Актуальные вопросы информационно-аналитического обеспечения выявления и раскрытия преступлений в сфере незаконного оборота наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров

Размещено на http://www.allbest.ru/

Актуальные вопросы информационно-аналитического обеспечения выявления и раскрытия преступлений в сфере незаконного оборота наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров

Михаил Викторович Дульцев,

начальник отдела по исследованию проблем отраслевого управления научно-исследовательского центра, кандидат юридических наук Академия управления МВД России Российская Федерация, г. Москва

Андрей Валерьевич Котяжов,

доцент кафедры уголовно-правовых дисциплин, кандидат юридических наук Московский государственный университет технологии управления имени Г. К. Разумовского Российская Федерация, г. Москва

Аннотация

Актуальность и постановка проблемы: анализ состояния оперативной обстановки и результаты научных исследований показывают, что с момента начала реализации Стратегии государственной антинаркотической политики до 2020 г. коренного перелома в борьбе с наркопреступностью не наступило. Продолжают действовать объективные и субъективные факторы, способствующие расширению масштабов незаконного оборота наркотиков и новых психоактивных веществ, которые формируют зависимые формы поведения. Прогнозируется снижение раскрываемости тяжких и особо тяжких преступлений за счет сокращения количества раскрытых преступлений в сфере незаконного оборота наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров, совершенных в крупном и особо крупном размерах. Проведенный в 2019 г. экспертный опрос руководителей управлений и отделов ГУНК МВД России, начальников подразделений по контролю за незаконным оборотом наркотиков территориальных органов МВД России показал, что большинством респондентов отмечены рост уровня наркопреступности; неудовлетворительное состояние организации оперативно-розыскной деятельности подразделений по контролю за незаконным оборотом наркотиков; снижение эффективности выявления и раскрытия преступлений, обусловленное в том числе недостаточным уровнем информационно-аналитического обеспечения и оперативного информирования, отсутствием автоматизированных баз данных, совмещенных с субъектами внешнего взаимодействия, и др.

Цель исследования: на основе рассмотрения информационных ресурсов, используемых наркобизнесом, обосновать необходимость реализации технологий искусственного интеллекта для решения задач выявления и раскрытия преступлений в сфере незаконного оборота наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров.

Методы исследования: общий диалектический метод познания, способствующий системному и разноаспектному рассмотрению специфики обработки больших данных в целях выявления и раскрытия рассматриваемых преступлений; методы описания, обобщения, сравнения, логико-юридический метод.

Результаты и ключевые выводы: обоснована необходимость:

-реализации технологий искусственного интеллекта при решении задач выявления и раскрытия преступлений в сфере незаконного оборота наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров посредством автоматизированного поиска и анализа признаков совершения наркопреступлений на информационных ресурсах системы Интернет; результатов биометрической идентификации лиц, совершивших наркопреступления; данных геолокации средств мобильной связи и маршрутов перемещения автотранспортных средств лиц, подозреваемых в совершении наркопреступлений;

прогнозирования изменений оперативной

--обстановки как необходимое условие перспективного, текущего и проблемного планирования организации оперативно-розыскной деятельности территориальных органов МВД России.

В развитие положений Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года сделан вывод о том, что применение искусственного интеллекта в целях решения задач по противодействию наркопреступности основано на анализе потоков больших данных, требующем кратного повышения быстродействия вычислительной техники, что может быть реализовано посредством внедрения современных технологий.

Ключевые слова: искусственный интеллект; информационные технологии; комплекс технологических решений; средства информатизации; искусственные нейронные сети; интернет-ресурсы; выявление и раскрытие наркопреступлений; поиск; биометрическая идентификация; позиционирование; анализ данных; прогнозирование; планирование; незаконный оборот наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров.

