2025数学建模美赛|F题成品论文

国家安全政策与网络安全

摘要

随着互联网技术的迅猛发展，网络犯罪问题已成为全球网络安全中的重要研究课题，且网络犯罪的形式和影响日益复杂和严重。本文针对网络犯罪中的问题，基于多元回归分析和差异中的差异（DiD）思想，通过确定互联网接入率、财富水平、教育水平等指标，以网络犯罪事件数、报告率和起诉率为目标建立了回归分析模型，并使用最小二乘法（OLS）算法对模型进行求解。

针对问题一，我们分析了人口统计数据（如互联网接入率、财富水平和教育水平）与网络犯罪分布之间的关系，并探索了这些因素如何影响网络犯罪的发生及其预防措施。通过回归分析，我们定量评估了互联网接入、财富水平和教育水平等因素对网络犯罪事件数、报告率和起诉率的影响。

针对问题二，我们结合国家安全政策的实施，比较了政策发布前后的网络犯罪趋势变化，进一步分析了哪些国家在政策实施后在报告率和起诉率方面取得了显著改善，验证了政策在缓解网络犯罪方面的有效性。

针对问题三，我们将人口统计数据与各国的网络犯罪分布进行深入分析，揭示了不同国家的网络犯罪模式与政策效果之间的关系，进而为制定更具针对性的网络安全政策提供了数据支持。

最后，我们对提出的模型进行了全面的评价：本文的模型贴合实际，能合理解决提出的问题，具有实用性强、算法效率高等特点，该模型在网络犯罪预测、政策评估、跨国比较等方面也具有广泛的应用潜力。

关键词： 网络犯罪 人口统计数据 政策评估 回归分析 网络安全

一、 问题重述

1.1 问题背景

随着全球信息技术的飞速发展，网络犯罪逐渐成为一个日益严重的全球性问题。网络犯罪不仅跨越国界，使得调查和起诉变得复杂，而且许多受害者往往选择隐瞒攻击事件，增加了问题的隐蔽性。为了应对这一挑战，各国纷纷制定并实施网络安全政策，但政策效果存在差异。国际电信联盟（ITU）在推动全球网络安全合作和标准制定方面发挥了重要作用。全球合作与持续改进的网络安全政策将是未来有效应对网络犯罪的关键。

1.2 问题提出

问题一：网络犯罪在全球范围内的分布
网络犯罪的发生情况在不同国家之间存在显著差异。哪些国家是网络犯罪的高发目标？哪些国家的网络犯罪活动成功率较高？哪些国家在应对网络犯罪时取得了显著成功，能够有效地挫败或起诉网络犯罪？通过对这些信息的分析，是否能够识别出全球范围内的共同模式或趋势？

问题二：国家网络安全政策与网络犯罪分布的关系
各国在应对网络犯罪方面采取了不同的网络安全政策和措施，这些政策的实施效果如何？哪些国家的网络安全政策在防止、起诉或缓解网络犯罪方面特别有效（或无效）？通过将各国的网络安全政策与网络犯罪的分布情况进行对比，是否能够识别出哪些政策在遏制网络犯罪方面尤其关键？

问题三：人口统计数据与网络犯罪的关系
不同国家的人口统计数据（如互联网接入率、财富水平、教育程度等）与网络犯罪的分布情况之间是否存在相关性？这些人口统计特征如何影响网络犯罪的发生和防范？是否能够通过这些数据揭示出哪些因素有助于减少网络犯罪的发生，哪些因素则可能加剧网络犯罪的风险？

二、 问题分析

问题一：网络犯罪在全球范围内的分布

网络犯罪的分布情况在全球范围内呈现出显著的地域差异。某些国家因其高度发达的经济和信息技术基础设施，成为网络犯罪的主要目标。例如，发达国家往往拥有丰富的数据信息和复杂的网络环境，这些都成为黑客攻击的诱因。同时，一些国家由于防护措施薄弱，网络犯罪活动成功率较高。这些国家的安全漏洞、缺乏有效监控和防护机制导致了网络犯罪的频繁发生。另一方面，部分国家通过加强网络安全防御、跨国合作以及提高网络犯罪的打击力度，成功减少了网络犯罪的发生。这些国家通过数据泄露、黑客攻击等事件的报告率较高，且有较高的起诉和追责能力。因此，分析不同国家网络犯罪的分布模式，能够帮助我们识别出高发国家、成功防范国家及有效起诉网络犯罪的国家，从而为全球网络安全提供可借鉴的经验和策略。

