APPLICATION OF MACHINE LEARNING METHODS IN FORENSIC RESEARCH ON THE EXAMPLE OF COUNTERING HIGH-TECH CRIME
Article Sidebar
Published:
Nov 9, 2020
Keywords:
machine learning, machine augmented intelligenc, high tech crime, forensic methodology
Main Article Content
Abstract
From a forensic point of view, the prospects for the use of machinelearning and "enhanced intelligence" methods in countering high-tech crime have beeninvestigated. For this, the features of modern crime that implement machine learningmethods are analyzed, in particular, the emergence of new types and varieties of crimes inthe field of computer information related to the use of machine learning methods is noted.The revealed patterns and features are proposed to be generalized and reflected in thecorresponding criminalistic characteristics of crimes, as well as in the formation of typicalcriminal situations. The necessity of developing a new methodology for investigatingcrimes based on the use of machine learning methods and systems using algorithms of"enhanced intelligence" is substantiated. On the basis of such a methodology, thedevelopment of general forensic technical, tactical and methodological approaches to theinvestigation of crimes should be carried out. It is noted that expert practice can becomeone of the first applied forms of implementation of these technologies. Particularlypromising is the use of machine learning methods and systems of "enhanced intelligence" in solving problems aimed at preventing crimes, in particular, through the combined use ofhoneypots in research systems.
Downloads
Download data is not yet available.
Article Details
How to Cite
1. Polyakov V., Milic I. APPLICATION OF MACHINE LEARNING METHODS IN FORENSIC RESEARCH ON THE EXAMPLE OF COUNTERING HIGH-TECH CRIME // ПРОБЛЕМЫ ПРАВОВОЙ И ТЕХНИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, 2020. № 8. P. 73-80. URL: http://journal.asu.ru/ptzi/article/view/13945.
Section
Правовые проблемы информационной безопасности
References
Университеты на перепутье: Высшее образование в России [Текст] / Д. П. Платонова, Е. С. Абалмасова, С. К. Бекова и др.; под ред. Д. П. Платоновой, Я. И. Кузьминова, И. Д. Фрумина. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. - 319 с.
Батоев В.Б. Большие данные (big data)» и предиктивная аналитика в оперативно-разыскной деятельности: проблемы использования и пути решения // Вестник Волгоградской академии МВД России. – 2020. - № 1 (52). - С. 11-17.
Ушаков Р.М. Технология big data как вектор развития криминалистической техники: перспективы применения в контексте их правомерности // Уральский журнал правовых исследований. – 2020. - №2 (9). - С. 54-70.
Белкин Р.С. Криминалистика: проблемы сегодняшнего дня. Злободневные вопросы российской криминалистики. - М.: Издательство НОРМА (Издательская группа НОРМА-ИНФРА•М), 2001. - 240 с.
Polyakov, V.V., Bespechniy, O.V., & Neymark, M.A. (2019). Artificial intelligence as an object of forensic study: perspectives from a border region. The role of transnational corporations in the globalization of the economy. Advances in Social Science, Education and Humanities Research, Vol. 364, Pp. 637-640
Вехов В.Б. Преступления в сфере цифровой экономики: совершенствование расследования на основе положений электронной криминалистики // Пермский юридический альманах. - 2019. - №2. - С. 630-640.
Ерахтина Е.А., Тирранен В.А. Преступления, совершаемые с использованием искусственного интеллекта: проблемы квалификации и расследования // Вестник Сибирского юридического института МВД России. – 2019. - №2. (35) – С. 36-41.
Поляков В.В. Начальные следственные ситуации расследования высокотехнологичных преступлений // Цифровые технологии в юриспруденции: генезис и перспективы [Электронный ресурс]: материалы I Международной межвузовской научно-практической конференции (28 февраля 2020 г., Москва) / НИУ МИЭТ, Краснояр. гос. аграр. ун-т, 2020. – С. 123-127.
Polyakov, V.V., Starodubtseva, M.A. (2019). Factors influencing motivation for terrorist activities being implemented with the use of information technologies in transboundary regions. The role of transnational corporations in the globalization of the economy. Advances in Social Science, Education and Humanities Research, Vol. 364, Pp. 188-191.
