随着人工智能（artificial intelligence, AI）技术的快速发展，法医DNA检验领域正经历着一场技术革新，AI技术已经应用到了法医DNA领域的多个方面，包括智能化DNA专家系统、AI辅助优化检验流程、AI辅助DNA统计与分析创新、基于AI的电泳数据快速分析、复杂混合样本分析以及大数据推断模型等，这些技术的应用极大地提高了法医DNA检验的准确性和效率。然而，AI技术的引入也带来了数据隐私、模型可解释性、算法偏见和法律监管等挑战，技术的发展和随之而来的各类问题除了需要法医DNA专家、生物信息学专家和AI专家之间的紧密合作之外，还需要合适的法律规章制度和监管框架的约束，以确保AI技术的应用既符合伦理要求，又能有效促进司法公正。本文深入探讨了人工智能技术在法医DNA检验领域的应用，通过分析AI技术在法医DNA领域的具体应用案例，揭示了AI技术如何助力法医DNA分析向自动化、智能化、高通量化转进，同时也指出了AI技术应用中存在的潜在风险和挑战，以期为法医DNA领域的AI技术应用提供指导和参考。

本文建立高效液相色谱－三重四极杆串联质谱仪（HPLC-MS/MS）检测毛发和尿液中依托咪酯及其代谢物依托咪酯酸的检测方法。毛发样品经研磨粉碎后，经甲醇超声提取，尿液样品经乙腈沉淀蛋白高速离心过0.22 μm滤膜后，采用Agilent Eclipse Plus C18 RRHD（3.0 mm×150 mm×1.8 μm）色谱柱，以0.1%甲酸水溶液－乙腈为流动相进行梯度洗脱，流速0.5 mL/min；选择电喷雾离子源，多反应监测（MRM）正离子模式进行监测。实验表明，尿液中依托咪酯和依托咪酯酸在0.5~50 ng/mL的浓度范围，毛发中依托咪酯和依托咪酯酸在0.025~2.5 ng/mg浓度范围内线性关系良好，R²值均大于0.992 5，提取回收率为91.0%~107.5%，日内和日间精密度RSD为0.4%~7.4%，日内和日间准确度为91.5%~110.8%。对实际案例中的6份毛发和4份尿液样本进行检测，检测结果表明，6份毛发均检出依托咪酯原体，其中2份毛发检出代谢物依托咪酯酸且含量远低于原体；4份尿液中2份检出依托咪酯和代谢物依托咪酯酸且代谢物含量远高于原体。本文建立的方法能快速对吸食依托咪酯人员的毛发和尿液中依托咪酯及代谢物进行定性定量分析。

枪弹痕迹形成于枪支装弹、击发和退壳过程中，能够不同程度地反映枪种特征。本文利用显微镜对格洛克19型手枪发射六种国际现役的9 mm北约标准弹（CBC-9mm-15、FC LUGER 9MM、GCED LUGER9mm、WIN LUGER 9MM、CLA 9MM 16、S&B 11 9×19）的射击弹壳痕迹进行观测、分析。结果表明，不同弹种的同类射击弹壳痕迹特征均具有较好的稳定性和较高的出现率，且实验中射击弹壳的击针头痕迹、击针头孔痕迹、舌痕、抛壳挺痕迹、拉壳钩痕迹、弹壳口扇形刮擦痕迹的形态反映、留痕部位及出现率均反映出该格洛克19型手枪射击痕迹的稳定特征，可为司法实践中枪种鉴别与枪支认定工作提供一定参考。

异常行为检测是维护治安的一项重要任务。快速准确地对关键场所中的异常行为进行检测是治安工作的重要任务。对于关键场所中的目标检测算法来说，要在人员密集的图像中获得满意的检测结果具有一定挑战性。本文针对异常行为目标检测中存在的目标分布密集、尺度变化范围较大、检测背景较为复杂等问题，将注意力机制CA引入到主干网络部分C2f模块中，从而加强网络在复杂背景下对目标的注意力；将Swin Transformer模型集成到YOLOv8骨干网络中，增加特征图的信息交互范围，充分利用物体的背景信息提高复杂背景下物体的检测精度。最后通过实验验证了改进网络的可行性，并与几种主流网络进行对比，平均精度达到95.1%，与基础网络YOLOv8相比，平均精度提高2.4个百分点，证明了该方法的有效性。

