Цифровая трансформация криминалистики. Часть 2 (цифровая трансформация организации расследования преступлений, криминалистической тактики и методики расследования отдельных видов преступлений)

ИНЫЕ ОТРАСЛИ ПРАВА

DOI 10.24412/2227-7315-2023-2-272-278

УДК 343.9

А.Б. Смушкин

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ

КРИМИНАЛИСТИКИ.

ЧАСТЬ 2 (ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ

ОРГАНИЗАЦИИ РАССЛЕДОВАНИЯ

ПРЕСТУПЛЕНИЙ, КРИМИНАЛИСТИЧЕСКОЙ

ТАКТИКИ И МЕТОДИКИ РАССЛЕДОВАНИЯ

ОТДЕЛЬНЫХ ВИДОВ ПРЕСТУПЛЕНИЙ)

Введение: в условиях цифровой трансформации всех сфер человеческой жизни, криминалистика не может оставаться в стороне и проходит через ряд эволюционных моментов, связанных с цифровой трансформацией. В данной части работы разрабатываются вопросы первых разделов криминалистики «Общей теории» и «Криминалистической техники». Цель: автор утверждает, что цифровая трансформация криминалистики должна выражаться как в уточнении, модернизации действующих научных положений и концепций, так и в разработке новых. Методологическая основа: при данном исследовании автором применялись всеобщий диалектический метод, совокупность общенаучных методов исследования: методы анализа и синтеза, сравнения, моделирования и др. Результаты: в статье проанализированы различные направления внедрения новых цифровых частных теорий и концепций, а также технических инноваций в первые разделы криминалистической науки: «Общую теорию криминалистики» и «Криминалистическую технику». Выводы: проявления цифровой трансформации рассматриваемых разделов криминалистики настолько значительны, что в совокупности приобретают новые эмерджентные свойства, позволяющие воплощать в жизнь новые концепты в виде частных теорий технических приемов и направлений исследований криминалистической техники, трансформируя криминалистику из аналоговой в цифровую.

Ключевые слова: цифровая трансформация, цифровая криминалистика, виртуальные следы, Большие данные, цифровая криминалистическая техника, криминалистическая робототехника, клавиатурный почерк.

© Смушкин Александр Борисович, 2023

Кандидат юридических наук, доцент кафедры криминалистики

A.B. Smushkin

DIGITAL TRANSFORMATION OF FORENSIC SCIENCE. PART 2

Background: in the context of the digital transformation of all spheres of human life, forensics cannot stand aside and goes through a series of evolutionary moments related to digital transformation. This part develops these issues in relation to the first sections of forensic science of General Theory and Forensic Techniques. Objective: the author argues that the digital transformation of criminalistics should be expressed both in clarification, modernization of existing scientific provisions and concepts, and in the development of new ones. Methodology: in this study, the author used the general dialectical method, a set of general scientific methods of research: methods of analysis and synthesis, comparison, modeling, etc. Results: the article analyzes the different directions of the introduction of new digital private theories and concepts, as well as technical innovations in the first sections of criminalistics: the General Theory of Criminalistics and Forensic Techniques. Conclusions: the manifestations of the digital transformation of the examined sections of forensic science are so significant that together they acquire new emergent properties that allow the realization of new concepts in the form of private theories of techniques and research directions of forensic technology, transforming forensic science from analog to digital.

Key-words: digital transformation, digital forensics, virtual traces, Big data, digital forensic technology, forensic robotics, keyboard handwriting.

Цифровая трансформация криминалистики — это процесс, охватывающий все ее разделы. Однако на настоящий момент отсутствует единая теоретическая база, «дорожная карта» цифровой трансформации криминалистической науки.

В первой части данной статьи мы констатировали разрозненность исследований в разных разделах криминалистики. Авторы рассматривают в основном отдельные концепты, изолированно друг от друга без объединяющей теории.

«Организационные основы расследования» как самый новый раздел криминалистики, не может не испытывать на себе последствия цифровой трансформации криминалистики. Внимание вызывает разработка автоматизированных рабочих мест (АРМ) следователя, эксперта и т.д.

Конкретные разработки в рамках организационного раздела криминалистики могут быть представлены программами, направленными на разработку версий в ходе расследования по имеющейся информации (ФорВер) и концепцией автоматизированных методик расследования. Программа ФорВер позволяет не только выдвигать версии исходя из заполнения контекстной формы, но и оценивает их вероятность. Кроме того, различные варианты данной программы могут формировать криминалистические версии, способствуют взаимодействию с органом дознания1. Автоматизированные методики расследования автор идеи В.Б. Вехов отнес к криминалистической технике, однако, нам представляется,

1 См.: Толстолуцкий В.Ю., Рыбочкин A.B. «Программа формирования следственных версий (ФОРВЕР Следователь)». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2G1366G539 (дата обращения: 08.11.2013). 273

что направления применения информационной модели, используемой в автоматизированных методиках расследования имеют организационный характер [18].

