确保解析后的字段内容应为不同报告的最大集合，以保障兼容显示。1.4. 数据入库存储支持建立统一的基础数据库、业务数据库和主题数据库。将上传的所有电子数据，以及相关的信息整合汇总，进行统一的分库存储并按照数据标准治理，治理后的数据对接市检察建设的数据治理中心和检察院区块链。主题库包括人员信息数据库、资产信息数据库、即时通信库、机构信息数据库、通讯信息数据库、资金交易信息数据库、轨迹信息数据库、地址信息数据库。专题库包括关系信息数据库、虚拟身份数据库、时空分析数据库。1.5. 数据深度管理1.5.1. 报告关联管理支持HTML报告数据上传完成后的二次关联及删除管理。1.5.2. 智能聊天合并支持将多个解析后的聊天数据手动合并，显示合并后的去重补全的聊天内容信息。支持在同一案件中，多个检材同一聊天数据的合并，合并结果将不同部分相互补全，合并结果将重复数据进行隐藏去重，支持手动展示重复的数据、不同的数据，聊天合并不修改源数据，并对合并数据来源做提示。1.6. 深度研判应用1.6.1. 犯罪模型搜索支持通过配置应用范围、消息类型、收发内容、限定发送时间间隔、数据格式等内容形成犯罪模型；支持应用范围包括QQ、微信、短信等社交应用；支持收发内容包括图片、文字、音视频文件等；支持消息范围类型为私聊或群聊；支持指定发送者昵称或账户。通过分析犯罪模型统计展示出符合模型规律的数据。1.6.2. HTML报告在线预览支持对上传的手机HTML报告进行源文件预览展示，报告预览效果与在本地电脑打开查看保持一致。1.7. 外部系统对接支持将案件基本信息、检材哈希值、操作日志等上传检察区块链，保障数据不会被篡改。2 .行刑反向衔接智能审查辅助2.1. 智能审查模型建设智能审查模型，适配地市法规条款和行政处罚实施机关，动态更新罪名库和处罚标准，并在检察统一业务系统中配置相关模型。利用实际案件数据进行模型训练和优化,提升模型的准确性和时效性,支持检察官精准判断和处理案件。2.1.1. 处罚必要性审查模型1、审查知识库构建一个动态的移送指引清单（刑事罪名清单），根据本地法律法规和实际业务需求，新增、删除或调整罪名。收录各地市和区县的行政处罚标准和实施细则，例如应包括行政处罚的种类、幅度、适用条件等内容。2、规则配置为每个罪名配置相应的处罚必要性判断规则，包括但不限于违法行为的性质、社会危害性、是否已过追责时效等。3、模型训练利用各地市和区县的实际案件数据，对模型进行再训练，确保模型能够准确识别和判断各地特有的罪名和规则。定期更新模型，以反映最新的法律法规和政策变化。4、标准映射通过业务梳理，将各地市和区县的行政处罚标准与国家法规标准进行映射，确保模型能够准确理解和应用地方标准。便于模型根据案件适用当地法律法规标准。2.1.2. 处罚移送推荐模型1、适配各地移送标准每个事项应关联到具体地市和区县，确保案件能够准确对应到相应的行政主管机关。不同地市、区县会进行认领事项，基于他们认领的关系执行。例如，XX市西湖区认领了XX省安全生产条例编制危险作业相关的处罚事项，那么算法模型研判时将对XX的案件适用。2、特征工程与模型训练选择对模型判断最有影响的特征，如刑事案由、简要案情（违法犯罪事实）、发案地点、被不起诉人的基本情况等。准备训练数据集，确保数据的多样性和代表性。结合深度学习技术，提高模型的复杂度和泛化能力。定期对模型进行评估和调优，确保模型的准确性和稳定性。2.1.3. 存疑不起诉案件适配基于存疑不起诉的案件特点，设计专门的案件模板。存疑不起诉案件通常由于证据不足或事实不清,无法达到刑事起诉标准,但可能存在行政处罚的必要性。模板应包括案件基本信息、刑事案由、简要案情（违法犯罪事实）、证据不足的原因、案件发生地等关键信息。为存疑不起诉案件配置相应的推荐规则，确保模型能够根据案件的具体情况推荐最合适的行政处罚措施。例如，如果案件存在证据不足但违法行为性质严重,模型应建议移送行政处罚。2.1.4. 绝对不起诉案件适配基于绝对不起诉的案件特点，设计专门的案件模板。绝对不起诉案件通常由于法定不追究刑事责任的原因，如情节显著轻微、行为人未达到刑事责任年龄等,但可能存在行政处罚的必要性。模板应包括案件基本信息、刑事案由、简要案情（违法犯罪事实）、法定不追究刑事责任的原因、案件发生地等关键信息。为绝对不起诉案件配置相应的推荐规则，确保模型能够根据案件的具体情况推荐最合适的行政处罚措施。例如，如果案件虽然不构成犯罪但存在违法行为,模型应建议移送行政处罚。2.1.5. 裁量建议处罚模型针对不起诉案件裁量建议、正向移送案件研判进行裁量建议模型构建。根据裁量建议进行提醒，案件满足相关条件的，在提醒内容中，展示与该案件相关的详细内容。规则包含下列内容：（1）同一事实已被行政处罚、（2）被不起诉人不满14周岁（3）被不起诉人属于精神病人、智力残疾人（4）有调解、谅解情形（5）非相对不起诉案件（6）正向移送案件等2.2. 行政处罚案件查询展示行政处罚案件详情信息，包括但不限于案件执法主体、处罚对象、处罚结果、违法事实、处罚决定等，支持按照当事人名称、当事人证件号、案件名称等多维度查询。2.3. 审查研判、文书生成通过案件审查研判模块，支持承办检察官在审查推荐结果研判时，自行添加相应的处罚条款，同时基于研判结果和文书模板，自动生成相应的文书。24知识中心基于省检重点罪名审查指引文件，可查看具体罪名对应的行政法规、法规内容、法规权责部门以及审查要点等，包括指引列表和指引详情。2.5. 异常提示针对数据获取失败和模型结果研判未完成的情况，让检察官有准确地感知。针对不同的情形会展示相应的异常提示。26运行检测对“不起诉案件文书、案件信息”的数据进行智能检测，确保数据获取的及时性和完整性。2.7. 数据归集通过IRS归集行政相关的法规、事项等内容，对接检察院数据中心，并对归集到的数据进行清洗、治理。28平台对接案件相关核心数据来源于检察统一业务2.0系统，审查研判、文书生成以及审查过程中模型的应用与检察统一业务2.0系统深度融合。