在公安工作中，微信数据是侦查线索的重要来源。其中，在微信用户公开发布的朋友圈中，好友之间的点赞评论等互动情况实质上隐含着用户与好友间的社交关系网。基于此，本文提出了一种面向微信朋友圈关系网的提取及分析方法，来为线索获取提供新的思路及技术。首先提取朋友圈中互动情况并使用力导向图技术将之构建成一张微信朋友圈关系网，其次通过图聚类分析与中心性分析方法对关系网进行分析，筛查出其中的紧密关系人，最后使用词云技术与TextRank算法对用户与紧密关系人的聊天记录进行分析。该方法能够迅速构建涉案人员的微信朋友圈关系网并筛查其中紧密关系人，进而有针对性地对海量聊天记录进行分析，迅速获取有价值的侦查线索，最终为侦查工作的开展提供助力。

随着基于区块链技术产生的比特币、以太币的流行，不法分子趁机假借“区块链”“虚拟货币”等各种名义从事违法犯罪活动。虚拟货币的去中心化、匿名性、全球可兑换性、交易便捷和不可撤销性等特征，导致其被广泛应用于诈骗、洗钱等犯罪活动。本文从刑事技术角度出发，聚焦于虚拟货币犯罪现状、打击难点以及应对策略,详细探讨了在虚拟货币案件发生后的勘查、取证、追踪以及调查分析工作的技术流程，提出并深入研究了其中的关键技术，为对抗不断演变的涉网新型犯罪提供了战略性思路。

从Sanger测序到高通量测序，测序技术的发展日新月异，为通过法医DNA分析打击犯罪提供更好的技术支撑。近年来，以纳米孔测序技术为主的三代测序技术已在生命科学研究、体外诊断、公共卫生、食品安全等领域应用广泛。纳米孔测序凭借超长读数、实时测序等优势，在与法医相关的STR、微单倍型、mtDNA、DNA甲基化和RNA等人类遗传标记以及微生物、动物、植物等非人源法医遗传物质的检测中显示出巨大的应用前景；其仪器小巧而方便携带，为“实验室带入现场”带来新的可能性，有望实现案发现场实时测序。但纳米孔测序技术仍面临许多问题，如数据分析复杂、错误率相对较高等，离法医日常应用还有一定距离，需要深入研究。本文介绍了纳米孔测序技术的基本原理、特点，综述了纳米孔测序技术在法医遗传领域的应用前景以及所面临的挑战，为相关人员提供参考。

茚三酮作为氨基酸检测的常用试剂之一，在法庭科学领域有着广泛的应用，是渗透性客体上陈旧手印显现的经典有效方法。但传统茚三酮显现法对于背景颜色复杂客体上的潜手印显现效果仍需进一步改善。本文在查阅国内外相关研究成果的基础上，简要回顾了手印物质成分、茚三酮显现手印作用机制及传统茚三酮显现方法的改进，并较为详细地综述了自茚三酮应用于手印显现领域以来增强显现效果的方法。传统茚三酮溶液法增强显现的创新主要表现在三个方面：1）茚三酮溶液法试剂配方的优化，如筛选最佳溶剂、探究最适浓度以及pH值对显现效果的影响等；2）茚三酮显现方法的创新，如固体介质法、茚三酮真空熏显法、喷显法等，主要解决热敏纸易碳化干扰及背景油墨干扰问题；3）茚三酮显现指纹增强处理，主要是金属盐增强法、稀土-鲁赫曼紫配位化合物增强显现、胰蛋白酶增强法。金属盐增强法及稀土-鲁赫曼紫配位化合物增强法在未来潜手印显现发展趋势中有较大研究潜力。

为实现常见法医体液类型的快速鉴定，本研究挑选出10种具有体液表达特异性的mRNA及3种管家基因，并通过筛选一步法RT-PCR试剂盒、调整引物浓度、优化反应温度和时间，成功建立了一种可同时检测13种mRNA的一步法RT-PCR实验体系。使用该体系对144份样本（包括外周血、月经血、精液、唾液、阴道分泌液）进行检测并分析，多数目标基因特异性良好，检测时长在3 h以内，对外周血样本检测灵敏度可达0.01 ng RNA，可在混合样本中检测到混合成分的目标mRNA。虽然室温保存3~4年样本会有标记未检测到，但本实验体系具有操作简单、混合样本鉴别能力强、耗时短的优势，具有良好的实战应用前景。

