Информация о статье

Название статьи:

Искусственный интеллект в криминалистике: система поддержки принятия решений

Авторы:
Себякин А.Г., руководитель экспертно-криминалистического отдела, Следственное управление Следственного комитета Российской Федерации по Иркутской области; аспирант, Московская академия Следственного комитета Российской Федерации, Следственное управление Следственного комитета Российской Федерации по Иркутской области, г. Иркутск, Российская Федерация, quattro.sa@yandex.ru

В рубрике:
ПРАВОВЕДЕНИЕ И ЮРИДИЧЕСКАЯ ПРАКТИКА

Год: 2019 Том: 10 Номер журнала: 4

Страницы: 21-21

Тип статьи: Научная статья

УДК: 343.9

DOI: 10.17150/2411-6262. 2019.10(4).21

Аннотация:
Технологии искусственного интеллекта сегодня являются лидирующей отраслью в области цифровых телекоммуникаций. Системы на основе искусственного интеллекта находят активное применение и криминалистике, являясь логическим продолжением процесса цифовизации и алгоритмизации расследования преступлений. В статье рассматривается концепция системы поддержки принятия решений как попытка формализации деятельности по расследованию преступлений. В качестве одной из основ системы является компьютерная лингвистика - перспективное направление развития искусственного интеллекта. Предложена модель, состоящая из трех модулей: модуль данных, аналитический модуль, пользовательский модуль. Практическая реализация представленной концепции даст следователю универсальный инструмент, объединяющий в себе колоссальный объем разноплановых данных, обладающий аналитическим функционалом, позволяющим находить неявные связи при расследовании множественных преступлений. Система также будет оснащена функцией технического и логического контроля процессуальных документов.

Ключевые слова: криминалистика, цифровизация, алгоритмизация, искусственный интеллект, поддержка принятия решений, большие данные, анализ связей

Скачиваний - 841
География скачиваний

Скачать полный текст статьи

Список цитируемой литературы:

