CC BY
58
УДК 343.985
Вестник СПбГУ Право. 2021. Т. 12. Вып. 2
Информационные технологии в расследовании массовых беспорядков
В. Н. Григорьев
Научно-исследовательский институт Федеральной службы исполнения наказаний, Российская Федерация, 125130, Москва, ул. Нарвская, 15а
Для цитирования: Григорьев, Виктор Н. 2021. «Информационные технологии в расследовании массовых беспорядков». Вестник Санкт-Петербургского университета. Право 2: 334-355. https://doi.org/10.21638/spbu14.2021.206
В статье раскрываются особенности уголовного преследования массовых беспорядков с применением информационных технологий. Определяются основные направления использования автоматизированных банков данных и информационно-поисковых систем в расследовании массовых беспорядков. Показываются отечественные и зарубежные возможности использования информационных технологий в организации следственной работы, в учете материалов уголовных дел о массовых беспорядках и контроле за ними, фиксации обстоятельств преступлений и в доказывании. Определена структура программы принятия и поддержки решения о создании специализированной следственной группы, предназначенной для работы в чрезвычайных условиях. В составе такой группы предлагается сразу же организовать собственный информационный центр со своим банком данных по эпизодам и лицам с учетом первичных материалов о фактах беспорядков с применением специальных программ. Для формирования сведений об общей обстановке массовых беспорядков предназначены специальные математические модели изучения пространственно-временных закономерностей. Сформулированы рекомендации по осмотру большой территории и воссозданию единой картины беспорядков с помощью квадрокоптеров. Для определения причастности того или иного лица к беспорядкам рекомендуется сопоставлять данные различных электронных источников, таких как почтовая переписка, электронные документы и лог-файлы мобильной связи, история поисковых запросов в веб-браузерах, карты и платежные системы и т. д. Оценена современная судебная практика доказывания участия в массовых беспорядках с использованием наряду с фото- и видеоматериалами соответствующих фрагментов записей, размещенных в электронных средствах. Ключевые слова: массовые беспорядки, методика расследования преступлений, информационные технологии, организация расследования, фиксация массовых беспорядков, доказывание массовых беспорядков, автоматизированные банки данных, информационно-поисковые системы.
1. Введение
Признавая за народом право собираться мирно и без оружия, международно-правовые акты ограничивают его интересами общественной безопасности. В соответствии с Международным пактом о гражданских и политических пра-
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2021
вах1, предусматривается право на мирные собрания. Пользование этим правом не подлежит никаким ограничениям, кроме тех, которые налагаются в соответствии с законом и которые необходимы в демократическом обществе в интересах государственной или общественной безопасности, общественного порядка, охраны здоровья и нравственности населения или защиты прав и свобод других лиц (ст. 21 Пакта).
Злоупотребление правом является незаконным (Андреева и др. 2018, 914). Собрания, вылившиеся в массовые беспорядки, преследуются по национальному законодательству. Соответствующие составы преступлений предусмотрены в уголовном законодательстве многих государств: ст. 212 «Массовые беспорядки» Уголовного кодекса РФ от 13.06.1996 № 63-ФЗ (далее — УК РФ), ст. 294 «Массовые беспорядки» УК Украины, ст. 283 «Массовые беспорядки» УК Литовской Республики, ст. 1 и 2 гл. 16 УК Швеции, ст. 106 УК Японии, § 125а УК ФРГ, ст. 431-3, 431-4, 431-5, 431-6 УК Франции и др. (Алимпиев 2017; Асташенков 2014).
Массовые беспорядки — это совершаемые большой группой людей посягательства на общественную безопасность, выражающиеся в нарушении установленного общественного порядка, которые сопровождаются насилием, погромами, поджогами, уничтожением имущества, применением оружия, взрывных устройств, взрывчатых, отравляющих либо иных веществ и предметов, представляющих опасность для окружающих, а также оказанием вооруженного сопротивления представителю власти (Морозова, Маслов, Кудрявцев 2016, 107).
Действующее российское уголовное законодательство предусматривает уголовную ответственность за следующие действия, связанные с массовыми беспорядками: организацию массовых беспорядков; подготовку лица для организации массовых беспорядков или участия в них; склонение, вербовку или иное вовлечение лица в совершение действий, составляющих объективную сторону массовых беспорядков; участие в массовых беспорядках; призывы к массовым беспорядкам или к участию в них, а равно призывы к насилию над гражданами; прохождение лицом обучения, заведомо для обучающегося проводимого в целях организации массовых беспорядков либо участия в них, в том числе приобретение знаний, практических умений и навыков в ходе занятий по физической и психологической подготовке, при изучении способов организации массовых беспорядков, правил обращения с оружием, взрывными устройствами, взрывчатыми, отравляющими, а также иными веществами и предметами, представляющими опасность для окружающих (ст. 212 УК РФ).
