ВОПРОСЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНОВ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ ПО ВЫЯВЛЕНИЮ И РАСКРЫТИЮ ПРЕСТУПЛЕНИЙ, СОВЕРШАЕМЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕТИ ИНТЕРНЕТ

АННОТАЦИЯ

В последние годы правоохранительные органы всех стран мира столкнулись с новыми вызовами, которые связаны с цифровой трансформацией криминала. Частичная миграция различных, в основном имущественных, преступлений в Интернет-пространство требует поиска новых средств и методов, а также их комплексов для выявления признаков криминальной активности в виртуальной среде, раскрытия и расследования преступлений, выявления причастных к их совершению лиц в реальном мире. В статье рассматриваются типы информации, размещаемой в Интернет-сервисах пользователями и потенциально полезной в правоохранительной деятельности, а также приводятся примеры программных средств, позволяющих решать задачи по сбору, анализу, классификации подобной информации. Автор приходит к выводу о роли и месте комплексного применения программных средств по сбору информации из Интернет-пространства в деятельности органов внутренних дел по выявлению, раскрытию и расследованию преступлений.

ABSTRACT

In recent years, law enforcement agencies of all countries of the world have faced new challenges related to the digital transformation of crime. The partial migration of various, mainly property, crimes into the Internet space requires the search for new tools and methods, as well as their complexes to identify signs of criminal activity in the virtual environment, the disclosure and investigation of crimes, the identification of persons involved in their commission in the real world. The article discusses the types of information posted in Internet services by users and potentially useful in law enforcement, and also provides examples of software tools that allow solving problems of collecting, analyzing, classifying such information. The author comes to the conclusion about the role and place of the integrated application of software tools for collecting information from the Internet space in the activities of the internal affairs bodies for the identification, disclosure and investigation of crimes.

Ключевые слова: правоохранительная деятельность, Интернет-пространство, цифровая трансформация, выявление преступлений, идентификация лиц.

Keywords: law enforcement, Internet space, digital transformation, crime detection, identification of persons.

На текущем этапе развития науки и техники, многие аспекты деятельности человека и общества в существенной степени виртуализировались, то есть стали осуществляться посредством различных Интернет-сервисов. Социальные сети, форумы, видеохостинги и аудио-сервисы дают возможность транслировать информационную повестку, обмениваться мнениями, договариваться о мероприятиях в реальном пространстве. Платежные системы и банковские сервисы предлагают широкий набор финансовых операций. Кроме того, многие направления деятельности человека позволяют осуществлять трудовую деятельность исключительно с использованием Интернет-технологий, предоставляя заказчику информационный продукт и получая вознаграждение в электронном эквиваленте.

Такая цифровая трансформация общественной и экономической активности повлекла за собой и цифровизацию криминала. Ряд преступлений хорошо известных и ранее приобрели новые методы совершения, связанные с применением информационно-телекоммуникационных технологий. К этой категории можно отнести, например, мошенничества, кражи, распространение наркотиков, преступления, связанные с распространением экстремистских материалов и нелегальной порнографии, деяния, нарушающие авторские и смежные права. Не так давно криминализован ряд деяний, направленных на пропаганду среди молодежи суицида, нетрадиционных сексуальных практик и приема наркотиков, что уже было следствием чрезвычайно широкого распространения в Интернете подобных информационных сообщений, и на что российский законодатель не мог не обратить самого пристального внимания.

Учитывая указанное, очевидным представляется тот факт, что перед органами внутренних дел Российской Федерации возникают новые вызовы, обусловленные необходимостью эффективно противодействовать этим и другим преступлениям, имеющим место в киберпространстве.

Рассматриваемую проблематику следует детализировать по двум направлениям:

• Выявление преступлений, совершаемых с использованием сети Интернет.
• Раскрытие преступлений, совершаемых с использованием сети Интернет, включая выявление и установление лиц, причастных к их совершению.

