Научный журнал Байкальского государственного университета
Всероссийский криминологический журнал
ISSN 2500-4255 (Print), 2500-1442 (Online)
Издается с 2007 года
Menu

Информация о статье

Название статьи:

Искусственный интеллект в противодействии преступности, ее прогнозировании, предупреждении и эволюции

Авторы:
Суходолов А.П., ректор Байкальского государственного университета, профессор, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация, rector@bgu.ru,

Бычкова А.М., член Ассоциации юристов России, кандидат юридических наук, доцент, Ассоциация юристов России, г. Иркутск, Российская Федерация, amb-38@mail.ru
Для цитирования:
Суходолов А. П. Искусственный интеллект в противодействии преступности, ее прогнозировании, предупреждении и эволюции / А. П. Суходолов, А. М. Бычкова // Всероссийский криминологический журнал. — 2018. — Т. 12, № 6. — С. 753–766. — DOI: 10.17150/2500-4255.2018.12(6).753–766.
В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОЙ КРИМИНОЛОГИИ
Год: 2018 Том: 12 Номер журнала: 6
Страницы: 753-766
Тип статьи: Научная статья
УДК: 343.85:004
DOI: 10.17150/2500-4255.2018.12(6).753-766
Аннотация:
Прогнозирование преступности, ее предупреждение и противодействие ей с использованием современных технологий, по мнению авторов, должны стать приоритетной задачей государства наряду с развитием экономики, образования, медицины, усилением обороноспособности страны. В статье раскрыты понятия «искусственный интеллект», «машинное обучение», «большие данные», «глубинное обучение», «нейронные сети» с точки зрения их использования как преступностью, так и правоохранительными органами и судами. Рассмотрено применение технологий, основанных на искусственном интеллекте, высокотехнологичной преступностью (фишинг, дроны, фейковая информация, боты и др.). Охарактеризованы основанные на искусственном интеллекте современные программные решения, направленные на противодействие преступности: программы для анализа большого объема данных, обработки потокового видео, распознавания внешности, платформы контекстного поиска и т. д. Описаны существующие ресурсы, используемые для предиктивной аналитики (в частности, межведомственная экспериментальная программа «Искусственный интеллект в расследовании и оперативно-розыскной деятельности при совершении уголовных преступлений»; программа распознавания людей по фрагментам татуировок; программа распознавания по фотографиям и потоковому видео людей, осуществивших пластические операции, и выдачи вариантов их первоначальной внешности; платформа контекстного интеллекта Nigel; система Mayhem и др.), и их возможности в прогнозировании как преступности в целом, так и индивидуального преступного поведения. Обозначены этические дилеммы, связанные с принятием искусственным интеллектом правовых решений в отношении конкретных индивидов. Приведены примеры применения искусственного интеллекта для профилактики преступности (программа COMPAS, система прогнозной психометрики преступного сообщества, программа Harm Assessment Risk Tool, аналитический программный комплекс CEG, система прогнозирования преступлений PredPol, система ePOOLICE, программные продукты Palantir, российская система «Искусственный интеллект»). Обозначены индикаторы системы раннего предупреждения преступности: показатели совпадения, запаздывающие, циклические и контрциклические индикаторы. Констатировано отставание России от других стран в использовании искусственного интеллекта в правоохранительной сфере и предложено принять Современную стратегию противодействия преступности, ее прогнозирования и предупреждения. Указаны возможные направления данной стратегии.
Ключевые слова: искусственный интеллект, глубинное обучение, большие данные, цифровая криминология, современные технологии противодействия преступности
Информация о статье: Дата поступления 30 августа 2018 г. Дата принятия в печать 15 ноября 2018 г. Дата онлайн-размещения 24 декабря 2018 г.
Список цитируемой литературы:
  • 1. Цифровая цивилизация. Россия и «электронный» мир XXI века / С. Ю. Глазьев [и др.]. - М. : Кн. мир, 2018. - 288 с.
  • Reese H. Understanding the differences between AI, machine learning, and deep learning [Electronic resource] / H. Reese. - Mode of access: https://www.techrepublic.com/article/understanding-the-differences-between-ai-machine-learning-and-deep-learning.
  • Боровская Е. В. Основы искусственного интеллекта / Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова. - М. : Лаборатория знаний, 2018. - 127 с.
  • Ларина Е. С. Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность / Е. С. Ларина, В. С. Овчинский. - М. : Кн. мир, 2018. - 416 с.
