Використання сучасних цифрових технологій в кримінальному аналізі

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Кафедра оперативно-розшукової діяльності та інформаційної безпеки

Донецький державний університет внутрішніх справ, м. Кропивницький

Використання сучасних цифрових технологій в кримінальному аналізі

Дубина Юлія Юріївна, викладач



Анотація

У статті досліджено сучасні технології, які використовуються у сфері кримінального аналізу та їхній вплив на ефективність проведення розслідувань правоохоронними органами. Автором проаналізовано роботи вітчизняних науковців щодо використання сучасних цифрових технологій у кримінальному аналізі. Матеріал статті зосереджено на використанні великих даних, машинного навчання, Інтернету речей та блокчейн технологій для виявлення, аналізу та розслідування злочинів у сучасному цифровому світі. Автор акцентує увагу, що великі дані та аналітичні алгоритми дозволяють правоохоронним органам обробляти великі обсяги даних швидко та ефективно, виявляти закономірності та тренди, що допомагають у передбаченні злочинної активності. Зазначено, що машинне навчання та штучний інтелект роблять можливим автоматизоване виявлення аномалій та підозрілих дій у великих потоках даних, що покращує якість розслідувань. Доведено, що Інтернет речей відкриває нові можливості для моніторингу та збору даних у реальному часі. Використання сенсорів та засобів відеоспостереження дозволяє автоматично виявляти підозрілі дії та вчасно реагувати на них. Автор акцентує увагу, що забезпечення безпеки та конфіденційності даних за допомогою шифрування та інших методів стає пріоритетом у цифровій ері кримінального аналізу. Блокчейн технологія забезпечує незмінність та прозорість даних, що робить її ідеальним інструментом для зберігання доказів та відстеження ланцюгів постачання у кримінальних розслідуваннях. Також у статті зазначено, що використання цифрових технологій у кримінальному аналізі вимагає дотримання етичних норм та законодавства, а також неперервного навчання та співпраці з технологічними компаніями. Загалом, стаття вказує на потенціал сучасних цифрових технологій для покращення рівня безпеки та ефективності кримінального аналізу. Автор статті підкреслює необхідність інтеграції сучасних технологій, вдосконалення відповідних стандартів безпеки та дотримання етичних принципів для досягнення максимального позитивного впливу у боротьбі зі злочинністю.

Ключові слова: великі дані, Інтернет речей, штучний інтелект, правоохоронна діяльність, блокчейн.



Dubyna Yuliia Yuryivna Teacher of the Department of Operational-search Activities and Information Security, Donetsk State University of Internal Affairs, Kropyvnytskyi

USING MODERN DIGITAL TECHNOLOGIES IN CRIMINAL ANALYSIS

Abstract

The article investigates modern technologies used in the field of criminal analysis and their impact on the effectiveness of investigations conducted by law enforcement agencies. The author analyzes the work of domestic scientists on the use of modern digital technologies in criminal analysis. The material of the article focuses on the use of big data, machine learning, the Internet of Things, and blockchain technologies for detecting, analyzing, and investigating crimes in the modern digital world. The author emphasizes that big data and analytical algorithms enable law enforcement agencies to process large volumes of data quickly and efficiently, identifying patterns and trends that help predict criminal activity. It is noted that machine learning and artificial intelligence make it possible to automate the detection of anomalies and suspicious actions in large data streams, improving the quality of investigations. It has been proven that the Internet of Things opens new possibilities for monitoring and collecting data in real time. The use of sensors and surveillance tools allows for the automatic detection of suspicious actions and timely responses. The author emphasizes that ensuring data security and confidentiality through encryption and other methods becomes a priority in the digital era of criminal analysis. Blockchain technology ensures the immutability and transparency of data, making it an ideal tool for storing evidence and tracking supply chains in criminal investigations. The article also notes that the use of digital technologies in criminal analysis requires adherence to ethical standards and legislation, as well as continuous training and collaboration with technology companies. Overall, the article highlights the potential of modern digital technologies to improve the level of security and efficiency in criminal analysis. The author emphasizes the necessity of integrating modern technologies, improving relevant security standards, and adhering to ethical principles to achieve the maximum positive impact in the fight against crime.

