The article is devoted to the study of the phenomenon of the integration of digital technologies into traditional expert methods of criminology. This paper uses specific examples to reflect the process of digitalization as opposed to traditional methods used in criminology to this day. Digital methods of criminology were characterized by a number of criteria, which revealed the positive and negative trends of this phenomenon, as well as identified the risks that have arisen or may arise as a result of the use of innovative technologies. Based on the results of the study, proposals were made to help offset the negative aspects of scientific and technological progress in the field of criminology. The paper highlights the relevance of the problems that have arisen as a result of the development of innovative technologies in modern society. The use of digital methods, in particular in the field of criminology, is relatively controversial, as there are a number of controversial issues, as well as risks when using these methods in the investigation of criminal acts, which require settlement through the creation of a specific mechanism for their solution in legislative, ethical and other areas.

Keywords: digital forensics, digitalization, integration, digitalization, digital tools, 3D modeling, APIS.

В настоящее время цифровизация как явление проникло во все сферы современной жизни общества. Цифровая трансформация внедрилась в традиционную науку, значительно увеличив для ученых различных отраслей ресурсы, способствующие выявлению, обнаружению, исследованию информации, которая ранее была недоступна, а также облегчив и автоматизировав рутинные процессы. Данная статья направлена на изучение специфики процесса слияния традиционной и цифровой криминалистики.

Диджитализация фактически затрагивает все элементы криминалистической деятельности, начиная с осмотра места происшествия органами предварительного расследования и специалистами, вплоть до составления экспертных заключений и последующего представления доказательств в ходе судебного разбирательства. С течением времени произошло увеличение численности цифровых устройств, популяризация облачных сервисов, предназначенных для хранения большого объема информации, а также повсеместная доступность сети «Интернет», появление вещей, предназначенных для сбора данных: видеонаблюдение, дроны, портативные сенсоры, которые существенно увеличили объём и сложность цифровых доказательств. Вместе с тем, цифровые технологии (3D‑сканирование, фотограмметрия, машинное обучение, базы данных, облачные сервисы) предоставляют возможность минимизировать ошибки в ходе фиксации следов, проведения экспертиз, значительно сократив временные затраты, а также повысить производительность традиционных экспертных методов. [2]

Стоит отметить, что, помимо положительных аспектов, улучшающих качественные, количественные и временные показатели проведения оперативно-розыскных мероприятий, экспертиз, а также иных необходимых мероприятий, интеграция цифровизации в криминалистику имеет ряд проблем, а именно: необходимость проверки соответствия алгоритмов и приборов установленным требованиям, стандартам и критериям качества, приведение инновационных методик к единому стандарту, допустимость добытых доказательств на стадии предварительного следствия при их представлении в суд, обеспечение защиты персональных данных, профессиональная переподготовка сотрудников. Вышеуказанные аспекты указывают на актуальность интеграции цифровых технологий в традиционные криминалистические методы, как с точки зрения науки, так и в рамках практики судебных и правоохранительных органов.

Целью статьи является анализ потенциала и препятствий, а также изучение практических путей объединения цифровых инноваций с классическими приемами криминалистики.

Задачи:

— проанализировать передовые цифровые технологии, находящие применение в криминалистике, и оценить их соответствие классическим экспертным методам работы;

— дать оценку относительно критериев диджитализации традиционных методов криминалистики, используя следующие показатели: достоверность, воспроизводимость, оперативность, экономичность, законодательная обоснованность;

— выявить методологические, правовые и этические риски, предложить решение выявленных проблем.

Традиционная криминалистика занимается изучением методов и способов расследования преступных деяний с использованием таких традиционных экспертных методов, как проведение физического анализа доказательств, допросы свидетелей, потерпевших, подозреваемых, составление процессуально-значимых документов установленного образца и иные.

Говоря об истории происхождения цифровой криминалистики, можно сказать, что она, как одно из направлений криминалистики, появилась сравнительно недавно. В связи с увеличением количества преступлений в сфере компьютерной безопасности в 1980-х годах, возник термин «компьютерная криминалистика». Первое научно-правовое определение термина «компьютерное преступление» появилось в законодательстве Канады с принятием «Закона о конфиденциальности» 1983 г, позднее в США был принят Федеральный закон США «О компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях». [6] В начале 2000-х годов термин «компьютерное преступление» появился в Российской Федерации, когда цифровые технологии были активно распространены по территории всей страны. Появление персональных компьютеров дома у подавляющего большинства населения, а также стремительное освоение интернет-пространства не только ознаменовало переход к современному «сетевому обществу», но и спровоцировало возникновение ранее неизвестных преступлений, которые обобщено были поименованы «киберпреступления». Термин «компьютерная криминалистика» с течением времени был видоизменен и получил обозначение «цифровая криминалистика». А. М. Ноговоев обозначает понятие цифровой криминалистики как «отрасль криминалистики, изучающую обнаружение, фиксацию и дальнейшее использование в раскрытии и расследовании преступлений цифровых следов, образовавшихся в ходе преступных процессов, протекающих в «виртуальном» мире». [4] Д. Ю. Русанова представляет цифровую криминалистику как «совокупность (система) знаний, умений и навыков, обеспечивающих деятельность по выявлению информационных преступлений, криминалистическому исследованию электронной доказательственной базы, а также включает регистрирование и дальнейшее использование цифровых следов в раскрытии и расследовании преступлений». [5]

