Применение цифровых технологий и искусственного разума при предупреждении преступности

Размещено на http://allbest.ru

ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ИСКУССТВЕННОГО РАЗУМА ПРИ ПРЕДУПРЕЖДЕНИИ ПРЕСТУПНОСТИ

О.И. Алпеева¹, А.В. Бушуева²

^1,2Пензенский государственный университет, Пенза, Россия

Аннотация. XXI век - век новейших информационных технологий, внедряемых повсеместно во все сферы жизни. Однако, помимо наличия положительных преобразований, облегчающих жизнь современного человека, неизбежно возникает опасность «заимствования» преступным миром информационных технологий, используемых впоследствии для совершенствования способов совершения преступлений. В связи с этим для эффективной борьбы с преступностью, а также с целью улучшения превентивных мер необходимо внедрять новейшие разработки и в деятельность правоохранительных органов. В настоящей статье представлены предложения по использованию цифровых технологий и искусственного разума при предупреждении преступности, которые могут стать опорой цифровой криминологии в борьбе с современной преступностью.

Ключевые слова: цифровые технологии, искусственный интеллект, предупреждение преступности, киберпреступность, Киотская декларация

борьба преступность цифровые технологии искусственный разум

Цифровые технологии являются неотъемлемой частью жизни современного человека. Развитие новых технологий оказывает положительное влияние не только непосредственно на ГГ-сферу, но и на все сферы человеческой жизни, такие как образование, наука, медицина, сельское хозяйство (данный список можно продолжать до бесконечности). Также человечество оценило значимость цифровых технологий во время пандемии, в особенности в период самоизоляции, когда люди могли поддерживать связь с миром только посредством технологий.

Однако, несмотря на такое положительное воздействие новых технологий на жизнь человека, они внедряются и в иные сферы - в преступность, что послужило толчком к появлению киберпреступности.

Стремительное развитие новых технологий, в свою очередь, влияет и на развитие киберпреступности. Во-первых, это связано с открытостью и доступностью информации о новых исследованиях. Во-вторых, преступный мир обладает значительными материальными ресурсами, что позволяет им приобретать новые разработки и привлечь на свою сторону передовых ГГ-специалистов.

Одним из проявлений киберпреступности является неправомерное завладение чужими данными. Так, только в МИД России зафиксировали в 2020 г. более 1 млрд кибератак на цифровые объекты [1]. Помимо этого, урон, который киберпреступность наносит экономике как отдельных государств, так и мировой экономике в целом, является огромным.

Принимая во внимание указанные факты, можно прийти к выводу, что против киберпреступности необходимо бороться передовыми средствами, а конкретнее - внедрять цифровые технологии и искусственный разум в качестве мер борьбы и предупреждения киберпреступности. Применение данных методов правоохранительными органами не является научной фантастикой, в наши дни в мире существует и разрабатывается множество программ, направленных на предотвращение роста киберпреступности, а также появилось новое направление в криминологии - цифровая криминология. Помимо всего перечисленного, данное направление было также отмечено в проекте Киотской декларации «Активизация мер предупреждения преступности, уголовного правосудия и обеспечения верховенства права: навстречу осуществлению Повестки дня в области устойчивого развития на период до 2030 года», где были отмечены транснациональный, организованный и сложный характер преступности, а также использование преступниками для осуществления своей незаконной деятельности новых технологий, включая интернет, что осложняет предупреждение существующих преступлений, а также новых и зарождающихся форм преступности и борьбу с ними¹.

В настоящее время сложно найти человека, не вовлеченного в виртуальную реальность. Люди, проживающие в развитых и развивающихся странах, с совершенствованием технологий получили возможность взаимодействия через глобальную сеть - Интернет. Само по себе функционирование «всемирной паутины» повлекло немало положительных достижений, используемых в том числе, как мы видели ранее, для борьбы с преступностью. Тем не менее, само пространство Интернета является средой, благоприятной для развития преступности. Для современной действительности характерна модернизация ранее известных преступлений за счет новейших технологий. Так, на сегодняшний день можно выделить следующие виды преступлений, совершаемые в теневых пространствах Интернета:

1. Преступность, связанная с незаконным контентом сексуального характера.

