| 序号 | 功能模块 | 功能参数要求 |
| 1 | URL数据探针 | 为终端数据提供数据支持，通过目标URL收集所有关联终端设备的识别码信息及其相关时间数据，提升对终端设备的精准识别与数据分析能力。 |
| 2 | WIFI数据探针 | 旨在通过目标WIFI网络收集与之关联的所有终端设备识别码信息，从而为终端数据提供强有力的数据支撑，助力案件研判与分析。 |
| 3 | 终端数据探针 | 通过收集目标终端码相关的域名访问记录、历史IP地址、终端文件、访问行为、访问路由以及下载的应用信息，为终端模型提供全面的数据支撑，强化案件分析与侦破能力。 |
| 4 | 案件管理 | 通过案管平台生成案件清单，并将其导入本系统。支持多种录入方式，包括Excel表格导入和手工录入，确保案件信息的便捷上传与管理。 |
| 5 | 案件任务下载 | 根据案件信息进行分析研判，将具备条件进行下一步深度研判的案件导出分配给值班民警。 |
| 6 | 案件多维查询 | 可以按照报案人、案情、案件编号、报案时间等相关信息进行查询相关明细信息。 |
| 7 | ▲数据同步引擎 | 数据同步引擎用于将外部网络环境下采集的数据、日志、威胁信息等数据安全、高效地同步至研判精灵系统。支持数据格式转换，具备断点续传、传输状态监控等功能，确保数据完整性与实时性，为研判提供可靠支撑。 |
| 8 | ▲智能数据归一引擎 | 基于特征分布对原始文本进行多层次清洗与增强处理。通过去噪、脱敏、分词、实体规整等流程，有效提升数据的质量与一致性。平台引入基于词向量与语义嵌入模型的关键词驱动策略，结合领域词库与诈骗知识本体，实现对语义同义归并、歧义消解和语境关联的高精度建模，从而增强语义抽取结果的稳定性与准确性。 |
| 9 | ▲身份实体化引擎 | 依托大数据挖掘与机器学习技术，虚转实引擎对虚拟身份数据进行语义解析、行为模式匹配及多源特征融合，获取涉案人员真实身份信息。此过程利用身份信息比对、行为轨迹重叠等多维度分析方法，强化身份关联的准确性与时效性，且全程遵循数据安全和隐私保护标准，确保映射过程具备高度的合规性与可信赖性。 |
| (略) | ★风险建模与评分引擎 | 多特征交叉对比为基础的评分引擎，对案件中涉及的终端进行量化分析。模型基于前期提取的案情关键词及行为特征，评估终端的涉诈嫌疑等级，输出统一化评分结果。评分体系通过阈值划分风险等级（低、中、高）。 |
| (略) | 研判模型 | 基于大模型构建，融合知识蒸馏与规则迁移技术，构建专有语义理解模型，具备深度自然语言处理与上下文关联解析能力，能从复杂案情中智能提取关键词、涉案要素与关键线索，实现案件脉络自动还原，为精准高效的智能研判提供核心支撑。 |
| (略) | 终端研判模型 | 基于大模型，采用知识蒸馏与规则迁移技术，构建专有案情研判模型，将办案专家的领域知识与判断规则转化为结构化、可计算的模型参数，形成可持续优化的专家知识库体系，为研判引擎提供稳定、权威的知识支撑。 |
| (略) | 关键字智能分析 | 通过对案件信息的深度分析提取核心要素，进而拓展关联信息的过程，基于反诈模型的智能分析技术，从简要案情中识别行为特征、作案工具等关键要素，可人工调整。 |
| (略) | ▲终端行为分析 | 对终端提取多维特征信息，包括IP地址、终端文件、访问行为、访问路径、下载应用等内容，结合特征建模逐项分析研判，构建风险评估模型，对终端进行自动评分，最终将终端风险等级划分为正常、低风险、中风险、高风险，辅助快速识别潜在威胁终端。 |