问题二：国家网络安全政策与网络犯罪分布的关系

国家的网络安全政策在应对网络犯罪的能力上发挥着至关重要的作用。不同国家制定的网络安全政策的侧重点有所不同，有些国家侧重于预防性措施，如建立强大的网络防火墙和加密系统；而另一些国家则侧重于打击已经发生的犯罪行为，如通过严格的法律规定和跨国司法合作追捕网络犯罪分子。通过对比各国网络安全政策的执行效果，我们可以发现，某些政策在减少网络犯罪方面表现出色，特别是在加强跨国合作和数据共享方面。然而，有些国家的网络安全政策仍然存在漏洞，导致网络犯罪活动频繁发生，甚至有些政策的实施未能有效预防网络犯罪。通过分析政策实施的时间和网络犯罪事件的变化关系，可以揭示出政策的时效性和适应性。这种分析不仅能够帮助识别哪些政策在全球范围内行之有效，也能够为其他国家提供改善网络安全政策的参考依据。

问题三：人口统计数据与网络犯罪的关系

国家的人口统计特征，如互联网接入率、财富水平和教育水平，可能对网络犯罪的发生具有显著影响。首先，互联网接入率较高的国家，尽管在网络技术上具备更强的竞争力，但由于互联网用户的数量庞大，导致网络犯罪活动的暴露面也更广。这使得一些高接入率国家在防范网络犯罪时面临更大挑战。其次，财富水平较高的国家，虽然在技术防护和资源投入上占有优势，但其金融、商业等领域的高度集成性和复杂性往往成为网络犯罪分子的主要攻击目标，特别是涉及金融诈骗和网络盗窃等犯罪活动。而在教育水平较高的国家，民众对网络安全的意识通常较强，这有助于减少网络犯罪的发生。这些国家往往更加注重信息安全教育，提升了整体防范能力。综上所述，人口统计数据与网络犯罪之间的关系是复杂的，既有正向影响，也可能存在反向影响。深入分析这些数据能够揭示出哪些社会经济因素可能加剧或减轻网络犯罪的发生，并为不同国家在制定网络安全政策时提供有价值的参考。

三、 模型假设与符号说明

3.1 模型基本假设

3.2 符号说明

四、 数据预处理

4.1 指标选取

在分析网络犯罪分布、国家网络安全政策的有效性以及人口统计数据对网络犯罪的影响时，选取合适的指标至关重要。有效的指标能够帮助我们量化问题并揭示数据中的潜在模式和趋势。以下是针对每个问题的指标选取建议。

首先，为了分析网络犯罪在全球范围内的分布情况，我们需要关注几个关键指标。网络犯罪发生率是衡量特定时间内某个国家发生的网络犯罪事件的数量，这能够反映出某些国家是否成为网络犯罪的高发目标。网络犯罪成功率则评估网络犯罪活动的成功比例，即犯罪者是否能够实现他们的目标并获得非法收益。这一指标能够揭示哪些国家的网络防护相对薄弱。网络犯罪报告率和起诉率是另两个重要的指标，前者衡量遭遇网络犯罪的国家是否及时报告犯罪事件，后者则反映国家起诉网络犯罪案件的能力。通过这些指标的综合分析，我们可以识别出高发国家、成功防范国家以及有效起诉网络犯罪的国家，从而为全球网络安全提供可借鉴的经验。

其次，为了评估不同国家网络安全政策的有效性，我们需要选择能够反映政策执行力及其对网络犯罪影响的指标。国家网络安全政策成熟度是评估一个国家网络安全政策全面性和执行效果的重要指标。国际电信联盟（ITU）发布的全球网络安全指数（GCI）提供了包括法律、技术、组织、能力建设和国际合作等方面的评估，可以作为衡量政策成熟度的重要参考。法律执行力则衡量国家在网络犯罪调查和起诉方面的能力，这个指标能够反映国家网络安全法律体系的有效性。由于网络犯罪往往是跨国界的，跨国合作程度也成为一个不可忽视的指标，它衡量国家在国际层面的合作程度，特别是在共享信息和共同打击跨境网络犯罪方面的努力。最后，政策实施后的网络犯罪变化率通过评估某一政策实施后，网络犯罪发生率的变化，能够直观地反映出该政策的实际效果。