Вехов В.Б. Электронная криминалистика: понятие и система / В.Б. Вехов // Криминалистика: актуальные вопросы теории и практики : материалы Междунар. науч.-практ. конф. - Ростов на Дону, 2017. - С. 40-46.
Россинская Е.Р. Теория информационно-компьютерного обеспечения криминалистической деятельности: концепция, система, основные закономерности / Е.Р. Россинская // Вестник Восточно-Сибирского института МВД России. - 2019. - № 2 (89). - С. 193-202.
Использование методов искусственного интеллекта в изучении личности серийных убийц / Л.Н. Ясницкий, С.В. Ваулева, Д.Н. Сафонова, Ф.М. Черепанов // Криминологический журнал Байкальского государственного университета экономики и права. - 2015. - Т. 9, № 3. - C. 423-430.
Шестак В.А. Современные потребности правового обеспечения искусственного интеллекта: взгляд из России / В.А. Шестак, А.Г. Волеводз // Всероссийский криминологический журнал. - 2019. - Т. 13, № 2. - C. 197-206.
Цифровая криминология: математические методы прогнозирования (часть 1) / А.П. Суходолов, С.В. Иванцов, Т.В. Молчанова [и др.]. - DOI 10.17150/2500-4255.2018.12(2).230-236 // Всероссийский криминологический журнал. - 2018. - Т. 12, № 2. - С. 230-236.
Осипенко А.Л. Новые технологии получения и анализа оперативно-розыскной информации: правовые проблемы и перспективы внедрения / А.Л. Осипенко // Вестник Воронежского института МВД России. - 2015. - № 2. - С. 13-19.
Суходолов А.П. Искусственный интеллект в противодействии преступности, ее прогнозировании, предупреждении и эволюции / А.П. Суходолов, А.М. Бычкова. - DOI 10.17150/2500-4255.2018.12(6).753-766 // Всероссийский криминологический журнал. - 2018. - Т. 12, № 6. - С. 753-766.
Понкин И.В. Искусственный интеллект с точки зрения права / И.В. Понкин, А.И. Редькина // Вестник РУДН. Серия: Юридические науки. - 2018. - Т. 22, № 1. - С. 91-109.
Ларина Е.С. Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность / Е.С. Ларина, В.С. Овчинский. - Москва : Кн. мир, 2018. - 416 с.
Вехов В.Б. Автоматизированные методики расследования преступлений как новое направление в криминалистической технике / В.Б. Вехов // Известия тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. - 2016. - № 3-2. - С. 8-11.
Шаталов А.С. Вопросы имплементации алгоритмизации и программирования расследования преступлений в систему криминалистической методики / А.С. Шаталов // Академическая мысль. - 2018. - № 1 (2). - С. 86-90.
Шаталов А.С. Алгоритмизация и программирование расследования преступлений в системе криминалистической методики / А.С. Шаталов // Право. Журнал высшей школы экономики. - 2017. - № 2. - С. 155-172.
Дакуева В.М. Вопросы практического применения программных комплексов АРМ «следователя» и АРМ «руководителя следственного подразделения» / В.М. Дакуева // Вестник Восточно-Сибирского института МВД России. - 2015. - № 2 (73). - С. 89-94.
Бахтеев Д.В. Искусственный интеллект в криминалистике: состояние и перспективы использования / Д.В. Бахтеев // Российское право: образование, практика, наука. - 2018. - № 2 (104). - С. 43-49.
Толстолуцкий В.Ю. Криминалистические значимые признаки, позволяющие определить пол преступника, при раскрытии убийств с помощью программы "ФОРВЕР" / В.Ю. Толстолуцкий, П.Ю. Фесик // Черные дыры в Российском законодательстве. - 2009. - № 4. - С. 129-132.
Драпкин Л.Я. Теоретические предпосылки и практические возможности программирования в расследовании преступлений / Л.Я. Драпкин // Теоретические и практические проблемы программирования процесса расследования преступлений : сб. науч. тр. - Свердловск, 1989. - C. 12-20.
Белкин Р.С. Криминалистика: проблемы сегодняшнего дня. Злободневные вопросы современной криминалистики / Р.С. Белкин. - Москва : Норма, 2001. - 240 с.
Бахтеев Д.В. Криминалистическое мышление и программирование расследования / Д.В. Бахтеев // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Гуманитарные и общественные науки. - 2018. - № 3. - С. 13-20.
Нелюбин К.А. Эвристические элементы криминалистических алгоритмов и программы установления лица, совершившего убийство / К.А. Нелюбин // Российское право: образование, практика, наука. - 2016. - № 3 (93). - С. 68-71.
Kadar C. Public decision support for low population density areas: An imbalance-aware hyper-ensemble for spatio-temporal crime prediction / C. Kadar, R. Maculan, S. Feuerriegel // Decision Support Systems. - 2019. - No. 119. - P. 107-117.
Информационная система поддержки принятия процессуальных решений / Р.Р. Рзаев, Ф.Б. Агаев, А.И. Гоюшов, З.Р. Джамалов // Системы и средства информатики. - 2016. - Т. 26, № 1. - С. 182-198.
Головнин О.К. Прецедентная система поддержки принятия решений по делам об административных правонарушениях / О.К. Головнин, Е.А. Романова // Программные продукты и системы. - 2018. - № 1. - С. 44-50.
Антонов О.Ю. Современное состояние и перспективы развития криминалистической регистрации // Курс лекций по криминалистике для бакалавров : учеб. пособие / под ред. М.К. Каминского, А.М. Каминского. - Изд. 2-е, испр. и доп. - Ижевск, 2015. - С. 121-143.
Антонов О.Ю. Криминалистическая регистрация: современное состояние и проблемы совершенствования / О.Ю. Антонов // Библиотека криминалиста. - 2015. - № 1 (18). - С. 230-235.
Концепция системы поддержки принятия решения в предварительном следствии / С.В. Дуга, А.Г. Себякин, А.И. Труфанов, Л.Л. Носырева // Безопасность информационных технологий. - 2019. - Т. 26, № 3. - С. 45-57.
Кустов А.М. Криминалистика и механизм преступления : цикл лекций / А.М. Кустов. - Воронеж : Модэк, 2002. - 304 с.
Антонов О.Ю. Криминалистическая структура взаимосвязанных видов преступлений: содержание, классификация и использование в целях разработки комплексных методик расследования преступлений / О.Ю. Антонов // Актуальные проблемы российского права. - 2018. - № 9 (94). - С. 161-170.