人耳有复杂的三维立体结构，且稳定性较好。人耳图像形态特征研究对视频图像中遮挡及残缺人像的个体识别具有重要意义。本文将正面及侧面人脸图像中可见的人耳特征分为整体特征、局部特征和细节特征等三级特征。针对公安部鉴定中心自建的人耳图像数据集（共2078人，44 826张图像）给出了每类特征的细分类型，并通过图例及参考标识给出了相应特征类型的描绘，由此构建了较为完整的特征体系；采用形态比对法和统计分析法，分别统计了整体特征（36个特征项）、局部特征（58个特征项）以及细节特征出现的频率。统计结果显示，耳垂和对耳轮脚等形态特征在人耳图像中最容易被观察到，且不会随光线、角度、分辨率等影响因素产生较大变化；一些特征较为稀有（如多个耳轮结节、上小下大的对耳屏等），如出现可为个体识别提供有价值的支撑。

笔迹压痕量化研究通常是将单个的真实样本与待检验样本的压痕情况一对一进行分析，在样本的选取上带有一定的主观性，不能很好地挖掘签名本人的共性特征。基于此，实验尝试利用核密度估计对提取到的多个真实签名的压痕深度数据整合，得到能够最大程度代表本人书写签名时的共性压痕深度变化的特征模板，以反映书写人书写这一签名整字时的共性书写压力变化，帮助把握和抓取书写人笔压变化的突出特征。相比于单一样本，相关系数的提升证明特征模板在检验中的代表性更强，能够辅助摹仿签名的检验，为签名笔迹检验的量化研究提供新的思路和参考。

为了对案件缴获的合成大麻素前体物质进行结构确认，建立该前体化合物的表征数据，本文基于气相色谱－质谱（GC-MS）、超高效液相色谱－四级杆/静电场轨道阱高分辨质谱（UPLC-Q Exactive HRMS）、核磁共振波谱（NMR）和红外吸收光谱（IR）等技术，采用多仪器联合检验、多维度综合分析的方式进行未知物结构表征与解析，确证目标化合物为合成大麻素AB-FUBINACA的前体化学品1-（4-氟苄基）吲唑-3-羧酸。本研究方法科学高效，结果准确可靠，融合发挥不同检测技术在结构表征中的优势，克服标准物质缺失、谱库信息滞后的局限，可为毒品合成前体化学品的结构确证提供新途径。

比特币的匿名性和去中心化特性使其成为非法交易的重要工具，给传统资金追踪和法律监管带来巨大挑战。为应对这一问题，研究者逐渐采用机器学习技术，通过强大的数据处理能力检测比特币网络中的非法交易。然而，现有研究多基于非标准化数据集，缺乏对比分析，难以实现实际应用。本文系统梳理了近年来基于机器学习的比特币非法交易检测研究，回顾了主要成果和技术进展，重点分析了数据准备、特征提取及分类算法的应用现状。通过仿真分析几种常用机器学习算法，并基于准确率、精确率、召回率和F1分数等指标对其检测性能进行了评估。研究发现现有方法在标准化和智能化方面存在不足，提出了算法智能化及多源数据融合的未来发展方向，旨在提升比特币非法交易检测的准确性和实用性。

本研究将深度学习技术应用到法医临床鉴定鼻区骨折的 CT 影像阅片诊断中，目的是提高骨折定位、新旧骨折鉴别的准确率，降低漏诊率、误诊率，实现鼻区骨折的智能化识别。本研究采集到已知的鼻区新鲜骨折、陈旧骨折、无骨折案例共计 600 例，分别截取横断位、冠状位 CT 层面图像共计 9 294 帧，分组别对鼻区骨质整体、骨折部位进行人工标注，采用 Faster R-CNN 神经网络＋VGG16 主干特征提取器+CBAM 模块建立智能系统模型，对 CT 横断位图像鼻区整体、CT 横断位图像骨折部位、CT 冠状位图像骨折部位分别进行学习训练及测试。结果表明 3 个组别 CT 图像的识别平均精准率均达 90%以上，实现了骨折部位的准确定位。本研究证实基于深度学习的鼻区骨折智能鉴别系统模型可用于辅助法医鉴定人进行鼻区骨折 CT 阅片诊断，有助于降低该类损伤的漏诊率及误诊率，进一步提高该类损伤诊断的准确度。

