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网络钓鱼犯罪的溯源技术与执法取证路径

作者

张钟鑫

浙江东安检测技术有限公司 浙江省杭州市

引言:

随着数字化生活普及,网络钓鱼犯罪呈现高发态势,犯罪手段从传统邮件钓鱼升级为短信钓鱼、虚假 APP 钓鱼等多元化形式,导致用户财产损失、个人信息泄露事件频发。此类犯罪具有犯罪主体匿名化、犯罪工具虚拟化、犯罪证据易销毁等特征,传统溯源与取证方法难以适配。尽管《网络安全法》《刑事诉讼法》为电子证据取证提供法律基础,但在技术落地与执法实践中仍存在衔接断层。研究网络钓鱼犯罪的溯源技术与执法取证路径,是提升打击精准度、遏制犯罪蔓延的关键举措,对保障公民权益与网络秩序意义重大。

一、网络钓鱼犯罪的核心溯源技术

1.1 域名与 IP 溯源技术

域名与 IP 是网络钓鱼犯罪的核心入口,相关溯源技术可实现对犯罪载体的源头定位。一方面,通过域名解析轨迹溯源,利用域名 WHOIS 信息查询域名注册者、注册时间、服务商等基础信息,结合域名解析日志追踪域名与 IP 的绑定关系,识别虚假域名的跳转路径;另一方面,借助 IP 定位技术,通过 IP 地址归属地查询确定服务器物理位置,对动态 IP 则通过网络运营商获取 IP 分配日志,结合访问时间戳锁定犯罪嫌疑人使用的网络终端,为后续取证提供基础线索。

1.2 恶意代码逆向分析技术

网络钓鱼常伴随恶意代码(如木马、勒索软件)植入,逆向分析技术可破解恶意代码的功能逻辑与传播路径。通过反编译工具对钓鱼链接、虚假 APP 中的恶意代码进行拆解,提取代码的特征值(如哈希值、字符串特征),比对已知恶意代码库,确定代码的编写风格、技术来源;同时,分析代码的指令序列,追溯其开发工具、编译环境,甚至识别开发者留下的“数字指纹”,为锁定犯罪技术团伙提供关键依据。

1.3 数据流量分析技术

数据流量分析技术可通过监测网络传输数据,还原网络钓鱼的行为链条。利用流量捕获工具(如Wireshark)抓取钓鱼攻击过程中的数据包,分析数据包的源地址、目的地址、传输内容,识别用户信息(如账号、密码)的窃取路径;同时,通过流量异常检测算法,识别钓鱼攻击特有的流量特征(如短时间内大量相同格式的请求包),追溯数据流向的境外服务器或地下黑产平台,厘清犯罪链条的上下游关联。

二、网络钓鱼犯罪执法取证的现实难点

2.1 电子证据易销毁且固定难度大

网络钓鱼犯罪的电子证据(如钓鱼页面、聊天记录、转账日志)存储于虚拟空间,具有易删除、易篡改、易失活的特点。犯罪嫌疑人可通过远程销毁服务器数据、使用匿名工具清除操作痕迹、删除钓鱼链接等方式破坏证据;同时,钓鱼页面多为临时搭建,若未及时固定,服务器关闭后证据将永久丢失,而传统取证工具对动态生成的钓鱼页面、加密传输的数据固定效果有限,导致证据获取不完整。

2.2 跨平台与跨地域取证协同不畅

网络钓鱼犯罪常跨多个平台(如社交软件、邮件系统、支付平台)实施,且服务器可能部署在境外,导致取证协同面临障碍。一方面,不同平台的数据存储格式、接口标准不统一,执法部门需协调多个平台调取数据,流程繁琐且耗时较长;另一方面,跨境取证需依据国际司法协助条约,存在程序复杂、响应滞后等问题,部分国家因数据主权原则拒绝提供证据,导致取证工作陷入僵局。

2.3 取证技术与犯罪手段不同步

网络钓鱼犯罪技术持续升级,新型钓鱼手段(如 AI 生成式钓鱼邮件、深度伪造钓鱼视频)不断涌现,而执法部门的取证技术更新滞后。传统取证工具难以识别 AI 生成内容的技术特征,无法有效固定深度伪造钓鱼证据;同时,犯罪嫌疑人广泛使用暗网、虚拟专用网络(VPN)、加密聊天工具等技术隐藏身份,现有取证技术难以穿透匿名保护,导致无法精准定位犯罪主体。

三、网络钓鱼犯罪的执法取证优化路径

3.1 规范电子证据固定流程,提升证据有效性

建立“实时捕获-多重备份-合规固定”的电子证据取证流程。一是利用自动化取证工具,对钓鱼链接、恶意代码、数据流量等证据进行实时捕获,确保证据的原始性;二是对获取的电子证据进行多重备份,存储于加密存储设备,防止数据丢失或篡改;三是严格遵循《电子数据取证规则》,对取证过程进行全程录像,记录证据的提取时间、地点、方法,确保证据符合法定形式,避免因程序瑕疵导致证据失效。

3.2 构建跨平台与跨境取证协同机制

打破取证协同壁垒,建立多维度协同体系。在国内层面,推动执法部门与互联网平台、网络运营商建立“快速响应机制”,明确平台的数据调取时限(如 24 小时内反馈),统一数据接口标准,实现跨平台数据快速整合;在国际层面,加强与主要国家的网络安全执法合作,签订专项司法协助协议,简化跨境取证流程,同时建立跨境钓鱼犯罪证据共享平台,实现犯罪线索与证据的实时互通,提升跨境取证效率。

3.3 升级取证技术体系,适配新型犯罪手段

推动取证技术与前沿技术融合,提升技术对抗能力。一是研发 AI 驱动的取证工具,利用机器学习算法识别 AI 生成式钓鱼内容的特征(如文本风格、图像纹理),实现对深度伪造证据的精准固定;二是加强对暗网、加密技术的研究,开发专门的匿名穿透取证工具,破解 VPN、加密聊天工具的保护,追踪犯罪主体的真实 IP 与身份信息;三是建立网络钓鱼犯罪技术监测库,实时更新新型钓鱼手段的技术特征,为取证技术升级提供方向。

3.4 强化政企技术协作,构建共治格局

建立执法部门与科技企业、安全机构的技术协作机制。一方面,联合企业研发针对性取证技术,如推动社交平台、支付平台内置“钓鱼行为监测模块”,实时向执法部门推送可疑钓鱼线索;另一方面,引入第三方安全机构参与取证,利用其技术优势协助破解复杂钓鱼案件,同时开展技术培训,提升执法人员对新型钓鱼技术的认知与取证能力,形成“执法主导、企业协同、机构支撑”的共治格局。

结论:

网络钓鱼犯罪的溯源技术为执法取证提供了技术基础,但当前取证工作仍面临证据固定难、协同不畅、技术滞后等问题。通过规范证据固定流程、构建协同机制、升级取证技术、强化政企协作,可有效优化执法取证路径,提升对网络钓鱼犯罪的打击效能。未来需进一步推动溯源技术与执法制度的深度融合,实现技术赋能与制度保障的双重支撑,从源头遏制网络钓鱼犯罪蔓延,切实维护网络空间安全与公民合法权益。

参考文献:

[1]王军, 刘红. 网络犯罪取证技术的创新与发展[J]. 信息安全与通信保密, 2022, 3(4): 27-32.

[2]赵瑞, 陈勇. 网络犯罪取证技术的发展方向[J]. 计算机与现代化, 2020, 11(12): 106-108.