Оперативно-разыскная характеристика преступлений экономической и коррупционной направленности и ее цифровая модель (Р.Г. Искалиев, журнал "Труды Академии управления МВД России", N 2, апрель-июнь 2023 г.)

Искалиев Р.Г. Оперативно-розыскная характеристика преступлений экономической и коррупционной направленности и ее цифровая модель

Р.Г. Искалиев - кандидат юридических наук, доцент кафедры организации оперативно-разыскной деятельности, Академия управления МВД России

Роль цифровых технологий в современном мире сложно переоценить, они стали неотъемлемой частью практически всех сфер нашей жизни. Сегодня уже никого не удивить возможностями машинного обучения в банковском секторе и образовании, преступными технологиями распространения наркотических средств, вредоносного программного обеспечения и пр. Оперативно-розыскная наука, в недрах которой в различные периоды научного поиска встречаем упоминание об оперативно-тактической характеристике преступлений, в этом плане не стала исключением, но пока она, в основном, применяется лишь для первичного поиска отдельных видов преступлений, производства исследований и судебных экспертиз в отношений противоправных деяний, исследуемых в настоящей публикации.

Актуальность: анализ правоприменительной практики показывает, что криминальные деяния, совершенные с использованием информационно-коммуникационных технологий в экономической сфере, в том числе коррупционного характера, имеют тенденцию к значительному росту. В связи с этим в оперативно-розыскной науке и практике ведется активным поиск оптимальных форм и методов документирования преступных деяний оперативными подразделениями экономической безопасности и противодействия коррупции органов внутренних дел Российской Федерации. Вопросам характеристики преступлений, учитывающей особенности выявления, предупреждения, пресечения и раскрытия преступлений с использованием оперативно-розыскных сил, средств и методов, уделяется последнее время значительное внимание.

Постановка проблемы: основная задача авторского исследования - вопросы характеристики преступлений экономической и коррупционной направленности в условиях цифровизации общества, извлечение максимального количества релевантных (относящихся к решаемой задаче) закономерностей из имеющихся и поступающих данных. Необходимость поиска существующих связей между отдельными явлениями обусловливает появление и развитие совершенных методов документирования. Проблема "самостоятельности" оперативно-розыскной характеристики преступлений, определение ее предметной области разделили научную общественность на несколько самостоятельных направлений от полного ее отрицания до обоснования теоретической и практической значимости.

В основе данного исследования - стремление установить имеющиеся закономерности, которые необходимы и достаточны для эффективной организации противодействия данного вида преступлений экономической и коррупционной направленности, для специального субъекта оперативно-розыскной деятельности.

Цель исследования: на основе анализа практического опыта и существующих научных подходов оперативно-розыскной науки автор предлагает применительно к теме исследования поднять вопрос о формировании "цифровой оперативно-розыскной модели преступления экономической и коррупционной направленности", которая по своей внутренней сути представляет собой оперативно-розыскную характеристику определенного вида или группы, но синтезирована в машиночитаемой форме (чисел, уравнений, категорий и т.п.).

Методы исследования: диалектика, герменевтика; частнонаучные (наблюдение, анкетирование, интервьюирование, контент-анализ документов); сравнительно-правовой (при изучении правовых явлений и теорий нормативных правовых актов).

Результаты и ключевые выводы: сформированная цифровая криминалистическая модель преступления, которая не является заменой криминалистической характеристике, представляет собой цифровизацию типовых криминалистических характеристик преступлений, что сегодня нашло веское подтверждение в практике расследования преступлений с использованием алгоритмов искусственного интеллекта в цифровых моделях серийных преступлений, совершенных по сексуальным мотивам. Для использования обработки данных применялись методы математической статистики и ряд алгоритмов искусственного интеллекта. В результате выявлены типичные признаки преступлений и закономерные связи между ними, использованные для обучения моделей, представленных алгоритмами искусственного интеллекта.