在摩托车与汽车碰撞的事故中，责任的认定与划分是事故后鉴定工作最为关键的一个环节，两车碰撞 时的速度又是责任划分的重要依据。传统的摩托车速度计算方法依赖于现场痕迹的测量或车辆的变形程度，存 在一定局限性。本文以一起摩托车侧向碰撞汽车的事故为例，通过构建动力学计算模型得出了事故发生时摩托 车的行驶速度：首先基于 3-2-1 建系法建立以汽车为中心的坐标系；其次结合动量守恒定律与动量定理，在摩托 车行驶方向建立速度计算模型；最终利用车载 EDR 记录的事故数据完成模型求解。结果表明，该方法通过 EDR 数据直接获取关键动力学参数，有效降低了对事故现场痕迹的依赖，为同类事故的鉴定与责任划分提供了方法 参考。

当前的手机取证工具在提取手机Wi-Fi连接信息时，存在无法提取历史Wi-Fi连接记录的局限性，难以 提供完整的历史连接与断开记录。然而，历史Wi-Fi连接记录能够为重建嫌疑人的活动轨迹及事件经过提供重要 线索，在刑事案件的调查中发挥关键作用。本文通过对Redmi 21091116C、Honor COL-AL10、OPPO PCAM00、 HUAWEI MGA-AL40和Vivo V2327A五款设备的实验，分析了Wi-Fi连接与断开信息的存储方式。实验结果表明， Redmi设备记录了嗅探到的Wi-Fi网络，Vivo设备、Honor设备和HUAWEI设备在数据库中存储了连接和断开的时 间，OPPO则仅记录了断开时间。进一步通过adb logcat指令读取内存日志，发现Redmi和OPPO设备提供了更为 详细的Wi-Fi连接记录。本研究为未来的手机取证工具开发和刑事调查中历史Wi-Fi连接记录的提取提供了技术 参考。

本文研究了超声雾化装置搭配聚集诱导发光（aggregation-induced emission, AIE）材料 TPA-1OH 显现潜 在手印的方法。通过实验研究比对，确定超声雾化装置参数、优选显影剂 TPA-1OH 的配比，并测试显影剂对后 续 DNA 检验的影响。实验研究表明，采用超声雾化装置搭配显影剂 TPA-1OH 显现潜在手印的方法具有可行性， 使用显影剂对潜在手印处理后在 445 nm 波长激光下使用黄色滤光片进行观察和拍照，潜在手印显现效果明显优 于未使用显影剂处理的手印，且使用显影剂处理的检材未见 DNA 受到明显破坏。

汉藏语系人群的起源与分化是语言学、人类学、群体遗传学等学科的重要研究领域。已有研究多集中 在汉族或藏族，覆盖汉藏语系中羌族、彝族等人群的全局分析较少。本研究通过收集来自汉藏语系12个人群的 1 151份无关男性样本的Y-SNP单倍群与Y-STR单倍型遗传数据，采用主成分分析（principal component analysis, PCA）、系统发育树与单倍型网络等方法，系统揭示汉藏语系人群的父系遗传结构及其群体间遗传分化。通过 分析90个Y-SNP单倍群频率，发现单倍群O-M175、D1-M174、C-M130和N-M231占研究人群父系单倍群的85.37% 以上，各单倍群下游亚单倍群在不同地区不同人群中呈现差异化分布。主成分分析结果表明遗传聚类关系与语 族、地理分布具有较强的关联性。系统发育树和基于16个Y-STR的单倍型网络分析进一步支持了遗传分化与地 理分布的相关性，揭示了汉藏语系人群间的遗传关联性。综上所述，本研究基于Y-SNP和Y-STR标记的联合分析， 深入探讨了汉藏语系人群的Y染色体单倍群分布、遗传亚结构及其内部遗传关系，为群体遗传学提供了新的理 论依据，并为Y染色体的应用提供了数据支持。

本文旨在检索和综述人工智能（artificial intelligence, AI）在公安刑事技术法医病理领域的相关研究及 应用，重点关注公安法医实践中常见的组织病理诊断、死亡原因与死亡时间推断、损伤识别、血迹分析等关键 技术难点。通过梳理国内外法医病理检验鉴定与AI的结合点，推动相关研究成果在公安法医实践中的应用，为 公安新质战斗力的形成与法医工作智能化水平的提升赋能。

随着智能手机与可穿戴设备的普及，个人健康数据与设备日志逐渐成为刑事侦查的重要数据来源。在 死亡案件侦破中，死亡时间的精准判定是案件突破的关键环节。本文基于一起实际案例，提出一种结合健康数 据与手机异常状态日志的联合分析方法：通过分析死者健康应用中步数记录的终止时间，并与手机系统日志记 录的异常状态时间进行匹配，发现二者存在显著相关性，以此缩小了死亡时间推定范围，为案件侦破提供了新 的线索和支持。智能设备数据与手机日志的联合分析可为复杂案件中的死亡时间判定提供重要补充，具有重要 的实际应用价值。