2. Преступность, связанная с оборотом наркотиков.

3. Преступность, связанная с оборотом компьютерной информации.

4. Преступность в сфере экономики.

5. Преступность экстремистской направленности.

6. Преступность, связанная с оборотом поддельных документов.

7. Преступность, связанная с оборотом оружия.

8. Преступность, связанная с нарушением прав интеллектуальной собственности [2, с. 651-652].

В связи с этим в Киотской декларации страны взяли на себя обязательство «принимать меры к тому, чтобы правоохранительные органы, органы уголовного правосудия и другие соответствующие институты эффективно и надлежащим образом использовали новые и передовые технологии в борьбе с преступностью, применяя надлежащие и эффективные гарантии недопущения неправомерного использования этих технологий и злоупотребления ими в этом деле»¹.

Можно выделить следующие основные направления развития цифровой криминологии:

- противодействие преступности;

- прогнозирование преступности;

- предупреждение преступности;

- криминологическое профилирование;

- использование искусственного интеллекта при вынесении судебных решений;

- геномная регистрация.

Рассмотрим проекты, разработанные в рамках направления «противодействие преступности».

Первая программа «Аналитические средства для правоохранительных органов i2» была разработана в США в 2001 г. Данная программа заключается в создании информационного пространства для правоохранительных органов, которое позволяет быстро получить информацию о скрытых связях между людьми, автомобилями, телефонами и т.д. Данная программа показала свою эффективность. Так, по статистическим данным в период 2007-2011 гг. в Северной Каролине уровень преступности снизился наполовину. Также в США было разработано множество программ, связанных с использованием камер видеонаблюдения: обработка искусственным интеллектом записей с камер видеонаблюдения и обнаружения совершения на нем правонарушения; распознавание по фрагментам татуировок лиц, находящихся в розыске; определение по потоковым видео искусственным интеллектом лиц, сделавших пластическую операцию, и примерное восстановление лица до операции (используется для преступников, находящихся в розыске, прибегнувших к пластике); платформа контекстного интеллекта Nigel (используется для контекстного распознавания ситуации, т.е. распознает по видео: совершается ли преступление или это нормальная ситуации, не требующая внимания правоохранительных органов). Против хакерских атак эффективно используется программа «Mayhem» (США), которая определяет индивидуальный почерк преступника (или группы преступников) и способна установить его местоположение [3, с. 758-759].

Следующее направление - прогнозирование преступности.

«Система прогнозной психометрики преступного сообщества» (Франция, 2019 г.) - программа моделирует профили преступников и прогнозирует динамику их психического состояния. Аналитический программный комплекс CEG (США, 2016 г.) - при помощи искусственного интеллекта анализируется риск совершения преступления в определенном районе, основываясь на данных, полученных из социальных сетей, видеокамер, прогнозов погоды и т.д. Система прогнозирования преступлений PredPol (США, 2014 г.) заключается в обеспечении полицейских патрулей электронными карточками, реагирующими на преступную активность. Система ePOOLICE (early Pursuit against Organized crime using environmental scanning, the Law and IntelligenCE systems) (Евросоюз, 2013 г.) - использование финансовых, текстовых и видеоданных, полученных из переписок, электронных сайтов и данных, собранных полицией в целях обнаружения организованной преступности. Программные продукты Palantir Technologies (США, 2003 г.) - сбор данных ДНК, записей камер видеонаблюдения, переписок, переговоров для предотвращения террористической активности [3, с. 760].

Направление «предупреждение преступности». Эксперимент, направленный на профилактику индивидуальной преступности рецидивистов (Квебек, Канада, 2015 г.). Рецидивистам предлагается условно-досрочное освобождение при условии, что они разместят на своем теле татуировку, являющуюся сверхтонким процессором-индикатором, реагирующим на преступную деятельность. Программа по созданию системы социального кредита (КНР, 2014-2020 гг.) - создание социального паспорта каждого гражданина, в который заносится информация о его поведении с камер видеонаблюдения и доносов. Поведение формирует рейтинг гражданина. Высокий социальный рейтинг предоставляет право пользоваться социальными и экономическими льготами, низкий социальный рейтинг - возможны административная ответственность и иные негативные санкции [3, с. 761-762].