Keywords: big data, Internet of Things, artificial intelligence, law enforcement, blockchain.



Вступ

Постановка проблеми. У сучасному світі розвиток цифрових технологій відбувається з неймовірною швидкістю, що суттєво впливає на всі сфери людської діяльності, включаючи кримінальний аналіз. З одного боку, нові технології створюють численні можливості для ефективнішого розслідування злочинів, швидкого збору та аналізу даних, ідентифікації підозрюваних та прогнозування злочинної активності. З іншого боку, злочинці активно використовують ці технології для здійснення своїх незаконних дій, що створює нові виклики перед правоохоронними органами.

Однією з головних проблем використання сучасних цифрових технологій в кримінальному аналізі є необхідність адаптації існуючих методів кримінального аналізу до нових реалій. Традиційні підходи, що базуються на ручному зборі та обробці інформації, втрачають свою ефективність у зв'язку з величезними обсягами даних, які генеруються в цифровому середовищі. Відтак, виникає потреба у впровадженні сучасних цифрових технологій, таких як штучний інтелект, машинне навчання, великі дані, біометричні системи та кібербезпека, для покращення якості кримінального аналізу.

Також актуальною проблемою є забезпечення кібербезпеки в умовах зростаючої кількості кіберзлочинів. Кіберзлочинці використовують сучасні технології для атак на інформаційні системи, крадіжки персональних даних, фінансові шахрайства та інші злочинні дії, що вимагає від правоохоронних органів нових підходів до захисту інформації, виявлення зв'язків, деталей та розслідування кіберзлочинів.

Окрім того, необхідно враховувати етичні та правові аспекти використання цифрових технологій у кримінальному аналізі. Збір та обробка великих обсягів персональних даних порушує питання конфіденційності та захисту прав людини. Відтак, виникає потреба у розробці та впровадженні нормативно-правових актів, які б регулювали використання таких технологій та забезпечували дотримання етичних стандартів.

У зв'язку з вищезазначеними проблемними питаннями, виникає необхідність комплексного дослідження використання сучасних цифрових технологій у кримінальному аналізі, що дозволить не лише підвищити ефективність роботи правоохоронних органів, але й забезпечити більш надійний захист суспільства від злочинних загроз у цифрову еру.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. У сфері кримінального аналізу використання сучасних цифрових технологій є предметом численних досліджень та наукових публікацій. Останніми роками значна увага приділяється впровадженню інноваційних технологій, які здатні суттєво підвищити ефективність розслідування злочинів та забезпечити високий рівень безпеки.

Одним із ключових напрямів є використання штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання для аналізу великих обсягів даних. У своїх роботах вітчизняні дослідники Макаренко В. [1], Кисельов А. [1], Шаєц Є. [2], Лунгол О. [3], Черевко К. [4], Бугера О. [5] та ін., акцентують увагу на можливостях ШІ для автоматизації процесу аналізу даних, виявлення закономірностей та прогнозування злочинної активності. Вони стверджують, що алгоритми машинного навчання здатні обробляти великі масиви інформації з високою швидкістю та точністю, що дозволяє правоохоронним органам швидко реагувати на потенційні загрози та ефективніше розслідувати злочини.

Іншим важливим напрямом є кібербезпека. Зокрема, роботи Саєнко М. [6], Савели Є. [6], Тополянського Ю. [6], Кузьо Ю. [7], Грекової Л. [7], Лунгол О. [8], Розуменко О. [8] та ін. присвячені проблемам захисту інформаційних систем від кібератак та ролі цифрових технологій у попередженні кіберзлочинів. Дослідники наголошують на важливості впровадження передових методів захисту даних, таких як шифрування, багатофакторна автентифікація та системи виявлення вторгнень, що здатні значно знизити ризик несанкціонованого доступу до конфіденційної інформації.