该研究基于磁性固相萃取（magnetic solid phase extraction, MSPE）与免疫层析技术的联用，建立了一种适用于现场快速检测污水中痕量甲基苯丙胺的分析方法。以磁性纳米微球偶联甲基苯丙胺（methamphetamine,MET）单克隆抗体作为免疫磁性探针，固相萃取富集并提取污水中的甲基苯丙胺毒品，并采用胶体金免疫层析试纸条定量检测其含量。通过优化各种参数如标记抗体量、解吸溶液 pH、解吸时间、水样体积、水样 pH 值、试纸条检测限等，对甲基苯丙胺进行定量分析。实验结果表明，所制备的试纸条标准曲线回归方程 R2 为 0.999 6，检测限为 0.13 ng/mL；免疫磁性探针和胶体金免疫层析的联用可在 30 min 内对污水样本中痕量甲基苯丙胺毒品进行检测，污水样品体积为 50 mL，富集浓缩倍数为 50 倍，污水甲基苯丙胺检测定量限为 8 ng/L。该联用方法操作简单、耗时短、对设备依赖性低，不使用有机试剂，适用于污水中痕量甲基苯丙胺毒品的现场快速检测，亦可作为污水样本实验室检测的一种辅助手段，应用于城市污水毒情的监测。

为提高声学场景分类任务中模型的自我学习能力，同时降低样本标注成本，提出了基于改进 FixMatch 方法的半监督模型：ASC-FixMatch。ASC-FixMatch 模型能够充分利用有限的有标签数据和大量的未标记数据。 在卷积循环神经网络的基本架构上，模型改进了 FixMatch 的一致性正则化策略，通过在深度特征层面扩展数据 扰动空间，迫使其学习在强烈变形后仍维持不变的特征，从而提升模型对新数据的泛化能力。实验过程采用三 种无标签数据损失函数加权策略，将 ASC-FixMatch 模型与其他经典半监督模型进行性能对比，结果表明：在 TAU Urban Acoustic Scenes 2019 开发数据集上，最佳损失加权策略下 ASC-FixMatch 模型的准确率相比基于伪标 签方法、均值教师方法和插值一致性训练算法的半监督模型分别提升了 16.70%、4.71%和 6.65%，提出的模型 在半监督声学场景分类任务上具有一定的性能优越性。

本研究建立了一种基于磁性分散固相萃取-胶体金免疫层析技术快速检测鸡胸肉中氟苯尼考的方法。该方法结合了磁性分散固相萃取的高效分离能力和胶体金免疫层析技术的快速、灵敏特点，能够实现对鸡胸肉中氟苯尼考的快速检测。通过优化前处理方法，确定了最佳的萃取条件和胶体金免疫层析检测条件，将胶体金免疫层析快速检测方法用于鸡胸肉基质。实验结果表明，该方法具有良好的准确性、灵敏度和特异性，能够满足鸡胸肉中氟苯尼考快速检测的需求。

本 研 究 建 立 了 基 于 气 相 色 谱 － 质 谱 法 （ GC-MS ） 和 高 效 液 相 色 谱 静 电 场 轨 道 高 分 辨 质 谱 法（UPLC-Q/Orbitrap HRMS）鉴定可疑电子烟油中丙帕酯和异丙帕酯的方法。可疑的两种电子烟油经稀释过滤后使用GC-MS和UPLC-Q/Orbitrap HRMS方法分析，发现分别含有两种未知成分。通过采用EI-MS和Full MS/dd MS2两种质谱鉴定模式，其碎片信息与已知的依托咪酯类似；通过质谱解析，推断两种未知成分分别为丙帕酯和异丙帕酯。依据推测结果，购买标准品进行比对验证结果正确，并对检材中的异丙帕酯和丙帕酯进行定性定量检验。丙帕酯和异丙帕酯的检测限在GC-MS法中均为0.1 μg/mL，在UPLC-Q/Orbitrap HRMS法中均为0.1 ng/mL。该方法在缺乏标准品的情况下，为与依托咪酯相似的含有咪唑环的羧化酯类药物解析提供了一种快速、简便的筛查思路，适用于实际案件检验。

