Cel badań i hipotezy/pytania badawcze:
Przyjęto założenie, że przedmiotowe rozwiązanie, korzystające z uniwersalnej metody HMM, pozwala na jej zastosowanie w IO wobec potrzeby wyłonienia z wielości cechowanych danych – metadanych – wzorców postępowania określonych jako „negatywny impuls” (anomalia kierunkowa).

Metody badawcze:
Dokonanie przeglądu dotychczasowych badań nad problematyką HMM i możliwości wdrożenia tej metody na potrzeby walki z przestępczością, w tym na rzecz walki z praniem pieniędzy i terroryzmem.

Główne wyniki:
W związku z brakiem pozyskiwania bezpośrednich danych o działaniach terrorystycznych, ich niekompletności oraz potrzeby przewidywania możliwości powstania zdarzeń godzących w bezpieczeństwo publiczne czy finansowe istnieje potrzeba budowania wiedzy o terrorystach na podstawie danych niezwiązanych bezpośrednio z tym rodzajem przestępczości (jako pośrednie wyniki obserwacyjne). Ma to też swoje przełożenie na tworzenie zbiorów uczących dla matematycznych modeli przeciwdziałania. W konsekwencji prowadzenie badań opartych na niskiej liczbie danych i dostępnych w większych przedziałach czasowych może dawać nieadekwatne wyniki. Ponadto zastosowanie podejścia probabilistycznego stwarza możliwości projektowania przeciwdziałań wobec typowanych negatywnych zachowań.

Implikacje dla teorii i praktyki:
Możliwości zastosowania matematycznych modeli przeciwdziałania w zakresie prowadzenia analizy rozpoznania przez instytucje obowiązane oraz na potrzeby prowadzenia czynności analitycznych w ramach stosowania analizy kryminalnej w służbach policyjnych i specjalnych.