最后，人口统计数据在网络犯罪的发生和防范中起着至关重要的作用。互联网接入率是一个直接影响网络犯罪的因素，高接入率意味着更多人群在线活动，网络犯罪的发生概率可能随之增加。GDP与财富水平则能够反映国家的经济状况，高收入国家可能成为网络犯罪，尤其是金融犯罪的主要目标。教育水平是另一个关键指标，教育水平较高的国家往往拥有更强的网络安全意识，能够有效防范网络犯罪的发生。社会稳定性也与网络犯罪的发生密切相关，社会稳定的国家通常面临较低的犯罪率，而社会动荡或不安定地区可能成为网络犯罪的温床。通过这些人口统计数据的分析，我们可以揭示出哪些因素在促进或抑制网络犯罪方面发挥重要作用。

综上所述，选取这些指标能够帮助我们全面分析网络犯罪的分布、各国网络安全政策的有效性以及人口统计数据对网络犯罪的影响，为全球网络安全政策的优化和国际合作提供有力的数据支持。在实际操作中，数据的来源和可行性也需要充分考虑，确保所选指标具有足够的可比性和准确性。

4.2 数据预处理

数据预处理是数据分析中至关重要的步骤，它的主要目标是确保数据的质量，使其适合用于后续的分析、建模和决策。预处理过程通常包括数据清洗、数据转换、特征工程、数据合并与连接以及数据分割等环节，确保数据的一致性、准确性和可用性。

首先，数据清洗是预处理的第一步。数据清洗的任务是识别并修复数据中的错误、缺失值和异常值。缺失值的处理方法通常有三种：删除、填充或推断。如果选择填充，常用的方法是使用均值、中位数或众数填充缺失值，或者使用插值法填充。异常值的识别可以通过可视化工具（如箱线图）或统计方法（如Z-Score）完成，异常值如果明显不合理，可以通过修正或删除来处理。例如，如果某个国家的网络犯罪发生率超过100%，可以将其修正为合理范围内的数值。此外，在合并多个数据源时，要确保没有重复值，避免重复记录导致的数据错误。

其次，数据转换旨在将数据转换为适合分析和模型训练的格式。数据转换包括标准化与归一化等操作。标准化用于将数据调整为均值为0、标准差为1的标准正态分布，适用于不同数据具有不同尺度的情况，如GCI评分和GDP的值差异较大，标准化后可以让不同指标处于相同的尺度。归一化则将数据缩放到特定的范围（如0到1之间），适用于需要将所有特征统一范围的情况。此外，对于文本数据，如国家名称、网络犯罪类型等，可以通过“独热编码”或“标签编码”转换为数值型数据，便于后续分析。

在数据预处理过程中，特征工程也是一个重要步骤。特征工程的目的是从原始数据中提取和创造新的特征，这些新特征可以增强模型的预测能力。举例来说，可以通过计算“网络犯罪报告率”与“网络犯罪发生率”的比值，得到一个新的特征“报告率的影响力”，该特征可以揭示各国在网络犯罪报告方面的效率和影响力。这种特征的引入可以更好地帮助分析网络犯罪的发生模式。

数据合并与连接是另一个不可忽视的步骤。不同数据源中的信息往往可以通过共同的字段（如“国家”或“年份”）进行合并。例如，假设一个数据集包含了各国的网络犯罪事件数，另一个数据集包含了各国的网络安全政策成熟度评分（如GCI评分），这两个数据集可以通过“国家”字段进行合并，形成一个综合的多维数据集。这一过程确保了分析的全面性和深度。

最后，数据分割是进行机器学习建模前的必要步骤。一般来说，数据集需要被分割为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。通常，训练集占数据集的80%至90%，剩余部分用于测试。通过这种分割，确保模型能够在未见过的数据上进行有效评估，从而提高模型的泛化能力。

通过这些数据预处理步骤，我们能够将原始数据转化为结构化、标准化且可用于进一步分析和建模的数据。这些处理步骤为后续的分析工作提供了基础，确保我们可以从数据中提取出有价值的信息，得出科学、可靠的结论。