本文将采集到的广灵县328个土壤样本按照生境类型分为菜地土壤、湿地土壤、公园土壤、道路旁土壤、丘陵土壤等5种类型，探究县域范围下不同土壤利用类型细菌群落多样性分布特点以及未知来源土壤地理溯源方法。通过Illumina Miseq PE250平台进行高通量测序，利用Qiime 2流程分析微生物组16S rRNA基因扩增子测序数据。同时测定14项土壤理化指标。土壤细菌群落结构分析结果证实，不同生境下优势菌群相对丰度存在差异。主坐标分析（Principal Coordinates Analysis, PCoA）结果显示，相同分组的土壤样本点组内差异较小，不同分组的土壤类型样本点组间差异较大，彼此之间有一定的差异。在此分类下发现土壤pH值、总氮、含水量、无机碳、全磷、铝、锰、铅是驱动区域内土壤微生物群落组成变化的重要环境因子。最后建立随机森林模型，优化模型参数，利用采集样本作为训练集，发现使用土壤微生物数据时模型预测准确率最高，准确率可达83.58%。

电子数据取证在刑事调查中发挥着重要作用。然而，随着智能手机安全机制的不断增强，在无法获取 隐私密码的情况下，用户隐私保护功能（如隐私空间和系统分身）给取证工作带来了显著挑战。为应对这一挑 战，本文采用UFED工具与手工分析方法相结合，针对OPPO、Redmi、Vivo和Honor四种智能手机的隐私空间及 系统分身数据的存储方式进行了深入的系统性分析。实验结果表明，部分设备的隐私空间和系统分身中的数据 在文件系统中以未加密形式存储，使用三种国产工具对提取的文件系统进行解析，部分设备的隐私空间和系统 分身中的数据未被解析，揭示了当前不同品牌智能手机数据保护机制以及国内取证工具在应对这些机制时的局 限性。该研究为改进国内智能手机取证方法提供了新的见解，并为应对当前隐私保护数据的提取提供了新的思 路，具有重要的实际应用价值。 

盗窃类案件中提取到的生物检材绝大多数为接触性脱落细胞，检验难度大，如何提高这类检材的DNA检出成功率，从而提高案件的检案成功率和破获率，一直是法医DNA检验的难点之一。本文随机选取近一年本实验室受理的盗窃类案件检材中的440例，用DNA定量对其进行分析研究，再根据定量结果进行优化扩增，探讨增加DNA定量实验步骤在盗窃类案件检材DNA检验中的应用。440例从盗窃现场提取的接触性脱落细胞检材，在第一次扩增结果不理想的前提下，根据DNA定量结果重新进行优化扩增后，171例成功检出STR分型，STR分型成功率达38.9％，成功率提高了23.7个百分点；其中31例检出有效分型，比中26起案件。实验结果表明：通过DNA定量结果优化扩增能有效提高接触性脱落细胞类检材的检出率及比中率，DNA定量可应用于盗窃类案件的法医物证检验。

本研究以直线关节型、曲关节型写字机器人模仿签名为研究对象，分别利用奥博8000和RTI超视觉智能成像系统分析两种写字机器人与书写人在签名笔迹方面的笔痕特征表现。实验发现直线关节型写字机器人摹仿签名在笔力分布、笔痕角度变化和墨迹宽度等特征上与书写人有显著差异，曲关节型写字机器人摹仿签名在笔力分布、笔痕角度变化和墨迹宽度等特征上与书写人相似度较高；两种写字机器人垂直执笔书写的摹仿签名均无姊妹线出现；直线关节型写字机器人倾斜执笔书写的签名会出现姊妹线，但其姊妹线的沟痕深度比是固定的，反映出其书写过程中笔纸夹角是固定的；而书写人书写的签名出现多处姊妹线且不同笔画处的沟痕深度比不同，反映出其书写过程中笔纸夹角是变化的。结果表明，笔痕姊妹线特征和笔纸夹角特征是识别写字机器人书写字迹的有效方法。

为评估一步法 mRNA-PCR 荧光复合扩增检测技术在案件检材中体液斑迹来源鉴定中的应用价值，本研究共收集了 89 份疑似血液、唾液、精液和阴道分泌液的案件检材，并联合另外 2 家无 RNA 操作经验的法医 DNA 实验室，共同开展检材总 RNA 提取、一步法 RT-PCR 扩增及毛细管电泳检测工作。结果显示，在所有 89 份案件检材中，均成功检测到 3 个管家基因（GAPDH、ACTB、PRL19），且不同检材中可检出相应的体液特异性标记：外周血（HBB、HBA）、月经血（MMP7、MMP10）、唾液（STATH、HTN3）、精液（PRM2、SEMG1）以及阴道分泌液（CYP2B7P1、HBD1）。参与联合验证的 DNA 实验室均能独立完成 RNA 标记的检测，并且同一检材在不同实验室间的平行检验结果高度一致。本研究为一步法 mRNA-PCR 荧光复合扩增检测技术在案件检材中体液斑迹来源鉴定中的应用提供了有力的技术支撑和科学依据。