本研究建立了电子烟烟液中依托咪酯、美托咪酯的气相色谱－串联质谱（GC-MS/MS）检测方法。待测样品经甲醇提取，采用HP-5MS色谱柱（30 m×0. 25 mm×0. 25 μm），以气相色谱－串联质谱多反应监测（MRM）模式对依托咪酯、美托咪酯进行定性检验，内标法定量。实验对母离子、子离子、碰撞能量等质谱参数进行优化，经验证依托咪酯、美托咪酯在0.1~10 μg/mL范围内线性良好，R²不低于0.999，基质加标回收率为98%~107%，日内、日间精密度相对标准偏差（RSD）小于 8.83% 和 9.34%，在7份电子烟烟液样品中依托咪酯、美托咪酯的含量范围为4.96 %~18.48 %。该方法操作简便、提取回收率高、重现性好、灵敏度高，可用于电子烟烟液中依托咪酯、美托咪酯的检测分析。

本文探讨多个Y-STR基因座等位基因分型缺失特点及其与AZF（无精子因子）缺失相关性，为法医学应用提供参考。使用Y-STR试剂盒（Yfiler Platinum、SureID PathFinder Plus）对23 461份男性家系个体血样分析，发现4个及4个以上Y-STR分型缺失样本共14例，使用Y染色体微缺失检测试剂盒检测序列标签位点（sequence-tagged site，STS），根据缺失STS，评价样本Y染色体AZF区缺失情况。结果显示：多个Y-STR分型缺失比例为0.059 7%（14/23461），短臂1例，长臂13例，来自不同家系，分型互不相同；13例长臂多个分型缺失样本在AZF区均检出STS缺失，1例短臂多个分型缺失样本未检见异常。本研究提示发生于Y染色体长臂多个STR分型缺失与AZF区微缺失存在对应性，该类分型个体存在不育的生物学基础。

手印显现技术经过近百年的发展，已经能够对犯罪现场大多数潜在手印进行显现。但随着社会的发展和犯罪手段的更新，各种潜在手印的显现也对现有技术和材料提出了挑战。纳米材料因其拥有良好的吸附性、不容易漂浮于空中、适用性广和一般不影响DNA检验等优势，在显现潜在手印方面已获得了广泛关注。本文综述了各种新型纳米材料在潜在手印显现中的应用研究现状，重点阐述了金属纳米材料、非金属纳米材料、金属氧化物纳米材料以及其他纳米材料在潜在手印显现中的应用研究，并展望了纳米材料显现潜在手印技术的发展趋势，以期为进一步推进纳米材料显现潜在手印的实战应用提供参考。

本文对文献报道的由9个CpG位点构成的复合扩增体系进行有效性验证，探究该体系在中国人群中的适用性。选取唾液、精液、血液、阴道分泌液、月经血五种体液共236个样本，使用SNaPshot复合扩增体系检测9个CpG位点的甲基化值，位点判定阈值设为甲基化值大于0.1。使用重亚硫酸氢盐转化后DNA（模板量范围为0.5~10 ng）对该体系进行分析。选取唾液、精液、血液、阴道分泌液四种体液DNA，两两分别按照1∶1、1∶5、1∶10、1∶20的比例混合后进行检测。最后，利用五种体液共计232份样本实验数据集进行模型的构建与测试，其中训练集（n=162）用于构建随机森林模型，测试集（n=70）对体液类型进行预测，检验模型预测效果，同时添加外部数据集（n=40）作为验证集对模型的预测效果进行验证。直接根据特异性峰检出判定，唾液、精液、血液、阴道分泌液和月经血样本鉴定准确率分别为100%、98%、98%、94%和21%。该体系对1~10 ng的重亚硫酸氢盐转化后DNA均可有效检测。在混合样本中，1∶1比例混合的样本均可被正确鉴别；1∶5、1∶10和1∶20混合样本均能检出主要成分，次要成分检出存在较大差异。利用232份样本构建随机森林模型，测试集与验证集中的五种体液来源鉴定准确性均为100%。综上，该复合扩增体系具有良好的法医学应用价值。

葡萄胎是异常受精所致的妊娠滋养细胞疾病。涉及葡萄胎组织的亲子鉴定在法医实践中相对罕见。在一起强奸致孕案中，受害人怀孕时未满14周岁，经医院诊断为葡萄胎。流产组织的形态和基因分型特征符合完全性葡萄胎的特点，但被控嫌疑人和流产的葡萄胎组织不符合亲子关系。笔者结合相关文献对检验结果进行分析，通过DNA数据库单亲比对为追溯犯罪嫌疑人提供线索，并对本案相关人员样本和流产葡萄胎组织进行了多次复检，增加了X-STR和Y-STR基因座检验，进一步明确了流产葡萄胎组织的生物学父亲。本文对该案件的检验鉴定过程进行分析和探讨，以期为同类型案件的办理提供启示。

