Планування розслідування кіберзлочинів з використанням штучної нейронної мережі

Размещено на http://www.allbest.ru/

Інститут права Київського національного університету імені Тараса Шевченка

ПЛАНУВАННЯ РОЗСЛІДУВАННЯ КІБЕРЗЛОЧИНІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

Ярослав Валентинович Неділько

аспірант кафедри кримінального

процесу та криміналістики



Анотація

У статті досліджується становлення та розвиток поняття «планування розслідування», наводиться авторське визначення поняття «планування розслідування кіберзлочинів», проаналізовані функції штучної нейронної мережі, а також пропонується використовувати штучну нейронну мережу при плануванні розслідування кіберзлочинів, що сприятиме швидкому та ефективному розслідуванню кримінальних правопорушень зазначеної категорії.

Ключові слова: планування розслідування кіберзлочинів, штучна ней- ронна мережа, використання штучної нейронної мережі



Аннотация

ПЛАНИРОВАНИЕ РАССЛЕДОВАНИЯ КИБЕРПРЕСТУПЛЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Я. В. Недилько

В статье отмечается, что отсутствие четкой последовательности в действиях следователя и неэффективное применение научно-технических средств в ходе досудебного расследования киберпреступлений, в большинстве случаев, не способствует установлению виновных лиц и привлечении их к ответственности.

Весомую роль для эффективного расследования уголовных правонарушений, совершаемых с использованием информационных технологий (киберпреступлений), играет планирование.

Для определения сущности планирования расследования было проанализировано его становление в криминалистической науке.

Приведено определение понятия «планирование расследования киберпреступлений». По нашему мнению, под планированием расследования преступлений следует понимать заранее продуманный план действий следователя в конкретном уголовном производстве по расследованию киберпреступлений, который составлен как самим следователем (устно или письменно), так и с помощью программных средств информационных технологий (программ).

Нами предложено при планировании расследования киберпреступлений использовать искусственную нейронную сеть, поскольку главным в искусственной нейронной сети является то, что она не программируется, а обучается на базе примеров.

Полностью разделяем такую точку зрения и считаем, что на базе успешных и неуспешных планов расследования уголовных правонарушений, которые совершаются с использованием информационных технологий (киберпреступлений), можно обучить искусственную нейронную сеть разрабатывать (программировать) конкретный план расследования в соответствующих ситуациях, а также, анализировать уже имеющиеся планы расследования на нахождение и устранение ошибок.

Стоит заметить, что данный план расследования киберпреступлений, составленный искусственной нейронной сетью, должен иметь рекомендательный характер. Любые правки, изменения и тому подобное, а также принятие решений о проведении определенных процессуальных или тактических действий, предложенных в плане искусственной нейронной сетью, должны приниматься исключительно следователем.

Использование искусственной нейронной сети при планировании расследования киберпреступлений будет способствовать: 1) эффективно и быстро расследовать киберпреступления; 2)экономии времени в отношении планирования расследования киберпреступлений; 3)предоставлению наиболее целесообразных тактик и методов, которые следует применять в ходе досудебного расследования киберпреступлений; 4) малой вероятности, что расследование зайдет в тупик; 5) обеспечению защиты интересов человека в киберпространстве; 6) снижению процессуальных и тактических ошибок со стороны правоохранительных органов; 7) соблюдение требований разумного срока во время уголовного производства.

Ключевые слова: планирование расследования киберпреступлений, искусственная нейронная сеть, использование искусственной нейронной сети.



Annotation

PLANNING A CYBERCRIME INVESTIGATION USING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Ya. Nedilko

The article deals with the lack of a clear sequence in the actions of the investigator and the ineffective use of scientific and technical means during the pretrial investigation of cybercrimes, in most cases, does not help to identify the perpetrators and bring it to justice.

Planning plays a significant role in the effective investigation of criminal offenses committed with the use of information technology (cybercrimes).

To determine the essence of planning an investigation, its formation in forensic science was analyzed.

The definition of the concept of “planning cybercrime investigation” is given. In our opinion, crime investigation planning should be understood as a pre-planned action plan of an investigator in a specific criminal proceeding to investigate cybercrimes, which is drawn up both by the investigator (orally or in writing) and with the help of information technology software (programs).