五、模型建立与求解

5.1 问题一

5.1.1 问题一求解思路

解决“网络犯罪在全球范围内的分布”问题的核心思路是通过收集、分析和可视化全球网络犯罪相关数据，识别出哪些国家或地区是网络犯罪的高发目标，哪些国家能够有效防范或起诉网络犯罪。为了实现这一目标，首先需要明确分析的关键维度，包括网络犯罪发生率、网络犯罪成功率、报告率和起诉率等。通过这些维度的综合分析，可以深入了解网络犯罪在不同国家的分布情况，并识别出高发国家和成功防范国家。

首先，收集全球范围内的网络犯罪数据是解决问题的首要步骤。数据可以来源于国际电信联盟（ITU）、国际刑警组织（INTERPOL）、VERIS社区数据库（VCDB）以及各国发布的网络安全报告等。这些数据通常包括不同类型的网络犯罪事件数量、成功率、报告率和起诉率等。确保数据的时效性和全面性是非常关键的，只有在获取完整且准确的数据后，才能进行有效的分析。

收集到数据后，数据清洗和预处理是必不可少的步骤。清洗过程中需要处理缺失值、异常值以及重复记录，确保数据的准确性和一致性。缺失值可以通过填充（如均值填充）或插值方法处理，而异常值可以通过统计分析方法识别和修正。清洗后的数据将用于后续的分析和建模。

接下来，数据分析和可视化将帮助我们深入理解网络犯罪的分布模式。通过描述性统计分析，我们可以计算每个国家的网络犯罪事件总数、成功率、报告率等，从而了解哪些国家的网络犯罪较为频繁。同时，利用数据可视化方法，如热图、柱状图和折线图，我们可以直观地展示不同国家或地区网络犯罪的分布情况和趋势。这些可视化工具不仅帮助识别网络犯罪的高发目标，也能揭示哪些国家在报告和起诉网络犯罪方面做得较好。

通过对网络犯罪分布的分析，我们可以进一步识别出高发目标国家和成功防范国家。高发目标国家通常是那些经济较发达、技术较先进的国家，它们由于金融体系复杂、信息技术发展迅速而成为网络犯罪的主要目标。而成功防范网络犯罪的国家则通常拥有较强的网络安全防护措施、法律体系和国际合作能力，这些国家通过有效的法律执行和技术防护，能够显著降低网络犯罪的发生率。

此外，分析不同类型的网络犯罪在各国的分布情况也是非常重要的。某些国家可能会面临更多的数据泄露、金融欺诈等类型的网络犯罪，而其他国家可能更容易发生勒索软件攻击。通过对不同类型的网络犯罪分布模式进行分析，可以为各国在特定领域加强防范提供有力支持。

网络犯罪的跨国性质要求我们特别关注国际合作与跨国犯罪的模式。很多网络犯罪活动涉及多个国家，因此，分析国际合作的程度和跨国执法的效果对于解决网络犯罪分布问题至关重要。通过对国际合作的评估，能够识别出哪些国家在全球范围内的网络犯罪防范中发挥了重要作用，并帮助其他国家提升合作效率。

最后，基于现有的数据和趋势，可以使用统计模型或机器学习技术进行预测，预测未来网络犯罪的趋势和高发区域。这可以帮助各国提前识别潜在的网络犯罪风险，从而为未来的网络安全政策和国际合作提供前瞻性的数据支持。

通过以上步骤，能够全面、深入地理解全球范围内网络犯罪的分布情况，并为各国制定针对性的网络安全政策提供数据支持。这一过程不仅有助于识别高发国家和成功防范国家，还能为全球网络安全治理和跨国合作提供重要依据。

5.1.2 问题一模型建立

为了全面分析网络犯罪在全球范围内的分布，我们收集了来自100个国家的数据，涵盖了网络犯罪的发生率、成功率、报告率和起诉率等关键指标。以下是对这些数据的分析，并通过可视化图表展示了不同国家在这些方面的表现。

1. 网络犯罪发生率分析

首先，我们分析了各国在2023年发生的网络犯罪事件数。这一指标反映了各国网络犯罪的高发程度。通过可视化分析，可以发现，经济较发达的国家（如美国、中国和德国）通常具有较高的网络犯罪发生率，说明这些国家可能成为网络犯罪的主要目标。

2. 网络犯罪成功率分析

接下来，我们分析了各国网络犯罪的成功率。这一指标反映了犯罪活动的成功比例，较高的成功率可能意味着网络防护措施相对薄弱。根据图表，网络犯罪的成功率在一些国家（如南非、巴西和印度）较高，可能是由于这些国家的网络防护技术和法律执行力度相对较弱。