Новинкой в рассматриваемом разделе можно назвать разработки последних лет в области цифровых платформ, предназначенных для использования в ходе расследования. Достаточно эффективное определение цифровой платформы предложили В.Н. Григорьев, А.П. Суходолов, С.С. Ованесян, М.Г. Спасенникова и В.В. Тюньков. Они охарактеризовали информационную цифровую платформу как систему «...алгоритмизированных законом взаимоотношений привлекаемых в необходимом количестве с установленным статусом участников уголовного судопроизводства, осуществляемых с участием органов судебной и исполнительной власти в рамках производства по уголовному делу, приводящая к снижению издержек и исключению субъективного фактора за счет применения пакета цифровых технологий работы с данными и изменения системы разделения труда при реализации назначения уголовного судопроизводства» [19, с. 877]. Организационный аспект использования цифровых платформ связан с возможностью получения автоматизированных советов, применения метода экспертных панелей в ходе расследования, хранения и трансформации информации, связи с иными участниками, автоматизации отдельных элементов фиксации и принятия процессуальных решений и т.д. В ближайшей перспективе можно отметить трансформацию цифровых платформ в целые экосистемы. Активизация разработок данных направлений в криминалистических исследованиях будет способствовать скорейшей оптимизации и воплощению в жизнь удобных для использования и эффективных цифровых платформ, а также появлению соответствующих компетенций по работе в данных системах у выпускников юридических вузов, а самое главное — профильных вузов правоохранительной системы.

В последнее время можно отметить работы, посвященные искусственному интеллекту в расследовании преступлений [20]. Искусственный интеллект в правоохранительной деятельности, по мнению многих ученых, может выполнять следующие функции:

1. Распознавание — определение необходимых признаков в исследуемых данных, к примеру, идентификация внешности человека, номера автомобиля или группы генов в геноме путем сопоставления предложенного системе объекта с конкретными признаками, выявленными в ходе обучения.

2. Предсказание, определение будущего состояния определенной информационной системы или отдельных ее показателей, к примеру: роста или снижения рыночных цен или показателей преступности

3. Классификация — распределение данных по группам, согласно заданным параметрам. Например, отнесение оцифрованной подписи человека к классу подложных либо признание должника недобросовестным и т.д. [21, с. 213-214]

Д.В. Бахтеев также предложил такие направления применения искусственных нейросетей:

1. Оценка исходной информации по уголовному делу в целях выдвижения простых и комплексных следственных версий, определение направлений их проверки.

2. Моделирование события преступления и его следовой картины на основе неполных данных и предшествующего «опыта», охватывающего большой массив уголовных дел.

3. Выявление признаков серийности в условиях информационной недостаточности и предложение вариантов действий следователя по проверке перспективных следственных версий.

4. Увеличение эффективности почерковедческих и габитоскопических исследований: к настоящему времени наиболее перспективным направлением развития искусственных нейронных сетей считается распознавание образов, что может позволить, к примеру, автоматизацию выявления признаков подлога документов.

5. Поиск недоступных криминалистическому программному обеспечению компьютерных файлов, сокрытых, например, при помощи стеганографии или альтернативных потоков данных (ADS), установление первичного источника информации в сети Интернет.

6. Дополнительная оценка достаточности собранных доказательств для предъявления обвинения или направления уголовного дела прокурору.

7. Прогнозирование совершения преступления в будущем, на основе анализа признаков совершенных преступлений с точки зрения их локализации, социальных характеристик участвующих лиц, средств массовой информации.

8. Стратегическое планирование, к примеру, построение логических моделей, отражающих:

вероятность развития оперативной обстановки в каком-либо регионе, на территории отдельной страны или ряда государств;

возможность проявления активности крупных организованных криминальных структур, в том числе международных, террористических и др. [22, с. 46]

Однако при всей эффективности искусственного интеллекта, необходимо принимать во внимание сохранение руководящей роли следователя. Искусственный интеллект и иные интеллектуальные системы поддержки принятия решений могут служить рационально интеллектуальными помощниками следователя, а также принимать на себя алгоритмизируемые однотипные действия. При этом должна обязательно сохраняться организующая и руководящая роль следователя, который должен результат работы искусственного интеллекта воспринимать как подсказку, совет, а не как непосредственное руководство к действию.

Цифровые трансформации в области криминалистической тактики должны воплощаться в первую очередь в разработках общей концепции и непосредственной тактики дистанционных и электронных следственных действий.