手印是案件现场重要的痕迹物证之一。准确判定手印遗留时间，有利于公安机关推断案发时间和验证嫌疑人言词证据的真实性，为后续侦查破案提供线索与思路。但目前与手印遗留时间有关的实验研究并不能完全应用到公安实践工作中，因此，本文综述了手印二维（2D）和三维（3D）形态特征与手印遗留时间的相关研究，以及基于手印物质的电效应、光学特征和相关物质含量的手印遗留时间的研究，并从完善手印显现提取方法、组合使用检验设备和技术、开发新的显影试剂、深入研究手印物质的种类和降解速率、建立影响手印遗留时间判定因素的模型等方面对未来手印遗留时间的研究提出了展望，以期促进手印遗留时间的相关研究在公安实践工作中的应用。

书写笔字迹成分的差异对于检验可疑文件是否存在添改至关重要。本文针对一起添改文件检验，利用解吸电喷雾电离－质谱成像技术（DESI-MSI）检验可疑字迹，通过成像直观地反映出检材笔迹添改情况，确定可疑字迹的添改部位，并利用化学计量学对字迹成分数据进行了聚类分析。与传统光学检测法、光谱法相比，该方法可检测到书写笔字迹更多的物质信息，为此类案件的鉴定提供了新的思路。

本文探讨了人工智能技术在犯罪现场要素识别与重建方面的应用进展。随着信息技术发展，犯罪现场要素识别与重建面临挑战，文章通过讨论人工智能的应用优势、人工智能在现场勘验领域的相关应用和人工智能应用于犯罪现场要素识别与重建的关键步骤，探讨该方法应用于犯罪现场要素识别与重建的可能性。同时，文章也展望了人工智能在现场勘验领域的未来发展，提出其或在提高现场勘查智能化水平和案件侦破效率方面发挥重要作用，期待相关领域研究将为公安机关现场勘查人员技术转型提供方案，为刑事技术领域的智能化、数字化发展奠定基础。

死亡时间（postmortem interval, PMI）推断一直是法医病理学领域的重点和难点问题，主要是利用不同的方法评估各种人体死后变化进而推断时间。死后计算机断层扫描（postmortem computed tomography, PMCT）是一种无创、快速、客观的尸检辅助手段，可以发现传统尸检可能无法观察到的影像学特征。人死后，尸体会以一定的时间规律发生系列变化，通过应用死后计算机断层扫描可以观察到尸体各器官、组织随时间推移的影像学特征性改变，并可以对这些改变进行定量、客观的描述，分析可用于推断死亡时间的潜在的影像学指标，以及这些指标与死亡时间的相关性。本文系统性地综述了应用尸体各部位（头部、胸部、腹部）PMCT后，器官组织（如脑、心脏、主动脉、肺脏、肝脏等）的影像学特征与死亡时间的相关性研究，以及可用于评估死亡时间的潜在影像学指标的研究情况，以期为推断死亡时间的研究提供新思路，进一步拓展虚拟解剖技术在法医病理学领域中的应用。

本文建立固相支撑液液萃取-高效液相色谱-三重四极杆串联质谱（SLE-HPLC-MS/MS）检测血、尿中东莨菪碱、山莨菪碱和阿托品的方法。本文考察了沉淀蛋白法、固相萃取法和固相支撑液液萃取法对血、尿样本中药物的提取效果，用高效液相色谱-三重四极杆串联质谱对血、尿样本中东莨菪碱、山莨菪碱和阿托品进行分析。结果显示，固相支撑液液萃取回收率最高，在0.1~100 ng/mL（血液）和0.5~100 ng/mL（尿液）范围内，血、尿中东莨菪碱、山莨菪碱和阿托品浓度与峰面积线性关系良好（r大于0.999 2）；山莨菪碱、东莨菪碱和阿托品在血液中最低检出限均为0.01 ng/mL，定量限为0.1 ng/mL；东莨菪碱、山莨菪碱和阿托品在尿液中最低检出限均为0.05 ng/mL，定量限为0.5 ng/mL。固相支撑液液萃取-液相色谱-串联质谱法具有操作简单、溶剂使用量少、回收率高的特点，适用于血、尿中东莨菪碱、山莨菪碱和阿托品的检验。