Методика расследования массовых беспорядков представляет собой одно из направлений общей теории расследования преступлений в чрезвычайных условиях, в структуре которой в последние годы отчетливо выделяются еще несколько направлений: расследование преступлений, совершенных на почве межнациональной розни; расследование преступлений в боевой обстановке; расследование военных преступлений; расследование преступлений, совершаемых военнослужащими
1 Международный пакт о гражданских и политических правах, принят 16.12.1966 Резолюцией 2200 (XXI) на 1496-м пленарном заседании Генеральной Ассамблеи ООН, вступил в силу 23.03.1976 (здесь и далее все ссылки на российские и международные нормативно-правовые акты, судебную практику приводятся по СПС «КонсультантПлюс». Дата обращения 19 ноября, 2019. http://www.consultant.ru).
в районах вооруженного конфликта; расследование преступлений в зоне международного конфликта и др. Говоря конкретно о теории расследования массовых беспорядков, следует различать универсальную теорию расследования массовых беспорядков как своеобразную частную криминалистическую методику, построенную на базе общей криминалистической методики расследования массовых беспорядков, и отдельные теории расследования массовых беспорядков в тех или иных конкретных государствах, оригинальность которых по сравнению с универсальной теорией обусловлена национальными особенностями законодательства этих государств, системой правоохранительных органов, выработанной практикой расследования, менталитетом и т. д. Соответственно можно различать частные концепции расследования массовых беспорядков применительно к России, США, ФРГ, Сербии, Украине, Республике Армении, Азербайджанской Республике и т. д. (ЭНуеу 2012; Енгибарян 2014).
В структуре теории расследования массовых беспорядков традиционно выделяются положения, характеризующие: особенности доказывания обстоятельств преступлений, совершенных в чрезвычайных условиях; возбуждение уголовных дел и сбор первичных сведений о преступлениях; организацию и тактику первоначальных действий следственных групп; особенности производства по уголовным делам на последующих этапах (Григорьев 2013, 352).
В современных условиях своеобразным сквозным элементом методики расследования массовых беспорядков выступает использование информационных технологий (далее также — ИТ, ИТ-технологии) как фактора успешности их расследования. В связи с этим представляется необходимым определить с учетом особенностей уголовного преследования массовых беспорядков основные направления использования ИТ в их расследовании с приведением некоторых конкретных форм (видов).
2. Основное исследование
2.1. Особенности уголовного преследования массовых беспорядков
Уголовное преследование участников массовых беспорядков характеризуется рядом особенностей, отличающих его от преследования подавляющего большинства иных совершаемых преступлений. К таким особенностям относятся:
— значительное количество участников преступления, порой без четко обозначенного процессуального статуса;
— распространение преступления на значительной территории, перетекание его в соседние регионы, а порой и в соседние государства;
— продолжение преступления в период его пресечения и уже фактически начавшегося его уголовного преследования;
— ожесточенный характер действий участников беспорядков, их направленность на преодоление попыток правоохранительных органов пресечь преступления;
— организованный характер действий участников беспорядков, особенно ярко выраженный на последующих их этапах;
— привлечение к пресечению беспорядков значительного количества полицейских сил, а также войсковых подразделений (Быков, Кикоть-Глуходе-дова 2017, 14) с приданной спецтехникой (бронетранспортеры, вертолеты) и спецсредствами, включая специализированные противооптические лазеры (Bunker 2015);
— нередкое введение в регионе, охваченном массовыми беспорядками, особого правового режима жизнедеятельности (чрезвычайное, особое, осадное, военное положение, режим контртеррористической операции и т. п.2);
— значительное количество сил и средств органов юстиции, привлекаемых к преследованию участников беспорядков;
— ярко выраженная подверженность деятельности по уголовному преследованию участников беспорядков конъюнктурно-политическому воздействию со стороны околовластных структур, различной оппозиции, СМИ, зарубежных спецслужб и т. д.
2.2. Информационные технологии как фактор успешности борьбы с массовыми беспорядками
В 1990-е годы, когда информационные технологии в расследовании только начали внедряться, следователи порой злоупотребляли имевшимися даже тогда возможностями, формулируя обстоятельства беспорядков путем непосредственного перевода видеоряда событий в ходе просмотра видеозаписи беспорядков в их словесное описание. Сейчас, когда все обстоятельства беспорядков обычно зафиксированы в электронно-цифровой форме и требуется лишь разобраться в огромном массиве информации, формулировки обстоятельств происходящего порой сочиняют, не заглядывая в этот массив, путем подгонки юридических шаблонов и штампов.
Между тем неизменным фактором успешности в борьбе с массовыми беспорядками с учетом указанных особенностей является привлечение информационных технологий.
В соответствии с п. 2 ст. 2 Федерального закона от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», информационные технологии — это процессы, методы поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации и способы осуществления таких процессов и методов.