Как уже ранее говорилось, в цифровой криминалистике, в отличие от традиционных экспертных методов, используется широкий спектр инструментов, способствующих получить необходимую информацию, провести исследование в более сжатые сроки, а также выполнить иные необходимые действия, способствующие раскрытию и расследованию преступления. Полагаю, стоит остановиться на некоторых инструментах цифровой криминалистики, представляющие наибольший интерес для практического применения экспертами-криминалистами и иными лицами, задействованными в расследовании преступного деяния, с моей точки зрения: [1].

— 3D-моделирование и фотограмметрия . Безусловно, данные инструменты являются, на мой взгляд, наиболее наглядными в части выявления закономерности конвергенции цифровизации в традиционные методы, поскольку их применение позволяет более точно установить обстоятельства, при которых произошло преступное деяние, определить точную последовательность событий, а также визуализировать доказательства, которые могли быть не замечены при осуществлении первичного осмотра места преступления. Данные методы могут быть использованы, как на стадии предварительного следствия, так и в ходе судебного разбирательства, поскольку они позволяют всецело объединить доказательственную базу. [7] Говоря о классическом криминалистическом методе, можно сказать, что лицом выполняется монотонный, долгий процесс осмотра всего места происшествия с использованием фотоаппарата, масштабной линейки и рулетки. Фиксация следов происходит путем заливки в него гипса или силикона для формирования слепка, также следователем делаются зарисовки наиболее важных деталей, выявленных в ходе осмотра места происшествия, в протокол. Стоит отметить, что тщательность осмотра места происшествия и выявление необходимых доказательств первостепенно зависит от опыта следователя, в то время как 3D-модель является полной и объективной копией места происшествия в цифровом формате с минимальной погрешностью, в отличие от воспроизведения места происшествия человеком. Таким образом, критерий полноты, наибольшей информативности закрепляется за цифровым методом криминалистики. Ещё одним несомненным преимуществом использования 3D-моделирования является возможность неоднократного осмотра первоначальной обстановки места происшествия вне зависимости от количества прошедшего времени. Несмотря на все перечисленные преимущества, классические методы документирования используются по сей день, поскольку они нормативно закреплены в законодательстве и распространены в большей мере, нежели применение технологии 3D-моделирования.

— Искусственный интеллект и машинное обучение представляют собой алгоритмы, выстроенные на базе колоссального объема информации, позволяющие вычленять необходимые данные за короткий промежуток времени. Говоря о классических методах исследования в криминалистике, можно привести в пример экспертов, которые при помощи микроскопов проводят сравнительный анализ при осмотре отпечатков следов обуви, пуль, образцов почерка дактилоскопических карт. Автоматизированная дактилоскопическая идентификационная система способна проанализировать представленный на экспертизу отпечаток, сравнить его со всеми доступными базами данных, в которых содержатся десятки тысяч отпечатков с личной информацией их владельцев, выявить подходящих отпечаток и установить личность человека, оставившего след. [3] Данный метод исключает возможность допущения ошибки по причине «человеческих факторов», к которым относится усталость, невнимательность и другие факторы, на фоне чего эксперт может совершить ошибку или упустить важную деталь, в тот время как система, даже при наличии нечетких следов, самостоятельно вычленяет наиболее существенные детали, анализирует полученную информацию, выдает результат, исходя из представленных данных. Несмотря на все перечисленные положительные факторы, также стоит учитывать вероятность возникновения сбоя в работе искусственного интеллекта, в связи с чем при использовании этого инструмента цифровой криминалистики, необходим контроль человека, который сверит окончательный результат, предложенный АФИС, составит экспертное заключение относительно принадлежности отпечатков конкретному лицу.