Annotation

искусственный интеллект преступление наркотическое средство

Current Issues of Information and Analytical Support for Detecting and Solving Crimes in the Field of Illicit Trafficking in Narcotic Drugs, Psychotropic Substances and Their Precursors

MIHAIL VIKTOROVICH DUL'CEV, Candidate of Law,

Gender Balance in the Police Forces of Russia and Foreign Countries: a Comparative Legal Study Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia Russian Federation, Moscow

ANDREJ VALER'EVICH KOTYAZHOV, Candidate of Law, Associate Professor of the Department of Criminal Law Disciplines Moscow State University of Management Technology named After G. K. Razumovsky Russian Federation, Moscow

The relevance and problem statement: the analysis of the operational situation and the results of scientific research show that since the beginning of the implementation of the Strategy of the state anti-drug policy until 2020, there has

- not been a radical change in the fight against drug crime. Objective and subjective factors that contribute to the expansion of illicit drug trafficking and new psychoactive substances that form dependent behaviors continue to operate. It is predicted that the detection rate of serious and especially serious crimes will decrease due to a reduction in the number of solved crimes in the field of illicit trafficking in narcotic drugs, psychotropic substances and their precursors committed on a large and especially large scale. Held in 2019, an expert survey of heads of departments and departments of GUNK Ministry of internal Affairs of Russia, chiefs of divisions on control over drug trafficking of the territorial bodies of the MIA of Russia revealed that the majority of respondents noted the growing level of drug-related crime; unsatisfactory state of the organization of operational and investigative activities of drug trafficking control units; reduced efficiency of detection and disclosure of crimes, including due to the insufficient level of information and analytical support and operational information, the lack of automated databases combined with external interaction subjects, etc.

The purpose of the study: based on the consideration of information resources used by the drug business, to justify the need to implement artificial intelligence technologies to solve the problems of detecting and solving crimes in the field of illicit trafficking in narcotic drugs, psychotropic substances and their precursors. Research methods: General dialectical method of cognition that promotes systematic and multi-aspect consideration of the specifics of big data processing in order to identify and solve the crimes under consideration; methods of description, generalization, comparison, logical and legal method.

The results and key conclusions: the need for:

- implementation of artificial intelligence technologies in solving the problems of detecting and solving crimes in the field of illicit trafficking in narcotic drugs, psychotropic substances and their precursors through automated search and analysis of signs of drug crimes on the Internet information resources; results of biometric identification of persons who committed drug crimes; geolocation data of mobile communications and routes of movement of vehicles of persons suspected of committing drug crimes;

forecasting changes in the operational situation as a necessary condition for longterm, current and problematic planning of the organization of operational search activities of the territorial bodies of the Ministry of internal Affairs of Russia. In pursuance of the National strategy for the development of artificial intelligence for the period up to 2030 it is concluded that the application of artificial intelligence to solve tasks of combating drug-related crime based on the analysis of big data flows that require a tenfold increase in performance of computers that can be realized through the introduction of modern technologies.

Keywords:artificial intelligence; information technologies; complex of technological solutions; informatization tools; artificial neural networks; Internet resources; detection and disclosure of drug crimes; search; biometric identification; positioning; data analysis; forecasting; planning; illicit trafficking of narcotic drugs, psychotropic substances and their precursors.

Решение государственной задачи обеспечения прорывного социально-экономического [10] и научно-технологического развития Российской Федерации связано с внедрением инновационных программно-технических средств, включая искусственный интеллект, в целях обеспечения национальной безопасности и правопорядка¹, в том числе в сфере реализации правоохранительных мер по контролю за оборотом наркотиков О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») [Электронный ресурс]: указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 19.04.2020). Ч. 23 Об утверждении Стратегии государственной антинаркотической политики Российской Федерации до 2020 года: указ Президента Российской Федерации от 9 июня 2010 г. № 690 // СЗ РФ. 2010. № 24. Ст. 3015. П. 17.1.