Последнее чрезвычайно актуально, поскольку по выявлению факта преступной деятельности в Интернете, сотрудникам подразделений специальных технических мероприятий территориальных органов МВД России зачастую становятся известны виртуальные профили пользователей, которые применялись злоумышленниками для достижения криминальных целей, однако отождествить эти виртуальные профили с реальными людьми может стать нетривиальной слабо разрешимой задачей. При этом право на анонимность пользователей Интернет-ресурсов признается в настоящее время на уровне международного права [3; 7] организациями, в которые входит Российская Федерация.

Информация Интернет-ресурсов, потенциально полезная при выявлении, раскрытии и расследовании преступлений, выявлении причастных к их совершению лиц.

Придерживаясь предложенной детализации поставленной проблемы, рассмотрим вопросы информационного обеспечения деятельности органов внутренних дел по выявлению преступлений в Интернете.

Инициативное выявление признаков криминальных деяний, совершаемых в виртуальном пространстве ‒ это деятельность во многом профилактическая, направленная на превентивное исключение из Интернет-ресурсов профилей пользователей и информационных сообщений, представляющих опасность, а как результат в лучшем случае и исключение из общественных отношений стоящих за ними самих противоправных элементов. Представляется очевидным, что правоохранительные органы должны воспользоваться преимуществами Интернет-технологий, которыми пользуется криминал. Ведь коль скоро цифровая трансформация привела к упрощению и ускорению многих общественных и экономических процессов, повысив кроме всего их прозрачность, то и процессы выявления преступлений в Интернет-пространстве потенциально должны упроститься, ускориться и стать более эффективными, нежели аналогичная деятельность в реальном мире. Действительно, многие криминальные деяния в Интернете предполагают публичное размещение той или иной информации на тематическом форуме, на странице в социальной сети, на цифровой торговой площадке и т.п.

Все перечисленные выше типы Интернет-ресурсов предполагают формализованные механизмы взаимодействия с пользователями (оставление комментариев, выставление оценок, открытие ссылок, просмотр сообщений, просмотр списка друзей и т.п.), которые можно при этом активировать и в автоматизированном режиме. В этом случае задействуется так называемый API (от англ. Application Programming Interface — программный интерфейс приложения), это набор команд, которыми компьютерная программа может взаимодействовать с данным конкретным Интернет-сервисом. Соответственно в настоящее время существует большое количество программ, способных автоматически или полуавтоматически собирать информацию на Интернет-ресурсах. К подобной информации можно отнести:

• текстовую информацию, содержащуюся в информационных сообщениях и комментариях к ним;
• графическую информацию, размещенную пользователем как в своем виртуальном профиле, так и в сообщениях и комментариях;
• аудио-видео информацию, размещенную пользователем;
• сведения о виртуальных профилях пользователей, включая регистрационное имя пользователя, отображаемое имя пользователя, страна и город регистрации (пребывания), оконченные образовательные учреждения, место работы, адреса электронной почты (здесь следует оговориться, что, несомненно, эта информация может отсутствовать или носить намеренно ложный характер, поэтому должна восприниматься с осторожностью);
• информацию о виртуальных коммуникациях, включая списки друзей, списки заблокированных пользователей, оставленные эмоциональные оценки («лайки», «дизлайки» и т.п.).

На основе собранной информации возможны ее анализ, классификация, уведомление компетентного сотрудника в случае обнаружения тех или иных признаков состава преступления.

Программные средства сбора и анализа информации из Интернет-источников

Программные средства в автоматизированном режиме собирающие данные из Интернет-источников способны не только анализировать содержимое web-страниц, но и имитировать действия реальных пользователей для доступа к данным, которые Интернет-ресурс предоставляет только убедившись, что имеет дело с живым человеком, использующим программу-браузер для доступа к сайту. Примеры таких программных средств приведены, например, для социальной сети Вконтакте [11]. Это две библиотеки BeatifulSoup и lxml, позволяющие проводить сбор и анализ текста Интернет-ресурсов, а также набор программных средств Selenium (Selenium WebDriver, Selenium RC, Selenium Server, Selenium Grid, Selenium IDE), позволяющих имитировать действия пользователей, работающих через программы-браузеры с Интернет-ресурсом. Примеры построения и применения систем имитирующих работу пользователей приведены, например, в следующих работах [6; 8; 10].