| (略) | 终端信息标注与归类 | 根据案件关键词及终端多维特征信息，包括IP地址、终端文件、访问行为、访问路径、下载应用等，结合特征建模逐项分析研判，构建风险评估模型，精准提取潜在威胁终端，实现快速定位。 |
| (略) | ▲终端全链路图谱 | 围绕案情关键信息，对案件进行研判，获取访问相关网址、APP等的终端信息，并根据终端信息获取其连接过的WiFi信息，再根据WiFi信息获取连接该WiFi的终端信息，经多次迭代形成案件关联终端全量图谱。 |
| (略) | ▲串并案件智能图谱 | 围绕案情中的关键信息，首先对案件进行深入研判，挖掘访问的相关网址、APP及其终端访问行为数据，通过多维度特征分析终端的访问路径和下载记录，进一步关联终端与其连接过的WiFi网络。继而根据WiFi信息反查所有连接该WiFi的终端设备，实现案件内外多终端的交叉关联和溯源分析。当不同案件中出现相同的WiFi、终端或URL时，打通了多个案件之间的隐性关联路径，系统自动构建串并案的终端关联图谱，帮助案件分析人员快速识别嫌疑终端的网络行为模式和潜在关联，提升案件侦破效率和精准度。图谱实现多维度信息融合，增强案件数据的深度挖掘与呈现能力。 |
| (略) | ▲综合研判关系图谱 | 图谱集中展示所有通过模型研判出存在威胁行为的终端设备，涵盖异常访问、恶意软件等多种风险指标。通过可视化节点和关联边，直观呈现威胁终端之间的关系及其与WiFi、URL、APP等关键要素的关联情况，快速定位低风险、中风险、高风险终端。 |
| (略) | 涉案人员管理 | 当前案件与串并案中存在多台具有潜在风险的终端设备，危险终端中存在IP、虚拟账号号等虚拟身份，识别出这些虚拟身份背后的实体身份，完成从虚拟身份向实体身份的转换。 |
| (略) | 人员行程分析 | 通过涉案人员实体的身份证号信息，关联出护照信息，获取该人员的全部出入境记录，包括时间、口岸、交通工具等详细信息。将出入境时间与当前案件中提取到的历史IP地址和使用时间进行时间线比对，可精准判断其是否在相关时间段内身处国内或境外，从而快速定位可疑人员的行踪轨迹，确定是否为嫌疑人。 |
| (略) | 案件分布态势分析 | 根据案件发生地点的维度进行深入分析，并通过饼图、柱状图等可视化形式展示沈阳各区的案件发生数量，便于直观了解案件分布情况。 |
| (略) | 案件类型全局分析 | 根据案件类型维度进行全面分析，并通过饼图、柱状图等可视化形式展示，如虚拟货币诈骗、冒充公检法等案件类型的分布情况，帮助直观了解各类案件的发生比例。 |
| (略) | 案件时间趋势分析 | 根据案件发生时间维度进行全面分析，并通过饼图、柱状图等可视化形式展示案件的时间分布，帮助直观呈现案件发生的高峰时段及规律。 |
| (略) | 案件金额趋势分析 | 根据案件发生金额进行深入分析，并通过饼图、柱状图等可视化形式展示不同金额区间的案件分布，帮助直观了解案件的经济损失情况 |
| (略) | 关联平台对接 | 通过案件数据的大模型研判分析，将结果推送至电诈其他研判平台或关联性平台。如国反平台、出入境平台、及其他电诈研判相关平台，实时获取其他研判平台信息，为案件任务提供精准的数据支撑 |
| (略) | 系统管理 | 平台管理的核心组件，旨在提供对用户、部门、岗位、角色等基础资源的全面管理和控制。通过系统管理功能，管理员可以高效地进行权限分配、角色定义、菜单配置等操作，确保系统运行的稳定性与安全性。具体功能包括：(略) |
| (略) | 售后服务 | 3年原厂售后服务，包括软件升级，维护，功能培训等， |