Анализ состояния оперативной обстановки и результаты научных исследований показывают, что с момента начала реализации Стратегии государственной антинаркотической политики до 2020 г. коренного перелома в борьбе с наркопреступностью не наступило. В частности, количество выявленных и раскрытых преступлений, предусмотренных ст. 228 Уголовного кодекса Российской Федерации, доминирующих в статистике наркопреступлений, имеет стойкую тенденцию к снижению. Отсутствует практика выявления незаконного производства, сбыта или пересылки прекурсоров наркотических средств или психотропных веществ. Прогнозируетсяснижениераскрываемостипреступленийвсференезаконногооборотанаркотическихсредств психотропных веществ и их прекурсоров (далее -- НОН), совершенных в значительном, крупном и особо крупном размере [1, с. 106].

Продолжают действовать объективные и субъективные факторы, способствующие расширению масштабов незаконного оборота высококонцентрированных, в том числе синтетических, наркотиков, каннабиоидов и новых психоактивных веществ, а также формированию зависимых форм поведения, а именно:

— наличие высокого спроса на наркотики среди «золотой» молодежи, сторонников неформальных молодежных объединений (АУЕ, музыкальных фанатов и др.), маргинальных слоев населения (ранее судимых, низкоквалифицированных рабочих, безработных и др.);

— наличие значительного объема наркотикосодержащего растительного сырья (дикорастущей конопли), общедоступность средств и простота методики его переработки;

— широкие возможности для создания нелегальных нарколабораторий в малонаселенных муниципальных образованиях, территориально приближенных к крупным городам и административным центрам, а также для приобретения лабораторного оборудования и прекурсоров в интернет-магазинах;

— низкий уровень доходов отдельных категорий населения: учащихся колледжей и техникумов, студентов, в том числе фармацевтических (медицинских) вузов, лаборантов-химиков, безработных, мигрантов создает возможности их вербовки членами организованных групп (преступных сообществ) для работы в нелегальных нарколабораториях, а также в качестве курьеров, закладчиков, кладовщиков, операторов и др.;

— наличие широких возможностей для сбыта больших объемов наркотиков и других запрещенных веществ через развитую сеть частных ночных и фитнесс клубов, баров, саун, кафе, дискотек, наркопритонов и притонов проституток и т. д.;

— использование территории России для международного (межгосударственного) наркотрафика. Этому способствуют прозрачность государственной границы со странами СНГ и относительная свобода передвижения товаров, миграция людей;

— недостаточная эффективность мер воспитательного воздействия и антинаркотической пропаганды среди подростков и в молодежной среде (учащиеся школ и средних специальных учебных заведений, студентов вузов, молодых специалистов и др.).

Как показали результаты проведенного в 2019 г. экспертного опроса Опрошены 92 респондента из числа руководителей (начальников) подразделений по контролю за незаконным оборотом наркотиков территориальных органов МВД России на окружном, межрегиональном и региональном уровнях; руководящего состава управлений и отделов ГУНК МВД России., большинством респондентов отмечены рост уровня наркопреступности в стране в отличие от показателей официальной статистики; неудовлетворительное состояние организации оперативно-розыскной деятельности подразделений по контролю за незаконным оборотом наркотиков; снижение эффективности выявления и раскрытия преступлений, обусловленное в том числе недостаточным уровнем информационно-аналитического обеспечения и оперативного информирования, отсутствием автоматизированных баз данных, совмещенных с субъектами внешнего взаимодействия, и др.

Вместе с тем сегодня в системе МВД России обеспечен базовый уровень оснащенности средствами информатизации подразделений. Так, в частности, внедрены система информационно-аналитического обеспечения субъектов внутриведомственного взаимодействия; автоматизированные системы информационного обеспечения биометрической идентификации личности, а также автоматического поиска (распознавания) движущихся в потоке, разыскиваемых транспортных средств.

Результативность использования указанных средств информатизации непосредственно зависит от качества формирования банков розыскной и криминалистической информации территориальных органов внутренних дел регионального уровня и ГИАЦ МВД России [8, с. 38], а также интеграции автоматизированных информационно-поисковых систем в единую инфраструктуру на базе современных технологий искусственного интеллекта, позволяющих осуществлять сбор, обработку и хранение больших данных.