Криминологическое профилирование - метод, используемый правоохранительными органами для идентификации подозреваемых и установления связи между преступлениями, которые могли быть совершены одним человеком либо одной группой лиц. Данный метод широко используется в США для классификации киберпреступников. При применении данного метода используют следующие источники данных: файлы электронных страниц, СМИ, образующие интернет-кэш и метаданные файлов. В ходе анализа такой информации можно отследить привычки киберпреступника, его личные и технологические особенности и, как следствие, возможность идентифицировать преступника.

На данный момент существует несколько программ, при которых используется искусственный интеллект для вынесения судебных решений. Программа COMPAS (США, 2014 г.) - данная программа, анализируя данные об обвиняемом, дает рекомендации по назначению наказания, а также используется при решении вопросов об условнодосрочном освобождении. Программа Harm Assessment Risk Tool (Великобритания, 2017 г.) - данная программа анализирует данные об обвиняемом и на их основании определяет вероятность совершения им преступления повторно и опасность данного человека для общества, также программа используется при выборе вида наказания [4, с. 508-510].

Одним из методов предупреждения преступности служит идентификация личности. Наиболее перспективной разновидностью данного метода является геномная регистрация, т.е. идентификация личности по ДНК. Исследования, касающиеся идентификации личности по ДНК, начали проводиться с конца прошлого века. В 2011 г. Национальный институт стандартов и технологии (Вашингтон, США) разработал первый в мире стандарт для идентификации личности по ДНК [5, с. 545-546].

При этом для эффективного предупреждения преступности недостаточно использовать новейшие технологические разработки. Необходимо также заниматься просветительской деятельностью среди населения, разъясняя, какие опасности могут подстерегать пользователя в киберпространстве. В условиях глобальности информации, содержащейся в Интернете, непростой задачей является элементарная защита персональных данных пользователей, не говоря уже о создании системы безопасности для электронных счетов и сохранения государственной тайны.

В связи с этим рациональным представляется такое направление предупреждения преступности, как налаживание обратной связи правоохранительных органов с гражданами и организациями. С этой целью предлагается использовать прямой социальный маркетинг, который позволит информировать правоохранительную систему о фактах совершения преступлений, а также позволит составить общую картину закономерностей, характерных для новых преступлений. Фиксация модернизированных видов преступлений позволит не только информировать о них граждан, но и совершенствовать способы предупреждения и борьбы с ними, в том числе путем внесения новых составов в уголовное законодательство.

Помимо прямого маркетинга, позволяющего взаимодействовать обществу с правоохранительными органами, исследователи также выделяют сетевой маркетинг, посредством которого информация о преступлениях, которым подверглось лицо или сведения о которых были получены от правоохранительных органов, будет распространяться путем общения граждан и организаций между собой, например, через социальные сети. Это позволит снизить финансовые затраты правоохранительной системы на просвещение населения.

Еще одним способом предотвращения преступлений является контент-маркетинг, направленный на снижение виктимизации населения, т.е. он позволяет дать людям знания, которые не позволят им стать жертвами преступлений. Для большего охвата распространения информации среди населения исследователи также предлагают использовать вирусный маркетинг в положительном смысле этого слова, влекущий распространение информации, полученной ограниченным кругом общения среди знакомых пользователей или путем публикации в социальных сетях.

С целью повсеместной реализации предложенных программ исследователи предлагают внести соответствующие изменения в ФЗ «Об оперативно-разыскной деятельности» в ст. 17 «Содействие граждан органам, осуществляющим оперативно-разыскную деятельность», а также создать специализированный интернет-сайт/мобильное приложение для распространения информации среди неограниченного круга лиц и налаживания обратной связи [6, с. 283-285].