Белицкий В.Ю. Концепция криминалистической методики досудебного производства и судебного разбирательства мошенничеств: цели и задачи // Вестник Казанского юридического института МВД России. - 2020. - Т. 11,№ 1 (39). - С. 63-68.
Россинская Е.Р. Проблемы современной криминалистики и направления ее развития // Эксперт - криминалист. - 2013. - №1. - С. 2-6.
Степаненко, Д.А., Бахтеева Д.В., Евстратова Ю.А. Цифровые технологии в современной криминологии // Всероссийский криминологический журнал. - 2020. - Т. 14, № 2. - C. 206–214.
Поляков В.В., Слободян С.М. Анализ высокотехнологичных способов неправомерного удаленного доступа к компьютерной // Известия Томского политехнического университета. – 2007. – Т. 310, № 1. – С. 212-216.
Поляков, В.В. Особенности расследования неправомерного удаленного доступа к компьютерной информации: дис. ... канд. юрид. наук: 12.00.09. – Омск, 2008. – 247 с.
Поляков В.В. Основы формирования криминалистической методики расследования высокотехнологичных преступлений // Уголовное судопроизводство: правовое, криминалистическое и оперативно-розыскное обеспечение: монография / под ред. С.И. Давыдова. – Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2019. – 214 с.
Хижняк Д.С. Криминалистическая классификация транснациональных преступлений // Юристъ-Правоведъ. - 2020. - № 2 (93). - С. 175-178.
Зуев С.В. Использование искусственного интеллекта для борьбы с преступностью в сети Интернет // Smart Law for Smart Industry : Сборник научных статей. Южно-Уральский государственный университет. Москва, 2020. С. 185-191.
Комаров И.М. Криминалистические операции и следственные ситуации в системе криминалистической характеристики расследования преступлений // Вестник Московского ун-та. Сер. 11. Право. - 2014. - № 4. - с. 50-61.
Быстряков Е.Н., Усанов И.В. Криминалистическая характеристика преступления: происхождение, современное состояние, перспективы развития // Вестник Саратовской государственной юридической академии.·- 2018. - № 6 (125) ·- С. 163-168.
Бахтеев Д.В. Частные криминалистические теории как источник для разработки прикладных систем искусственного интеллекта в следственной деятельности // Сибирские уголовно-процессуальные и криминалистические чтения. - 2020. - № 2 (28). - С. 32-43.
Гавло В.К. Теоретические проблемы и практика применения методики расследования отдельных видов преступлений. - Томск: Изд-во Томского ун-та, 1985. - 333 с.
Поляков В.В. Следственные ситуации по делам о неправомерном удаленном доступе к компьютерной информации // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2010. - №1 (21). - С. 46 - 50.
Драпкин Л.Я. Основы теории следственных ситуаций. - Свердловск: Изд-во Урал. ун-та, 1987. - 164 с.
Волчецкая Т.С. Криминалистическая ситуалогия: монография. / Под ред. проф. Н.П. Яблокова. - Москва; Калинингр. ун-т. - Калининград, 1997. – 248.
Зорин Г.А. Теоретические основы криминалистики. - Минск: Амалфея, 2000. - 416 с.
Видонов Л.Г. Криминалистические характеристики убийств и системы типовых версий о лицах, совершивших убийство без очевидцев. – Горький, 1978. - 121 с.
Густов Г.А. Программно-целевой метод организации раскрытия убийств. - СПб.: Институт повышения квалификации прокурорско-следственных работников прокуратуры РФ, 1993. - 121 с.
Лузгин И.М. Моделирование при расследовании преступлений. – Москва, 1981. - 152 с.
Розыходжаева Г.А., Розыходжаева Д.А. Особенности формирования обучающей выборки и обучения нейронной сети с неполными входными данными при решении частных медицинских задач // Научное обозрение. Биологические науки. - 2017. - № 5. - С. 28-32.
Кафтанников И.Л., Парасич А.В. Проблемы формирования обучающей выборки в задачах машинного обучения // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2016. - № 3. - С. 15-24.
Бертовский, Л.В. Цифровое судопроизводство: проблемы становления проблемы применения уголовного и уголовно-процессуального законодательства // Сборник материалов международной научно-практической конференции. Симферополь: Изд-во: «Ариал». - С. 173-178.