По нашему мнению, искусственный интеллект можно определить как совокупность аппаратно-программных комплексов, направленных на поиск информации, ее накопление, обработку, прием и использование, который позволяет, имитируя аналитические и синтетические когнитивные функции человека (включая самообучение), автономно принимать решения без заранее заданного алгоритма при выполнении конкретных задач. Такое понимание искусственного интеллекта характеризует перспективную способность искусственного интеллекта как информационной системы полного информационного цикла [5, с. 17], созданной на основе искусственных нейронных сетей, обладающих свойствами обучения (адаптации и самонастройки), обобщения (нечувствительности к небольшим изменениям входных сигналов), абстрагирования (способности оперировать данными), автономно находить и реализовывать решения поставленной задачи.

Искусственный интеллект, созданный на основе использования комбинаторных методов, искусственных нейронных сетей и машинного обучения, обладает свойствами распознавания образов, идентификации и прогнозирования. В связи с этим использование такого рода инструментов в борьбе с преступлениями, связанными с НОН, является, на наш взгляд, не только возможностью, но и острой необходимостью. Вместе с тем нельзя забывать и о том, что эффективность их использования в значительной степени зависит от методов обучения искусственных нейронных сетей и качества созданного алгоритма машинного обучения.

В качестве основных направлений комплексного использования искусственного интеллекта при решении задач выявления и раскрытия преступлений в сфере НОН можно определить следующее:

Во-первых, поиск признаков совершения наркопреступлений в информационных ресурсах информационно-телекоммуникационной системы Интернет (веб-сайты торговых площадок, а также социальных сетей, в том числе DarkNetи др.), основанный на результатах:

— анализа свойств приобретаемых химических веществ и оборудования, которые могут использоваться для производства наркотиков; специфической терминологии пользователей социальных сетей; размещенных фото -- и видеоизображений пользователей, имеющих признаки наркотического опьянения, а также находящихся в местах произрастания наркосодержащих растений, нарколабораториях, и др.;

— позиционирования мест вероятного производства (нарколабораторий), хранения и сбыта наркотиков (торговых площадок) по признакам местности, отраженным на носителях визуальной информации, размещенным в социальных сетях в комплексе с оценкой данных геолокации средств мобильной связи и маршрутов перемещения автотранспортных средств лиц, подозреваемых в совершении наркопреступлений, с помощью обработки данных территориально-распределенной ФИС ГИБДД-М О системе информационного обеспечения подразделений Госавтоинспекции: приказ МВД России от 3 декабря 2007 г. № 1144. и др.

Во вторых, использование централизованной базы данных лиц, совершивших наркопреступления посредством вынесенного на периферию соответствующего АПК биометрической идентификации -- элемента информационной системы, интегрированного в условиях мегаполисов (на примере г. Москва), с ГИС «Единый центр хранения данных» (далее -- ГИС ЕЦХД) и АИС «Единое ге- оинформационное пространство». Это позволит с помощью общегородской системы видеонаблюдения и посредством встроенной в ЕЦХД системы аналитической обработки изображений устанавливать маршруты передвижения и отслеживать местонахождение разыскиваемых лиц, подозреваемых в совершении наркопреступлений.

В других крупных муниципальных образованиях информационные системы анализа видеопотока и распознавания лиц в режиме реального времени интегрированы в структуру АПК «Безопасный город» Об утверждении Концепция построения и развития аппаратно-программного комплекса «Безопасный город» [Электронный ресурс]: распоряжение Правительства Российской Федерации от 3 декабря 2014 г. № 2446-р. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 19.04.2020)..

В третьих, прогнозирование состояния оперативной обстановки в сфере противодействия НОН на территории обслуживания органа внутренних дел как необходимое условие перспективного, текущего и проблемного планирования реализации оперативно-розыскных мер.

Элементами такого прогнозирования являются: прогнозирование деятельности организованных групп и преступных сообществ (организаций), отдельных преступников, специализирующихся в сфере НОН; прогнозирование противодействия выявлению и раскрытию преступлений подразделениями по контролю за незаконным оборотом наркотиков территориальных органов внутренних дел МВД России; прогнозирование отдельной оперативно-розыскной ситуации. Прогнозные выводы следует использовать для составления планов оперативно-розыскных мероприятий по делам оперативного учета с целью определения тактики оперативно-розыскных мероприятий, расстановки сил и средств.