Біометричні технології також займають важливе місце у сучасних дослідженнях. Роботи Короленко М. [9], Потапової Н. [9], Курченко О. [10], Зубик Л. [10], Щебланіної Ю. [10] та ін. демонструють успішні приклади використання біометричних систем для ідентифікації осіб, що підозрюються у скоєнні злочинів. Біометричні дані, такі як відбитки пальців, розпізнавання обличчя та ДНК-аналіз, дозволяють швидко та точно встановлювати особу підозрюваного, що значно спрощує процес розслідування.

Окрім того, велику увагу приділяється питанням етики та правового регулювання використання цифрових технологій у кримінальному аналізі. Вітчизняні та зарубіжні науковці активно досліджують правові аспекти збору та обробки персональних даних, порушують питання конфіденційності та дотримання прав людини. Вони наголошують на необхідності розробки чітких нормативно-правових актів, що регулюють використання цифрових технологій, та впровадження етичних стандартів у діяльність правоохоронних органів.

Таким чином, аналіз останніх досліджень і публікацій свідчить про високий інтерес наукової спільноти до проблематики використання сучасних цифрових технологій у кримінальному аналізі. Впровадження інноваційних рішень дозволяє значно підвищити ефективність роботи правоохоронних органів, проте потребує комплексного підходу, що включає технічні, етичні та правові аспекти.

Метою статті є дослідження сучасних цифрових технологій, які можуть бути використані у кримінального аналізу та надання рекомендацій щодо їх оптимального впровадження та використання у правоохоронній діяльності.



Виклад основного матеріалу

цифровий кримінальний аналіз

Big Data є однією з найважливіших технологій у кримінальному аналізі. Завдяки збору величезної кількості даних з різних джерел, таких як соціальні мережі, камери спостереження, фінансові транзакції, Інтернет-активність, записи телефонних дзвінків та інші, можна отримати комплексну картину подій та дій злочинців. Збір даних з таких різноманітних джерел дозволяє створити базу для глибокого аналізу та виявлення прихованих закономірностей, які раніше були недоступні або важко помітні.

Застосування аналітики великих даних у кримінальному аналізі включає використання складних алгоритмів та машинного навчання для обробки та інтерпретації інформації. Це допомагає правоохоронним органам не лише реагувати на вже скоєні злочини, але й прогнозувати їхню можливість у майбутньому. Наприклад, аналіз даних може вказувати на підозрілу активність у певних регіонах або серед певних груп осіб, що дозволяє запобігти злочинам до їхнього здійснення.

Аналітика великих даних також сприяє виявленню потенційних загроз та злочинців. За допомогою алгоритмів аналізу можна встановити зв'язки між різними подіями та діями осіб, що допомагає правоохоронцям виявляти мережі організованої злочинності та терористичних угруповань. Наприклад, аналіз фінансових транзакцій може виявити підозрілі переміщення коштів, що можуть бути пов'язані з незаконною діяльністю.

Технології Big Data надають правоохоронним органам потужний інструмент для підвищення ефективності розслідувань та забезпечення безпеки громадян. Вони дозволяють обробляти та аналізувати величезні обсяги інформації, швидко виявляти важливі закономірності та робити обґрунтовані висновки, що сприяють запобіганню та розкриттю злочинів.

Як зазначає у своїх дослідженнях Тимошин А. [11], сучасні аналітичні техніки та методи спираються на більш передові інформаційні технології, такі, наприклад, як мова програмування Python або мова R. У свою чергу, застосування більш потужних інструментів аналізу даних змінює зміст задач і завдань, надає більшої можливості для статистичних досліджень, які дозволять простежити ті глибинні процесі в суспільстві, які впливають на масштаб і характер злочинності. Все це обумовлює актуальність дослідження застосування передових технологій.