Для более правильного и всестороннего анализа темы указанной статьи стоит рассмотреть все положительные и отрицательные аспекты цифровых методов криминалистики относительно предложенных критериев:

— Достоверность . Данный критерий представляет собой точность полученных результатов. С одной стороны использование цифровых методов в криминалистике исключает возможность возникновения «человеческого фактора», к которому присуще относить невнимательность или усталость, в результате чего лицо может совершить грубые ошибки. Также при использовании цифровых методов исчезает фактор субъективности по отношению к объекту исследованию, появляется возможность работать с неполным объемом информации, поскольку искусственный интеллект, который базируется на определенном алгоритме работы, как уже ранее говорилось, способен выделить наиболее важные детали, исходя из которых, он сделает выводы. Человек, в свою очередь, имея неполные данные, придет к заключению, которое будет носить лишь предположительный характер.

В то же время возникают новые риски относительно критерия достоверности при использовании цифрового инструмента, а именно: зачастую логика, которую использует искусственный интеллект при поиске информации, не может быть объяснена, к примеру, в суде. Таким образом, возникает проблема: результат есть, но способы поиска информации будут неясны. Кроме того, не исключена возможность подделки исходных данных, которые, в конечном счете, повлияют на итоговый результат, поскольку искусственный интеллект не может изначально проверить достоверность вводных данных, в отличие от человека. Данная проблема может быть решена с помощью особого способа подтверждения подлинности документов, то есть их заверения ответственным лицом-экспертом. Кроме того, к примеру, во время использования цифрового инструмента для поиска отпечатков человека по базам данных, может быть выдан неправильный результат, по причине того, что программа осуществляет поиск данных на неправильно выстроенных алгоритмах. Таким образом, критерий достоверности в контексте использования цифровых инструментов является достаточно спорным, их применение оправдывает себя в относительно устранения ошибок, которые могут быть совершены человеком, но механизм далёк от совершенства и требует контроля со стороны человека.

— Воспроизводимость . Данный критерий является наиболее сильной стороной в применении цифровых методов, поскольку 3D-моделирование места происшествия позволяет неоднократно возвращаться к выстроенным моделям, планомерно изучать детали исследуемых объектов, в то время как традиционный метод повторного осмотра места происшествия не может быть идентичным первичному осмотру. Одним из наиболее ярких примеров можно привести осмотр места происшествия (далее МП), расположенного на открытой местности. В ходе первичного осмотра МП органами предварительного следствия следователь в соответствии с традиционными методами криминалистики делает зарисовки объектов, которые, по его мнению, являются значимыми для расследования преступления, проводит съемку местности, в случае выявления следов, заливает их гипсом или силиконом и изготавливает слепки. В случае необходимости вернуться на МП спустя определенный период времени, погодные условия, сторонние лица, а также иные внешние факторы могут оказать влияние на первозданный вид МП, вследствие чего, какие-либо детали могут быть упущены. Исходя из приведенных доводов, критерий воспроизводимости является веским основанием для применения цифровых методов криминалистики.

— Оперативность — время, которое необходимое затратить на получение результатов. Касательно данного показателя, цифровые методы также занимают главенствующее положение по отношению к традиционным, поскольку скорость получения информации благодаря цифровизации увеличивается в сотни раз. Система АФИС за несколько минут может изучить все доступные базы данных и выдать результат по итогам исследования. Стоит отметить, что 3D-модели места происшествия имеют также несравненные преимущества перед традиционными методами, исходя из данного критерия, поскольку могут изучаться органами предварительного следствия, специалистами дистанционно. Наличие портативных лабораторий, специализированных приборов, позволяющих при осмотре МП выявлять наркотические или взрывчатые вещества на месте, также является преимуществом перед традиционными экспертными методами криминалистики, поскольку у экспертов, сотрудников следственных органов отсутствует необходимость тратить время на передачу обнаруженных веществ в лабораторию для определения их происхождения и состава.

— Экономичность — количество произведенных затрат для эффективного использования цифрового инструмента. В данном случае всё неоднозначно. Критерий экономичности использования цифровых методов можно рассматривать как в ближайшей, так и в долгосрочной перспективе. С одной стороны 3D-моделирование, базы данных со встроенным искусственным интеллектом, иное специализированное оборудование нуждается в дорогостоящих сертификатах, поддержании бесперебойного, корректного функционирования программного обеспечения при помощи IT-специалистов, также требуется длительный и скрупулезный анализ ошибок в алгоритмах с целью их дальнейшей корректировки, что делает использование инновационный технологий нерентабельными в ближайшей перспективе. Тем не менее, если учесть исключение допущения ошибок, свойственных людям при производстве расчетов, экспертиз, экономии времени лицами, использующими инновационные технологии при осуществлении своей служебной деятельности при поиске необходимой информации, данные методы оправдают произведенные затраты.