We suggest using an artificial neural network when planning a cybercrime investigation, since the main thing in an artificial neural network is that it is not programmed, but is trained based on examples.

We fully share this point of view and believe that on the basis of successful and unsuccessful plans for investigating criminal offenses committed using information technologies (cybercrime), it is possible to teach an artificial neural network to develop (program) a specific investigation plan in appropriate situations, as well as analyze existing investigation plans to find and eliminate errors.

It is worth noting that this Cybercrime Investigation plan, compiled by an artificial neural network, should be of a recommendatory nature. Any edits, changes, etc., as well as decisions on carrying out certain procedural or tactical actions proposed in the plan by an artificial neural network, should be made exclusively by the investigator.

The use of an artificial neural network when planning a cybercrime investigation will contribute to:

1) the investigator's ability to effectively and quickly investigate cybercrime;

2) save time in scheduling a cybercrime investigation;

3) providing the most appropriate tactics and methods that should be applied during the pre-trial investigation of cybercrime;

4) a low probability that the investigation will come to a standstill;

5) ensuring the protection of human interests in cyberspace;

6) educing procedural and tactical errors on the part of law enforcement agencies;

7) compliance with the requirements of a reasonable time during criminal proceedings.

4) it is unlikely that the investigation will come to a standstill; 5) ensuring the protection of human interests in cyberspace; 6) reduction of procedural and tactical errors on the part of law enforcement agencies; 7) compliance with the requirements of a reasonable time during criminal proceedings.

Key words: planning of cybercrime investigation, artificial neural network, using artificial neural network.



Постановка проблеми

правопорушення розслідування планування кіберзлочин

Відсутність чіткої послідовності у діях слідчого та неефективне застосування науково-технічних засобів у ході досудового розслідування кіберзлочинів, в більшості випадків, не сприяє встановленню винних осіб та притягненні їх до відповідальності.

Вагому роль для ефективного розслідування кримінальних правопорушень, що вчиняються з використанням інформаційних технологій (кіберзлочинів), відіграє планування.

Планування розслідування кіберзлочинів дозволяє слідчому чітко організувати досудове розслідування даних кримінальних правопорушень, а також сприяє швидкому та об'єктивному їх розкриттю.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

У криміналістичній науці питання пов'язані з плануванням розслідування досліджували вчені Р С. Бєлкін, П. Д. Біленчук, С. О. Голунський, Л. П. Дубровицька, В. А. Журавль, Н. І. Клименко, О. Н. Колесниченко, В. О. Коновалова, М. В. Салтевський, В. Ю. Шепітько, О. В. Шишкіна та іншими. Незважаючи на значний науковий інтерес з боку науковців до сутності планування розслідування, дане питання все ж таки залишається дискусійним.

Для розуміння та визначення сутності планування розслідування, а також яким чином воно може бути ефективним при розслідуванні кіберзлочинів, наведемо різні, викладені в юридичній літературі, думки науковців з цього питання.



Мета дослідження

Проаналізувати функції штучної нейронної мережі при плануванні розслідування кіберзлочинів.

Викладення основного матеріалу

У свій час, наголошуючи про необхідність та важкість складання плану розслідування Ганс Гросс зазначав: «Досить важко скласти план розслідування, а ще важче його притримуватися. План розслідування не слід порівнювати з планом підприємства чи з плануванням дому. Такий план будується на тих даних, які має слідчий» [1, c. 18-19].

Вважається, що вперше з точки зору криміналістики питання планування розслідування почав досліджувати В. І. Громов. У своїй праці «Дізнання і попереднє слідство (теорія і техніка розслідування злочинів)» виданій у 1925 році, науковець розглядав основні елементи та логічну природу плану розслідування [2].

Надалі, теорії планування були розвинуті С. О. Голунським. У 1938 році вийшла його праця «Планування розслідування», де вчений сформулював принципи, умови та цілі планування розслідування [3].

У другій половині ХХ століття питання планування розслідування набуває значного наукового інтересу з боку вчених-криміналістів. Про це свідчить захищена О. Н. Колесниченком у 1952 році кандидатська дисертація на тему: «Планирование советского предварительного следствия» [4].