Машинне навчання (ML) та штучний інтелект (AI) використовуються для автоматизації процесів аналізу даних та виявлення підозрілих активностей [1 - 5]. Завдяки ML та AI, процеси, які раніше вимагали значних людських ресурсів та часу, тепер можуть бути виконані швидше та з більшою точністю. Алгоритми ML можуть навчатися на історичних даних (тобто, попередньому досвіді), щоб виявляти схеми шахрайства, аномальну поведінку та інші показники злочинної діяльності. Наприклад, системи ML можуть аналізувати фінансові транзакції, щоб знайти підозрілі закономірності, які вказують на можливе шахрайство. Процес включає виявлення незвичних транзакцій або поведінки, які відхиляються від норми. Такі алгоритми можуть бути налаштовані для адаптації до нових видів шахрайства, що робить їх надзвичайно ефективними в умовах, де методи злочинців постійно змінюються.

AI також може допомагати у розпізнаванні облич, аналізі тексту та мови, що є корисним для ідентифікації злочинців та збору доказів. Системи розпізнавання облич, наприклад, можуть використовуватися для ідентифікації підозрюваних на відеозаписах з камер спостереження, що особливо корисно у місцях з великим скупченням людей, де ручний аналіз був би занадто трудомістким. Крім того, AI може аналізувати текстові повідомлення, електронні листи та інші форми комунікації для виявлення загроз або злочинної діяльності. Алгоритми обробки природної мови (NLP) можуть бути використані для аналізу тональності та змісту тексту, що дозволяє виявляти потенційні загрози, плани атак чи інші злочинні наміри.

Використання AI в аналізі мови включає також автоматичне транскрибування та аналіз аудіозаписів, що може бути особливо корисним у розслідуваннях, де багато доказів зберігаються у формі телефонних розмов або аудіозаписів.

Отже, машинне навчання та штучний інтелект значно підвищують ефективність та точність кримінальних розслідувань. Вони дозволяють автоматизувати рутинні завдання, швидко обробляти великі обсяги даних та виявляти приховані закономірності, що сприяє швидкому та ефективному розкриттю злочинів.

Важливим засобом в кримінальному аналізі є Інтернет речей (IoT), який є невід'ємною частиною сучасного світу, з'єднуючи різноманітні пристрої та сенсори через мережу, що дозволяє їм взаємодіяти та обмінюватися даними. У контексті кримінального аналізу, IoT відкриває нові можливості для моніторингу, збору даних та забезпечення безпеки. Пристрої IoT можуть бути використані для виявлення підозрілої діяльності в реальному часі. Наприклад, інтелектуальні камери спостереження, оснащені сенсорами руху та технологіями розпізнавання облич, можуть автоматично ідентифікувати та повідомляти про підозрілих осіб або активності. Пристрої IoT особливо корисні у громадських місцях, таких як аеропорти, торгові центри та стадіони, де важко вручну контролювати всі потенційно небезпечні ситуації.

Сенсори IoT можуть бути розміщені на критично важливих об'єктах інфраструктури, таких як мости, електростанції та транспортні системи, для моніторингу стану та запобігання можливим загрозам. Наприклад, сенсори можуть виявляти зміни у структурі будівель, що можуть свідчити про підготовку до терористичних актів або інших злочинних дій.

IoT пристрої можуть забезпечувати безперервний збір даних, які можуть бути використані як докази у розслідуваннях. Наприклад, дані з розумних будинків, такі як записи відеокамер, логи вхідних та вихідних дверей, а також дані з датчиків руху, можуть допомогти встановити хронологію подій та ідентифікувати підозрюваних. Такі дані можуть бути надзвичайно корисними для підтвердження алібі або, навпаки, для виявлення протиріч у свідченнях підозрюваних.

Завдяки IoT, правоохоронні органи можуть отримувати доступ до величезних масивів даних, які можуть бути проаналізовані для виявлення трендів та закономірностей. Даний процес може включати аналіз даних з камер спостереження, сенсорів руху, розумних пристроїв та інших джерел. Аналітика таких даних дозволяє прогнозувати можливі злочини та приймати превентивні заходи для їх запобігання.

Оскільки IoT пристрої збирають велику кількість особистих даних, важливим аспектом є забезпечення їх безпеки та конфіденційності. Правоохоронні органи повинні впроваджувати надійні заходи захисту даних, щоб запобігти несанкціонованому доступу та використанню інформації з IoT пристроїв, що включає шифрування даних, регулярне оновлення програмного забезпечення та дотримання стандартів безпеки.