Дистанционное следственное действие имеет свои специфические особенности организации, тактики производства и психологии всех участников данных действий. Дистанционным является следственное действие в ситуациях нахождения исследователя и объекта следственного действия (человека, места, предмета, документа и так далее) в разных, как правило, территориально отдаленных местах. Способами производства таких следственных действий мы полагаем: использование видео-конференц-связи, виртуальной реальности и беспилотных устройств. Каждое из этих направлений нуждаются в соответствующих исследованиях.

Под электронными следственными действиями мы понимаем производство следственных действий с электронно-цифровыми объектами в инцидентном киберпространстве с целью получения интересующей следствие информации.

Свое место в разработке тактики следственных действий должны найти новые методы и приемы, связанные с цифровым пространством, такие как сканиро-

вание места происшествия для использования в виртуальной реконструкции и 3-D панорамирование места происшествия.

Кроме того, важным направлением исследования может стать изучение отдельных цифровых концептов в рамках криминалистической тактики, таких как цифровое алиби, под которым мы понимаем ситуацию, в которой нахождение лица, в интересующий исследователя момент, вне пределов инцидентного пространства, могут подтвердить лишь следы в киберпространстве, а не показания иных лиц или материальные следы. Задачей криминалистических исследований будет являться разработка вопросов тактики выявления, проверки и изобличения цифрового алиби.

Как отметила Л.Г. Шапиро: «Трансформация криминалистической методики может осуществляться по двум основным направлениям: 1) формирование самостоятельного подраздела в системе ее общих положений, содержащего общие рекомендации по выявлению, раскрытию, расследованию и предупреждению преступлений, совершенных с применением информационно-коммуникационных технологий; 2) разработка дополнительных элементов в структуре частных криминалистических методик расследования отдельных видов (категорий) преступлений, которые наряду с традиционными способами могут совершаться также посредством использования цифровых технологий» [23, с. 226].

Кроме того, реализация цифровой трансформации в криминалистической методике выражается в появлении новых криминалистических частных методик расследования, направленных на расследование преступлений совершенных с использованием конкретных информационно технологических устройств или концептов (например, расследование преступлений, совершенных в сети Интернет, совершенных с использованием мобильных устройств и т.д). Кроме того, можно отметить выделение укрупненной общей методики расследования киберпреступлений и разработку соответствующих криминалистических рекомендаций в данной области. Особое внимание уделяется использованию для совершения преступлений Интернета и его теневого отражения — даркнета, расследованию сетевых преступлений.

Использование фреймовой структуры методик расследования также может получить свое отражение в рамках рассматриваемого раздела криминалистики. Кроме того, в рамках методики расследования отдельных видов и групп преступлений, перспективным представляется предложенные А.А. Бессоновым цифровые криминалистические модели преступлений [24] (цифровизированные криминалистические характеристики), на базе которых, Е.Р. Россинская предложила развернутое учение об информационно-компьютерных криминалистических моделях [25].

Таким образом, проявления цифровой трансформации криминалистики настолько велики и значительны, что, в совокупности, приобретают новые эмер-джентные свойства. Как отмечает А.В. Шмонин: «...цифровая трансформация влечет за собой не только технологические новации, но и смену социальной парадигмы, культурного кода, которые предопределяют правовые преобразования, реформы внешней и внутренней политики, в том числе в сфере правоохранительной деятельности.». «В связи с этим цифровая трансформация криминалистической теории в целом и криминалистических учений в частности — это не просто эволюция информационных технологий, а целостное изменение науки

криминалистики, затрагивающее ее объект, предмет, систему, понятийно-категориальный аппарат» [26, с. 316].

В учебные программы многих вузов начинают входить дисциплины, связанные с рассматриваемыми цифровыми аспектами криминалистики: Основы электронной цифровой криминалистики (Поволжский институт (филиал) ВГУЮ (РПА Минюста России и ФГБОУ ВО СГЮА), Цифровая трансформация криминалистической деятельности (ФГБОУ ВО СГЮА), а также целые взаимосвязанные комплексы дисциплин, приводящие к выделению даже новых факультетов кафедр (Например, кафедра Безопасность в цифровом мире в составе Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана (НИУ)), кафедры информационных технологий и организации расследования киберпреступлений в Санкт-Петербургской и Московской академиях Следственного комитета.

Библиографический список

18. Вехов В.Б. Автоматизированные методики расследования преступлений как новое направление в криминалистической технике// Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2016. № 3-2. С. 8-11.

