Преступникам расставят нейронные сети

МВД заказало исследование применения машинного обучения в работе над серийными преступлениями. Технология должна распознавать тексты, например, материалы уголовных и административных дел, оперативных сводок, заявления граждан, аудиоматериалы и экспертные заключения, извлекать из них ключевые данные и анализировать их. Сведения планируется собрать в специальную информационную систему. Это позволит ускорить ход расследований, соглашаются эксперты, предлагая добавить к задачам анализ соцсетей. Но, предупреждают они, взлом подобной системы может нести серьезные риски.

Научно-производственное объединение «Специальная техника и связь» МВД планирует подключить к раскрытию и предотвращению серийных преступлений технологии машинного обучения. Для этого ведомство объявило тендер на исследование зарубежной практики, которое завершится к июлю 2022 года, обнаружил “Ъ” на портале госзакупок. Тендер опубликован 20 августа, его итоги подведут в середине сентября, цена лота составила 23,1 млн руб.

Из документации следует, что исполнитель должен отобрать способы применения технологий машинного обучения для задач МВД, сформировать перечни признаков преступлений, которые позволят «устанавливать взаимосвязи с уже имеющимися материалами и выделять из представленной информации признаки серийности преступлений».

Также нужно разработать макет профильной информсистемы. На работы отводится десять месяцев. В МВД “Ъ” не ответили.

Подключение к раскрытию преступлений новых технологий входит в программу цифровой трансформации МВД на 55 млрд руб., представленную в конце 2020 года (см. “Ъ” от 16 ноября). В заказанном исследовании также должны быть представлены результаты обработки нейронными сетями информации из материалов уголовных и административных дел, оперативных сводок, заявлений граждан, аудиоматериалов и экспертных заключений, уточняется в тендерной документации.

ИИ должен уметь распознавать тексты и извлекать из них ключевые данные, например, ФИО, пол, дату и место рождения человека, национальность, особые приметы, например, татуировки, еще — орудие совершения преступления и его характеристики, способ совершения преступления и геолокации. Результаты анализа ИИ должен представить в виде интерактивных графиков и географической карты.

По данным МВД за январь—июль 2021 года, больше половины всех зарегистрированных преступлений (53,5%) составили хищения чужого имущества. На кражи приходится 35,5% случаев, 16,4% — на мошенничество.

С помощью технологий машинного обучения МВД хочет быстрее распознавать серийных грабителей, мошенников и угонщиков автомобилей, считает директор по продвижению решений «Крока» Иван Пластун. Ценность технологии, по его словам, в экономии времени:

«Она позволит представителям правоохранительных органов быстро продвигаться в ходе расследования за счет информации о схожих делах от их коллег».

В США уже применяют подход, при котором полиция собирает любые данные, в том числе взломов, утечек информации и т. п., говорит глава департамента аналитических исследований T.Hunter Игорь Бедеров. По его мнению, при внедрении технологий в МВД важно ввести также автоматизацию профилирования соцсетей и контента для выявления потенциальных групп риска, девиантного поведения и лиц.

Нельзя отрицать развитие технологии машинного обучения, но не для российской действительности, считает адвокат уголовной практики Лев Дорофеев. Барьером станет и финансовый фактор, уверен эксперт: «Только на изучение технологии сейчас выделено два десятка миллионов рублей, а на внедрение потребуются более заметные траты». Также в случае с работой следствия речь всегда идет о секретных данных, напоминает адвокат, а «программу можно взломать и использовать в преступных целях, как она будет защищена — пока неясно».