— Законодательная обоснованность . Этот критерий позволяет выявить соответствие использованных цифровых методов нормам законодательства. На данный момент времени широкое применение цифровых методов в расследовании преступления является одной из наиболее серьёзных проблем, поскольку уголовно-процессуальное право, как и вся система законодательства в целом, не успевает подстроиться под изменения жизни современного общества. В законодательстве отсутствуют конкретные критерии, позволяющие представить в ходе судебного следствия доказательства, созданные с использованием цифровых инструментов, поскольку отсутствует возможность установить происхождение и достоверность представленного доказательства. Также стоит отметить, что при применении цифровых инструментов конфиденциальность людей ставится под угрозу, поскольку базы данных, на основе которых происходит поиск человека по отпечаткам, содержат в себе информацию, объем которой не регламентирован законом, в случае утечки информации, личные данные могут попасть к преступникам. В законодательстве также не закреплено, можно ли использовать выводы, которые были сгенерированы искусственным интеллектом в качестве доказательной базы или данная информация может являться только вспомогательной основой для эксперта при составлении экспертного заключения.

Исходя из рассмотренных критериев, можно сделать вывод, что на пересмотр законодательства, в частности УПК РФ, потребуется достаточно много времени, чтобы регламентировать все процедуры, связанные представлением в суд доказательств, добытых посредством применения искусственного интеллекта.

Использование цифровых инструментов необходимо также рассматривать через призму определенных рисков. К примеру, к методологическому риску можно отнести восприятие людей доказательств, добытым с использованием искусственного интеллекта и иных цифровых инструментов, как к «истине в последней инстанции». В данной ситуации решением проблемы может стать проверка выводов, созданных искусственным интеллектом, экспертом с последующим заверением документа посредством электронной или физической подписи ответственного лица. Законодательный риск представляет собой отсутствие закрепленного правового статуса искусственного интеллекта, 3D-модели и многих других цифровых инструментов криминалистики. Данные доказательства не могут быть представлены в суде и положены в основу обвинительного заключения. В качестве решения этой проблемы необходим пересмотр законодательства и закрепления правового статуса ранее упомянутых инструментов. Этические риски представляют собой базы данных, в которых хранятся огромные массивы личной информации, приуроченные к биометрических данным лица, с последующей возможной их утечкой, в случае взлома базы данных. Для решения данной проблемы стоит на законодательном уровне запретить негласный сбор биометрических данных. [1].

В заключении можно сказать, что в данный момент времени происходит активная интеграция цифровых методов в традиционную криминалистику. Несмотря на появление искусственного интеллекта, улучшение технической оснащенности органов предварительного следствия, экспертов и иных специалистов, развитие специализированных алгоритмов, позволяющих упростить поиск и систематизацию информации за короткий промежуток времени, выделить наиболее важные детали, досконально сохранить первоначальные свойства объекта исследования, всё ещё невозможно отделить работу цифровых инструментов от человека. Исходя из рассмотренных в настоящей статье нюансов обращения с инновационными технологиями, а также предложенными вариантами решения проблем с целью их нивелирования, полагаю, что работа над достижением абсолютно корректной работы алгоритмов, а также переработка законодательства в связи с техническим процессом для образования более полной доказательной базы займет достаточно много времени.

Литература:

1. @chatgpt_tgm_bot URL: https://t.me/chatgpt_tgm_bot
2. В. В. Вьюгин Математические основы машинного обучения и. прогнозирования. Москва 2013–2020. С.9 URL:http://iitp.ru/upload/publications/8207/vyugin1.pdf
3. Журнал «Системы безопасности» № 2/2021 URL: https://www.secuteck.ru/articles/adis-skorost-analizrezultat?ysclid=mi3wdjrj5986071581
4. Нагоев, А. М. Цифровизация в криминалистике / А. М. Нагоев, Е. В. Бирюлина. — Текст непосредственный // Молодой ученый. — 2022. — № 21 (416). — С. 587–589. — URL: https://moluch.ru/archive/416/92093/
5. Русанова Д. Ю. Цифровая криминалистика: возможности и перспективы развития // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. — 2019. — № 12–4 (39). — С. 142–145.
6. Участники Википедии. «Цифровая криминалистика»./ Википедия, Свободная энциклопедия/ — Режим доступа URL: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Digital_forensics&oldid=1122433195
7. Холопов А. В. Компьютерные программы 3D-визуализации события преступления // Криминалистъ. 2021. № 3 (36). С. 70–76.