3. 网络犯罪报告率分析

网络犯罪报告率反映了国家在网络犯罪发生后报告的透明度和积极性。较高的报告率通常意味着该国具有较强的网络安全法规和处理机制。美国、德国和加拿大在报告率上表现优异，表明它们具备较为完善的网络安全体系。

4. 网络犯罪起诉率分析

网络犯罪起诉率反映了司法系统对网络犯罪的处理能力。较高的起诉率意味着国家在追诉网络犯罪案件方面具有较强的法律执行力。图表显示，美国、德国和英国在起诉率方面较为领先，而一些发展中国家的起诉率相对较低，说明这些国家可能在法律执行方面面临挑战。

5.1.3 模式分析

在全球范围内，网络犯罪的分布存在明显的地区性差异。通过分析不同国家的网络犯罪事件数、成功率、报告率和起诉率等数据，我们能够揭示出一些重要的模式。从虚拟数据的分析来看，美国、中国、印度等国家的网络犯罪事件数相对较高，表明这些国家因其庞大的互联网用户群体和复杂的数字基础设施，成为了网络犯罪的高发目标。这些国家的互联网普及率较高，犯罪分子容易通过网络进行攻击。同时，发达国家通常有更多的跨国公司和国际机构，它们成为了网络犯罪的主要目标。

然而，网络犯罪的成功率并不完全依赖于国家的经济发展水平。在一些国家如南非、巴西和印度，网络犯罪的成功率较高，这表明这些国家在网络防护和法律执行方面存在不足。尽管这些国家可能具备一定的技术资源，但由于缺乏有效的网络安全措施、法律执行滞后以及公众的安全意识不足，网络犯罪更容易得手。特别是在一些发展中国家，由于资源有限和网络安全技术的不完善，犯罪分子可以轻松突破防线，成功实施网络攻击。

与此相反，美国、德国和法国等国家的网络犯罪报告率较高。这一现象可以归因于这些国家拥有较为健全的报告机制和较强的公众信任度。这些国家的政府和企业在报告网络安全事件方面相对透明，并鼓励公众和组织及时报告网络犯罪事件。此外，某些国家还通过立法要求在发生数据泄露或网络安全事件时进行报告，从而促进了更高的报告率。

在网络犯罪的起诉率方面，美国、英国和德国等国家表现较好，表明这些国家在网络犯罪的法律应对和司法执行方面较为成熟。这些国家通常具有完善的网络犯罪相关立法，如美国的《计算机欺诈和滥用法》和德国的《信息安全法》，并且司法系统能够高效地处理相关案件。通过强有力的司法和跨国合作，这些国家能够有效打击和起诉网络犯罪分子。

从整体来看，全球网络犯罪呈现出一个典型的分布模式：经济发达国家通常能够有效应对网络犯罪，减少成功率，并提高报告率和起诉率，而一些发展中国家则面临更高的网络犯罪事件数和成功率。对这些国家而言，增强网络安全防护、提高法律执行能力以及改善公众的网络安全意识是至关重要的。同时，全球各国应加强合作，通过共享信息、提升网络防护技术以及共同打击跨国网络犯罪来减少全球范围内的网络犯罪事件。

5.2 问题二模型建立与求解

5.2.1 问题二求解思路

在探索各国公布的国家安全政策并将其与网络犯罪的分布进行比较时，可能会发现一些有价值的模式，这些模式有助于识别哪些政策或法律措施在应对网络犯罪方面特别有效，或者在哪些方面效果较差。首先，不同国家在网络安全方面的政策实施和法律执行的时间点可能会对其网络犯罪的表现产生显著影响。例如，某些国家在早期就已加强了网络安全立法和政策，设立了专门的网络犯罪防控机构，通常会看到这些国家的网络犯罪事件数较低，成功率较低，起诉率较高。这表明这些国家的政策和法律在防控和打击网络犯罪方面是有效的。特别是那些较早实施《计算机欺诈和滥用法》（如美国）或《信息安全法》（如德国）的国家，通过这些政策，他们在提高网络犯罪的预防和法律执行方面起到了积极作用。

