7月1日上午，香港大学计算机科学系副教授、资讯保安及密码学研究中心主任邹锦沛担任主讲人，为学员们带来“机器学习在欺诈检测中的应用-案例分析”主题授课。邹教授结合史上最大财务造假案“安然事件”，向学员们介绍了金融欺诈的定义和类型，讲解了金融欺诈数据分析的思路，强调为应对庞大混杂的案件数据，有必要运用机器学习与数据挖掘技术分析金融欺诈数据，识别与欺诈行为相关的危险信号，发现可信的欺诈情形证据，为调查决策提供支撑。他指出，欺诈数据分析模型多样，可大致分为分类和回归两种类型，在实践中不存在单一的适用规则，而首选技术是探索性数据分析（EDA）。他介绍，通过区分属性、单变量分析、多变量分析、检测错误值与缺失值、检测异常值以及特征工程逐步进行探索性数据分析，结合热力图等可视化手段，可实现对危险信号的稳健识别。

香港大学电子调查与取证课程的荣誉讲师秦圣智博士为本次课程提供辅助讲解，介绍了线性回归、机器学习、神经网络等人工智能技术基本原理，探讨了将机器学习迁移应用到欺诈检测认定中的路径。秦博士还介绍了运用区块链发送法庭通知、运用AI智能体辅助取证等实例，展示了智能信息技术司法应用的重要潜力以及部署适用的方法。随后，邹教授补充介绍了通过EDA和机器学习技术揭示TRON区块链上USDT交易的欺诈模式的研究成果，认为加密货币因其点对点交易、匿名性、部分平台不执行客户身份验证等特征而成为洗钱犯罪的高发领域，而在人工智能技术的辅助下，可以识别如小额高频交易、短期内大额交易、资金快速转移至低监管区、无中间交易的即时提现、向钱包存入已知被盗资金等潜在欺诈模式，从而对金融欺诈行为进行高效检测与应对。

最后，在提问环节，学员们就如何本地部署AI智能体以确保案件信息保密、比特币的可追踪性以及算法的准确率与有效性之间的关系进行发问，邹教授与秦博士对问题进行了细致的回应。刘品新教授对提问作补充回应，指出律师可以考虑基于比特币的可追踪性发现涉案财物流向拓展案源。同时，刘教授提醒各位学员算法的准确率不等于有效性、正确性，在办案中不要被理论上的算法准确率唬住，需积极拓展审查思路，对资金分析报告等算法证据提出有效质证。

7月1日下午，中国人民大学法学院教授、博士生导师刘品新为学员们带来“电子证据与智能化办案的原理与示例”的主题授课。刘教授以跨学科的前沿视角，通过大量的实践案例，论证了电子证据是由海量数据电文、附属信息与关联痕迹构成的数字场所，为学员们提供了办案的新思路。刘教授提出了“电子证据虚拟场”理论，指出 U 盘、硬盘、云存储等载体并非孤立证据，而是由数字信号构成的“人造场”，其中每一个数据交互痕迹都可能成为重构案件事实的关键。

刘教授进一步介绍了“第一数据场——第二数据场 ——第三数据场” 的理论，为司法实践提供了可操作的分析框架。刘教授指出，第一数据场是办案人员首先接触到的电子证据场通常是同物理犯罪现场相对应的数字犯罪现场，具体包括犯罪嫌疑人的数据场，也包括为侦查目的准备的关联数据系统；第二数据场是经由办案人员提取形成的数据场；而第三数据场是将第二数据场的数据进行分析，形成的结构化数据，包括基于特征的时间序列数据场和基于特征的轨迹序列数据场等。刘教授主张，除了对第一数据场进行深度挖掘、提取第二数据场以外，还要积极构建第三数据场，进行智能化办案。他以办理的实际案例为基础，为学员们总结了如何塑造基于辩护视角的场空间。第一步，对海量异构数据按照类型进行归类，形成结构化数据；第二步，基于关键要素作为关系节点，分别展开排序、检索、分析；第三步，对检索结果进行交叉组合、验证，形成基于辩护视角的新证据、证明主要案件事实。