Що стосується самого визначення поняття «планування розслідування», то його наводить Л. П. Дубровицька, яка вважає, що планування є однією із обов'язкових умов розслідування, що являє собою важкий розумовий процес, який полягає у визначенні завдань розслідування, шляхів та способів їх вирішення відповідно до вимог закону [5, c. 3].

Дещо іншої точки зору притримується О. В. Шишкіна, яка зауважує, що планування - це основний організаційний метод розслідування, тобто умілий розподіл сил, засобів та шляхів досягнення цілей, що дозволяє правильно розподілити робочий час слідчого і максимально підвищити його продуктивність [6, с. 14].

М. В. Салтевський підкреслює, що планування є обов'язковою умовою будь-якого розслідування. Під плануванням вчений розуміє найбільш доцільну і цілеспрямовану діяльність, яка дозволяє швидко та ефективно організувати збирання, дослідження і використання доказової інформації для розшуку і встановлення злочинця, а також інших обставин, що підлягають доказуванню [7, с. 317].

Зовсім іншої позиції по тлумаченню даного поняття притримується В. О. Коновалова. На її думку, планування - це не метод, і це не тільки розслідування, а також, і не метод організації розслідування. Під плануванням, вважає науковець, слід розуміти програму розслідування кримінального правопорушення, уявну чи сформульовану у конкретній формі [8, с. 120].

Зауважимо, що в українській мові під терміном «програма» розуміється наперед продуманий план якої-небуть діяльності, роботи тощо [9, с. 966].

Тому, на наш погляд, під плануванням розслідування кіберзлочинів слід розуміти наперед продуманий план дій слідчого у конкретному кримінальному провадженні по розслідуванню кіберзлочинів, що складений як самим слідчим (усно чи письмово) так і за допомогою програмних засобів інформаційних технологій (програм).

Актуальним в наш час є питання щодо застосування програмування у розслідуванні кримінальних правопорушень.

Поняття програмування розслідування наводить В. А. Журавель, який слушно зазначає, що програма розслідування являє собою сукупність приписів (криміналістичних алгоритмів) та правил рекомендаційного характеру, спрямованих на вирішення комплексу тактичних завдань, включає в себе кілька моделей дій слідчого, прокурора залежно від етапу розслідування, слідчої ситуації, позиції учасників кримінального провадження [10, с. 666-667].

Вчений пропонує створити структурну програму дій слідчого, прокурора, що містить максимально вичерпний перелік пунктів того, які питання можуть виникати в тих чи інших ситуаціях, а також, варіанти систем слідчих (розшукових) та НСРД, які доцільно застосувати задля їх розв'язання [10, с. 667].

У свою чергу, ми пропонуємо при плануванні розслідування кіберзло- чинів використовувати штучну нейронну мережу.

Нейронна мережа є одним із напрямків в розробці систем штучного інтелекту. Головною ідеєю нейронної мережі є те, що б максимально близько змоделювати роботу людської нервової системи, а саме здатністю до навчання і виправленню помилок. В цьому і полягає головна особливість будь- якої нейронної мережі - вона здатна самостійно навчатися та діяти на базі попереднього досвіду, з кожним разом роблячи все менше помилок [11, с. 6].

Головним у штучній нейронній мережі є те, що вона не програмується, а навчається на базі прикладів.

З наукової точки зору, штучна нейронна мережа - це паралельно розподілена система обробки інформації, утворена тісно зв'язаним простими обчислювальними вузлами (нейронами) (однотипними або різними), що має властивість накопичувати експериментальні знання, узагальнювати їх і робити доступними для користувача у формі, зручній для інтерпретації й прийняття рішень [12, с. 3].

Слід зазначити, що зародження поняття «нейронна мережа» пов'язують з працею У МакКаллоха та У Піттса «A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity» 1943 року, в якій вчені розробили комп'ютерну модель нейронної мережі [13].