На основе данного определения возможно следующее понимание информационных технологий по предмету данного исследования: это совокупность процессов, методов поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации о массовых беспорядках для получения уголовно-процессуальных доказательств, позволяющих в результате уголовного преследования устанавливать наличие или отсутствие обстоятельств, подлежащих доказыванию, а также иных обстоятельств, имеющих значение для расследования данного преступления, и способов осуществления таких процессов и методов.
2 Подобные ситуации следует отграничивать от таких, в которых чрезвычайное положение вводится на длительный период как инструмент формирования правового поля страны (Никитин, Рогов 2016, 72).
При расследовании преступлений может использоваться как универсальное, так и специальное программное обеспечение (Бурцева и др. 2008, 480). Универсальные программы — это текстовые процессоры, графические редакторы, сетевые технологии (Интернет, почтовые программы и др.), системы управления базами данных, редакторы электронных таблиц, оптические системы распознавания символов, редакторы презентаций, компьютерные переводчики и т. п. Они не только повышают производительность труда и эффективность работы по предупреждению и раскрытию преступлений, но и поднимают ее на качественно новый уровень.
К специальному программному обеспечению, используемому в правоохранительной деятельности, относятся информационные технологии, разработанные для решения конкретной юридической задачи. Основными из них являются автоматизированные системы обработки данных (АСОД), автоматизированные информационно-поисковые системы (АИПС), автоматизированные информационно-справочные системы (АИСС), автоматизированные рабочие места (АРМ), автоматизированные системы управления (АСУ), экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений.
Автоматизированные информационно-поисковые системы созданы на базе широкого использования компьютерной техники и введены в практику следственной работы в целях совершенствования процесса централизованного накопления, обработки и поиска справочной, ориентирующей и иной информации для организации и обеспечения борьбы с преступностью (Петрухина 2017, 96).
В современных условиях развития науки и техники объемы обработки, передачи и хранения информации непрерывно возрастают, появляются новые методы ее получения и анализа, увеличивается производительность технических средств. Заметный шаг в этом направлении сделан благодаря реализации программы «Создание единой информационно-телекоммуникационной системы органов внутренних дел», утв. Приказом МВД России от 20.05.2008 № 435.
2.3. Основные направления и формы (виды) использования информационных технологий в расследовании массовых беспорядков
В качестве основных направлений приложения возможностей информационных технологий в расследовании массовых беспорядков на первый план выдвигаются следующие: организация работы по расследованию массовых беспорядков3; учет первичных материалов и материалов уголовных дел о массовых беспорядках и контроль за ними; фиксация обстоятельств преступлений, совершенных в ходе массовых беспорядков; доказательство участия в массовых беспорядках.
2.3.1. Организация работы по расследованию массовых беспорядков
На практике известны четыре формы организации расследования массовых беспорядков: 1) задействование обычного порядка организации расследования
3 Одна часть научных положений об организации расследования преступлений в чрезвычайных условиях входит в содержание криминалистической методики, другая составляет самостоятельный — «управленческий» — элемент теоретической концепции, существующий наряду с теоретическими основами, правовым обеспечением и методикой расследования (Григорьев 2013, 348).
преступления, когда им занимаются в соответствии с установленной подследственностью местные следственные органы; 2) использование следственных сил центрального аппарата правоохранительных органов; 3) привлечение сил территориальных следственных подразделений по авральной методике; 4) создание специальных следственных подразделений оперативного реагирования (Бастрыкин, Волынский, Дубровин, ред. 2017, 781).
Каждая из этих форм организации расследования преступлений прошла в последние годы своеобразную апробацию. Как показывает опыт, наиболее эффективна четвертая форма организации расследования преступлений, при которой расследованием занимаются специализированные следственные группы, создаваемые на базе специальных штатных следственных подразделений оперативного реагирования (спецподразделений), предназначенных для организации и проведения работы в чрезвычайных условиях. Однако в настоящее время такие подразделения в соответствующих структурах правоохранительных органов Российской Федерации отсутствуют, поэтому на практике применяются другие из числа указанных форм организации расследования массовых беспорядков. В зависимости от избранной формы организации могут использоваться доступные специальные программные продукты — автоматизированные системы обработки данных, автоматизированные информационно-справочные системы, автоматизированные рабочие места, а также системы поддержки принятия решений.