Следует сказать о том, что некоторые социальные сети уже по собственной инициативе занимаются предупреждением преступности, контролируя «подвластное» им Интернет-пространство. Так, российская социальная сеть «Вконтакте» занимается постоянным мониторингом выкладываемого и распространяемого контента, используя механизм быстрого реагирования на появления информации, связанной с призывами к суициду. В данной социальной сети существует специальная функция «пожаловаться», которая позволяет пользователям обратить внимание модераторов ВК на подозрительную информацию, проверка которой происходит в течение суток. По результатам данной проверки в случае подтверждения опасности контента информация удаляется, а пользователь, распространивший ее, блокируется. При выявлении групп, призывающих к суициду, пользователям, вступившим в такие группы, предлагается бесплатная анонимная психологическая помощь путем общения в социальных сетях с соответствующими специалистами. Следует отметить, что данные меры уже привели к заметному результату: преступники стали покидать «Вконтакте», перемещаясь в иные социальные сети [7]. Однако для достижения большего эффекта необходимо распространить позитивный опыт на все социальные сети, а впоследствии - и на все Интернет-пространство.

На сегодняшний день приняты Стратегия развития информационного общества в РФ¹ и Стратегия национальной безопасности РФ О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы : Указ Президента РФ № 203 от 09.05.2017 // Собрание законодательства РФ. 2017. № 20. Ст. 2901. О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации : Указ Президента РФ № 683 от 31.12.2015 // Собрание законодательства РФ. 2016. № 1 (ч. II). Ст. 212., где отмечается необходимость информатизации мер по выявлению и предупреждению преступности, в том числе с использованием информационных и коммуникационных технологий; разработана Доктрина информационной безопасности РФ, в которой среди целей российской политики названо в том числе «повышение эффективности профилактики правонарушений, совершаемых с использованием информационных технологий, и противодействия таким правонарушениям»¹; государственная программа «Обеспечение общественного порядка и противодействие преступности», нацеливающая на «внедрение в служебную деятельность новых информационных технологий» Об утверждении Доктрины информационной безопасности Российской Федерации : Указ Прези-дента РФ № 646 от 05.12.2016 // Собрание законодательства РФ. 2016. № 50. Ст. 7074. П. 23, пп. «е». Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Обеспечение обществен-ного порядка и противодействие преступности» : Постановление Правительства РФ № 345 от 15.04.2014 (в ред. от 03.02.2021) // Собрание законодательства РФ. 2014. № 18 (ч. IV). Ст. 2188..

В настоящий момент почти у каждого правоохранительного органа в России имеются информационные хранилища, содержащие данные о фактах совершенных преступлений, статистические данные. Это базы данных ФИС ГИБДД, СЦУО (сервис централизованного учета оружия), СООП (сервис обеспечения общественного порядка), «Следо- пыт-М», сервисы Главного управления по вопросам миграции, объединенная поисковая система генетической идентификации. Однако данные базы не согласованы между собой, в связи с чем информация в них может дублироваться, а поиск сведений только в одной из баз не даст комплексного представления о ситуации в определенной сфере преступности. В связи с этим исследователями предлагается использовать информационную технологию BIG DATA («большие данные»), которая позволит связать все существующие базы данных в единую систему, соотносить представленную в них информацию, чтобы потом на ее основе выявлять общие закономерности преступного поведения [8, с. 722].

Одной из баз данных, содержащих необходимую информацию для предупреждения рецидивной преступности, являются программные комплексы автоматизированного картотечного учета спецконтингента (ПК АКУС СИЗО, ПК АКУС ИК, ПК АКУС УИИ), позволяющие вести учет лиц, отбывающих наказания, не связанные с лишением свободы. Эти программные комплексы созданы с целью объединения информационных массивов данных картотек ПК АКУС СИЗО и ПК АКУС ИК и позволяют получить информацию из всех территориальных органов, подключенных к системе [9]. Проблемой является тот факт, что на сегодняшний день в данные информационные системы вовлечены не все регионы.

Предупреждение преступлений лицами, ранее совершавшими их, достигается также путем использования системы электронного мониторинга обвиняемых и осужденных, позволяющей контролировать перемещение таких лиц, не используя изоляцию от общества. В Российской Федерации программа электронного мониторинга реализуется с 2009 г. (с 2014 г. внедрена во всех субъектах РФ). Помимо облегчения внешнего контроля за лицами, несущими потенциальную опасность для общества, следящие устройства обеспечивают также внутренний подсознательный контроль, когда лицо, осознающее, что за ним ведется наблюдение, воздерживается от совершения противоправных деяний. В настоящее время идет обсуждение вопроса вживления контролирующих микросистем в организм человека с целью невозможности противоправного избавления от них [10].