中国人民大学博士生陈婕介绍了团队的最新探索成果，并介绍了团队借助大模型等技术处理实践案例中的海量数据，现场演示了如何在海量数据中筛选并找到相关的证据、构建个人知识库、部署和调用本地大模型等实战方法。

最后，刘老师强调，我们正在进入“人——机——物”三元数据空间，场论将成为未来的生存论。以电子证据场原理为基础，法律人不仅要构建三个数据场，也要搭建数据场与物理场之间的类比关系。

7月2日上午，中国人民大学法学院刘品新教授作为主持人，谈及受本次课程的启发。首先，正如宋慈在《洗冤集录》中写的“狱事莫重于大辟，大辟莫重于初情，初情莫重于检验”，以律师为代表的法律共同体应当提升自身办案本领，强化电子数据检验分析技能，成为大数据时代的大宋提刑官；其次，当前存在部分配侦公司配合公安机关趋利执法“制造”刑事案件的情形，律师要“做、端、吃”大数据的饭，把电子证据审查与智能化办案思维融入案件的全部环节；再次，辩护律师要善于对证据保管链进行“链式审查”，从而找出控方的证据漏洞，实现精准质证、有效辩护。

随后，最高人民检察院检察技术信息中心检察科研处赵宪伟处长为学员们带来“电子数据审查的检察视角”主题授课。赵处长以张庭TST案、“伪基站”案等典型案例切入强调了“描述证据的证据”是检察视角下证据审查的焦点，结合侵犯著作权犯罪案件、侵犯公民个人信息犯罪案件特点分析了电子数据在检察办案实践中的困境，并从电子数据技术恢复、单向加密为基础的数据防篡改、以系统和高技术为基础的电子数据生成、传输、存储以及电子数据的“系统思维”四个层面为学员们构建起电子数据的理论基石。随后，赵处长从电子数据取证办案原则与技术操作原则出发，分享介绍了存储介质型的数据提取、手机等无线终端处理、网络在线数据提取、黑话隐语识别等常见电子数据取证场景，总结提炼了电子数据审查的四个目标：“核”（对侦查部门移送证据进行核实）、“索”（在证据中搜索挖掘可能隐藏的其他要素）、“补”（对需要补充的证据提出提纲或者自行补充侦查要求）、“示”（选择庭审需要示证的证据出庭支持公诉）。

在提问环节，学员就AI伪造音声鉴别的可能性、涉案U盘被办案机关调包的应对方式、鉴定文件与提取文件的校验值算法不一致的情形、数据恢复工具的可靠性、在线数据提取注意事项、实务中对鉴定意见的定案关键证据的强依赖性等问题进行提问。对于AI伪造音声的鉴别，赵宪伟处长认为当前技术手段尚不足以实现对伪造音声的准确识别，该问题的解决需要另辟蹊径。对于涉案U盘被办案机关调包的应对方式，刘品新教授建议对U盘镜像进行分析，判断是否存在U盘被扣押之后受到访问留下的数据痕迹。对于鉴定文件与提取文件的校验值算法不一致的情形，赵处长认为该情形不必然说明电子数据被篡改，需对原始数据采用相同算法计算校验值进行验证；刘教授建议在此情形下对数据可靠性提出质疑，要求控方进行补正，并强调当电子数据提取缺乏正式调取程序仅作为线索移送时，存在更高的被置换风险。对于数据恢复工具的可靠性问题，赵处长认为应当对工具保持基本的信任态度，不同的数据恢复工具可能在恢复的数据形式层面略有差异，但不会对实体内容产生影响；刘教授建议辩护律师减轻对专业取证工具的依赖，运用部署的智能体的工具对证据实现有效审查，打破软件神话。对于在线数据提取注意事项问题，刘教授认为在取证过程中应遵循比例原则和先不改变检材进行提取、必要时再改变检材的规则，对需要在不同情形下提取的证据按照安全性由强到弱依次提取。对于实务中对鉴定意见的定案关键证据的强依赖性，赵处长认为实务中这种现象已得到有效抑制，检察机关对于直接影响定罪的证据会比较谨慎；刘教授认为如果确实存在关键证据造假情形，辩护律师可以提供证明证据存在虚假的材料，并向检察官释明违规采信关键证据终身追责的法律后果，引起办案人员重视，共同提升案件质量。