Как показывает опыт расследования массовых беспорядков4, с учетом значительного количества эпизодов преступлений (до нескольких тысяч) и значительного состава следственных групп (100 и более чел.) целесообразно сразу же создавать в следственной группе свой собственный информационный центр для организации работы и координации направлений расследования (Григорьев 1994, 87-88), в котором, в свою очередь, создавать банк данных по личному составу следственной группы, эпизодам совершенных преступлений, лицам (свидетели, потерпевшие), подозреваемым и т. д. Использование такого информационного центра в деятельности следственной группы даст возможность сэкономить время и улучшить координацию между руководителями и членами группы. Развитие технических средств позволяет добиться того, что документы в рамках информационного центра вполне могут выглядеть в качестве электронного документа с использованием электронной цифровой подписи (ЭЦП) должностного лица. Кроме того, создание информационного центра для следственно-оперативных групп со значительным количественным составом может быть реализовано в рамках Государственной автоматизированной системы «Досудебное производство» (Медведева 2018, 112). Значительные резервы в этом отношении связывались с реализацией проекта Указа Президента РФ «О государственной автоматизированной системе правовой статистики», в результате чего должна была возникнуть единая централизованная система сбора, обработки и хранения статистических данных о зарегистрированных сообщениях о преступлениях, состоянии преступности, состоянии и результатах
4 В 1988-1990 гг. автор настоящей статьи принимал участие в работе следственных групп, расследовавших массовые беспорядки, межнациональные конфликты и вооруженные столкновения в Закавказье и Средней Азии, руководил штабом следственной бригады по расследованию массовых беспорядков в Ошской области, консультировал следователей, выяснявших обстоятельства антиконституционного государственного переворота (1991) и массовые беспорядки (1993) в Москве.
следственной работы и прокурорского надзора (Потапов 2018, 86). Однако этот Указ не был подписан5.
На практике испытывается потребность в разработке компьютерной программы принятия и поддержки решения о создании специализированной следственной группы, предназначенной для работы в чрезвычайных условиях, которая включала бы в себя основные блоки в соответствии с этапами предпринимаемых действий: 1) принятие решения о создании следственной группы для расследования чрезвычайных обстоятельств; 2) доведение предписаний, содержащихся в решении, до исполнителей; 3) выделение в территориальных подразделениях следственных работников и подготовка их к действиям в чрезвычайных условиях; 4) прибытие назначенных следователей к месту производства расследования; 5) сбор следователей в единую группу; 6) процессуальное оформление создания следственной группы; 7) образование структурных подразделений в составе следственной группы; 8) распределение следователей по структурным подразделениям; 9) определение каждому следователю конкретного участка или направления работы6. Система действий на каждом из этих этапов может быть усовершенствована за счет реализации соответствующих программных ИТ-продуктов с учетом задействованной формы организации расследования массовых беспорядков.
С началом конкретной работы по расследованию массовых беспорядков важно организовать рабочее место следователя, особенно если оно оторвано от его основного места работы. Для этого можно использовать автоматизированное рабочее место следователя (дознавателя) (АРМС), которое представляет собой программное обеспечение, интегрированное с пользовательской базой данных, включающей набор инструментов для работы с текущей информацией, базу данных дел, материалов проверок, планировщик рабочего времени, автоматизированное составление процессуальных документов и др.7 В программный комплекс «АРМ следователя (дознавателя)» входят оболочка «Помощник следователя (дознавателя)» и вспомогательные утилиты, выполняющие отдельные задачи. Говоря о существенном влиянии внедрения АРМС в следственную практику на повышение эффективности различных сфер деятельности органов предварительного расследования, других связанных с ними подразделений и служб, некоторые авторы тем не менее отмечают, что говорить о широком практическом распространении АРМС не приходится (Загвоздкин 2016, 69-71).
Одновременно с созданием и организацией работы следственной группы по расследованию массовых беспорядков могут потребоваться меры обеспечения, в том числе с применением ИТ-технологий. Так, в целях стабилизации обстановки и создания условий для проведения расследования порой необходимо прибегнуть
5 Проект Указа Президента РФ «О государственной автоматизированной системе правовой статистики» (по состоянию на 27.09.2016) (подготовлен Минюстом России).
6 Приведенные и другие положения современной методики расследования массовых беспорядков, сформулированные в основе своей в полевых условиях Закавказья и Средней Азии (1989) и прошедшие научную апробацию в Санкт-Петербургском государственном университете (1992) и Академии МВД России (1993), впоследствии многократно воспроизводились в печати применительно к различным ситуациям техногенных катастроф, массовых беспорядков, боевой обстановки, противопожарной службы и т. д. См., напр.: (Борзунова, Косякова 2014).
7 «АРМ следователя (дознавателя) 7.2.0». Attsoft. Дата обращения 17 ноября, 2019. https://allsofl;. ru/software/уendors/technical-soуt-group/arm-sledoуatelya-doznaуatelya.
к блокированию в системе мероприятий по введению чрезвычайного положения сети Интернет на определенной территории, как это было сделано, например, во время массовых беспорядков в Джакарте (Индонезия) в мае 2019 г. (Цпёзеу 2019). Проведенные исследования показали, что одним из направлений повышения эффективности системы предупреждения преступлений экстремистской направленности должно стать совершенствование системы контроля (надзора) за существующими и создаваемыми интернет-ресурсами, включающее их своевременную блокировку (Иванцов и др. 2018, 780-781).
2.3.2. Учет первичных материалов и материалов уголовных дел о массовых беспорядках и контроль за ними
Основным на этом направлении является такое специализированное программное обеспечение, как автоматизированные системы обработки данных, автоматизированные информационно-поисковые системы, автоматизированные информационно-справочные системы, автоматизированные рабочие места.