19. Григорьев В.Н., Суходолов А.П., Ованесян С.С., Спасенникова М. Г., Тюньков В.В. Цифровые информационные платформы как предмет нормативно-правового регулирования в сфере уголовного судопроизводства// Всероссийский криминологический журнал. 2019. Т. 13. № 6. С. 873-883.

20. Использование искусственного интеллекта при выявлении, раскрытии, расследовании преступлений и рассмотрении уголовных дел в суде / под ред. С.В. Зуева, Д.В. Бахтеева. М.: Юрлитинформ, 2022. 216 с.

21. Степаненко Д.А., Бахтеев Д.В., Евстратова Ю.А. Использование систем искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности // Всероссийский криминологический журнал. 2020. Т. 14. № 2. С. 104-110.

22. Бахтеев Д.В. Искусственный интеллект в криминалистике: состояние и перспективы использования// Российское право: образование, практика, наука. 2018. № 2 (104). С. 43-49.

23. Шапиро Л.Г. Основные направления развития криминалистической методики в условиях цифровизациии глобализации преступности // Вестник Саратовской государственной юридической академии. 2021. № 6(143). С. 224-229.

24. Бессонов А.А. Цифровая криминалистическая модель преступления как основа противодействия киберпреступности // Академическая мысль. 2020. № 4 (13). С. 58-61.

25. Россинская Е.Р. Предмет и содержание учения об информационно- компьютерных криминалистических моделях компьютерных преступлений // Развитие учения о противодействии расследованию преступлений и мерах по его преодолению в условиях цифровой трансформации: сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции «62-е криминалистические чтения» (г. Москва, 21 мая 2021 г.) / под ред. Ю.В. Гаврилина, Ю.В. Шпагиной. М.: Академия управления МВД России, 2021. С. 41-50.

26. Шмонин А.В. О некоторых направлениях развития учения о преодолении противодействия расследованию преступлений в условиях цифровой трансформации// Развитие учения о противодействии расследованию преступлений и мерах по его преодолению в условиях цифровой трансформации: сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции «62-е криминалистические чтения» (г. Москва, 21 мая 2021 г.) / под ред. Ю. В. Гаврилина, Ю. В. Шпагиной. М.: Академия управления МВД России, 2021. С. 312-321.

References

18. Vekhov V.B. Automated Techniques for the Investigation of Crimes as a New Direction in Criminalistics Technique // Proceedings of Tula State University. Economic and legal sciences. 2016. No. 3-2. P. 8-11.

19. Grigoryev V.N., Sukhodolov A.P., Hovanesyan S.S., Spasennikova M.G., Tyunkov VV Digital Information Platforms as a Subject of Legal Regulation in the Sphere of Criminal proceedings // All-Russian Criminological Journal. 2019. V. 13, No. 6. P. 873-883.

20. Use of Artificial Intelligence in Detection, Disclosure, Investigation of Crimes and Criminal Cases in Court / edited by Zuev S.V., Bakhteev D.V. Moscow: Yurlitinform, 2022. 216 p.

21. Stepanenko D.A., Bakhteev D.V., Evstratova Y.A. The Use of Artificial Intelligence Systems in Law Enforcement // All-Russian Criminological Journal. 2020. V. 14. No. 2. P. 104-110.

22. Bakhteev D.V. Artificial Intelligence in Criminology: State and Prospects of Use // Russian law: Education, Practice, Science. 2018. No. 2 (104). P. 43-49.

23. Shapiro L.G. Main Directions of Development of Criminalistics Methodology in Conditions of Digitalization and Globalization of Crime // Bulletin of the Saratov State Law Academy. 2021. No. 6(143). P. 224-229.

24. Bessonov AA. Digital Forensic Model of Crime as a Basis for Countering Cybercrime // Academic Thought. 2020. No. 4 (13). P. 58-61.

25. Rossinskaya E.R. Subject Matter and Content of the Doctrine of Information and Computer Forensic Models of Computer Crimes // Development of Doctrine on Countering the Investigation of Crimes and Measures to Overcome It in Terms of Digital Transformation: collection of scientific articles on the materials of the international scientific-practical conference "62nd Criminological Readings" (Moscow, 21 May 2021) / edited by V. Gavrilin, Y. Shpagina. Moscow: Academy of Administration of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 2021. P. 41-50.

26. Shmonin A.V. Some Directions of Development of the Doctrine about Overcoming Counteraction to the Investigation of Crimes in the Conditions of Digital Transformation // Development of the Doctrine about Counteraction to the Investigation of Crimes and Measures to Overcome it in Conditions of Digital Transformation: collection of scientific papers on the materials of the international scientific-practical conference "62nd Crimi-nological Readings" (Moscow, May 21, 2021) / ed. Moscow: Academy of Management of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 2021. P. 312-321.