7月2日下午，上海市人民检察院检务保障部副主任，上海市人民检察院司法鉴定中心负责人高峰担任主讲人，为学员们带来“大数据思维、人工智能技术与案件事实重建”主题授课。高峰老师介绍了犯罪现场三维重建技术在多起重特大案件中的突破性应用。这项融合无人机测绘、激光扫描与虚拟现实的技术，正推动司法取证从“平面记录”迈向“时空还原”。在2024年上海松江商场恶性伤人案中，高峰老师的团队运用三维复刻技术，在近2万平方米范围内精准还原了嫌疑人1分15秒内连续捅刺18人的行动轨迹，连血迹喷溅方向都通过虚拟血溅分析完成动态模拟。该技术甚至让20年前的积案迎来转机——在一起故意伤害致死陈案中，团队依据模糊的现场照片和建筑标准，成功重建9.45平方米的案发卧室，结合窗户间距等数据验证了关键证人陈述，最终推动最高检核准追诉。

“传统现场图粗糙且易失真，三维重建让证据’开口说话’。”高峰老师以某省一起违规排污公益诉讼案为例，动画演示了企业偷换自来水的隐蔽管道，直观的铁证令庭审效率大幅提升。他特别指出，该项技术不仅服务于庭审示证，更能通过证据空间整合发现逻辑矛盾。在一起交通鉴定争议中，团队通过三维视角揭穿了“像素距离等同实际距离”的错误结论。目前该技术已在故意伤害、走私毒品等类型化案件中形成标准化应用。高峰老师呼吁：“公安机关应在第一现场全面采集三维数据，这是应对证据随时间离散的关键。”随着上海检察技术部门向全国开放支持通道，犯罪现场重建技术有望成为疑难案件的破局利器。

7月3日上午，中国人民大学纪检监察学院副教授王燃担任主讲人，为学员们带来“电子证据的阅卷技巧”主题授课。王老师以“卷”为线索，以阅卷技巧助学员开拓电子证据审查新视界。首先，电子证据有哪些“卷”？可从电子数据相关法律法规进行关注。如两高一部《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》、公安部《公安机关办理刑事案件电子数据取证规则》、国家监察委员会《中华人民共和国监察法实施条例》等。具体来说，有扣押封存、现场提取、在线提取、远程勘验等取证措施，分别对应各类“笔录”+“清单”等“卷”。其次，电子数据如何找“卷”？电子证据的完整体系包含“鉴-数-取”三个部分，即“鉴定意见（鉴）”、“检材（数）”以及“取证笔录（取）”。可将同一电子证据所对应的鉴定意见检材、取证笔录及数据本身三者进行体系化梳理，并就其哈希值、名称、数据大小、序列号、修改时间、文件路径等项目进行逐项比对。第三，电子证据如何审“卷”？具体阅卷方法包括同类对比法、时间审查法、截图审查法、言词对比法、录屏审查法等。此外，还提出电子证据的“排除”规则，包括对电子数据因瑕疵及不具有真实性的排除，对电子载体（物证、书证）非法取得及不符合鉴真规则的排除，以及在此基础上对鉴定意见的排除，形成“鉴-数-取”一体化的排除规则。最后，老师结合实例演示了阅卷思路。