Факты массовых беспорядков и других преступлений, породивших чрезвычайные обстоятельства, достаточно очевидны. Поэтому уголовное дело по ним, в отличие от обычных ситуаций, возбуждается немедленно после получения первичной информации, без проведения традиционной предварительной проверки, до окончания сбора сведений обо всех совершенных преступлениях, их регистрации и учета.
По всем фактам преступлений, совершенных на территории данного региона, возбуждается одно общее уголовное дело. Встречающиеся на практике иные варианты действий имеют только одно объяснение: отсутствие достаточной профессиональной подготовки. Если массовые беспорядки охватили несколько регионов, по каждому из них возбуждается отдельное уголовное дело. В случае необходимости полномочное должностное лицо может принять решение о возбуждении одного уголовного дела по нескольким регионам.
В постановлении о возбуждении уголовного дела по фактам массовых беспорядков должна быть указана их уголовно-правовая квалификация по ст. 212 УК РФ. Отдельная квалификация других преступлений, совершенных в ходе массовых беспорядков, в этом постановлении не требуется.
После возбуждения уголовного дела организуется работа по сбору первичных сведений о массовых беспорядках и других совершенных во время них преступлений. Для выполнения этой работы в необходимых случаях создается отдельная следственная группа (подгруппа).
Поступившие в местные правоохранительные органы первичные сведения о преступлениях, совершенных в чрезвычайных условиях, подлежат регистрации в соответствии с общими правилами, которые в настоящее время установлены Инструкцией о порядке приема, регистрации и разрешения заявлений и сообщений о преступлениях, утв. Приказом МВД России от 29.08.2014 № 736. Последующее направление их в специализированную следственную группу не освобождает от такой обязанности. Соблюдение установленного порядка регистрации заявлений, сообщений и иной информации позволяет потом давать документально обоснованные ответы об их судьбе, избегать нередко возникающих недоразумений.
В этой ситуации активно задействуются возможности автоматизированного управления силами и средствами подразделений и служб органов внутренних дел в процессе реагирования на сообщения о массовых беспорядках. В Москве, например, создана Комплексная автоматизированная система управления, связи и контроля Дежурной части Главного управления МВД России по г. Москве (КАСУ ДЧГУ МВД), которая должна повысить оперативность и качество управления органами внутренних дел на всех уровнях и автоматизировать функции самих дежурных частей (Бешенцова 2017).
После регистрации материалы о чрезвычайных обстоятельствах сразу же, без предварительной проверки, подлежат передаче в специализированную следственную группу — руководителю или уполномоченному им работнику штаба, информационного центра или специально выделенному следователю. Принимая материалы, они должны проследить, чтобы среди них не оказались документы о фактах, не имеющих связи с преступлениями, для расследования которых создана следственная группа. С такими фактами должны разбираться сами работники местных органов внутренних дел, прокуратуры или Следственного комитета РФ.
Материалы, поступающие непосредственно в следственную группу, не передаются для регистрации в местные правоохранительные органы. Имея централизованное подчинение, группа ведет свое, автономное от местных органов, делопроизводство. Главная причина автономности заключается в необходимости обеспечения следственной тайны, ибо во многих письмах и заявлениях, поступающих в следственную группу, содержатся сведения о причастности к массовым беспорядкам работников местных правоохранительных органов, поэтому регистрация их там неизбежно повлечет утечку информации.
В специализированной следственной группе ведется рабочий учет первичных материалов. Он позволяет исключить утрату собранных материалов и дает возможность следить за их движением.
Программный комплекс АРМС облегчает на этом этапе возможности управления базой данных по имеющимся в производстве материалам проверки, поручениям, запросам, жалобам, включая контроль за сроками их рассмотрения, а также участникам процесса, созданным по делу документам, изъятым следам и предметам, назначенным судебным экспертизам. В программном комплексе имеются готовые шаблоны документов. Использование шаблонов из базы данных позволяет создавать основы документов от простых запросов до различных постановлений и протоколов, заполнения различных процессуальных и организационных документов, статистических карточек, экспертиз, отдельных поручений, соединения и выделения материалов уголовного дела, контролировать процессуальные сроки. Программа обеспечивает доступ к различной справочной информации, правовой и методической литературе (Бурцева и др. 2008, 481).
Первичные материалы по каждому эпизоду преступления учитываются в информационном центре (или штабе) следственной группы всего региона и в той конкретной группе (территориальной, предметной или персональной), куда они передаются в работу. С учетом значительных массивов первичных материалов рекомендуется налаживать учет с применением предназначенных для этого программ.
Материалы, прошедшие учет и поступившие в группу для расследования, распределяются по местам совершения преступлений, по отдельным видам преступ-
лений, по их отдельным эпизодам или по группам участников беспорядков. Для работы по каждому из выделенных блоков первичных материалов в специализированной следственной группе образуются подгруппы, в задачи которых входят фиксация обстоятельств совершенных преступлений и доказывание фактов участия в массовых беспорядках.
