ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В КРИМИНАЛИСТИКЕ

В современном постиндустриальном обществе особую роль в развитии юриспруденции играет тенденция к цифровизации.

Цифровая криминалистика – понятие, уже знакомое современной науке на сегодняшний день. Однако единого подхода к содержанию данного термина нет, некоторые ученые трактуют его слишком узко, указывая лишь на цифровизацию изучения следов, либо обработки аудио-видео информации. Но, с появлением искусственного интеллекта цифровизация в криминалистике продвинулась намного дальше.

Обратимся к исторической справке. Искусственный интеллект не появился в один момент, он создавался и адаптировался под разные сферы жизни общества годами.

Начало применения ИИ в криминалистике относится к середине XX века, когда ученые приступили к созданию методов автоматизированной обработки информации. Значительным прорывом стало появление оптического распознавания текста (OCR), над которым работа началась еще в 1950-х. В 1974 году американский изобретатель Рэй Курцвейл продемонстрировал первую коммерческую систему OCR, предназначенную для распознавания печатного текста и преобразования его в звуковую форму для людей с нарушениями зрения. Хотя первоначально технология была ориентирована на медицинскую сферу, она быстро нашла применение и в криминалистике, став ценным средством для изучения документальных материалов.[3]

Первый опыт внедрения технологии оптического распознавания символов (OCR) в деятельность правоохранительных органов продемонстрировал значительный потенциал искусственного интеллекта в трансформации процессов обработки данных. Затем технологии начали совершенствовать и внедрять для исследования уже разного рода следов, в целом данных.

Не стоит отрицать тот факт, что на данный момент одной из самых важных разработок является технология по распознаванию лица, которая способна быстро распознавать лица, сравнивать полученную информацию с той, которая находится в базах данных. Такой процесс позволяет предотвращать нанесение ущерба, возникновения общественной опасности, терроризма, ну а главное – дала большой толчок в борьбе с киберпреступностью.

Технология распознавания лиц представляет собой инновационное достижение в области искусственного интеллекта, позволяющее идентифицировать индивидов на основе уникальных биометрических характеристик их внешности.

Применение таких технологий позволяет сокращать время на поиск и сравнение данных, идентификацию преступника, что делает работу органов более удобной и качественной, так как риск человеческого фактора снижается в разы.

Итак, внедрение технологий искусственного интеллекта, таких как OCR и распознавание лиц, не только оптимизировало процессы обработки данных в правоохранительной сфере, но и существенно повысило эффективность борьбы с различными видами преступлений.

История технологии распознавания лиц началась в 1960-х годах, когда Вуди Бледсо, Хелен Чан Вулф и Чарльз Биско разработали первые алгоритмы для автоматической идентификации лиц. [3]

Следующим этапом стало появление нейронных сетей. В 2015 году был создан алгоритм FaceNet, который стал апогеем в развитии этой технологии.

Как было ранее сказано, технология распознавание лиц – это не единственное направление, развиваемое в рамках цифровизации.

С развитием ИИ значительно улучшились методы работы с видео- и аудиоданными, что стало важным шагом в развитии цифровой криминалистики. Видеодоказательства часто играют ключевую роль в расследованиях, но традиционные методы их обработки могут быть очень трудоёмкими.

Современные системы искусственного интеллекта способны анализировать видео с высокой точностью и скоростью, автоматизируя идентификацию лиц, распознавание объектов и даже определение подозрительных действий. Это позволяет правоохранительным органам выявлять нетипичное поведение и предотвращать преступления.

Всё это приводит к структурированию расследования, искусственный интеллект, обрабатывая одновременно картинку, звук и смысловое содержание файла находит так называемые «зацепки». Так ИИ, распознавая речь, может отметить определенные фразы, которые помогут в определении преступности деяния.

Однако, ИИ в данном вопросе всё равно не сможет заменить человека. Так, ИИ не всегда распознает завуалированный текст, позывные, прозвища и некоторые элементы диалекта. Ну и конечно, выстраивание причинно-следственных связей – это то, в чем ни один из механизмов искусственного интеллекта не сможет превзойти сотрудника правоохранительных органов.

Следующий аспект цифровизации криминалистики – кибербезопасность.

Киберпреступления и кибератаки – это опасность, которую человек может попросту не заметить или невзначай проложить путь к ее распространению, именно поэтому технологии кибербезопасности в ИИ приобрели особую популярность в наше время.

Искусственный интеллект продолжает развиваться и становится всё более важным инструментом в анализе доказательств и защите цифровой информации. Современные системы искусственного интеллекта могут в режиме реального времени анализировать сетевой трафик и выявлять аномалии, которые могут свидетельствовать о кибератаках. Данные алгоритмы могут предотвратить пагубные последствия, сберечь базы данных и отправить соответствующий сигнал.

Искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в прогнозировании киберугроз. Анализируя исторические данные о кибератаках и паттерны поведения злоумышленников, ИИ позволяет организациям не только оперативно реагировать на инциденты, но и разрабатывать превентивные стратегии, минимизирующие риски.

Интеграция ИИ в системы управления событиями безопасности (SIEM) существенно повышает эффективность обнаружения и реагирования на кибератаки. Алгоритмы машинного обучения, интегрированные в SIEM, ускоряют идентификацию аномалий и потенциальных угроз, что критически важно в условиях высокой динамики киберугроз. Системы, предотвращающие утечки данных с использованием ИИ, обеспечивают многоуровневую защиту конфиденциальной информации, что особенно актуально в контексте развития концепции «умных городов», где цифровые инфраструктуры становятся мишенями для злоумышленников.

Одним из перспективных направлений применения ИИ в криминалистике является использование предсказательной аналитики, особенно в рамках реализации концепции «умных городов». В урбанизированных средах, оснащённых обширными сетями датчиков и камер, ИИ позволяет обрабатывать большие объёмы данных для прогнозирования потенциальных преступлений. Такие системы уже демонстрируют свою эффективность в ряде мегаполисов, анализируя поведенческие паттерны и выявляя аномалии, которые могут свидетельствовать о подготовке к противоправным действиям.

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) в области анализа данных позволяют предсказывать потенциальные угрозы, анализируя поведение пользователей в цифровом пространстве, их социальные связи и финансовые операции. Это делает работу правоохранительных органов более активной и направленной на предотвращение преступлений.

Таким образом, ИИ продолжает формировать будущее криминалистики, открывая новые возможности для борьбы с преступностью. Однако для достижения максимальной эффективности правоохранительным органам также необходимы инструменты для оперативной работы с доказательствами. В этом контексте особую роль играют специализированные программные решения, такие как «Мобильный Криминалист», которые могут значительно улучшить процесс анализа данных.

«Мобильный Криминалист» — это программное обеспечение, которое использует передовые технологии искусственного интеллекта для ускорения анализа цифровых доказательств. Одной из ключевых функций программы является распознавание текста на изображениях, что позволяет быстро извлекать текстовую информацию из фотографий, скриншотов и других изображений. Алгоритмы, интегрированные в программу, обеспечивают высокую точность распознавания, поддерживая множество языков.[2]

Кроме того, «Мобильный Криминалист» оснащён мощными инструментами для распознавания лиц на изображениях и видео. Программа автоматически идентифицирует лица, анализируя их ключевые черты, даже если изображение сделано под разными углами или при сложном освещении. Это позволяет ускорить обработку больших объёмов фото и видео, обеспечивая возможность сопоставления лиц в процессе извлечения. При добавлении новых лиц с видеокадров они также будут автоматически сопоставляться с лицами, уже идентифицированными на изображениях в рамках текущего извлечения.

Кроме того, программное обеспечение поддерживает распознавание речи в аудио- и видеофайлах, что позволяет преобразовывать голосовые записи в текст. Эта функция особенно полезна при анализе голосовых сообщений и видеозаписей, когда необходимо быстро находить ключевые слова и фразы без необходимости прослушивать записи вручную.

Таким образом, «Мобильный Криминалист» автоматизирует сложные задачи, предоставляя эффективные инструменты для оперативного анализа информации.

«Мобильный Криминалист» поддерживает распознавание текста и речи в различных форматах аудио- и видеофайлов, таких как m4a, mp3, webm, mp4, mpga, wav, mpeg. Для повышения эффективности работы можно выбрать одну из четырёх языковых моделей, что напрямую влияет на качество и скорость обработки текста. [2]

Применение искусственного интеллекта в цифровой криминалистике изменило подходы к работе с цифровыми данными, сделав её более быстрой и точной. Благодаря технологиям распознавания лиц, анализа видео- и аудиозаписей, предсказательной аналитике и кибербезопасности, искусственный интеллект предоставляет правоохранительным органам новые мощные инструменты для борьбы с преступностью и предотвращения угроз. Практика применения искусственного интеллекта доказывает, что его вклад в цифровую криминалистику растёт с каждым днём, делая будущее не только технологичным, но и более безопасным.

В завершение всего сказанного следует отметить, что криминалистика развивается параллельно с технологическим и научным прогрессом, поскольку появляются новые виды преступлений, для раскрытия которых требуются цифровые инструменты.