目前亲缘鉴定中，通过检测常染色体STR基因座并依据ITO法计算半同胞指数可以推测被鉴定人之间是否存在亲缘关系。然而ITO法计算似然率有时无法得到明确的判断依据，对此可以检测多个遗传标记辅助判断并采用不同计算方法综合分析，以获得确定亲缘关系的证据支持。笔者在实际工作中曾受理一起同母异父半同胞鉴定案例，通过检测常染色体STR、mtDNA和SNP等遗传标记，并综合运用ITO、判别函数、线粒体高变区多态性、基于等位基因频率估计的状态一致性推断亲缘关系等级等多种分析方法，最终获得了可靠的鉴定结果。

干血斑广泛应用于新生儿筛查、临床药物开发、治疗药物监测等场景和相关研究中。近年来，因其采样便捷性、保存稳定性和转运安全性上的显著优势，干血斑样本逐渐引起法庭科学毒物分析领域的重视。本文概述了干血斑技术在毒物分析领域的多个实战场景以及新兴的干血斑分析技术，展现了其广阔应用前景。同时总结了法庭科学毒物分析领域中仍待解决的干血斑应用挑战，为下一步的研究方向提出意见。

物证是侦查的生命线，针对物证开展科学有效的检验鉴定可以为重建案/事件提供重要支撑。火场物证主要是围绕火灾性质及火灾原因分析认定展开，特别在火灾原因认定中，引火源和起火物的认定及其之间引燃条件的成立是最终分析认定火灾原因的关键。在对一起生产车间疑难火灾的调查中，在认定起火物和引燃条件时遇到了困难。通过同步热分析技术对相关物证进行热性能分析，得出该物证的热解起始温度等热性能参数，结合现场火源温度特征科学分析了引燃条件。在对该起火灾事故的认定中，以热分析技术的结果为基础，结合视频分析、调查询问及现场勘验情况，在充分排除其他致灾因素的前提下，对该起火灾原因进行了综合认定。本文针对该起典型案例的物证分析可以为相关火灾原因的分析提供重要参考。

毒品的传播手段与形式日益多样化，对公安侦查、法规监管和检验鉴定构成巨大挑战。在鉴定技术方面，即使是微小差异的同分异构体也具有较高的检测难度，极易导致误判。综合分析多维度检测方法正逐渐成为一种趋势，以应对新型毒品的识别和监管。现有一种合成卡西酮物质2-二甲氨基-1-[3,4-(亚甲二氧基)苯基]-1-戊酮（N,N-dimethylpentylone）较为流行，值得关注。本文建立一种新型合成卡西酮N,N-dimethylpentylone的鉴定方法，样品经前处理后分别使用气质联用法（GC-MS）、液质联用法（LC-MS）、核磁共振检测技术（¹H-NMR、¹³C-NMR、H-H COSY、HSQC、HMBC）、傅里叶变换红外光谱法（FTIR）测定。GC-MS分析结果显示，未知样品的定性离子碎片为m/z 100.1、m/z 58.1、m/z 121.1、m/z 149.0，保留时间11.888 min；LC/MS分析结果显示，母离子m/z 250.05，产物离子分别为m/z 100.10、m/z 205.10、m/z 135.10，保留时间9.772 min；FTIR分析结果显示，在1 676 cm^-1处有羰基吸收峰，在1 506、1 441 cm^-1处有苯环振动吸收峰；核磁共振分析结果显示，一维核磁谱提示该未知化合物中有9种不同化学位移的氢信号和14种不同化学位移的碳信号，二维核磁谱分析该未知化合物符合N,N-dimethylpentylone的结构。经综合分析，该未知样品中检出N,N-dimethylpentylone成分。

物证鉴定正在从传统范式向物证特征似然比和物证分数似然比范式转换，处于三范式并行时代。鉴于贝叶斯似然比范式的优势和带来的发展机遇，范式转换已经成为全球物证鉴定发展的大趋势。但是，各个物证专业和各个国家地区的物证鉴定范式发展并不平衡，范式转换在全球范围尚未全面实现。阻碍物证鉴定范式转换的主要原因包括新范式技术方法局限、部分人员对新范式的错误认识、相关能力不足和法律应用问题。除DNA物证鉴定外，国内新范式应用和范式转换相对滞后。本文提出了在国内实施物证鉴定范式转换的实施路径，包括学者和从业者开展新范式的科学研究，主管部门制定范式转换策略和规划，鉴定机构开发和确认LR方法、制定言语量表、收集数据、培训鉴定人和参加能力验证，决策者接受相关教育和立法者调整相关法规等具体措施。