Еще одной прогрессивной системой является система «Искусственный интеллект» («Объединенная приборостроительная корпорация», Россия, тестируется с 2016 г.), которой с помощью инфракрасных датчиков, сейсмосенсоров, радиолокационных устройств фиксируется нарушения на пограничных территориях РФ, после чего в результате компьютерного анализа собранного материала прогнозируются потенциальные опасности в контролируемой области [3, с. 760].

В 2008 г. в РФ был принят ФЗ «О государственной геномной регистрации в Российской Федерации», где даются понятие «геномной регистрации», ее цели, принципы и правовая основа, а также определяются лица, подлежащие геномной регистрации О государственной геномной регистрации в Российской Федерации : федер. закон № 242-ФЗ от 03.12.2008 (с изм. от 17.12.2009) // Собрание законодательства РФ. 2008. № 49. Ст. 5740..

Помимо этого, в России создана федеральная база данных ДНК-информации по неопознанным трупам, неустановленным лицам, биологический материал которых изъят в ходе следствия, здесь также хранятся биологические материалы осужденных за совершение тяжких и особо тяжких преступлений, маньяков, совершающих преступления на сексуальной почве. Помимо преступников, в ДНК-базу заносятся представители некоторых профессий, при этом представителями научного сообщества обосновывается расширение геномных баз данных за счет внесения информации о мигрантах, лицах, въезжающих в нашу страну, а также в дальнейшем обо всех жителях РФ с целью предупреждения совершения преступлений, которые могут быть раскрыты по биоматериалам, обнаруженным на месте совершения преступления, т.е. предлагается создать единую генную базу населения как инструмент контроля и защиты от противоправного поведения [5].

С. В. Зуев, Е. В. Никитин считают рациональным использование зарубежного опыта при вынесении судебных приговоров с использованием искусственного интеллекта. Такие приговоры будут наиболее полно учитывать характеристику преступника при назначении вида и срока наказания, что повлечет изолирование наиболее опасных для общества преступников и не позволит произойти криминальной деформации сознания личностей, совершивших преступления в силу стечения обстоятельств, чье исправление и возвращение к нормальному образу жизни возможно. Вынесение приговоров с использованием искусственного интеллекта, по их мнению, также позволит избежать логических ошибок, допускаемых судьями-людьми [11, с. 591-592].

Специализированное предупреждение преступности в области противодействия преступлениям в сфере потребительского рынка может достигаться за счет использования информационных массивов, объединяющих сведения об объемах производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции (ЕГАИС), а также различного рода идентификационных систем, определяющих соответствие продукции характеристикам оригинального товара [12, с. 320-321].

При всех положительных эффектах применения искусственного интеллекта существуют исследователи, относящиеся к его развитию с настороженностью. Так, например, И. Р. Бегишев, З. И. Хисамова пишут о том, что некоторые ученые видят угрозу в развитии искусственного интеллекта в связи с его быстрым развитием и способностью к самосовершенствованию. Противники искусственного интеллекта полагают, что любые ныне полезные технологии способны на определенной стадии своего развития выйти из-под контроля человека и стать самостоятельными субъектами преступности. Помимо этого, любые позитивные наработки в области технологического сопровождения предупреждения преступности могут быть «заимствованы» преступными элементами с целью модернизации механизмов совершения преступлений. Менее негативно настроенные исследователи говорят о возможных ошибках в системах, которые могут приводить к серьезным сбоям. При этом налаженный процесс предупреждения преступности может нарушаться [13, с. 773].

В связи с этим представляется целесообразным совершенствовать способы предупреждения преступности не только путем применения искусственного интеллекта и цифровых технологий, но и внедрением новых институтов, например, внедрением института профессиональных криминологов (криминальных аналитиков). Эти сотрудники в данный момент появляются в европейских странах и США с целью внедрения новейших разработок в механизм предупреждения преступности, а также использования математического анализа при изучении преступности, применения аналитических расчетов для прогнозирования преступности. Среди требований к кандидатам в штатные криминологи нередко также присутствует необходимость знаний в области программного обеспечения и компьютерных технологий [4, с. 509-510].

Так или иначе, криминология сейчас, как никогда, нуждается во внедрении новейших методов предупреждения преступности.