Отже, Інтернет речей значно розширює можливості кримінального аналізу, дозволяючи правоохоронним органам більш ефективно та оперативно виявляти та розслідувати злочини. Завдяки IoT, збір та аналіз даних стають більш автоматизованими та точними, що сприяє підвищенню рівня безпеки та правопорядку у суспільстві.

Потужним інструментом для правоохоронних органів, що допомагає підвищити ефективність і прозорість кримінальних розслідувань є блокчейн. Завдяки своїм унікальним властивостям, блокчейн може значно поліпшити методи збору, зберігання та аналізу даних, що в кінцевому підсумку сприяє підвищенню рівня безпеки та правопорядку в суспільстві.

Блокчейн є однією з інноваційних технологій, що привертає все більшу увагу в різних галузях, включаючи кримінальний аналіз. Ця технологія забезпечує високий рівень безпеки та прозорості, що робить її цінним інструментом для правоохоронних органів. Блокчейн - це розподілена база даних або реєстр, що зберігає інформацію у вигляді блоків, які пов'язані один з одним і захищені криптографічними методами. Кожен блок містить набір даних, хеш попереднього блоку та часову позначку. Це забезпечує незмінність і цілісність даних, оскільки будь-яка зміна в одному блоці вимагає зміни всіх наступних блоків, що практично неможливо зробити непоміченою. Один з найважливіших аспектів використання блокчейну у кримінальному аналізі - це можливість відстеження ланцюгів постачання. Наприклад, блокчейн може бути використаний для відстеження шляхів поставок наркотиків, зброї або контрабандних товарів. Кожна транзакція або переміщення товару фіксується у реєстрі, що дозволяє правоохоронним органам бачити повну історію руху товарів і швидко виявляти аномалії або підозрілі дії.

Блокчейн також може допомогти у запобіганні підробкам та шахрайству. Усі записи у блокчейні незмінні і прозорі, що робить їх ідеальними для зберігання доказів або підтверджуючих документів. Дана властивість може бути використана для верифікації особистих документів, контрактів, або фінансових транзакцій, зменшуючи ризики підробок і шахрайства.

У сфері кібербезпеки блокчейн може служити захищеною платформою для зберігання даних про кібератаки або інших кіберінциденти. Всі дані про атаки можуть бути зафіксовані в реєстрі, що дозволяє створити не тільки хронологію подій, але й аналізувати тенденції та методи, які використовуються зловмисниками. Це, в свою чергу, допомагає у розробці ефективних стратегій захисту та реагування на кіберзагрози.

Оскільки у кримінальних розслідуваннях важливо мати надійну доказову базу, блокчейн може використовуватися для зберігання даних про розслідування, таких як записи про місця злочинів, свідчення, докази тощо. Завдяки незмінності даних, блокчейн забезпечує високий рівень достовірності та цілісності доказів, що є критично важливим у судових процесах. Цьому сприяють наступні переваги блокчейну: прозорість (усі учасники мережі можуть бачити транзакції, що підвищує рівень довіри і зменшує можливості для корупції), безпека (криптографічні методи, що використовуються в блокчейні, забезпечують високий рівень захисту даних від несанкціонованого доступу та модифікацій), незмінність (після запису в блокчейн дані не можуть бути змінені або видалені, що робить їх надійним джерелом інформації для кримінальних розслідувань); децентралізація (відсутність єдиного центрального контролера знижує ризик маніпуляцій та підвищує стійкість системи).

Задля якісного використання сучасних цифрових технологій в кримінальному аналізі важливо регулярно підвищувати рівень цифрової грамотності працівників правоохоронних органів. Навчання має включає тренінги з роботи з великими даними, алгоритмами машинного навчання, кібербезпекою та іншими важливими аспектами. Важливим є також співпраця з технологічними компаніями - правоохоронні органи мають співпрацювати з технологічними компаніями для отримання доступу до новітніх технологій та інновацій. Така співпраця може включати спільні дослідження, розробку спеціалізованих програмних рішень та обмін інформацією.