祖孙鉴定是亲子鉴定中的一项重要内容，包括双祖亲母鉴定、双祖疑母鉴定和双祖鉴定3类。目前，关于祖孙鉴定的祖孙关系指数（GI），在突变情形下未见成体系的公式报道。本研究首先建立祖父×祖母基因型简化表述模型，并推导亲代的等位基因突变为子代等位基因的通用概率公式（P_(DG→Z)）。其次在P_(DG→Z)公式基础上，分别推导双祖亲母GI（GI_DGBM）、双祖疑母GI（GI_DGAM）和双祖GI（GI_DG）的通用公式。根据祖父母、母亲和孩子的基因型，三种类型的GI公式均进一步细化为分项公式。设计模拟实验在EX30试剂盒的30个常染色体基因座上统计无关个体组中5种遗传类型的百分比。最后分别建立模拟亲缘组和无关个体组模型，统计CGI的几何平均数（Π）、95%置信区间（CI）、亲缘组中CGI<10 000的百分比和无关个体组中CGI>0.000 1的百分比。本研究推导出突变情形下3种祖孙鉴定类型的全部GI公式，任意分型组合均可计算对应的GI。在EX30系统中，双祖疑母鉴定的所有亲缘组和无关个体组均可获得明确结论；双祖亲母鉴定中所有亲缘组和99.89%的无关个体组可获得明确结论；双祖鉴定中两组均需要增加检测更多遗传标记。本研究结果表明，本文公式可应用于突变情形下3种祖孙鉴定类型的GI计算。

形态特征主观似然比范式是关于形态类物证特征结果证据意义解释的理论和方法。形态特征结果主观似然比（likelihood ratio，LR）通常是在分别代表控辩双方主张的两个对立命题条件下，基于专家知识或专家知识与数据组合分配的形态特征结果出现概率的比值。评估形态特征结果主观LR的命题层级包括来源层级和行为层级。形态特征结果主观LR表达了物证形态特征结果对控辩双方命题的相对支持方向和强度，为决策者确定有争议的命题事实提供定性的证据价值。决策者基于形态特征结果主观LR意见，或基于LR经贝叶斯定律导出的命题后概率，结合案件其他证据排除合理怀疑确定命题事实。形态特征主观LR范式在科学逻辑以及意见的形成、表述、理解和推理应用方面完全不同于我们已经习惯的传统范式，与DNA特征结果客观LR范式也存在一定差异。这给鉴定人和决策者提出了新的要求和挑战。

人脸相似分数似然比范式是关于人脸比对分数结果证据意义解释的理论和方法，也是物证鉴定贝叶斯似然比范式的最新方法。人脸相似分数似然比（LR）是在通常分别代表控辩双方主张的两个对立命题下，基于人脸分数概率分布数据定量分配的人脸分数结果出现概率的比值。命题通常涉及犯罪现场人脸像是否来自已知身份嫌疑人的问题。人脸分数LR表达了人脸分数结果对控辩双方的人脸来源命题的相对支持方向和强度，为决策者确定有争议的人脸来源命题事实提供了量化的证据价值。决策者基于人脸分数LR意见，或基于LR经贝叶斯定律和先验几率导出的人脸来源命题后概率，结合案件其他证据排除合理怀疑地确定人脸来源事实。人脸相似分数LR范式在科学逻辑以及意见形成、表述、理解和推理应用方面完全不同于我们已经习惯的传统范式，与目前广泛应用的DNA特征LR范式也存在差异，这给鉴定人和决策者提出了新的要求和挑战。

物证鉴定结果解释范式正在经历从传统明确结论范式向物证鉴定似然比范式的转换过程。以DNA物证鉴定为典型代表的物证鉴定似然比范式提升了物证鉴定意见证据的有效性，并变革了物证鉴定意见证据的推理证明模式。物证鉴定似然比范式以贝叶斯似然比框架为基础，在代表案件控辩双方主张的一对对立的来源或行为命题下分配物证结果的似然比（likelihood ratio，LR），并将该LR作为物证结果相对支持控辩双方主张的证据价值，提供物证结果LR意见证据以帮助决策者推断和确定有争议的来源或行为命题事实。物证鉴定似然比范式在科学基础、意见形成、表述、理解和推理应用等方面，完全不同于传统物证鉴定范式，这给物证鉴定人员和刑事诉讼的决策者提出了新要求，并带来了巨大挑战。