Интернет-ресурсы активно используются участниками организованных групп и преступных сообществ (организаций) для увеличения объемов наркобизнеса посредством осуществления широкого онлайн поиска ком-паньонов-посредников и потребителей [4, с. 59]. В сетевом пространстве размещено значительное количество веб-сайтов (интернет-магазинов), осуществляющих скрытую рекламу наркотиков и других запрещенных к обороту веществ, для расширения клиентской базы потребителей. Значительная часть таких сайтов зарегистрирована с зашифровкой истинных целей, другая -- на ресурсах DarkNet, что требует дополнительных усилий по доказыванию фактов совершения наркопреступлений и привлечения к уголовной ответственности владельцев сайтов -- организаторов наркобизнеса [14, с. 436].

Значительные возможности для интеллектуального поиска имеет информация, размещенная участниками наркофорумов на развлекательных игровых порталах, TOR-сетях, а также социальных сетях: «ВКонтакте», «Одноклассники», Facebookи др.

На таких форумах анонимно оговариваются способы передачи наркотиков, тактика поведения наркопотребителя либо сбытчика в случае задержания сотрудниками правоохранительных органов, широко обсуждаются различные лекарственные средства, обладающие свойствами, сходными с наркотическими, особенно, если они имеются в свободной продаже.

Одним из основных способов совершения наркопреступлений в настоящее время является бесконтактный сбыт наркотиков посредством использования интернет-сервисов [9, с. 68]. С этой целью используются возможности интернет-телефонии («Skype», WhatsApp) [3, с. 34]. Оплата за приобретение наркотиков осуществляется анонимно с использованием электронных платежных систем, посредством передачи «логина» и «пароля» от электронного кошелька, зарегистрированногона покупателя, сбытчику наркотика.

Высокие темпы развития современных информационных технологий позволяют организованной преступности «усовершенствовать» схемы сбыта наркотиков и разрабатывать новые способы легализации денежных средств [11, с. 158]. С использованием интернет-ресурсов реализуются различные платежные схемы для проведения взаиморасчетов между наркодилерами (банковские и почтовые переводы, переводы посредством электронных платежных систем, «онлайн-покупки», оформленные на подставных лиц, «выигрыши» на электронных торгах и др.) [12, с. 30].

Современные интернет-сервисы предоставляют возможность скрытной переписки с другими пользователями (например, в чатах онлайн- игр), а также заведения странички с вымышленными анкетными данными. Современные форумы, видео -- и фотохостинги, почтовые сервисы, сообщества для ведения блогов обладают практически всеми свойствами социальных сетей, при этом сохраняя собственные возможности контента. В качестве примеров можно привести крупнейший видео-хостинг Youtube, любую почтовую и поисковую систему, платформы для ведения блогов LiveJournalи Twitter, какой-либо популярный форум, например, Guns.ru.

Информационный поиск в социальных сетях с использованием технологии искусственного интеллекта направлен на решение следующих задач:

— обеспечение непрерывности и заданной глубины мониторинга образной и вербальной информации;

— анализ и оценка действий каждого выявленного лица и контактирующих с ним пользователей (общее количество постов и комментариев, среднее количество комментариев к одному посту, среднее количество комментариев на каждого участника группы);

— стабильность обсуждаемых тем, упоминание ключевых слов, уровень внимания (заинтересованность пользователей, получивших информацию о появлении в продаже нового наркотического средства);

— вовлеченность в активное обсуждение данной информации (например, распространение либо приобретение наркотика по специальной акции, бесплатное пользование «пробниками»);

— влияние (насколько лояльно выявленная группа относится к наркопотреблению);

— формирование и генерация отчетов на основании полученных данных и их анализа в режиме реального времени.

Для сокрытия истинных намерений, в целях противодействия выявлению совершаемых преступлений в сети Интернет сбытчики и потребители наркотиков и психотропных веществ в ходе общения используют жаргонную терминологию, принятую в употреблении узкого круга лиц, «посвященных в тему».