Найпоширенішими завданнями, які вирішує штучна нейронна мережа є:

1. Розпізнавання образів (зображень, текстів, друкованих і рукописних, звуку, мови тощо) є тією галуззю, де найбільш яскраво виявляються переваги ШНМ [12, c. 9];

2. Класифікація - розподіл даних за параметром. Наприклад, вхідною інформацією є перелік людей і потрібно вирішити, кому з даних людей можна давати кредит, а кому ні. Цю роботу може виконати нейронна мережа аналізуючи таку інформацію як: вік, кредитна історія, місце роботи тощо [14].

3. Прогнозування - здатність нейронної мережі до передбачення наступного кроку. Наприклад, зростання чи падіння акцій [14].

4. Прийняття рішень та управління. Це завдання близьке до класифікації. Класифікації підлягають ситуації, характеристики яких надходять на вхід нейронної мережі. На виході мережі повинне з'явитися рішення, яке вона прийняла. При цьому в якості вхідних сигналів використовуються різні критерії стану керованої системи [15].

Головним плюсом нейронної мережі можна вважати те, що вона може вирішувати задачі в умовах невизначеності. Завдяки здатності до навчання нейронна мережа дозволяє вирішувати завдання з невідомими закономірностями і залежностями між вхідними та вихідними даними, що дозволяє працювати з неповними даними [15].

Використання можливостей нейронних мереж знайшло своє позитивне застосування у більшості галузей людської діяльності.

Так, у 2017 році, нейронна мережа під назвою AlphaZero (самостійне навчання шахам зайняло близько 4-х годин) перемогла найсильнішу шахову програму Stockfish. У матчі зі сто партій, AlphaZero отримала перемогу у 28 партіях, а решта партій закінчилась в нічию [16]. У 2018 році відбувся матч із тисячі партій між вказаною нейронною мережею та даною комп'ютерною програмою, у якому AlphaZero виграла 155, програла 6, а решту шахових партій 839 зіграла в нічию [17].

У 2019 році, можна було спостерігати, як штучна нейронна мережа під назвою AlphaStar досягнула максимального рейтингу у комп'ютерній грі StarCraft II. Щоб досягти успіху, нейронна мережа грала сама з собою протягом 14 днів (самонавчалась). При створенні AlphaStar використовувався метод глибокого навчання з закріпленням та вчителем (в якості тренувального набору даних були використані записані ігри живих людей) [18].

Нільс Стродхоф та Клаас Стродхоф створили нейронну мережу, яка здатна виявити признаки інфаркту міокарда. Вчені навчили нейронну мережу діагностиці міокарда на базі даних із 148 записів ЕКГ від пацієнтів з інфарктом міокарда та 52 здорових пацієнтів. Як результат, нейронна мережа навчилась знаходити хворобу з такою ж точністю як і людина, але швидше [19].

Медична компанія ExceMedical розробила нейронну мережу Wave Clinical Platform, яка може попередити смерть людини. Дана нейронна мережа фіксує, навіть, незначні зміни в організмі людини і попереджує лікарів за 6 годин до ймовірної смерті хворого. Нейронна мережа допомогла запобігти 6 смертям осіб [19].

Варто зауважити на теоретичних розробках, що стосуються використання нейронної мережі у юридичний сфері.

Так, деякі науковці пропонують використовувати нейронну мережу, щоб шукати та виправляти колізії в законодавстві. З їх використанням з'явиться можливість повного аналізу санкцій, що застосовуються у всіх правових нормах, на предмет наявності колізій, з подальшим поділом отриманих результатів за видами права [20].

Що ж стосується використання нейронних мереж у криміналістиці, то на думку Д. В. Бахтєєва, штучні нейронні мережі можуть бути адаптовані для вирішення специфічних криміналістичних завдань, наприклад, аналізу матеріалів кримінальних проваджень для виявлення слідчих помилок як процесуального, так і тактичного характеру, виокремлення з масиву розслідуваних проваджень ознак серійності, в тому числі об'єднання кримінальних правопорушень за схожими ознаками тощо [21].

Цілком поділяємо таку точку зору і вважаємо, що на базі успішних та неуспішних планів розслідування кримінальних правопорушень, що вчиняються з використанням інформаційних технологій (кіберзлочинів) навчити штучну нейронну мережу розробляти (програмувати) конкретний план розслідування у відповідних ситуаціях, а також, аналізувати вже наявні плани розслідування на знаходження та усунення помилок.