足迹特征作为人体的生物特征之一，在身份识别领域有着重要的地位。针对不同人之间的足迹有着相似性的问题，本文将动态足迹作为研究对象，提出了一种基于多类特征融合的动态足迹检索方法。首先，采用卷积神经网络提取动态足迹的帧级特征；然后，特征融合模块通过一个可训练的权重矩阵与帧级特征进行运算，从而得到融合后动态足迹完整的表观特征；其次，通过时空融合模块的时间聚合支路提取帧级特征内长期的时间特征，再通过正交融合的计算方法将长期的时间特征与帧级特征融合，形成时空特征；最后，将表观特征和时空特征融合进行动态足迹的检索。在200人的动态足迹数据集上与现有深度学习算法进行了对比实验，实验结果表明，该方法获得了更好的检索效果，其中Rank1和mAP分别为85.39%、55.28%。

随着深度学习和计算机视觉领域的深度交融，人脸识别、图像（视频）生成、图像分类等一批先进技术取得了突飞猛进的进展。然而，深度学习模型由于其内部过程和结果预测都难以解释而被视为“黑盒模型”，这给法庭科学领域内影像证据的可解释性带来了严峻挑战。基于此，本综述概述了基于深度学习的可解释性问题；重点介绍了国内外基于深度学习的人脸特征可解释性方面的理论方法研究，如可视化、基于扰动、基于分数/统计等方法，梳理其在人脸识别等相关领域，尤其是法庭科学人像专业方面的应用；结合现有研究提出基于深度学习模型的人脸特征可解释性方法存在的问题，并展望基于深度学习的人脸特征可解释性未来发展方向。

DNA特征客观似然比范式是关于DNA物证特征结果证据意义解释的理论和方法。它是物证鉴定贝叶斯似然比范式的典型代表。DNA特征结果客观似然比（LR）是在通常分别代表控辩双方主张的两个对立命题条件下，基于模型和数据定量分配的DNA特征结果出现概率的比值。命题层级包括亚-亚来源、亚来源、斑痕来源和行为层级。DNA特征结果LR表达了DNA结果对控辩双方命题的相对支持方向和强度，为决策者确定有争议的命题事实提供了量化证据价值。决策者基于DNA结果LR意见，或基于LR经贝叶斯定律导出的命题后概率，结合案件其他证据排除合理怀疑地确定命题事实。DNA特征客观LR范式在科学逻辑以及意见的形成、表述、理解和推理应用方面完全不同于人们已经习惯的传统范式，这给鉴定人和决策者提出了新的要求和挑战。

人体受山石撞击致死的案例报道较少。此类案例发生环境一般在偏远山区，缺乏DNA、视频等直接认定依据，法医专业意见能够为此类案（事）件的侦办提供重要的参考依据。本文通过对一案例中大质量山石撞击人体后，出现的体表纵行梳状表皮剥脱、不规则挫裂伤，以及多处肋骨骨折、多脏器挫伤破裂等损伤结果进行分析，梳理损伤特征，总结损伤机制，与高坠伤、交通事故伤等进行鉴别区分，为此类疑难损伤案件类型提供分析思路，进而为法医同行提供参考。

盐酸地芬尼多属于抗眩晕类和止吐类的非处方药物，于1967年在美国首次获批。地芬尼多能够改善脑椎动脉血流量，减少前庭神经的眩晕性刺激，抑制内耳迷路功能，阻断呕吐中枢或延髓催吐化学感受区。该药物抗眩晕疗效好，副作用小且安全性高，临床上主要被应用于治疗手术、放疗、化疗、梅尼埃病和其他迷路疾病引起的恶心、呕吐和眩晕。然而，近几年，我国发生了多起与地芬尼多相关的自杀和意外中毒事件,中毒者主要症状有口干、易怒、幻觉、头痛、欣快感和暂时性低血压，严重者会因呼吸中枢抑制、低血压休克或心律失常而死于呼吸衰竭。在法医实践中，地芬尼多中毒难以诊断，易与癫痫、破伤风、狂犬病、杀鼠剂中毒混淆。如果现场没有遗留的片剂、药瓶，则法医可能会忽略地芬尼多中毒的诊断。本文从地芬尼多的理化性质、药理和毒理作用、体内代谢、法医毒物动力学以及分析检测技术等方面进行阐述，以期为相关案件提供一定的理论参考。