Так, при создании алгоритмов программного обеспечения для фильтрации контента в сетевом информационном пространстве следует учитывать, что в качестве условных обозначений марихуаны используются в том числе «клевер», «божья травка», «сено», «Мери Джейн»; гашиша -- «опилки», «план», «дурь», «кенаф»; гашишного масла -- «химка»; опия -- «третьяк», «опиуха», «химканка», «симпляк», «кархан», «султыга», «чернь», «черняшка»; морфина -- «марфута», «мария», «марьянка»; героина -- «белый», «перец», «порох», «керья», «горыныч», «порошок»; метадона -- «лошадка»; галлюциногенов -- «мерседес», «слон», «велосипед»; кокаина -- «кока», «кокс», «марафет»; эфедрона -- «коктейль Джеф», «мулька», «космос» и т. д.

Распространены предложения «легальных курительных смесей, миксов, порошков»:

Afghan Incence, АК-47, Avrora, Body&Mind, Coco, Crictolius, El Diablo, Indigo, JWN, Nirvana, Sexy Star+, Space Dust идр.

Проверке также должны подвергаться объявления о найме круглосуточными интернет- магазинами розничных курьеров, одновременно содержащие информацию об оплате товара в биткоинах(btc), а также предложения о переводе рублей в биткоины через QIWI-кошелек.

Раскрытие наркопреступлений (установление личности подозреваемого) на основании аналитических данных искусственного интеллекта возможно в два этапа: 1) запрос хостинг-провайдеру о предоставлении соответствующей информации об IP-адресе персонального компьютера и MAC-адресе используемого оборудования для последующего установления провайдера пользователя; 2) запрос провайдеру пользователя, который в свою очередь обладает сведениями о личности, в том числе паспортных данных абонента, об адресе точки доступа; копией договора-афер- ты на подключение доступа в сеть [2, с. 105].

Для раскрытия наркопреступления значимой будет информация, которая может быть получена по запросам владельцев следующих интернет-сайтов:

— социальная сеть: учетная запись, содержащая анкетные данные пользователя и дату регистрации, переписка пользователя (по судебному решению), дата и продолжительность пользования учетной записью, платежные операции;

— электронная почта: учетная запись, содержащая анкетные данные пользователя и дату регистрации, изменения учетной записи (смена пароля, изменения номера телефона и контрольного вопроса и др.), сеансы доступа к почтовому ящику, переписка пользователя по судебному решению.

В свою очередь, от операторов мобильной связи значимость представляют следующие сведения о мобильном устройстве подозреваемого в совершении наркопреступления [6, с. 126]: анкетные данные владельца сим-карты, данные других сим-карт, использовавшихся в мобильном телефоне, входящие и исходящие соединения, движение денежных средств по счету, индивидуальный номер устройства (IMEI). Позиционирование устройства с встроенными модулями геолокации позволяет установить посещенные места и маршруты передвижения пользователя; общие места пребывания нескольких пользователей.

Анализ контактов подозреваемого в совершении наркопреступления может осуществляться по следующим метрикам: наглядная демонстрация связей внутри группы; выявление соединений между владельцами мобильных устройств и их контактами; поиск общих контактов; построение диаграммы коммуникативной активности; определение наиболее используемых в тот или иной момент времени контактов; отображение контактов с определенным количеством связей; получение информации о каждом отображаемом контакте (предпочитаемый тип связи, первую и последнюю дату связи, общее время разговоров и количество принятых и отправленных сообщений) [7, с. 36].