Для захисту даних та забезпечення конфіденційності необхідно оновлювати, розробляти та впроваджувати стандарти безпеки, що включає використання шифрування, багатофакторної аутентифікації та регулярний аудит систем безпеки.

В той же час, використання цифрових технологій у кримінальному аналізі має відповідати етичним нормам та законодавству. Правоохоронні органи повинні забезпечувати захист прав людини та уникати зловживань при використанні технологій.



Висновки

Сучасні цифрові технології мають великий потенціал для покращення ефективності кримінального аналізу. Використання великих даних, машинного навчання, Інтернету речей та блокчейн технологій дозволяє правоохоронним органам більш ефективно боротися зі злочинністю. Завдяки цим технологіям можна значно підвищити точність розслідувань, прискорити процес збору доказів та покращити прогнозування злочинних дій. Для досягнення максимального ефекту від впровадження цих технологій необхідно враховувати кілька ключових аспектів: інвестиції у навчання, співпраця з технологічними компаніями, впровадження стандартів безпеки та дотримання етичних норм.



Література

1. Макаренко В., Кисельов А. Інтегрування системи штучного інтелекту в кримінальний аналіз. Grail of Science. 2024. № 35, С. 102-106.

2. Шаєц Є.О., Лунгол О.М. Перспективи використання штучного інтелекту в проведенні кримінального аналізу. Актуальні питання діяльності підрозділів кримінальної поліції: зб. мат. Всеукр. науково-практ. конф. (м. Кропивницький, 14 квітня 2023 року). Кропивницький: ДонДУВС, 2023. С. 422.

3. Лунгол О. Удосконалення професійної підготовки майбутніх фахівців правоохоронної діяльності засобами інформаційних технологій. Наука і техніка сьогодні. 2022. № 7. С.152 - 162.

4. Черевко К.О. Штучний інтелект як інструмент протидії злочинності. Вісник Кримінологічної асоціації України. № 28(1), 2023. С. 124-133.

5. Бугера О.І. Використання штучного інтелекту для запобігання злочинності. Вчені записки ТНУ імені ВІ Вернадського. Т. 32 (71), № 6, 2021. С. 82-86.

6. Саєнко М.І., Савела Є.А., Тополянський Ю.Ю. Міжнародний досвід протидії кіберзлочинності та кібершахрайству. Науковий вісник Ужгородського національного університету. Серія: Право. № 64, 2021. С. 386-391.

7. Кузьо Ю., Грекова Л. До питання попередження кіберзлочинності в Україні. In The 14 th International scientific and practical conference «Actual problems of science and practice» (27-28 April, 2020). Stockholm, Sweden 2020. p. 425.

8. Розуменко О.О., Лунгол О.М. Аналіз розвідданих та розслідування злочинів. Актуальні питання діяльності підрозділів кримінальної поліції: збірник матеріалів Всеукраїнської науково-практичної конференції (м. Кропивницький, 14 квітня 2023 року). Кропивницький: ДонДУВС, 2023. C. 380 - 382.

9. Короленко М.В., Потапова Н.А. Ідентифікація та автентифікація користувачів на основі біометричних даних. Прикладні інформаційні технології. 2023. С. 349-351.

10. Курченко О.А., Зубик Л.В., Щебланін Ю.М. Аналіз застосування біометричних технологій в забезпеченні інформаційної безпеки. Proceedings of the XVI International Scientific and Practical Conference «Principles of science. Ideals, norms, values in science and style of scientific thinking». April 17 - 18, 2023. Tallinn, Estonia. С. 52 - 56.

11. Тімошин А.С. Технології обробки великих даних у кримінальному аналізі. Актуальні питання та перспективи розвитку кримінального аналізу в правоохоронній системі України: мат. міжвідом. наук.-практ. конф. (Київ, 11 серп. 2022 р.). Київ: Нац. акад. внутр. справ, 2022. С. 163 - 167.



References

1. Makarenko, V., Kyselov, A. (2024). Intehruvannia systemy shtuchnoho intelektu v kryminalnyi analiz. [Integration of Artificial Intelligence Systems in Criminal Analysis]. Grail of Science. 35, 102-106. [in Ukrainian].