2.3.3. Фиксация обстоятельств преступлений
На первоначальном этапе расследования массовых беспорядков специализированная следственная группа предпринимает меры к фиксации обстоятельств преступлений по следующим основным направлениям: производство неотложных следственных действий по установлению и закреплению следов преступлений; действия следователей при проведении войсковых операций; организация и проведение поисковых мероприятий.
Неотложные следственные действия предпринимаются в ситуациях, когда после серии массовых беспорядков сводным подразделениям правоохранительных органов удалось развести враждующие стороны, локализовать беспорядки, в целом стабилизировать обстановку, взять ее под контроль и создать необходимые предпосылки для начала следственной работы.
Действия в войсковых операциях предпринимаются в ситуациях, когда массовые беспорядки еще продолжаются и войсковые подразделения прилагают усилия к их локализации и пресечению.
Поисковые мероприятия, направленные на обнаружение и изъятие оружия, орудий преступления, имущества, награбленного в ходе массовых беспорядков, розыск без вести пропавших, могильников и других неучтенных захоронений жертв массовых беспорядков, организуются после стабилизации обстановки в регионе по мере поступления информации о местах изготовления и складирования оружия и орудий преступлений, укрытия похищенных предметов и ценностей и предпринимаются одновременно с неотложными следственными действиями или сразу же после их завершения.
В условиях массовых беспорядков возникает особенно острая необходимость шире использовать в процессе протоколирования и фиксации доказательственной информации научно-технические достижения — компьютерную технику, высокотехнологичные методы цифровой видеозаписи, технологии 3Б-моделирования, фиксации места происшествия и следов, что позволяет значительно сэкономить время и оптимизировать процесс формирования и изготовления протокола следственного действия.
Прошло то время, когда руководители следственной группы по расследованию массовых беспорядков пытались договориться с военным руководством об использовании бронетехники для обеспечения фиксации беспорядков, осмотра их места. На смену пришли гораздо более дешевые, безопасные и на порядок более эффективные беспилотные летательные аппараты (БПЛА), в частности различные квадрокоптеры (Бегалиев 2019, 165). Их применение особенно эффективно, когда требуется произвести осмотр большой территории и воссоздать единую картину. Это дает возможность в короткие сроки, находясь на одном месте и не привлекая большого количества людей, провести осмотр прилегающей территории, где про-
исходили беспорядки, установить точные координаты местности, сделать аэрофотоснимки, на которых обозначить места обнаружения сожженных строений, трупов, иные следы беспорядков и приобщить полученные материалы к уголовному делу. Беспилотные летательные аппараты также способны помочь с выбором нужного направления движения для дальнейшей фиксации и изъятия обнаруженных следов, предметов или иных деталей произошедшего путем отображения картинки на сотовом телефоне, мониторе или на планшетном компьютере. Обоснованно отмечается, что обнаруженные таким образом следы будут иметь четкие координаты для последующей фиксации и изъятия без угрозы безвозвратного уничтожения по неосторожности (Барышников, Червяков 2018, 21).
Результаты анализа обеспечения системы правоохранительных органов беспилотными летательными аппаратами выявили ряд серьезных проблем и недостатков системного, организационного, правового и методического характера (Варданян, Андреев 2018, 790-791).
При наличии сведений об используемых участниками беспорядков 1Р-адресах технических средств, номерах электронных кошельков и т. п., полученных в результате снятия информации с технических каналов связи, в организацию интернет-провайдера необходимо направить запрос на получение сведений об абоненте, использовавшем этот 1Р-адрес, адресе его использования, сайтах, которые посещал абонент в определенный период. При наличии следов, содержащих фоноскопиче-ские данные (оптические диски с аудиозаписью прослушивания телефонных переговоров, оперативного наблюдения, опроса и т. п.), назначается фоноскопическая экспертиза по представленным аудиозаписям и образцам голоса подозреваемого (Шебалин, Польгерт 2017, 122-124).
Непосредственно специалист выполняет копирование информации с изымаемых электронных носителей информации, о чем делается соответствующая запись в протоколе следственного действия. Компетентный специалист может получить информацию, представленную в электронном виде, с мобильных и компьютерных устройств, удаленных накопителей внешней памяти, лог-файлов браузеров, отображающих интересы пользователя. Следует ставить перед специалистом задачу обнаружения и копирования данных из социальных сетей с выложенными фотографиями и комментариями, с временной и географической привязкой, СМС и голосовых сообщений, отправленных с помощью различных программных средств, лог-файлов звонков и контактов адресной книги, а также отпечатков пальцев и других физиологических данных пользователя, полученных со смарт-часов и других гаджетов. Такие действия необходимо синхронизировать с осмотром места происшествия, электронной техники и источников внешней памяти и с изъятием данных с электронных накопителей информации, имеющих отношение к расследуемому преступлению. Исследование массивов полученной информации позволяет сопоставить данные различных источников, таких как почтовая переписка, электронные документы и лог-файлы мобильной связи, история поисковых запросов в веб-браузерах, карты и платежные системы для определения причастности к тому или иному преступлению (Кувычков 2016, 296).