Интересной тенденцией в настоящее время выступает возможность распространения противозаконной информации посредством изображений, которые могут при этом содержать и текстовую информацию внутри себя, но не распознаваемую напрямую как текст. Для его автоматизированного извлечения необходимо проведения анализа изображения. Однако особый интерес при анализе графической информации Интернет-ресурсов представляет идентификация лиц пользователей, позволяющая приблизиться к раскрытию преступления, установив его фигурантов. В настоящее время существует большое количество программных средств, позволяющих осуществлять анализ массивов графической информации на Интернет-ресурсах с целью идентификации портретов пользователей и сопоставления их с конкретными лицами. Для решения подобных задач используются реализованные в программных средствах нейронные сети, выполняющие когнитивные функции, присущие ранее только живому человеческому мозгу [5]. В качестве примеров следует указать зарубежные программы FaceNet компании Google и Amazon Rekognition компании Amazon, Deep Dense Face Detector компании Yahoo. Обзоры возможностей этих программных средств можно найти в источниках [2; 1; 4]. Российские разработчики также готовы предложить инструменты для решения подобных задач, например: FindFace Pro компании NTechLab, Face-Интеллект компании ITV, широкий спектр программно-аппаратных средств компании Vocord, сравнительное описание можно найти в исследованиях [9].

Представляется перспективным направлением деятельности подразделений специальных технических мероприятий территориальных органов МВД России комбинированное использование описанных программных средств для решения правоохранительных задач по выявлению, раскрытию и расследованию преступлений. Отмечая, что в настоящее время в органах внутренних дел применяется ряд разрозненных программных средств по мониторингу Интернет-ресурсов, следует проработать задачу создания комплексного целевого программного продукта, акцентированного на поиске противоправных проявлений в Интернет-пространстве, установлении на основе текстовой информации обстоятельств и профилей пользователей, связанных с криминальной активностью, а также анализ графической информации социальных сетей для отождествления виртуальных профилей и реальных лиц.

При этом учитывая специфику деятельности органов внутренних дел, подобные системы могут служить лишь в качестве систем поддержки принятия решений, дополняя результаты оперативных и аналитических мероприятий.

Список литературы:

1. Amazon Rekognition. URL: ttps://aws.amazon.com/ru/rekognition/ (дата обращения: 12.02.2022)
2. Farfade S. S., Saberian M., Li L.-J. Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks. URL: https://arxiv.org/pdf/1502.02766.pdf (дата обращения: 14.02.2022).
3. Kaye D. Report of the Special Rapporteur on the promotion and protection of the right to freedom of opinion and expression. URL: https://ru.scribd.com (дата обращения: 24.02.2022)
4. MIT Technology Review. URL: https://www.technologyreview.com (дата обращения: 12.02.2022).
5. Schroff F., Kalenichenko D., Philbin J. FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering. URL: https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf (дата обращения: 14.02.2022).
6. Алейников Д.П., Руденко М.Б. Анализ цифрового контента социальных сетей на предмет выявления оперативно значимой информации // В сб.: Стратегическое развитие системы МВД России: состояние, тенденции, перспективы. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Под общей редакцией И. Г. Чистобородова, А. Л. Ситковского, В. О. Лапина. 2020. С. 40-44.
7. Декларация о свободе общения в Интернете, принятая комитетом министров совета Европы. URL: http://medialaw.asia/document/-2358 (дата обращения: 12.02.2022).
8. Калытюк И.С., Французова Г.А., Гунько А.В. Начальные этапы проектирования системы сбора и предиктивного анализа данных социальных медиа // Системы анализа и обработки данных. 2021. № 1 (81). С. 73-84.
9. Купин А.Ф., Баринова О.А., Егорова В.М. Использование современных программных средств распознавания изображений в правоохранительной деятельности // Вестник Волгоградской академии МВД России. 2017. № 3 (42). С. 105-111.
10. Купин А.Ф., Павлова А.А. организация использования возможностей сети «Интернет» при раскрытии преступлений // Вестник Волгоградской академии МВД России. 2018. № 3 (46). С. 134-140.
11. Суханов А.А., Маратканов А.С. Анализ способов сбора социальных данных из сети Интернет // International Scientific Review. 2017. № 1 (32). С. 22-25.