Власова С.В. К вопросу о приспосабливании уголовнопроцессуального механизма к цифровой реальности // Библиотека криминалиста. Научный журнал. - 2018. - № 1. - С. 9-18.
Бахтеев Д.В. Риски и этико-правовые модели использования систем искусственного интеллекта // Юридические исследования. – 2019. – № 11. – С. 1 - 11.
Еременко Ю.И., Шаталов А.А. Иммунный алгоритм мультиклональной селекции в решении задач идентификации почерка // Научные ведомости. - 2013. - № 22. - С. 218-224.
Craig V. Honeypot technologies and their applicability as a strategic internal countermeasure // International Journal of Information and Computer Security. 2011. - Vol. 1. - Issue 4. pp. 430-436.
Chuvakin А. Honeynets: High Value Security Data: Analysis of real attacks launched at a honeypot // Network Security. - 2003. - Vol.1. - Issue 8. - рр. 11–15.
Поляков В.В. Система honeypot как инструмент сбора информации для противодействия киберпреступности // Библиотека криминалиста : научный журнал. - 2017. - №1 (30). - С. 250-254.
Батоев В.Б. Большие данные (big data)» и предиктивная аналитика в оперативно-разыскной деятельности: проблемы использования и пути решения // Вестник Волгоградской академии МВД России. – 2020. - № 1 (52). - С. 11-17.
Ушаков Р.М. Технология big data как вектор развития криминалистической техники: перспективы применения в контексте их правомерности // Уральский журнал правовых исследований. – 2020. - №2 (9). - С. 54-70.
Белкин Р.С. Криминалистика: проблемы сегодняшнего дня. Злободневные вопросы российской криминалистики. - М.: Издательство НОРМА (Издательская группа НОРМА-ИНФРА•М), 2001. - 240 с.
Polyakov, V.V., Bespechniy, O.V., & Neymark, M.A. (2019). Artificial intelligence as an object of forensic study: perspectives from a border region. The role of transnational corporations in the globalization of the economy. Advances in Social Science, Education and Humanities Research, Vol. 364, Pp. 637-640
Вехов В.Б. Преступления в сфере цифровой экономики: совершенствование расследования на основе положений электронной криминалистики // Пермский юридический альманах. - 2019. - №2. - С. 630-640.
Ерахтина Е.А., Тирранен В.А. Преступления, совершаемые с использованием искусственного интеллекта: проблемы квалификации и расследования // Вестник Сибирского юридического института МВД России. – 2019. - №2. (35) – С. 36-41.
Поляков В.В. Начальные следственные ситуации расследования высокотехнологичных преступлений // Цифровые технологии в юриспруденции: генезис и перспективы [Электронный ресурс]: материалы I Международной межвузовской научно-практической конференции (28 февраля 2020 г., Москва) / НИУ МИЭТ, Краснояр. гос. аграр. ун-т, 2020. – С. 123-127.
Polyakov, V.V., Starodubtseva, M.A. (2019). Factors influencing motivation for terrorist activities being implemented with the use of information technologies in transboundary regions. The role of transnational corporations in the globalization of the economy. Advances in Social Science, Education and Humanities Research, Vol. 364, Pp. 188-191.
Белицкий В.Ю. Концепция криминалистической методики досудебного производства и судебного разбирательства мошенничеств: цели и задачи // Вестник Казанского юридического института МВД России. - 2020. - Т. 11,№ 1 (39). - С. 63-68.
Россинская Е.Р. Проблемы современной криминалистики и направления ее развития // Эксперт - криминалист. - 2013. - №1. - С. 2-6.
Степаненко, Д.А., Бахтеева Д.В., Евстратова Ю.А. Цифровые технологии в современной криминологии // Всероссийский криминологический журнал. - 2020. - Т. 14, № 2. - C. 206–214.
Поляков В.В., Слободян С.М. Анализ высокотехнологичных способов неправомерного удаленного доступа к компьютерной // Известия Томского политехнического университета. – 2007. – Т. 310, № 1. – С. 212-216.
Поляков, В.В. Особенности расследования неправомерного удаленного доступа к компьютерной информации: дис. ... канд. юрид. наук: 12.00.09. – Омск, 2008. – 247 с.