На практике достаточно актуальна тема изъятия различных устройств, прямым назначением которых не являются запись, хранение и воспроизведение информации, но которые содержат некий «электронный носитель информации»
(чаще всего карты памяти различных форматов или МР3-плееры, которые в первую очередь используются для воспроизведения аудиофайлов, мобильные телефоны, цифровые фотоаппараты, различные мобильные игровые консоли). Поскольку данный «электронный носитель информации» может содержать доказательственную информацию, представленную в электронном виде, постольку подлежит изъятию все устройство, в котором он содержится. Это устройство приобщается к делу в качестве вещественного доказательства и подлежит экспертному исследованию (Медведева 2018, 121-124).
2.3.4. Доказательство участия в беспорядках
Как следует из результатов обобщения уголовных дел, чтобы доказать массовые беспорядки, необходимо установить обстоятельства трех степеней общности: 1) общую обстановку, свидетельствующую о распространении массовых беспорядков в каком-то регионе или населенном пункте; 2) отдельный эпизод массовых беспорядков; 3) конкретные действия, непосредственно выполненные лицом в данном эпизоде массовых беспорядков (Бастрыкин, Волынский, Дубровин, ред. 2017, 783).
В последние годы отмечается активное использование при организации и совершении массовых беспорядков информационно-телекоммуникационных сетей, в первую очередь сети Интернет, которые становятся одним из основных средств совершения ряда тяжких преступлений. Широкое применение данного средства обусловлено возможностями, которые предоставляют информационные технологии: удаленность действий виновных лиц от места наступления последствий этих действий, относительная анонимность криминальной деятельности, ее транснациональный характер (Суходолов и др. 2017, 13). Данное обстоятельство необходимо использовать в доказывании массовых беспорядков.
Так, сведения об общей обстановке включают данные о начале и окончании массовых беспорядков, их поводах, направленности и основных способах совершения, последствиях, размерах причиненного материального ущерба, принятых органами власти и управления чрезвычайных мерах охраны общественного порядка и обеспечения безопасности граждан. Исследователи из Университетского колледжа Лондона, изучая массовые беспорядки, охватившие в августе 2011 г. несколько районов Лондона, разработали математическую модель с целью изучения пространственно-временных закономерностей событий (Бау1е$ et а1. 2013). Полезно также взять на вооружение данные «цифровой оперативной обстановки», под которой понимается максимально приближенная к реальной пространственно-временная информационная модель на основе сочетания нечетких и четких множеств данных о криминальных и административно-деликтных событиях, связанных с ними лицах и географических местах (Тагиров 2018, 32).
Особенности доказывания обстоятельств, касающихся отдельных эпизодов массовых беспорядков и конкретных действий, непосредственно выполненных обвиняемым в ходе них, заключаются в необходимости установить в неразрывном единстве массовые действия толпы и единичные акты поведения отдельных ее членов. На практике это достигается путем описания поведения толпы с одновременным вычленением отдельных актов поведения, содержащих состав массовых беспорядков (насилие, погромы, поджоги, уничтожение имущества, применение
оружия и т. д.). Одним из обстоятельств, влияющих на раскрываемость массовых беспорядков, является поведение лиц, случайно оказавшихся участниками преступного события. Специалисты доказали влияние поведения таких лиц на содержание криминальных и посткриминальных ситуаций, исходных следственных ситуаций (Андреев 2018, 16).
Доказательством участия в массовых беспорядках, выразившегося в призывах к их совершению, современная судебная практика, наряду с фото- и видеоматериалами, признает также размещенные в электронных средствах соответствующие тексты. В этом отношении показательны примеры из английской судебной практики, где вынесено несколько приговоров за так называемые преступления на Facebook, т. е. попытки использовать Facebook и другие социальные сети для организации беспорядков, прокатившихся по Англии в августе 2011 г. Так, Дэвид Глин Джонс получил четырехмесячный срок за предложение о беспорядках в Бангоре на Facebook, написав друзьям: «Давайте начнем беспорядки в Бангоре». Перри Сат-клифф-Кинан и Джордан Блекшоу были осуждены на четыре года лишения свободы в связи с подстрекательством к массовым беспорядкам. Уликой против Блекшоу послужила встреча «Smash d[o]wn in Northwich Town» (переводится с английского примерно как «Громи Нортвич») в социальной сети Facebook, на странице которой были указаны время и место сбора, а также ее примерная цель. 22-летний Сатклиф-Кинан, находясь в нетрезвом состоянии, создал в Facebook группу «Громи Уоррингтон», которая просуществовала до утра следующего дня, после чего была удалена протрезвевшим автором (Wardman 2011).