  • Aiello M. F. Policing through social networking: Testing the linkage between digital and physical police practices / M. Aiello // The Police Journal. - 2018. - Vol. 91, iss. 1. - P. 89-101. - DOI: https://doi.org/10.1177/0032258X17690932.
  • Chattoe E. It's not who you know - it's what you know about people you don't know that counts: extending the analysis of crime groups as social networks / E. Chattoe, E. Hamill // The British Journal of Criminology. - 2005. - Vol. 45, iss. 6. - P. 860-876. - DOI: 10.1093/bjc/azi051.
  • Goodison S. E. Digital Evidence and the U.S. Criminal Justice System. Identifying Technology and Other Needs to More Effectively Acquire and Utilize Digital Evidence [Electronic resource] / S. E. Goodison, R. C. Davis, B. A. Jackson. - Mode of access: https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR890.html.
  • Hagen J. Protecting the Digitized Society - the Challenge of Balancing Surveillance and Privacy / J. Hagen, O. Lysne // The Cyber Defense Review. - 2016. - Vol. 1, № 1. - P. 75-90.
  • Hannah-Moffat K. Algorithmic Risk Governance: Big Data Analytics, Race and Information Activism in Criminal Justice Debates / K. Hannah-Moffat // Theoretical Criminology. - 2018. - DOI: 10.1177/1362480618763582.
  • Powell A. Digital Criminology: Crime and Justice in Digital Society / A. Powell, G. Stratton, R. Cameron. - London : Routledge, 2018. - 210 p.
  • Revier K. «Now You're Connected»: Carceral Visuality and Police Power on MobilePatrol / K. Revier // Theoretical Criminology. - 2018. - DOI: 10.1177/1362480618779401.
  • Wilner A. S. Cybersecurity and its Discontents: Artificial Intelligence, the Internet of Things, and Digital Misinformation / A. S. Wulner // International Journal. - 2018. - Vol. 73, iss. 2. - P. 308-316. - DOI: 10.1177/0020702018782496.
  • Wood M. A. Algorithmic Tyranny: Psycho-Pass, Science Fiction and the Criminological Imagination / M. A. Wood // Crime, Media, Culture. - 2018. - DOI: 10.1177/1741659018774609.
  • Холостов К. М. Автоматизация процедур анализа оперативной обстановки / К. М. Холостов // Труды Академии управления МВД России. - 2014. - № 1. - С. 22-26.
  • 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.
  • Яковец Е. Н. Оперативно-разыскные меры полиции по обеспечению информационной безопасности Российской Федерации / Е. Н. Яковец // Труды Академии управления МВД России. - 2017. - № 3. - С. 127-131.
  • Кравцов Д. А. Искусственный разум: предупреждение и прогнозирование преступности / Д. А. Кравцов // Вестник Московского университета МВД России. - 2018. - № 3. - С. 108-110.
  • Овчинский В. С. Мафия: новые мировые тенденции / В. С. Овчинский. - М. : Кн. мир, 2016. - 384 с.
  • Овчинский В. С. Технологии будущего против криминала / В. С. Овчинский. - М. : Кн. мир, 2017. - 288 с.
  • Овчинский В. С. Виртуальный щит и меч: США, Великобритания, Китай в цифровых войнах будущего / В. С. Овчинский. - М. : Кн. мир, 2018. - 320 с.
  • Ларина Е. С. Криминал будущего уже здесь / Е. С. Ларина, В. С. Овчинский. - М. : Кн. мир, 2018. - 512 с.
  • Овчинский В. С. Криминология цифрового мира : учеб. для магистратуры / В. С. Овчинский. - М. : Норма, 2018. - 352 с.
  • Ларина Е. С. Роботы-убийцы против человечества. Кибер-апокалипсис сегодня / Е. С. Ларина, В. С. Овчинский. - М. : Кн. мир, 2018. - 416 с.
  • Когалов Ю. Покушение на Мадуро готовили полгода / Ю. Когалов // Российская газета. - 2018. - 6 авг.
  • Ефремова Э. Искусственный интеллект научился делать фейковые видео [Электронный ресурс] / Э. Ефремова. - Режим доступа: https://www.ridus.ru/news/266977.
  • Ализар А. Нейросеть сделала фальшивого Обаму [Электронный ресурс] / А. Ализар. - Режим доступа: https://habr.com/post/405269.
  • Ламинина О. Г. Возможности социальной инженерии в информационных технологиях / О. Г. Ламинина // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. - 2017. - № 2. - С. 21-23.
  • Mann I. Hacking the Human / I. Mann. - London : Routledge, 2017. - 266 p.
  • Мурсалиева Г. Видите призыв к суициду - срочно жмите на кнопку «Пожаловаться» / Г. Мурсалиева // Новая газета. - 2017. - 6 марта.
  • Филатов А. «Известия» нашли автора бота, заманивающего детей в «группы смерти» / А. Филатов // Известия. - 2017. - 11 авг.
  • Ильченко С. Предлагать интим. Как роботы разводят людей на секс и деньги [Электронный ресурс] / С. Ильченко. - Режим доступа: http://www.dsnews.ua/society/potolkuem-malost-kogda-boty-nachnut-upravlyat-lyudmi-20072017220000.
  • Евдокимов К. Н. Анекселенктотичная технотронная преступность (частная теория) / К. Н. Евдокимов // Российский судья. - 2018. - № 4. - С. 35-39.
  • Уэмура Н. Стратегия «Общество 5.0» / Н. Уэмура // Известия. - 2017. - 13 марта.