刑事案件中，一些无民事行为能力人或限制民事行为能力人被强奸侵害后，无法第一时间发现怀孕事实，待发现怀孕时许多重要证据已经灭失。此类案件中胚胎组织的 DNA 鉴定，对于案件侦破和法庭诉讼至关重要。本文在法医物证 DNA 检验鉴定的现状及最新研究进展的基础上，从胚胎发育所处时期、终止妊娠处理手段、流（引）产胚胎组织 DNA 的保存和提取、疑难流产组织 DNA 鉴定中分子标记的选择和应用等方面，探讨强奸致孕案件中胚胎组织 DNA 检验鉴定的方法对策和不同分子遗传标记在胚胎 DNA 鉴定中的应用前景。

法医学研究领域中，时间推断一直是一项亟待解决的关键科学问题，能否精准地对案件发生相关时间 进行推断关系到刑事案件的顺利侦破。现有研究表明，通过昼夜节律性生物标志物的表达水平变化能够较为精 确地推断 1 d 以内的损伤或死亡时间。因此，生物节律衍生出的研究方法有望提高死亡时间、损伤时间以及痕 迹物证遗留时间推断的精度。基于此，本文对生物节律机制的相关研究，及其在法医学领域的应用现状进行综 述和展望，以期为解决法医学中时间推断问题提供新的思路。

刑事技术以办案效率和精准度持续提升为目标，通过引入各领域理论、技术和有益实践，实施转化应 用及再创新，不断拓展研究范围和深度，为案件证据采信和事实认定提供更加科学准确的方法，以及愈加系统 完善的知识与技术体系。为规范化该领域技术创新评价和管理，提高技术创新效率和技术稳定性与可靠性，促 进技术交流合作以及资源优化配置等，尝试在本领域引入技术成熟度的评价方式，并探讨适用的判定标准。通 过剖析三大洲际及其混合族群推断相关研究的系统推进，以实例分析技术成熟度在刑事技术创新发展中的指引作用。

指印作为犯罪现场勘查中的最常见物证之一，具有人各不同、终身基本不变、触物留痕、认定人身的 特点。近年来，聚集诱导发光（AIE）材料，特别是四苯乙烯，因其在法庭科学中的应用潜力而成为研究焦点， 它能够吸附指印物质，有效显现犯罪现场的指印。本研究探究了四苯乙烯磁性粉的最佳配比和激发波长，评估 了其在不同物质成分、不同客体表面、连续捺印及不同遗留时间指印上的显现效果，并与AIE磁性指纹粉末和绿 色荧光粉进行对比。结果显示，当四苯乙烯与铁粉的质量比为1∶70，使用365 nm紫外光激发时，显现效果最佳， 展现出高荧光强度和低背景附粉量的优势。同时，四苯乙烯磁性粉对汗液和皮脂指印均表现出良好的显现能力， 适用于多种客体表面；在连续捺印的指印中，四苯乙烯磁性粉能清晰显现连续捺印第10次的汗液指印；此外， 四苯乙烯磁性粉对陈旧指印具有良好的显现效果，可以显现遗留时间为15 d以内的汗液指印和30 d以内的皮脂指 印。综上所述，四苯乙烯磁性粉在指印显现方面展现出优异的性能和广泛的应用潜力。

在手印查询、比对、鉴定过程中，当区域特征数量不足、难以得出明确认定或否定结果时，借助现场 其他手印痕迹或案件信息加以辅助对照、进行研判评断，可以增加结果认定或否定的可靠性。本文通过列举法 和实例分析法，讨论了综合运用联指、同指不同区域、指节印或掌印等内容以及地域、年龄、性别等案件信息 作为参考依据，判断检材手印与样本手印是否同一的方法，能有效解决部分疑难手印的鉴定难题，提高手印鉴 定的准确性和可靠性。