下半场，王老师为大家主讲“从大数据办案到大数据平台建设”课程。她指出研习数据，是为了认识数据资源、了解数据方法、熟悉办案思维、形成大数据思维方法。首先，王老师梳理了职务犯罪的类型、特点、法律规制。她讲解了职务犯罪初核中挖掘“人、钱、事”数据流的基本思维，随后展示了行贿受贿案例中大数据思维的运用。她还介绍综合运用付款记录、电话号码等电子线索，使用互联网工具关联个人信息、账户信息、行为信息，构建资金流向图、人际关系图、业务活动图，最终实现“找人、找物、找钱、找事”的目的。其次，王燃老师演示了大数据思维在各类案件中的迁移，如非正常死亡案件、网络诈骗类案件。王老师重点介绍了非正常死亡案件中使用电子证据需具备的思维，包括基于数据线索分析构造主体身份、需求层次、家庭背景、情感背景等特征，辅助破案、证明。

7月3日下午，中国科学院软件研究所高级工程师邓昌智担任主讲人，向学员们带来“资金电子证据的穿透式审查方法及运用”主题授课。

首先，邓昌智老师指出资金流是经济案件的DNA。邓老师梳理了十余年来资金分析领域的研究热点演变，包括资金数据获取技术、资金数据分析技术、资金数据证据化问题、资金数据分析报告向证据转化问题。随后，邓老师介绍了包括我国金融监管架构、资金流动网络、账户结构、资金形态、资金数据结构及特征等理解资金分析报告审查所必要的知识。其次，邓老师讲解了资金穿透式审查方法的核心要义。他以经济犯罪侦查逻辑为切入，结合范例演示了获取数据、清洗数据、分析数据、转化证据不同阶段的逻辑、业务规则、计算算法、AI模型，介绍了相关国标、行标体系的构建情况。同时，邓老师讲授了各阶段审查的对象、审查技术原理、工具和思路，围绕初始资金来源、交易行为模式、账户主体探寻资金流向规律。随后，他以涉众型非法集资、网络赌博、挪用资金三类案件的资金审查为例，介绍了案件中资金性质、资金流水规律特征、资金审查重点问题。结合图示、案例及实战经验，深化了学员对资金查控与分析技术的理解。课程最后，邓昌智老师展望了资金审查的未来发展趋势，例如结合AI大模型技术梳理资金数据表结构等，并推进自动化审查并生成报告。

7月4日上午，高显嵩老师为学员带来“案件中数据库分析与日志分析”主题课程，深入讲解电子数据审查相关知识与分析方法，助力学员提升案件处理中的电子数据处理能力。

首先，高显嵩老师聚焦电子数据生命周期审查步骤和方法。他指出，电子数据早已存在于我们的生活与工作场景之中，但对于律师而言，电子数据取证面临诸多挑战。高老师还介绍了电子数据取证方式、电子数据鉴定的四大类别等基础概念，并指出电子数据取证是第一次过滤，电子数据鉴定则是对此的第二次过滤。随后，在电子证据审查步骤方面，高老师强调要关注案卷材料中与电子证据相关的扣押笔录、勘验笔录、电子数据司法鉴定报告、报案人陈述和口供等内容。尤其要留意鉴定意见书的细节，如二维码、鉴定日期、执业范围、鉴定方法、鉴定要求等，若出现鉴定要求过于详细或简单、存在倾向性引导、超出执业范围、片面无法证明案件情况、要求与结论不呼应等情况，都可能存在问题。此外，鉴定意见附件是审查重点，包括光盘、U盘、硬盘等存储介质，以及在线提取或远勘的录屏录像截图，通过录屏录像可获取大量关键信息，例如核对办案单位远程下载数据库时的情况与鉴定意见书中表的数量和名称是否匹配，审查勘验过程是否合规。最后，原始检材，像数据库镜像、服务器镜像、硬盘、U盘镜像，手机、电脑提取报告，压缩包等也不容忽视，需仔细审查入侵日志、攻击日志、木马、后门、webshell等内容。