В свою очередь задача автоматизации биометрической идентификации лиц может быть решена посредством внедрения единой габи- тоскопической автоматизированной системы на базе АПС «Портрет-Поиск», которая обладает широким спектром возможностей, в том числе по созданию и ведению баз данных произвольной структуры; графическому распознаванию по изображениям. Итоги тестирования указанной АПС показали высокую результативность поиска лиц по конкретным образцам с различными исходными параметрами (возрастные изменения, наличие или отсутствие усов, бороды, очков, повороты головы, различные условия съемки и т. д.). Кроме того, указанная система не критична к возможностям определения графического изображения лица, зрачков глаз и может осуществлять идентификационные поиски по другим антропометрическимточкам. Такая особенность позволяет проводить сравнение по фотографиям трупов и фотороботам разыскиваемых лиц [13, с. 209].

В развитие положений Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года можно заключить, что применение искусственного интеллекта, в том числе для решения поисковых задач по выявлению и раскрытию преступлений в сфере НОН, основано на анализе потоков больших данных. Обработка такой информации в отношении конкретного лица возможна в большинстве случаев при наличии соответствующих правовых оснований (конфиденциальность персональных данных), а нередко и при принятии судебных решений в случае ограничения конституционных прав граждан на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну и др. Комплексный анализ такой информации потребует кратного повышения быстродействия вычислительной техники, что может быть реализовано посредством внедрения современных технологий, рассчитанных на выполнение миллионов вычислений одновременно, тем самым превосходя современные вычислительные системы по мощности в несколько раз.

Список литературы

1. Бульбачева А А., Бунова И. И., Котя- жов А. В. Борьба с незаконным оборотом наркотических средств, психотропных веществ и прекурсоров: состояние, оценка, прогноз (оперативно-розыскной аспект). М., 2019.

2. Гаврилин Ю. В., Шмонин А. В. Использование информации, полученной из сети Интернет, в расследовании преступлений экстремистской направленности // Труды Академии управления МВД России. 2019. № 1 (49).

3. Ильяшенко А. Н. Противодействие легализации доходов, приобретенных преступным путем, совершаемой с использованием современных платежных инфраструктур // Вестник Уфимского юридического института МВД России. 2019. № 4 (86).

4. Кубасова Н. В. Деятельность МВД России по противодействию распространению про- наркотического контента в сети «Интернет» // Вестник ВИПК МВД России. 2019. № 1 (49).

5. Ларина Е. С., Овчинский В. С. Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность. М., 2018.

Ляпичев В. Е, РустамзодаЗ. Р. Об установлении субъекта преступления в сфере незаконного оборота наркотических средств и психотропных веществ // Вестник Волгоградской академии МВД России. 2019.

6. Макеева Н. В. Документирование результатов оперативно-розыскной деятельности и их использование как повод и основание для возбуждения уголовного дела о незаконном сбыте наркотических средств бесконтактным способом с использованием информационно-телекоммуникационных сетей // Вестник Московского университета МВД России. 2019. № 5.

7. Осипенко А.Л.Оперативно-розыскная деятельность в информационном обществе: адаптация к условиям цифровой реальности // Научный вестник Омской академии МВД России. 2019. № 4 (75).

8. Петухов А. Ю, Куликов К. С. Проблемы противодействия использованию компьютерных технологий в незаконном обороте наркотиков // Вестник Краснодарского университета МВД России. 2020. № 1 (47).

9. Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию Российской Федерации 1 марта 2018 г. Доступ из справочно-правовой системы «Консультант- Плюс» (дата обращения: 19.04.2020).

10. Родичев М. Л., Семёнов М. В., Шахматов А. В. Выявление легализации наркодоходов оперативными подразделениями МВД России: современное состояние и основные проблемы // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. 2019. № 4 (84).

11. Русскевич Е. А. О некоторых аспектах квалификации соучастия в преступлениях в сфере компьютерной информации // Вестник Калининградского филиала Санкт-Петербургского университета МВД России. 2019. № 3 (57).

12. Свистильников А.Б. Некоторые вопросы внедрения на объектах транспортной инфраструктуры автоматизированных информационно-поисковых систем идентифицирующих личность различных категорий разыскиваемых преступников, в том числе причастных к террористической деятельности: сб. трудов XXV Всерос. науч. конф. «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов» (Москва, 7 июня 2016 г.). М., 2016.

