108 年 國立中央警察大學刑事警察研究所刑事司法組《犯罪偵查學》

本題主要在探討數位證據的種類、特性，以及在刑案現場進行數位證物蒐證時應注意事項。

一、數位證據的種類

數位證據是指任何儲存或傳輸於電子形式的資訊，這些資訊可被用於證明犯罪行為。其種類繁多，常見的包括：

1. 電腦系統與儲存裝置：
   • 個人電腦 (桌上型、筆記型)
   • 伺服器
   • 硬碟、固態硬碟 (SSD)
   • USB 隨身碟、記憶卡
   • 光碟 (CD, DVD)
2. 行動裝置：
   • 智慧型手機、平板電腦
   • GPS 裝置
   • 數位相機
3. 網路相關證據：
   • 網際網路活動紀錄 (瀏覽紀錄、搜尋紀錄)
   • 電子郵件 (Email)
   • 即時通訊軟體紀錄 (LINE, WhatsApp, Messenger 等)
   • 社群媒體內容 (Facebook, Instagram, Twitter 等)
   • 雲端儲存空間資料 (Google Drive, Dropbox 等)
   • 網路伺服器日誌 (Log files)
4. 其他電子裝置：
   • 智慧家電 (如智慧音箱、智慧電視)
   • 車載資訊系統
   • 數位錄影機 (DVR)

二、數位證據的特性

數位證據具有以下顯著特性，這些特性也使得數位證據的蒐證、保全與分析較傳統證據更具挑戰性：

1. 易失性 (Volatility)： 數位資料可能非常容易因斷電、操作、軟體運行或時間推移而改變、損毀或消失。例如，記憶體 (RAM) 中的資料在斷電後立即消失。
2. 易複製性 (Reproducibility)： 數位資料可以被精確地複製多次，且複製後的副本與原始資料在內容上應是相同的 (透過雜湊值驗證)。這使得證據的傳輸與分析更便利，但也可能導致證據的數量龐大。
3. 易修改性 (Modifiability)： 數位資料可以被輕易地修改、刪除或偽造，且不易察覺。這對證據的真實性與完整性帶來挑戰。
4. 體積龐大 (Volume)： 數位證據的儲存容量和數量可能非常龐大，從數 GB 到數 TB 甚至 PB。這對蒐證、儲存、傳輸和分析都帶來技術與資源上的壓力。
5. 分散性 (Distribution)： 數位證據可能分散在多個裝置、伺服器或雲端空間，甚至在全球各地。
6. 時間性 (Timeliness)： 數位證據的價值可能與時間高度相關。例如，網路活動紀錄、通訊紀錄等，越早取得越能還原事件真相。
7. 技術複雜性 (Technical Complexity)： 數位證據的蒐證、保全與分析需要專業的知識、技術和工具，以及對各種檔案格式、作業系統、網路協定等有深入了解。

三、刑案現場數位證物蒐證應注意事項

本題主要探討犯罪嫌疑人如何規避監視系統，以及警方在調閱監視影像時應注意的事項。

一、犯嫌規避監視系統的方法

犯罪嫌疑人為了躲避監視錄影系統的偵測與追蹤，常會採取以下多種方法：

1. 遮蔽與偽裝：
   • 頭部遮蔽： 戴帽子、口罩、連帽外套，或使用雨傘、紙板等物品遮擋臉部特徵。
   • 身體遮蔽： 穿著與周遭環境、人群差異過大的衣物，或使用較寬鬆、深色的服裝，甚至偽裝成特定職業人員。
   • 改變外觀： 臨時改變髮型、戴假髮、戴墨鏡、畫濃妝等，以干擾臉部辨識。
2. 路線規劃與技巧：
   • 熟悉監視死角： 事先勘查地形，找出監視器無法涵蓋的「死角」或盲點，並規劃利用這些區域移動。
   • 低調行進： 刻意放慢或加快腳步，融入人群，或在人煙稀少時行動，避免引起注意。
   • 利用交通工具： 迅速搭乘計程車、公車、捷運等大眾運輸工具，以快速改變位置並混淆追蹤。
   • 反覆繞行： 在目標區域外圍或周邊不斷繞行，測試監視系統的範圍與反應，或製造行蹤混亂。
3. 干擾與破壞：
   • 物理破壞： 意圖直接破壞監視器鏡頭，例如潑漆、貼紙、砸毀等（此行為本身即為犯罪）。
   • 電磁干擾： 嘗試使用特定設備干擾監視器的訊號，使其無法正常運作（技術門檻較高，較少見）。
   • 偽造影像： 極少數情況下，可能嘗試將預錄的影像串接到監視系統，但技術難度非常高，且容易被發現。
4. 時間選擇：
   • 選擇時機： 在監視系統維護、故障、或人流、車流稀少的時間段進行犯行。
   • 利用特殊事件： 趁大型活動、遊行、集會等場合，利用人群的掩護進行活動。

二、克服與應對方法

警方與相關單位可以透過技術、管理與策略來克服犯嫌規避監視系統的行為：

1. 技術升級與佈建：
   • 高畫質與夜視功能： 提升監視器畫質，並確保具備良好的夜視功能，減少光線不足的影響。
   • 廣角與多角度： 採用廣角鏡頭，並在關鍵區域設置多角度、重疊的監視點，減少死角。
   • 智慧影像分析： 導入AI 臉部辨識、行為分析（如異常停留、徘徊、快速奔跑）、車牌辨識等技術，能自動偵測異常行為並發出警報。
   • 移動偵測與自動追蹤： 部分系統可設定偵測到移動目標後，自動將鏡頭朝目標方向旋轉或進行短暫追蹤。
   • 整合性系統： 將不同區域、不同類型的監視系統整合，形成聯網的監控網絡，方便統一調閱與追蹤。
2. 策略性佈點與維護：
   • 全面覆蓋： 針對高犯罪風險區域、重要交通節點、公共場所等進行重點佈建，力求全面覆蓋。
   • 定期維護與檢查： 確保所有監視設備正常運作，定期清潔鏡頭，及時修復故障，避免因設備問題造成的死角。