在获取电子数据的基本方法和途径部分，高老师详细介绍了刻录光盘、制作U盘或硬盘、制作镜像、直接复制形成录屏录像截图等多种实用方法，为学员在实际操作中获取电子数据提供了清晰的指引。在数据库分析的方法及工具方面，高显嵩老师先讲解了数据库的基本概念与数据模型，他提到常见的数据模型有网状、层次、关系型数据库，其中关系型数据库应用最为广泛，同时还介绍了nosql数据库作为未来发展趋势，在大数据、AI开展复杂逻辑处理场景中的独特优势，并简单引入了sql语句的相关知识。在数据库分析方法与演示环节，高老师着重强调了过滤无效数据、重复数据、测试数据等操作的重要性。针对SQL数据库分析，高老师介绍了数据库用途、字段含义解读，以及Navicat等专业工具与辅助小工具的实操应用技巧，通过场景化演示强化学员对数据建模与分析流程的理解。在日志分析的方法及工具方面，高老师介绍了日志的类型，包括系统日志、服务器web日志等。随后介绍日志分析工具LogParser，结合真实业务案例演示IP地址、时间戳、GET/POST请求类型到URL路径等关键要素的格式识别。高老师还同步介绍轻量化日志分析工具的使用技巧，帮助学员构建从基础数据提取到高阶业务洞察的完整日志分析能力。

7月4日下午，北京国盾信息中心司法鉴定所技术负责人、高级司法鉴定人张佩军老师以《即时通讯聊天记录的取证及辩护策略探讨》为题，为与会者剖析了微信聊天记录的存储、删除、恢复与伪造的核心技术原理，旨在提升法律从业者对电子证据的审查能力。

张佩军老师首先抛出结论，在当前主流的手机操作系统下，被删除的图片、语音、文档等文件，在民用取证技术层面基本不可能被完整恢复。他指出，许多人看到的所谓成功恢复，实际上找到的只是用户在普通视图下不可见的缩略图或部分数据片段，并非真正意义上的文件复原。这是由于现代手机普遍采用的“文件级加密”（File-Based Encryption, FBE）技术。他详细解释了手机加密方式的演进：在安卓9.0系统之前，手机普遍采用“全盘加密”（FDE），仍有暴力破解的可能性。然而，自安卓9.0系统后普及的FBE技术，使得破解几无可能。相较于文件恢复，文本聊天记录的恢复则存在可能。张佩军老师指出，文件和聊天记录的关键区别在于存储方式。文本消息并非作为独立文件存储，而是被统一记录在一个名为EnMicroMsg.db的加密SQLite数据库文件中。这个数据库需要专业方法先行解密。他也警示道，自微信7.0版本以后，其数据库普遍启用了SQLite官方提供的“安全删除”机制，这使得从原位置直接恢复内容成为不可能。那么，恢复的希望来自何处？张佩军老师揭示一个名为FTS5的“全文搜索索引”数据库。他解释说，为了实现快速的聊天记录搜索功能，微信会为文本内容建立一个索引。即便主数据库中的原文已被清零，其内容片段或副本仍有可能在这个索引文件中得以保留。因此可以从这个被用户忽视的FTS5索引库中找到并提取出被删除的记录。这本质上是一种“发现”而非“恢复”。张佩军老师还通过一个真实的伪造聊天记录鉴定案例，展示了如何运用底层技术审查证据的真实性。张佩军老师指出，尽管伪造的记录在手机界面上看起来与真实记录一模一样，但其底层的“数字指纹”却无法逃脱专业分析的眼睛。

张佩军老师最后总结，电子证据的审查核心不能停留在商业软件的自动化报告上，而必须深入理解数据生成与存储的底层原理。这都要求法律从业者具备一定的技术素养。唯有做到“知其然，并知其所以然”，才能在数字化时代的司法实践中，真正实现对电子证据的有效质证。

7月5日上午，中国人民大学法学院教授、博士生导师刘品新为学员们带来“电子证据的智能化审查”的主题授课。在数字浪潮席卷全球的今天，刘教授依托本土化实践，针对办案中的海量电子数据，提出“智能化审查”核心理念。刘教授指出，传统的审查方法存在诸多问题，电子证据运用转向智能化审查是现代的选择。