В связи с тем, что преступность растет пропорционально развитию общества, совершенствуясь, перенимая новейшие технологии, важно, чтобы и в правоохранительную систему внедрялись новейшие разработки, позволяющие не только раскрывать преступления, но и предотвращать их. В настоящее время многие развитые страны идут по пути модернизации предупреждения преступности, поставив цифровые технологии и искусственный интеллект на службу криминологии.

Основные преимущества использования информационных технологий заключаются, во-первых, в высвобождении времени у должностных лиц, что позволяет сосредоточить усилия на раскрытии уже совершенных преступлений, а во-вторых, в возможностях искусственного разума, способного выполнять сложнейшие расчеты при выявлении факторов, способствующих совершению преступления, и продумывать алгоритмы борьбы с ними.

Проблемой, тормозящей внедрение новейших технологий, является недостаток финансовых и технических возможностей у правоохранительных органов. Осознавая данный факт в Проекте Киотской декларации, страны ООН приняли решение «содействовать надлежащему применению технологий правоохранительными и другими органами системы уголовного правосудия путем представления запрашиваемой технической помощи, наращивания потенциала и организации необходимого обучения»¹, что, на наш взгляд, является отправной точкой для совершенствования методов, применяемых для предупреждения преступности в РФ.

Список литературы

1. В МИД России зафиксировали в 2020 году более 1 млрд кибератак на цифровые объекты. URL: https://tass.ru

2. Узденов Р. М. Новые границы киберпреступности // Всероссийский криминологический журнал. 2016. Т. 10, № 4. С. 649-655.

3. Суходолов А. П., Бычкова А. М. Искусственный интеллект в противодействии преступности, ее прогнозировании, предупреждении и эволюции // Всероссийский криминологический журнал. 2018. Т. 12, № 6. С. 753-766.

4. Варыгин А. Н., Червонных Е. В., Клементьев А. С., Пименов П. А. Институт штатных криминологов (криминальных аналитиков): зарубежный опыт и перспективы внедрения в систему профилактики правонарушений в Российской Федерации // Всероссийский криминологический журнал. 2019. Т. 13, № 3. С. 506-518.

5. Ханов Т. А., Сихимбаев М. Р., Биржанов Б. К., Биржанов К. К. Геномная регистрация как универсальный идентификатор личности в системе мер предупреждения преступности: исследование и перспективы внедрения // Всероссийский криминологический журнал. 2016. Т. 10, № 3. С. 544-553.

6. Попкова Е. Г., Греченкова О. Ю., Борис О. А. [и др.]. Перспективы использования социального маркетинга в экономической криминологии в условиях формирования инновационной экономики // Всероссийский криминологический журнал. 2017. Т. 11, № 2. С. 280-288.

7. Мурсалиева Г. Видите призыв к суициду -- срочно жмите на кнопку «Пожаловаться» // Новая газета. 2017. 6 марта. URL: https://novayagazeta.ru

8. Суходолов А. П., Иванцов С. В., Молчанова Т. В., Спасенников Б. А. Big data как современный криминологический метод изучения и измерения организованной преступности // Всероссийский криминологический журнал. 2019. Т. 13, № 5. С. 718-726.

9. Официальный сайт научно-исследовательского института информационных технологий ФСИН РФ. URL: https://niiit.fsin.gov.ru

10. Суходолов А. П., Спасенников Б. А., Швырев Б. А. Цифровая экономика: электронный мониторинг правонарушителей и оценка его экономической эффективности // Всероссийский криминологический журнал. 2017. Т. 11, № 3. С. 495-502.

11. Зуев С. В., Никитин Е. В. Информационные технологии в решении уголовно-процессуальных проблем // Всероссийский криминологический журнал. 2017. Т. 11, № 3. С. 587-595.

12. Дронова О. Б., Курин А. А. Современные возможности информационного обеспечения процесса выявления и расследования преступлений в сфере потребительского рынка // Всероссийский криминологический журнал. 2017. Т. 11, № 2. С. 318-326.

13. Бегишев И. Р., Хисамова З. И. Криминологические риски применения искусственного интеллекта // Всероссийский криминологический журнал. 2018. Т. 12, № 6. С. 767-775.