Впервые предполагаем, что использование методов математической статистики и ряда алгоритмов искусственного интеллекта позволит установить однозначные корреляционные связи, имеющие более глубокую природу, не позволяющие ее объективизировать в виде коэффициента корреляции, а также вероятностные связи, которые могут найти свое проявление в большей или меньшей степени. На основе выявленных закономерностей сотрудник оперативного подразделения в процессе поисковой деятельности при обнаружении одного признака (следа-отражения) может воссоздать более полную следовую картину и сделать ретроспективный вывод об объективной стороне преступления.

Ключевые слова: оперативно-розыскная наука; оперативно-розыскная деятельность; оперативно-розыскная характеристика преступлений; подразделения экономической безопасности и противодействия коррупции; криминалистическая модель преступления; цифровая модель преступления экономической и коррупционной направленности.

Iskaliev R.G.Operational-Investigative Characteristics of Crimes of Economic and Corruption Orientation and its Digital Model

R.G. Iskaliev - Candidate of Law, Associate Professor at the Department of Organization of Operational and Intelligence Activities, Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia

The role of digital technologies in the modern world is difficult to overestimate, they have become an integral part of almost all spheres of our lives. Today, no one will be surprised by the possibilities of machine learning in the banking sector and education, criminal technologies for spreading malicious sofware, drugs and ets. Operational and investigative science, in the bowels of which in various periods of scientific search we meet a mention of the operational tactical crime characteristics, in this regard it was no exception, but so far it is mainly used only for the first-time search for several types of crimes, procedure and forensic examinations.

Relevance: analysis of law enforcement practices shows that criminal acts committed using information and communication technologies in the economic sphere, including corruption, tends to significant development. For this reason in operational and investigative science and practice there is an intensive search for optimal forms and methods of documentation of criminal acts by law enforcement agencies of Internal Affairs authorities of the Russian Federation. Insiderable attention has recently been paid to the issues of crime characteristics, taking into account the features of detecting, preventing, suppressing and uncovering of crimes using operational and investigative forces, means and methods.

Problem statement: the main task of the authorial exploration is on the issues of characteristics of economic crimes in the conditions of digitalization of society, extracting the maximum number of relevant (related to the problem being solved) regularities from the available and incoming data. The need to search for existing links between individual phenomena determines the emergence and development of perfect methods of documentation. The problem of "independence" of the operational and investigative characteristic, the definition of its subject area divided the scientific community into several independent ways from its complete denial to the substantiation of its theoretical and practical significance. Basically this research, there is striving to establish the existing patterns that are necessary and sufficient for the effective organization of counteraction to this type of crime, for a special subject of intelligence operations.

Purpose of the study: based on the analysis of practical experience and existing scientific approaches of operational and investigative science, we propose to raise the question about the formation of a "digital intelligence crime model", which in its essence is an operational and investigative characteristic of a certain type and group, but synthesized in a machine-readable form (numbers, equations, categories, etc.)

Research methods: dialectics, hermeneutics; specific scientific (observation, questionnaire, interviewing, content analysis of documents), comparative legal (studying legal phenomena and theories of legislative acts).

Results and key conclusions: the formed digital criminalistic crime model, which is not a substitute for a forensic characteristic, is a digitalization of typical forensic crime characteristics, and it has found valid confirmation in the practice of crime investigation. In the presence of digital models of serial crimes committed for sexual reasons developed using artificial intelligence algorithms. To use data processing, methods of mathematical statistics and a number of artificial intelligence algorithms were used. As a result, typical signs of crimes and regular connections between them were identified, which were used to train models represented by artificial intelligence algorithms.

For the first time, we assume that using of mathematical statistics methods and a number of artificial intelligence algorithms will allow to establish unambiguous correlations that are of a deeper nature which do not allow it to be objectified in the form of a correlation coefficient, as well as probabilistic - which can find their manifestation to a greater or lesser extent. On the basis of the identified patterns, an employee of the operational unit in the process of search activity, upon detecting one sign (trace-reflection), can recreate a more complete trace picture and draw a retrospective conclusion about the subjective and objective side of the crime.

Keywords: operational and investigative science; intelligence operations; operational and investigative crime characteristics; economic security units and anticorruption; criminalistic crime model; digital crime model.