刘教授结合代表性实例抽象出电子证据智能化审查的要素，一是“审电子材料而非审纸面材料”，电子证据审查必须直面原始数据，避免纸质转化后只能审查有限数据电文内容而缺失附属信息和关联痕迹；二是“以模型思维为支撑”，从典型的案件和行为模式中抽象出算法分析模型；三是“机器处理+人工甄别的两步法”，智能算法完成海量数据的初筛与关联分析，办案人员再进行进一步的甄别和筛选，形成人机协同的审查模式。

基于此，针对实务人员办案的痛点和难点，刘教授建议以“鉴——数——取——录”证据体系为基础，以初阶、中阶、高阶三个层次的智能化审查方法展开，向学员们传授了切实可行的审查技巧。初阶应用聚焦“技战法”，通过时空分析、第一、二、三数据场重建，显著提升电子证据的提取效率与组织化程度；中阶能力强化“逻辑驱动”，运用时间戳校验、特定关系时段筛查、案件关系伴随分析、关键词审查、字典库匹配及高频度识别等方法，有效审查海量电子数据；高阶发展拥抱“AI赋能”，积极探索AI类案分析平台与法律大模型的应用，通过智能案例检索与比对，为证据研判与法律适用提供强大支撑。面对控方日益强大的智能审查能力，辩方在技术条件上存在客观差距。刘教授建议，辩护策略可转向对电子证据证明力的深度审查，通过简单文本搜索和复杂文本分析等方面进行实质审查。刘教授结合办理过的组织、领导传销组织活动罪的实际案例，现场演示实战利器，一步步带领学员们审查海量电子数据，并总结办案经验，为学员们上了生动的一课。

陈婕博士、毛自荐老师演示了智能化审查的高阶方法，包括运用专业法律大模型平台进行类案检索，通过通用大模型平台开展海量文本归纳、检索、分析，开展资金数据分析等内容。

7月5日下午，司法鉴定科学研究院正高级工程师、声像和电子数据鉴定研究室主任郭弘担任主讲人，为学员带来“人工智能时代电子数据与声像资料的司法鉴定与审查探析”主题授课。郭老师指出，随着AI技术渗透至司法领域，电子数据与声像资料鉴定正面临证据形式多样化、伪造技术智能化等挑战，因此构建科学的审查体系尤为迫切。郭老师深入解析了电子数据审查的三大核心框架：其一为“技术-法律”协同理论，强调司法鉴定需兼顾技术标准与法律规范，如电子数据提取需符合《司法鉴定程序通则》与技术规范；其二是“多模态证据链”理论，将电子数据、声像资料与传统证据视为有机整体，例如通过EDR数据、传感器日志与现场勘查记录构建完整证明体系；其三为“AI对抗”理论，针对深度伪造、算法偏见等问题，提出“人工复核+模型验证”的双重审查机制。

在实战环节，郭老师结合深度伪造鉴定和智能网联汽车数据鉴定等多个典型案例，强调审查需聚焦四大关键维度：一是资质审查，核实机构与人员是否具备相应的司法鉴定资质；二是工具审查，关注鉴定工具是否经过认证、开源软件是否验证；三是材料审查，重点核查检材来源、保管链条及哈希值一致性；四是标准审查，确保鉴定方法符合GB/T 29360等现行国家标准。她特别指出，面对AI生成证据，需通过人工识别、元数据溯源、算法分析及跨模态比对等手段识破伪造痕迹。展望行业发展方向，郭老师表示，随着元宇宙、区块链等新技术演进，电子证据审查将逐步向“智能审查平台+专家智库”模式深度演进。她特别呼吁广大司法工作者，必须持续更新技术认知体系，在应对AI幻觉、算法黑箱等前沿挑战时坚守证据真实性底线，共同为数字时代司法公正筑牢技术防线。

（沙龙研讨与刑事辩护专题之夜的精彩内容，将在后续报道中呈现，尽请期待！）

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