本文将高光谱成像技术与化学计量学方法相结合，建立了一种快速、无损鉴别蓝色圆珠笔油墨品牌、型号的方法。分别采集不同品牌型号的蓝色圆珠笔墨迹样品的高光谱图像，每个样品选取 60 个感兴趣区域，共提取 540 条平均光谱曲线。首先，采用卷积平滑（SG）、标准正态正量变换（SNV）和两者组合的预处理方法，分别建立支持向量机（SVM）和轻量级梯度提升机器学习（LightGBM）分类模型，通过比较建模结果从而确定最优的预处理方式；然后，基于最优的预处理方式，采用连续投影算法（SPA）、竞争自适应重加权采样(CARS)、无信息变量消除（UVE）以及 CARS、UVE 与 SPA 的组合方法来提取特征波段并建立分类模型。结果表明，（CARS+SPA）-SVM 对 9 种不同品牌型号圆珠笔油墨分类准确度最高，达到了 92.66%。该结果证实，高光谱成像技术与机器学习相结合，有望成为一种快速、无损鉴别圆珠笔墨水种类的方法。

本文探讨了国产的法医DNA数据分析软件FastSTR在检案中的应用效果。使用FastSTR软件对不同遗传分析仪的STR检测数据进行分析，并且将其分析结果与美国ABI公司的法医DNA片段分析软件GeneMapper®ID-X作比较，测试其应用性能。结果表明，FastSTR作为一款国产自主研发STR数据分析软件，基本功能涵盖了国外同类分析系统所具有的主要功能，可以兼容美国ABI系列遗传分析仪的数据文件，对不同遗传分析仪的STR检测数据分析结果和GeneMapper® ID-X软件分析结果无明显差异，同样准确可靠，可替代国外产品，对平台采集、预处理过的DNA数据进行分析和深度加工，并实现法医DNA检验过程的自动化，完全能满足目前公安机关法医DNA数据分析需求。

本文建立检测避孕套润滑剂中化学成分的气相色谱－质谱联用方法，通过统计学分析，研究不同品牌避孕套润滑剂成份的区别。使用乙酸乙酯提取，气相色谱－质谱联用检测 6 种品牌 17 个类型的避孕套润滑剂中所含成分，使用所建立的分类模型，有效识别避孕套品牌、类型。结果表明，在 17 种类型的避孕套中，共检测出 48 种成分，相对峰面积的日内精密度为 0.14%～13.94%，日间精密度为 0.10%～14.14%，重复性为 0.13%～14.79%。通过统计学分析，建立的判别分析模型准确率为 87.4%。本实验所建立的避孕套润滑剂成分气相色谱－质谱联用的检测方法，操作步骤简便、快捷，提取物质全面、精密度高、重复性好，为司法鉴定中检测性侵案件避孕套的使用及溯源提供了理论依据。

在涉机动车案件中，犯罪分子常通过修改车架的VIN码（车辆识别码）来使涉案车辆重新获得合法身份。然而，当前缺乏快速且精确鉴定VIN码区域是否被篡改的技术手段。本文研究了利用超声波方法识别VIN码篡改行为，通过采用合适的探头和耦合剂，结合小波变换降噪技术，探索了准确可靠的判定阈值，提出了一种无损检测方法，能够快速、准确检测出车架VIN码区域是否通过隐藏焊缝的方式进行了“替换”篡改，同时还能准确判别出焊缝缺陷的大小以及位置。这种便携式的无损检测技术，为快速查缉嫌疑盗抢车辆提供了有力支持，有效提升了打击犯罪分子的效率。

本文利用高效液相色谱－串联质谱法（UPLC-MS/MS）建立了毛发中美托尼秦的快速检测方法。毛发样品经甲醇研磨提取后微孔滤膜过滤，选用ZORBAX Eclipse Plus C18（100 mm×2.1 mm×1.8 μm）色谱柱进行分离，以含0.1%甲酸水溶液和含0.1%甲酸的乙腈溶液进行梯度洗脱，流速0.4 mL/min；采用正离子扫描，多反应监测（MRM）进行分析。结果显示，毛发样本中美托尼秦的色谱峰型良好，母离子 m/z 383.2，子离子 m/z 100.0、120.9、72.0、44.0，在0.01～1.0 ng/mg范围内线性关系良好，R2>0.998，检出限（LOD）为0.005 ng/mg，定量限（LQD）为0.01 ng/mg，在0.01、0.1、1.0 ng/mg低中高水平添加毛发样品回收率范围为97.3%～111.9%，基质效应范围为101.5%～113.3%，日内和日间相对标准偏差均小于10%。将建立的方法用于检验疑似美托尼秦吸食者的毛发样本并检出了目标物，表明可应用于公安机关对实际案件的检验。

