Prediktív bűnmegelőzés a kiberbűnözés ellen : Egy MI-alapú szoftver fejlesztésének indokoltsága és lehetőségei = Predictive Crime Prevention against Cybercrime : Justification and Possibilities for Developing AI-Based Software

Árpás, Béla and Gyaraki, Réka and Priski, Zsanett (2025) Prediktív bűnmegelőzés a kiberbűnözés ellen : Egy MI-alapú szoftver fejlesztésének indokoltsága és lehetőségei = Predictive Crime Prevention against Cybercrime : Justification and Possibilities for Developing AI-Based Software. MAGYAR RENDÉSZET, 25 (3). pp. 147-168. ISSN 1586-2895

Preview

Text 09_arpas-gyaraki-priski_147-168_Magyar_Rendeszet_2025_3.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (394kB) | Preview

Abstract

Cél: A tanulmány középpontjában egy olyan mesterségesintelligencia- (MI-) alapú innovatív szoftver koncepciója áll, amely az online térben elkövetett bűncselekmények prediktív megelőzését célozza meg. A kiberbűnözés jelentős térnyerésével párhuzamosan megnőtt az igény olyan proaktív, technológiai eszközök iránt, amelyek nem csupán a bűncselekmények utólagos felderítésére, hanem azok hatékony megelőzésére is alkalmasak. A tanulmány arra a komplex kérdésre keresi a választ, hogy lehetséges-e egy olyan adaptív rendszer fejlesztése, amely képes valós időben azonosítani azokat a felhasználókat, akik online magatartásuk alapján magasabb viktimizációs kockázati indexszel rendelkeznek.Módszertan: A kutatás során átfogó, interdiszciplináris megközelítéssel, prediktív rendészeti és kockázatelemzési modellek alapján dolgoztunk ki egy koncepcionális keretrendszert. A módszertan alapját a meglévő MI-alapú szoftverek összehasonlító elemzése, a SWOT-analízis, a reprezentativitás biztosítására vonatkozó kutatásmódszertani elvek és az adatvédelmi kérdések részletes tanulmányozása adják.Megállapítások: A kutatás rámutatott, hogy egy intelligens szoftver képes lehet az online jelenlét kockázati tényezőinek azonosítására, és a felhasználói viselkedés mintázatai alapján személyre szabott prevenciós javaslatokat nyújtani. Ez jelentősen elősegítheti a tudatos internethasználatot és hatékonyabbá teheti a bűnmegelőzési stratégiákat.Érték: A tanulmány eredményei alapján egyértelműen elmondható, hogy az MI-alapú, prediktív szoftverek jelentős szerepet tölthetnek be a jövő rendészeti stratégiáiban. A jövőbeli kutatási irányok prioritásai között szerepel a gyakorlati implementáció, a normatív keretrendszer fejlesztése és az etikai aspektusok szisztematikus integrálása. | Aim: The study focuses on the concept of an innovative artificial intelligence (AI)-based software for predictive prevention of crime in the online space. The significant rise of cybercrime has been accompanied by an increased demand for proactive technological tools that are not only capable of detecting crimes after the fact, but also of effectively preventing them. This study addresses the complex question of whether it is possible to develop an adaptive system that can identify in real time users who have a higher risk of victimisation based on their online behaviour. Methodology: A conceptual framework was developed using a comprehensive, interdisciplinary approach based on predictive policing and risk analysis models. The methodology is based on a comparative analysis of existing AI-based software, a SWOT analysis, research methodological principles to ensure representativeness, and a detailed study of privacy issues. Findings: Research has shown that intelligent software can identify risk factors for online presence and provide personalised prevention recommendations based on user behaviour patterns. This could significantly promote conscious internet use and make crime prevention strategies more effective. Value: Based on the results of the study, it is clear that AI-based predictive software can play a significant role in future law enforcement strategies. Priorities for future research directions include practical implementation, the development of a normative framework and the systematic integration of ethical aspects.

Actions (login required)

Edit Item