Поляков В.В. Основы формирования криминалистической методики расследования высокотехнологичных преступлений // Уголовное судопроизводство: правовое, криминалистическое и оперативно-розыскное обеспечение: монография / под ред. С.И. Давыдова. – Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2019. – 214 с.
Хижняк Д.С. Криминалистическая классификация транснациональных преступлений // Юристъ-Правоведъ. - 2020. - № 2 (93). - С. 175-178.
Зуев С.В. Использование искусственного интеллекта для борьбы с преступностью в сети Интернет // Smart Law for Smart Industry : Сборник научных статей. Южно-Уральский государственный университет. Москва, 2020. С. 185-191.
Комаров И.М. Криминалистические операции и следственные ситуации в системе криминалистической характеристики расследования преступлений // Вестник Московского ун-та. Сер. 11. Право. - 2014. - № 4. - с. 50-61.
Быстряков Е.Н., Усанов И.В. Криминалистическая характеристика преступления: происхождение, современное состояние, перспективы развития // Вестник Саратовской государственной юридической академии.·- 2018. - № 6 (125) ·- С. 163-168.
Бахтеев Д.В. Частные криминалистические теории как источник для разработки прикладных систем искусственного интеллекта в следственной деятельности // Сибирские уголовно-процессуальные и криминалистические чтения. - 2020. - № 2 (28). - С. 32-43.
Гавло В.К. Теоретические проблемы и практика применения методики расследования отдельных видов преступлений. - Томск: Изд-во Томского ун-та, 1985. - 333 с.
Поляков В.В. Следственные ситуации по делам о неправомерном удаленном доступе к компьютерной информации // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2010. - №1 (21). - С. 46 - 50.
Драпкин Л.Я. Основы теории следственных ситуаций. - Свердловск: Изд-во Урал. ун-та, 1987. - 164 с.
Волчецкая Т.С. Криминалистическая ситуалогия: монография. / Под ред. проф. Н.П. Яблокова. - Москва; Калинингр. ун-т. - Калининград, 1997. – 248.
Зорин Г.А. Теоретические основы криминалистики. - Минск: Амалфея, 2000. - 416 с.
Видонов Л.Г. Криминалистические характеристики убийств и системы типовых версий о лицах, совершивших убийство без очевидцев. – Горький, 1978. - 121 с.
Густов Г.А. Программно-целевой метод организации раскрытия убийств. - СПб.: Институт повышения квалификации прокурорско-следственных работников прокуратуры РФ, 1993. - 121 с.
Лузгин И.М. Моделирование при расследовании преступлений. – Москва, 1981. - 152 с.
Розыходжаева Г.А., Розыходжаева Д.А. Особенности формирования обучающей выборки и обучения нейронной сети с неполными входными данными при решении частных медицинских задач // Научное обозрение. Биологические науки. - 2017. - № 5. - С. 28-32.
Кафтанников И.Л., Парасич А.В. Проблемы формирования обучающей выборки в задачах машинного обучения // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2016. - № 3. - С. 15-24.
Бертовский, Л.В. Цифровое судопроизводство: проблемы становления проблемы применения уголовного и уголовно-процессуального законодательства // Сборник материалов международной научно-практической конференции. Симферополь: Изд-во: «Ариал». - С. 173-178.
Власова С.В. К вопросу о приспосабливании уголовнопроцессуального механизма к цифровой реальности // Библиотека криминалиста. Научный журнал. - 2018. - № 1. - С. 9-18.
Бахтеев Д.В. Риски и этико-правовые модели использования систем искусственного интеллекта // Юридические исследования. – 2019. – № 11. – С. 1 - 11.
Еременко Ю.И., Шаталов А.А. Иммунный алгоритм мультиклональной селекции в решении задач идентификации почерка // Научные ведомости. - 2013. - № 22. - С. 218-224.
Craig V. Honeypot technologies and their applicability as a strategic internal countermeasure // International Journal of Information and Computer Security. 2011. - Vol. 1. - Issue 4. pp. 430-436.
Chuvakin А. Honeynets: High Value Security Data: Analysis of real attacks launched at a honeypot // Network Security. - 2003. - Vol.1. - Issue 8. - рр. 11–15.
Поляков В.В. Система honeypot как инструмент сбора информации для противодействия киберпреступности // Библиотека криминалиста : научный журнал. - 2017. - №1 (30). - С. 250-254.