随着物联网和人工智能的快速发展，人们在工作和生活中对数据的依赖性与日俱增，使得数据的高效安全存储愈发重要。作为一种可以有效组织多个磁盘存储的技术方案，RAID（磁盘阵列）近年来得到了广泛应用，也是公安机关办案过程中进行数据提取时非常关注的一类数据存储方式。但是，办案人员在侦查取证过程中往往需要恢复遭嫌疑人破坏的RAID数据内容及结构，正确重组磁盘阵列也成为涉案网站重构分析取证的重要前提和必要环节之一。本文通过分享一起基于RAID重组的非法交易网站重构案例，详细介绍RAID的重组过程，以及RAID重组成功后恢复原服务器环境的仿真还原方法，并给出虚拟机环境中实现网站和数据库连通的操作流程，为同类型案件中的电子数据取证提供方法参考。

在案件现场的监控中，录音能够全面记录现场的各种声音，包括言语对话、异常声响以及可能与案件有关的其他声音，这些录音证据能够起到还原案发经过、揭示犯罪事实的作用。本文以一起枪击案件中心现场监控中的录音为主要分析对象，将法庭说话人识别的方法引入与案件相关的非正常言语呼喊声和气枪枪击声分析，采用听觉－声学－语音学分析方法对呼喊声和枪击声进行检验。该案的现场录音中共出现了142次呼喊声和2次疑似枪击声音，通过检验分析，确认了呼喊声均来自于受害人，2次疑似枪击声音为气枪枪击声，结合现场勘查和尸体检验情况，重构再现案发前后的事件过程，准确推断案发时间和嫌疑人乘用车辆的车牌，为查明案件性质、确定侦查方向、锁定犯罪嫌疑人提供了科学依据和重要线索。

在应对重大突发事件时，公安执法部门面临的最大挑战是如何及时、准确、智能地处理各类前端采集设备所传送的海量且繁杂的多源异构警务数据。在此情境下，警务工作成效的关键在于数据采集的实时性、处理的准确性和决策的智能化，这要求警务数据系统应具备快速响应、精准分析和智能决策的能力。然而，目前的警务数据处理系统仍然依赖于人力进行筛查和分析，导致在应对重大事件时效率低下。因此，如何深度应用海量警务数据，充分挖掘其中有价值的信息，是警务现代化进程中亟待解决的难题之一。本文深入分析当前我国在重大突发事件背景下警务数据的应用现状及问题，提出深化警务数据应用的对策，将数字孪生与知识图谱技术相结合，实现对海量警务数据的智能化分析与应用，为探索构建具备安全防范风险感知与态势分析效能的全新警务模式提供了参考。

欧洲法庭科学学会（ENFSI）发布的一系列重要文件，包括《欧洲法庭科学领域2030年愿景》《ENFSI战略计划2023—2026》《ENFSI行动计划2023—2024》，这些文件共同描绘了欧洲法庭科学未来的发展方向和策略。欧洲法庭科学领域正面临着新兴技术的挑战和机遇，特别是人工智能、大数据管理等先进技术的应用，旨在提高法庭科学结果的可靠性和效率。ENFSI通过明确的目标和行动计划，致力于推动欧洲法庭科学的创新和发展。通过深入了解并借鉴欧洲经验，结合我国实际情况，可以制定出更加科学、合理的发展路径，推动我国法庭科学不断迈向新的高度，为法治建设和司法公正提供有力支撑。

血迹是刑事案件案发现场最重要的物证之一，快速识别血迹、获取潜在证据，对刑事案件侦破具有重要意义。本文采用手持式近红外光谱仪采集了不同颜色纯棉纺织物上的人血、鸡血和猪血等不同类型的血迹样本的近红外光谱数据。利用标准正态变量（SNV）的预处理方式对采集的近红外光谱数据进行预操作，结合极限学习机（ELM）算法建立血迹种属快速识别模型。接下来，对建立的血迹种属快速识别模型进行了样本测试，并与使用传统支持向量机（SVM）和遗传算法-反向传播（GA-BP）所建立识别模型的测试结果进行了对比和分析。实验结果表明，ELM算法的预测准确率为98.48%，高于GA-BP算法的预测准确率（84.62%）和SVM算法的预测准确率（73.84%）。同时，ELM算法的精准度、灵敏度、特异度和F1-score也均远高于SVM和GA-BP算法。ELM算法所建立的血迹种属识别模型达到了较高的准确率，具有最佳的建模效果。本文的研究结果表明基于手持式近红外光谱仪和ELM算法结合的快速检测方法能够高效、无损、快速、准确地识别血迹类型，为刑事案件中血迹种属的快速鉴定和识别提供了新的技术参考。