在文件检验实践中，对于添改文件的关注点多在于不同印制特征、不同字体等方面，鲜有人注意字体不同版本带来的差异。本文收集了 16 种不同版本的宋体字库文件，基于中文常用 3 500 字范围对字库版本差异进行比较研究。首先，通过 Python 对字库文件进行图像渲染和差分比对，从数字化层面提供了新的研究路径；其次，选取对应汉字字符利用文检仪 VSC8000 进行打印文件重合比对，验证差分比对的可行性。在渲染图像和打印文件比较中，发现版本 5 和早期字库版本之间存在较大差异，结合版本之间不同的发行时间，可以此发现文件内潜在的时间属性问题，为侦查破案提供新思路和新方法。

贝叶斯定理被许多讨论法庭科学比对方法的文献当作最基础的理论。本文对此开展深入分析，探讨了在法庭科学中使用这一定理面临的问题，尤其是详细区分了定理中不同表示项的意义及逻辑推理难题，认为贝叶斯定理并不能为特征比对得出结论提供有意义支撑，其只是一个计算工具。如果将法庭科学比对方法建立在贝叶斯定理之上，理论基础并不牢固。在法庭科学方法面临变革的时期，更需要在理论上正本清源。

通过调查青海省玉树藏族自治州境内主要水域硅藻分布特征，建立硅藻数据库，为溺死诊断提供科学依据。采集 2023 年玉树境内 2 个湖泊、3 条河流（共 6 个采水点）春、夏、秋、冬季水样，采用石墨消解－真空抽滤－自动化扫描电镜检测法，对硅藻种属进行定量分析。所采集样本共检出硅藻门 66 属及金藻门 1 属，其中优势藻属有 5 种，34 属藻属在全年均可检出，24 属藻属在各点均可检出，发现 18 属季节性或区域性特殊藻属；各点硅藻种属构成具有季节性、水域性差异（P<0.01），提高了硅藻调查数据的丰富度。

本文旨在探究全基因组测序技术对不同投入量 DNA 的检测能力，为法医现场生物检材的 SNP 系谱推断提供新技术手段。通过赛陆 SalusPro 国产测序平台对不同 DNA 投入量样本进行深度为 25×的全基因组测序，从中提取 Wegene GSA 芯片包含的 645 199 个常染色体 SNP 位点，经过质控后使用血缘同源（identity by descent,IBD）算法计算两两个体间 IBD 片段总长度，预测亲缘关系等级。结果显示：当 DNA 投入量在 0.2 ng 及以上时，位点检出率与分型一致率分别在 95%、99%以上，IBD 片段长度与标准品基本一致，1~7 级平均置信区间准确率达到 91.40%；当 DNA 投入量为 0.05 ng 时，位点检出率与分型一致率分别降低至 80%、97%以下，IBD 片段长度及置信区间准确率显著低于标准品水平，无法用于系谱推断。

在放火案件中，嫌疑人可能利用塑料制品如打火机及助燃剂容器作为工具，这些物品上易残留指印证据。然而，火场的高温环境会导致塑料经历软化变形、熔融、热解、燃烧等一系列变化，同时指印成分也会发生改变。因此，研究高温条件下承痕客体的演变对指印显现的影响具有重要意义。本研究选取了 PET 塑料矿泉水瓶和 ABS 塑料打火机外壳作为研究对象。首先，对这两种塑料材料的热性能进行分析，并据此设定模拟火场条件的加热温度和加热时间。随后，采用荧光粉末法对受热后的潜在指印进行显现，并利用热台显微镜实时观察塑料基质及指印纹线的演变特征。结合基质材料的相行为，解释了高温对热塑性塑料表面指印显现的作用机制。研究结果显示，热塑性塑料表面的指印显现效果主要受承痕客体自身性质影响。在热塑性材料热解之前，荧光粉末法可有效显现指印纹线，但纹线会因塑料软化而发生明显的扭曲，随后的熔化过程则进一步严重干扰了指印的比对鉴定。具体而言，PET 塑料瓶在 200 ℃下受热 10~30 min 后，虽仍可显现指印纹线，但延长受热时间会加剧纹线扭曲程度；当温度升至 250 ℃时，塑料瓶完全熔化，潜在指印无法显现。对于 ABS 塑料打火机外壳，250 ℃下指印纹线虽可显现但扭曲严重；当温度达到 300 ℃时，打火机基体严重形变，指印无法被显现。本研究成果为火场高温环境下热塑性塑料上指印的显现提供了宝贵的科学数据支持。