2. Shayets, Ye.O., Lunhol, O.M. (2023). Perspektyvy vykorystannia shtuchnoho intelektu v provedenni kryminalnoho analizu [Prospects for the Use of Artificial Intelligence in Conducting Criminal Analysis]. Current Issues of the Activities of Criminal Police Units: Collection of Materials of the All-Ukrainian Scientific and Practical Conference (Kropyvnytskyi, April 14, 2023). Kropyvnytskyi: DonSUIA, p. 422. [in Ukrainian].

3. Lunhol, O. (2022). Udoskonalennia profesiinoi pidhotovky maibutnikh fakhivtsiv pravookhoronnoi diialnosti zasobamy informatsiinykh tekhnolohii [Improving the Professional Training of Future Law Enforcement Specialists Using Information Technology Tools]. Nauka i tekhnika sohodni - Science and Technology Today. 7, 152 - 162 [in Ukrainian].

4. Cherevko, K.O. (2023). Shtuchnyi intelekt yak instrument protydii zlochynnosti [Artificial Intelligence as a Tool to Combat Crime]. Bulletin of the Criminological Association of Ukraine. 28(1), 124-133. [in Ukrainian].

5. Bugera, O.I. (2021). Vykorystannia shtuchnoho intelektu dlia zapobihannia zlochynnosti [Use of Artificial Intelligence to Prevent Crime]. Scientific Notes of TNU named after VI Vernadsky. 32 (71), 6, 82-86. [in Ukrainian].

6. Saienko, M.I., Savela, Ye.A., Topolianskyi, Yu.Yu. (2021). Mizhnarodnyi dosvid protydii kiberzlochynnosti ta kibershakhraistvu [International Experience in Combating Cybercrime and Cyberfraud]. Scientific Bulletin of Uzhhorod National University. Series: Law. 64, 386-391. [in Ukrainian].

7. Kuzio, Yu., Hrekova, L. (2020). Do pytannia poperedzhennia kiberzlochynnosti v Ukraini [On the Issue of Preventing Cybercrime in Ukraine]. In The 14th International Scientific and Practical Conference "Actual Problems of Science and Practice" (April 27-28, 2020). Stockholm, Sweden, 425. [in Ukrainian].

8. Rozumenko, O.O., Lunhol O.M. (2023). Analiz rozviddanykh ta rozsliduvannia zlochyniv [Intelligence Analysis and Crime Investigation]. Current Issues of the Activities of Criminal Police Units: Collection of Materials of the All-Ukrainian Scientific and Practical Conference (Kropyvnytskyi, April 14, 2023). Kropyvnytskyi: DonSUIA. 380-382. [in Ukrainian].

9. Korolenko, M.V., & Potapova, N.A. (2023). Identyfikatsiia ta avtentyfikatsiia korystuvachiv na osnovi biometrychnykh danykh [User Identification and Authentication Based on Biometric Data]. Prykladni informatsiini tekhnolohii - Applied Information Technologies, 349-35 [in Ukrainian].

10. Kurchenko, O.A., Zubyk, L.V., & Shcheblanin, Yu.M. (2023). Analiz zastosuvannia biometrychnykh tekhnolohii v zabezpechenni informatsiinoi bezpeky [Analysis of Biometric Technology Applications in Information Security] - Proceedings of the XVI International Scientific and Practical Conference «Principles of science. Ideals, norms, values in science and style of scientific thinking». (pp. 52-56). Tallinn, Estonia. [in Ukrainian].

11. Timoshin, A.S. (2022). Tekhnolohii obrobky velykykh danykh u kryminalnomu analizi [Big Data Processing Technologies in Criminal Analysis]. Current Issues and Prospects for the Development of Criminal Analysis in the Law Enforcement System of Ukraine: Materials of the Interdepartmental Scientific and Practical Conference (Kyiv, August 11, 2022). Kyiv: National Academy of Internal Affairs, 163-167. [in Ukrainian].

Размещено на Allbest.ru

...