13. Щербаков М. Г. Правовые запреты и ограничения в области исследований искусственного интеллекта // Вестник Казанского юридического института МВД России. 2019. № 4 (38).

References

1. Bul'bacheva A.A., Bunova I. I., Ko-

tyazhov A. V.Bor'ba s nezakonnymoborotomnarkoticheskihsredstv, psihotropnyhveshchestviprekursorov: sostoyanie, ocenka, prognoz (op- erativno-rozysknojaspekt). M., 2019.

2. Gavrilin Yu. V., Shmonin A. V. Use of Information Obtained from the Internet in the Extremist Crimes' Investigation // Proceedings of Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia. 2019. № 1 (49).

3. Il'yashenko A. N. Counteraction against legalization of income acquired by the criminal way committed with the use of modern payment infrastructures // Bulletin of Ufa Law Institute. 2019. № 4 (86).

4. Kubasova N. V. Activity of the ministry of internal affairs of russia on counteraction to distribution of pro-drug content on the internet // Bul- leten of the All-Russian Advanced Training Institute. 2019. № 1 (49).

5. Larina E. S, Ovchinskij V. S.Iskusstvennyj in- tellekt. Bol'shiedannye. Prestupnost'. M., 2018.

6. Lyapichev V. E, Rustamzoda Z. R. On identifying the subject of a crime related to illicit drugs and psychotropic substances traffic // Journal of the Volgograd academy of the Ministry of the interior of Russia. 2019. № 2 (49).

Makeeva N. V.Dokumentirovanierezul'tatovoperativno-rozysknojdeyatel'nostiiih

ispol'zovaniekakpovodiosnovaniedlyavoz- buzhdeniyaugolovnogodelaonezakonnomsbytenarkoticheskihsredstvbeskontaktnymsposobomsispol'zovanieminformacionno-tel- ekommunikacionnyhsetej// VestnikMoskovs- kogouniversitetaMVDRossii. 2019. № 5.

7. Osipenko A. L. Crime Detection in an Information Society: Adaptation to the Conditions of Digital Reality // Scientific Bulletin of the Omsk Academy of the MIA of Russia. 2019. № 4 (75).

8. Petuhov A. Yu., Kulikov K. S.Problemy pro- tivodejstviyaispol'zovaniyukomp'yuternyhtekhnologij v nezakonnomoborotenarkotik- ov// Bulletin of Krasnodar University of Russian MIA. 2020. № 1 (47).

9. PoslaniePrezidentaRossijskojFederaciiFederal'nomuSobraniyuRossijskojFederacii 1 marta 2018 g. Dostupizspravochno-pravovojsistemy «Konsul'tantPlyus» (dataobrashcheni- ya: 19.04.2020).

10. Rodichev M. L, Semyonov M. V., Shahma- tov A. V. Detection of legalization of drug proceeds by operational units of the Ministry of Internal Affairs of Russia: current state and main problems // Vestnik Sankt-PeterburgskogouniversitetaMvDRossii. 2019. № 4 (84).

11. RusskevichE. A.Onekotoryhaspektahkval- ifikaciisouchastiyavprestupleniyahvsferekomp'yuternojinformacii// VestnikSankt-Pe- tersburgskogouniversitetaMVDRossii. 2019. № 3 (57).

12. Svistil'nikovA. B.Nekotoryevoprosyvnedreniyanaob”ektahtransportnojinfrastrukturyavtom- atizirovannyhinformacionno-poiskovyhsistemidentificiruyushchihlichnost' razlichnyhkate- gorijrazyskivaemyhprestupnikov, vtomchisleprichastnyhkterroristicheskojdeyatel'nosti: sb. trudovXXVVseros. nauch. konf. «Infor- matizaciyaiinformacionnayabezopasnost' pravoohranitel'nyhorganov» (Moskva, 7 iyun- ya 2016 g.). M., 2016.

13. Shcherbakov M. G. Legal Prohibitions and Limitations in Artificial Intelligence Research // Bulletin of the Kazan Law Institute of MIA of Russia. 2019. № 4 (38).

Размещено на Allbest.ru