本題主要在考察台灣司法改革後，警政署為改進警詢（偵訊）模式所制定的具體步驟，特別是針對犯罪嫌疑人的詢問過程。

背景說明：

106 年（西元 2017 年）的司改國是會議，其中一個重要議題就是關於偵訊（警詢）的改革，旨在提升偵訊的品質、保障被告權益、減少冤案發生，並強化證據的合法性與有效性。基於此，警政署參考了會議的決議與相關實務需求，制定了新的「警詢改進模式」，特別強調偵訊的專業性、程序性與保障性。

警詢改進模式之犯罪嫌疑人詢問 4 個步驟：

警政署的警詢改進模式，在犯罪嫌疑人的詢問過程中，通常會包含以下四個主要步驟，這些步驟旨在確保詢問過程的合法、有效，並充分保障嫌疑人的權利：

1. 告知權利與訊問前準備 (Rights Notification and Pre-Interrogation Preparation)：

   • 告知權利： 在正式訊問開始前，必須明確告知犯罪嫌疑人其享有的權利，包括：
     • 有權保持緘默，不為自己不利之陳述。
     • 有權選任辯護人。
     • 受詢問時，可以請求告知親友。
     • 如有不服處分或決定，可依法提起救濟。
     • （若為外國人）有權請求聯繫本國駐華使領館。
   • 確認身份與意識： 確認嫌疑人的身份資料，並評估其是否具備完全的理解能力，了解告知的權利。
   • 準備與規劃： 偵訊人員需事先準備偵訊計畫，了解案情，預想可能出現的問題，並確認偵訊環境（如是否需要錄音錄影）。

2. 展開訊問與釐清案情 (Initiation of Interrogation and Fact Clarification)：

   • 建立關係 (Rapport Building)： 試圖與嫌疑人建立初步的信任關係，讓其在較為放鬆的狀態下溝通。
   • 初步詢問： 從較為客觀、簡單的問題開始，例如關於個人基本資料、事發經過的概略描述等，逐步引導嫌疑人開口。

本題主要探討「捷思法」的定義，以及在犯罪偵查過程中常見的捷思法類型。

一、何謂捷思法 (Heuristic)？

捷思法（Heuristic）是一種問題解決的策略或技巧，它並非保證能找到最佳或最正確的答案，但能在有限的時間、資訊或資源下，快速地導向一個「夠好」或「可行」的解決方案。捷思法通常基於經驗、直覺、規則或簡化模型，透過逐步逼近或試誤的方式，來縮小搜尋空間，尋找可能的答案。

與演算法 (Algorithm) 不同，演算法是遵循一套明確的步驟，保證能得出正確答案（如果存在的話），但可能耗時或資源消耗巨大。捷思法則是一種「經驗法則」或「啟發式思考」，旨在提高效率，接受可能不是最優解的風險，以快速獲得一個可接受的結果。

在認知心理學中，捷思法被視為人類思考和決策時常用的認知捷徑 (Cognitive Shortcut)。

二、犯罪偵查過程中較常出現的捷思法類型

犯罪偵查是一個複雜且充滿不確定性的過程，偵查人員需要在有限的時間、資訊下，快速做出判斷與決策。因此，捷思法在犯罪偵查中扮演著重要的角色。常見的捷思法類型包括：

1. 可得性捷思法 (Availability Heuristic)：

   • 定義： 傾向於依賴容易從記憶中提取的資訊來評估事件的發生機率或重要性。越容易回憶起的事件，就越覺得其發生機率越高。
   • 偵查應用：
     • 經驗法則： 偵查人員基於過去辦案經驗，對特定犯罪模式、嫌疑人行為或現場特徵，產生「這個案件很像之前的某個案子」的直覺，並以此為出發點展開調查。
     • 媒體報導影響： 媒體經常報導的犯罪類型（如隨機殺人、詐騙），可能讓偵查人員在遇到類似情境時，過度關注這些特定模式，而忽略了其他可能性。
     • 鮮明案例： 曾經處理過非常離奇或印象深刻的案件，可能會影響對類似案件的判斷，例如過度關注某種不常見的作案手法。

2. 代表性捷思法 (Representativeness Heuristic)：

   • 定義： 傾向於依據某事物與某類別的典型特徵有多相似，來判斷其屬於該類別的可能性。人們會將觀察到的現象，與心中預設的原型或刻板印象進行比較。
   • 偵查應用：
     • 刻板印象： 偵查人員可能基於嫌疑人的外貌、口音、職業、居住地等特徵，認為其「看起來就像個小偷」或「這個行為模式很像慣犯」，從而影響其判斷。
     • 犯罪模式匹配： 將現場證據或嫌疑人的行為，與已知的犯罪模式（如系列犯罪的特徵）進行比對，認為相似度高就傾向於認為是同一人所為。
     • 「非典型」嫌疑人忽略： 由於過度依賴代表性，可能忽略了那些不符合典型特徵，但實際上是嫌疑人的對象。