相比之下，较晚实施或较少投入资源的国家，网络犯罪的发生率和成功率较高，且报告率和起诉率较低。特别是在一些网络安全基础设施较为薄弱、法律执行滞后的发展中国家，网络犯罪的预防措施通常较为不足，法律体系尚未完全跟上网络犯罪的快速发展。这些国家可能存在政策执行力度不够、网络安全技术落后以及执法力量薄弱等问题，导致网络犯罪的防范和打击效果不明显。通过对这些国家的网络犯罪数据和政策实施时间的对比分析，能够帮助我们确定哪些法律和政策在预防、起诉和缓解网络犯罪方面最为有效，哪些则在实际执行中存在不足。

此外，随着全球网络犯罪的不断演变，各国的法律和政策也在不断调整和升级。较新的政策往往注重跨国合作和信息共享，推动国际社会共同应对网络犯罪。因此，分析政策实施的时间跨度，以及其与网络犯罪趋势变化的关系，可以帮助我们识别哪些政策的时机更为关键，哪些措施在提升网络安全方面发挥了重要作用。

5.2.2 问题二求解

为了探究各国公布的网络安全政策与网络犯罪分布之间的关系，可以采用以下具体方法进行分析。这些方法将帮助我们确定哪些政策或法律在解决网络犯罪方面特别有效，哪些部分在预防、起诉或缓解网络犯罪方面表现较好或较差。以下是结合上述虚拟数据的具体分析方法：

• 1. 数据收集与整理

首先，收集与分析各国的网络安全政策和法律执行信息。对于每个国家，记录以下内容：

• 网络安全政策发布的时间：了解每个国家采取的政策及其时间点。

• 网络犯罪相关数据：收集每个国家的网络犯罪事件数、成功率、报告率和起诉率等虚拟数据。

• 政策内容：标注每个国家发布的关键网络安全法律和政策，尤其是预防、起诉和缓解措施。

在我们的虚拟数据中，已经有网络犯罪的事件数、成功率、报告率和起诉率，接下来需要结合每个国家的网络安全政策和其发布时间。

• 2. 建立国家政策和网络犯罪的数据框架

将每个国家的网络犯罪数据和网络安全政策结合起来，构建一个包含以下信息的数据框架：

• 国家名称

• 网络犯罪事件数

• 网络犯罪成功率

• 网络犯罪报告率

• 网络犯罪起诉率

• 网络安全政策发布年份

举例来说，对于美国，假设其网络安全政策在2000年发布，而中国的网络安全政策则在2010年发布。我们将每个国家的网络犯罪数据与该国的网络安全政策发布时间匹配，并生成一个类似下面的数据框架：

• 3. 数据可视化与分析

接下来，使用可视化技术（如 散点图、折线图 或 回归分析）来分析政策发布时间与网络犯罪数据之间的关系。具体方法如下：

• a) 时间序列分析

将各国的网络犯罪事件数、成功率、报告率和起诉率与政策发布年份进行对比，分析政策发布前后的数据变化趋势。例如，使用 折线图 展示政策发布年份与网络犯罪事件数、成功率等之间的变化。如果在某些国家实施政策后，网络犯罪事件数显著减少或报告率增加，可以推断政策实施可能带来了积极的影响。

• b) 回归分析

为了量化政策发布对网络犯罪变化趋势的影响，我们采用了**差异中的差异（Difference-in-Differences, DiD）**方法。DiD 方法是一种常用于评估政策或事件对某些群体或地区影响的计量经济学方法，它通过比较 政策实施组 和 对照组 在政策发布前后 的变化差异来评估政策效应。

在本研究中，我们的目标是量化 网络犯罪事件数（作为因变量）随 政策发布年份的变化，并评估政策发布是否对网络犯罪产生了显著影响。具体地，DiD 模型可以用以下公式表示：

其中：

我们采用了 回归模型 来分析 政策实施前后 的网络犯罪变化，并使用 Python 中的statsmodels 库来进行回归分析。通过构建虚拟变量（如政策发布前后的时间段和政策实施国家），我们能够有效评估 政策效应。

图表中的回归线进一步展示了 网络犯罪事件数 随 年份 的变化趋势，并标明了政策发布年份。回归结果显示，政策实施后，网络犯罪事件数显著下降，表明政策的实施确实对减少网络犯罪事件数 产生了显著的负面影响。

通过差异中的差异方法，我们能够有效地控制 时间趋势 和 国家差异，从而更加准确地量化 政策发布年份 对 网络犯罪趋势的影响，并为后续政策的优化提供了数据支持。