Висновки

Варто зауважити, що даний план розслідування кіберзлочинів, що складений штучною нейронною мережею, повинен мати рекомендаційний характер. Будь-які правки, зміни тощо, а також прийняття рішень про проведення певних процесуальних чи тактичних дій запропонованих у плані штучною нейронною мережею повинні прийматися виключно слідчим.

Отже, використання штучної нейронної мережі при плануванні розслідування кіберзлочинів сприятиме:

1) здатності слідчого ефективно та швидко розслідувати кіберзлочини;

2) економії часу стосовно планування розслідування кіберзлочинів;

3) надання найбільш доцільних тактик та методів, що слід застосовувати у ході досудового розслідування кіберзлочинів;

4) малої ймовірності, що розслідування зайде в глухий кут;

5) забезпеченню захисту інтересів людини у кіберпросторі;

6) зниженню процесуальних і тактичних помилок з боку правоохоронних органів;

7) дотримання вимог розумного строку під час кримінального провадження.



References

1. Gross, G. (2002). Forensic investigator's guide as a forensic system. Moscow. 1088 p. (in Russian).

2. Gromov, V. I. (2003). Inquiry and preliminary investigation: Methods for investigating crimes: Inspection of the crime scene: (Collection of scientific papers). Moscow. 544 p. (in Russian).

3. Golunskii, S. A., Shaver, B. M. (1938). Forensic science. Technique and tactics of crime investigation. Moscow. 456 p. (in Russian).

4. Kolesnichenko, A.N. (1952). Planning of the Soviet preliminary investigation: Candidate's thesis of Juridical Sciences: 12.00.09. Kharkov. 261 p. (in Russian).

5. Dubrovitskaia, L. P, Luzgin, I. M. (1972). Investigation planning: a textbook. Moscow. 74 p. (in Russian).

6. Karagodin, V. N., Shishkina, E. V. (Ed.). (1998). Forensic tactics. Yekaterinburg. 113 p. (in Russian).

7. Салтевский М. В. Криміналістика (у сучасному викладі): підручник. Київ, 2006. 588 с.

8. Коновалова В. Е. Версия: концепция и функции в судопроизводстве. Харьков: Консум, 2000. 176 с.

9. Великий тлумачний словник сучасної української мови / уклад. і голов. ред. В. Т Бусел. Київ; Ірпінь: ВТФ «Перун», 2001.1440 с.

10. Велика українська енциклопедія Т 20: Криміналістика, судова експертиза, юридична психологія / редкол.: В. Ю. Шепітько (голова) та ін.; Нац. Акад. Прав. Наук України; Ін-т держави і права ім. В. М. Корецького НАН України; Нац. Юрид. Ун-т ім. Ярослава Мудрого. 2018. 952 с.

11. Горожанин Е. И. Нейрoнные сети: учебное пособие. Самара, 2017. 84 с.

12. Руденко О. Г., Бодянський Є. В. Штучній нейронні мережі: навчальний посібник. Харків, 2006. 404 с.

13. Warren S. McCulloch, Walter Pitts. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysic. 1943. № 5. P. 115-133. DOI:10.1007/BF02478259.

14. Нейронные сети для начинающих. Часть. URL: https://habr.com/ru/post/312450/ (дата звернення 03.03.2021).

15. Искусственные нейронные сети (ИСС). URL: https://www.it.ua/ru/knowledge- base/technology-innovation/iskusstvennye- nejronnye-seti-ins# (дата звернення.

16. AlphaZero. URL: https://ru.wikipedia. org/wiki/AlphaZero (дата звернення.

17. AlphaZero again beat Stockfish in a match of 1000 games. URL: https://sudonull.com/post/7278-AlphaZero- again-beat-Stockfish-in-a-match-of-1000 (дата звернення 12.10.2020);

18. Искусственный интеллект в медицине: как машинное обучение ставит диагнозы. URL: https://aiconference.com. ua/ru/news/iskusstvenniy-intellekt-v- meditsine-kak-mashinnoe-obuchenie-stavit- diagnozi-97639 (дата звернення.