比特币非法交易检测是当前区块链技术中的一项重要挑战，尤其是在处理复杂交易模式和类别不平衡问题时。本文提出了一种基于特征增强的图神经网络方法，旨在提高比特币非法交易检测的准确性。首先利用BERT模型对交易特征进行增强，通过其强大的上下文建模能力提取更具表现力的特征。其次设计一种创新的模型结构，结合LSTM与双通道的ONGNNConv，后者通过将输出结果传递给一个注意力机制，以对结果进行加权，从而更有效地捕捉交易网络中的潜在模式。最后，为了应对类别不平衡问题，在损失函数中引入了加权二元交叉熵损失，以提高对非法交易的识别能力。实验结果表明，所提出的方法在多个评价指标上均优于现有的基准模型，验证了其在比特币非法交易检测中的有效性和鲁棒性。

本文建立使用高效液相色谱－三重四极杆质谱（UPLC-MS/MS）联用仪和高效液相色谱－飞行时间质谱联用仪（UPLC-Q-TOF/MS）检测过氧化甲乙酮（MEKP）的定性分析方法。首先采用 Eclipse plus C18 (3.0 mm×50 mm×1.8 μm)色谱柱分析 MEKP，确认 MEKP 含有六种聚合体，通过 UPLC-Q-TOF/MS 对其聚合物采用全扫描及目标离子二级扫描（Full MS/Target MS/MS）模式进行离子碎片信息的采集，以建立数据谱库用于 MEKP中六种聚合体定性分析，其次对 MEKP 的六种聚合体使用 UPLC-MS/MS 的多反应监测模式（MRM）检测，确定六种聚合物的保留时间和特征离子对，用于六种聚合体定性分析。通过高分辨质谱对过氧化甲乙酮对照品分析确定存在六种聚合体后，分别建立六种聚合物的高分辨质谱和三重四极杆质谱定性分析方法。该方法检测灵敏、结果准确，可用于司法鉴定中过氧化甲乙酮的分析检验。

本文旨在探索利用分光光度技术和高光谱成像技术结合机器学习，实现印泥（油）种类的有效区分。采集 27 种不同品牌型号的印泥（油）样品的高光谱数据和色度值，对平均色度数据进行主成分分析（PCA）以降低维度，并应用 K-Means 聚类分析，成功地将印泥（油）样品划分为四大类别。之后使用 LightGBM（light gradientboosting machine）、XGBoost（extreme gradient boosting）、SVM（support vector machine）和 KNN（K-nearestneighbor）四种分类模型，以 1∶4 的比例确定测试集和训练集，对聚类分析结果中每一类别的样品进行逐一鉴别。结果表明，SVM 模型、LightGBM 模型和 XGBoost 模型的区分结果较好，其中 SVM 对类别 I、II、III 中的样品分类准确率达到了 100%，对样品 IV 的分类准确率也达到了 98.3%。本研究为印泥（油）种类快速、准确鉴别提供了新的方法参考。

近些年来，深度学习技术的理论研究和应用研究均取得了快速发展，在自然语言处理、图像语义分割等诸多领域中的研究成果不断涌现，在指纹信息处理中的研究及应用也取得了较快的发展。本文主要介绍了2018年至今深度学习技术在指纹图像处理、指纹识别、指纹防伪技术、指纹数据集生成、涉及指纹的多模态生物特征识别等方面的研究进展情况，其中指纹图像处理包括指纹图像分割、指纹图像增强和指纹图像校正，指纹识别包括基于深度学习网络的指纹识别、非接触式指纹识别、基于指纹3级特征的指纹识别等，并展望了未来深度学习技术在指纹信息中的研究发展方向。

公安科技力量的提升对于打击违法犯罪和维护社会稳定具有重要意义。公安科技力量的发展离不开科研项目的支撑，本文以中国知网文献数据为基础，借助于知识图谱等计量分析工具，对2018－2023年以基本科研业务费项目为基金支撑发表的科技文献进行基于数据驱动的分析研究。研究主要包括发文数量趋势分析、研究主题分布规律、学科分布规律、期刊分布规律、作者分布规律和机构分布规律等，总结出基本科研业务费支撑公安科技发展的三大方面：持续系统保障基础研究、有效增强机构间合作交流、促进学科交叉融合创新，并从坚持需求导向、倾斜青年人才、提升管理水平、创新组织模式和孵化高水平项目等方面出发对基本科研业务费的管理方式进行了探索。