19. Параскевов А.В., Соломко Д.С. Возможности применения нейронных сетей в юриспруденции. Colloquium-journal. № 24-2 (48). 2019. С. 44-46. DOI: 10.24411/2520-6990-2019-10810.

20. Бахтеев Д. В. О сущности и перспективах использования искусственных нейронных сетей в раскрытии и расследовании преступлений. Вопросы российской юстиции. 2016. № 3. С. 4-6.

Перелік посилань

1. Гросс Г Руководство для судебных следователей как система криминалистики. Москва, 2002. 1088 с.

2. Громов В. И. Дознание и предварительное следствие: Методика расследования преступлений: Осмотр места преступления: (Сб. науч. тр.). Москва, 2003. 544 с.

3. Голунский С. А., Шавер Б. М. Криминалистика. Техника и тактика расследования преступлений. Москва, 1938. 456 с.

4. Колесниченко А. Н. Планирование советского предварительного следствия: дис.... канд. юрид. наук: 12.00.09. Харьков, 1952. 261 с.

5. Дубровицкая Л. П., Лузгин И. М. Планирование расследования: учеб. пособие. Москва: Высшая школа МВД СССР 1972. 74 с.

6. Криминалистическая тактика / отв. ред. В. Н. Карагодин, Е. В. Шишкина. Екатеринбург, 1998. 113 с.

7. Saltevskyi, M. V. (2006). Forensics (in modern terms): textbook. Kyiv. 588 p. (in Ukrainian).

8. Konovalova, V. E. (2000). Version: concept and functions in court proceedings. Kharkov. 176 p. (in Russian).

9. Bysel, V. T (Ed.). (2001). Comprehensive explanatory dictionary of the modern Ukrainian language. Kyiv. 1440 p. (in Ukrainian).

10. Shepitko, V. Yu. (Ed.). (2018). Comprehensive Ukrainian Encyclopedia. Vol. 20: Forensics, forensic examination, legal psychology. Kharkiv. 952 p. (in Ukrainian).

11. Gorozhanin, E. I. (2017). Neural Networks: Textbook. Samara. 84 p. (in Russian).

12. Rudenko, O. H., Bodianskyi, Ye. V. (2006) Artificial Neural Networks: textbook. Kharkiv. 404 p. (in Ukrainian).

13. Warren S. McCulloch, Walter Pitts. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysic. No. 5. P. 115-133. DOI:10.1007/BF02478259. (in English).

14. Neural networks for beginners. Part 1. Retrieved from: https://habr.com/ru/post/312450/ (in Russian ).

15. Artificial neural networks (SNN). Retrieved from: https://www.it.ua/ru/knowledge- base/technology-innovation/iskusstvennye- nejronnye-seti-ins# (in Russian).

16. AlphaZero. Retrieved from: https://ru.wikipedia.org/wiki/AlphaZero (access date 03.03.2021). (in English).

17. AlphaZero again beat Stockfish in a match of 1000 games. Retrieved from: https://sudonull.com/post/7278-AlphaZero- again-beat-Stockfish-in-a-match-of-1000 (access date 12.10.2020). (in English).

18. AlphaStar (искусственный интеллект). URL:https://ru.wikipedia.org/wiki/AlphaStar (дата звернення 03.03.2021).

19. AlphaStar (Artificial Intelligence). Retrieved from: https://ru.wikipedia.org/wiki/AlphaStar_ (in Russian).

20. Artificial intelligence in medicine: how machine learning makes diagnoses. Retrieved from: https://aiconference. com.ua/ru/news/iskusstvenniy-intellekt-v- meditsine-kak-mashinnoe-obuchenie-stavit- diagnozi-97639 (in Russian).

21. Paraskevov, A. V., Solomko, D. S. (2019). Possibilities of using neural networks in jurisprudence. Colloquium-journal. No. 24-2 (48). P. 44-46. DOI: 10.24411 / 2520-6990 2019-10810 (in Russian).

22. Bakhteev, D. V. (2016). On the essence and prospects of using artificial neural networks in the disclosure and investigation of crimes. Questions of Russian Justice. No. 3. P. 4-6. (in Russian).

Размещено на Allbest.ru

...