Апелляционный суд отклонил апелляции Сатклифф-Кинана и Блэкшоу. Поддерживая назначенное им тюремное заключение, лорд — главный судья сказал, что мужчины использовали технологии для преступлений и было бы неправильно утверждать, что их преступления были незначительными просто потому, что они не ходили от двери к двери, поощряя людей на бунт: «Эти преступники были пойманы с поличным»8.
Выявление, пресечение и предотвращение преступлений, совершаемых с использованием сети Интернет, может осуществляться с помощью контекстного поиска информации. Причем практика диктует необходимость расширить понятие контекстного поиска информации и рассматривать его как метод поиска фрагментов записей не только в текстовых, но и в графических файлах, поскольку при расследовании отдельных видов преступлений наличие изображения документа с определенным текстом может быть гораздо более значимым, чем просто наличие текстового файла (Себякин 2019, 266).
В качестве средств контекстного поиска в сети Интернет могут использоваться различные инструменты. Наиболее распространены информационно-поисковые системы таких интернет-ресурсов, как Yandex, Google, Rambler, Yahoo. Другой способ, позволяющий провести контекстный поиск в сети Интернет, — применение метапоисковых систем. Не имея собственной базы данных и собственного поискового индекса, метапоисковые системы посылают запросы одновременно на несколько поисковых систем, каталогов, в том числе в теневую часть Интернета (Се-бякин 2019, 268).
8 "England riots: Court rejects Facebook sentence appeals". 2011. BBC News. Дата обращения 19 ноября, 2019. https://www.bbc.com/news/uk-15347868.
С целью установления и поиска участников беспорядков может применяться метод цифрового профилирования, заключающийся в изучении и анализе с использованием ЭВМ больших объемов информации, одновременная оценка которых самому следователю не под силу. С помощью математических методов моделируется алгоритм установления неизвестного преступника по заранее составляемому профилю. Системный подход позволяет констатировать объективный характер взаимосвязей между традиционным и цифровым профилированием, выделить существующие связи и закономерности, в силу которых суть рассматриваемых явлений может быть сведена к построению модели посредством воссоздания следовой картины и ее использования для поиска виновного (Суходолов и др. 2019, 392).
В научной литературе представлена аргументированная оценка эффективности обнаружения событий с использованием постов Twitter путем временного, пространственного и текстового контента. Оценка платформы сделана на основе большого набора реальных данных из твитов, опубликованных во время беспорядков в августе 2011 г. в Англии. Сравнение полученных данных с данными Лондонской столичной полиции показывает, что эта система может работать так же хорошо, как и наземные источники наблюдения (фиксации), а в некоторых случаях даже лучше (Alsaedi, Burnap, Rana 2017).
В качестве возможного метода заблаговременного выявления всплесков беспорядков предлагается онлайн-алгоритм, который постепенно группирует потоки твитов в кластеры, суммируя их и поддерживая ряд текстовых и временных функций, позволяющих эффективно обнаруживать представляющие интерес группы. Авторы утверждают, что данный метод способен обнаруживать всплески событий, выявленные внезапным распространением внимания на сообщения, опубликованные пользователями (Comito, Forestiero, Pizzuti 2019).
Полноценное внедрение автоматизированного рабочего места следователя (дознавателя) в информационные системы дает возможность мобильно использовать автоматизированные банки данных (АБД), которые удобнее и лучше любой традиционной системы накопления информации в виде различных картотек. Автоматизированные системы регистрации позволяют существенно расширить объем регистрируемых данных, повысить оперативность и эффективность обработки первичной информации, значительно облегчить ее анализ и ускорить выдачу итоговой информации, необходимой для раскрытия преступлений. Так, правоохранительными органами уже эксплуатируется система АБД, в которой содержатся сведения: об особо опасных рецидивах; нераскрытых преступлениях; предметах и вещах, имеющих индивидуальные номера или характерные особенности, похищенных, изъятых у задержанных и арестованных; похищенных и выявленных предметах антиквариата; похищенных, угнанных и не разысканных авто- и мотосредствах; похищенном, утерянном, изъятом, найденном и добровольно сданном огнестрельном оружии и боеприпасах; наркотических средствах и сильнодействующих лекарственных веществах, имеющих маркировку, и пр. Используются и узкоспециализированные базы данных: АИПС «Клеймо», позволяющая проверять на принадлежность к преступлению охотничье нарезное оружие и припасы к нему; «Клинок» — программа, предназначенная для генерирования экспертных заключений по холодному оружию; АИС «Криминал-И», позволяющая проанализировать преступления, совершенные иностранными
гражданами, лицами без гражданства и гражданами России, постоянно проживающими за границей; системы для учета поддельных денежных билетов; АИС для учета поддельных рецептов на наркотические средства и многие другие (Бурцева и др. 2008, 480; Миронов, Миронова 2016, 98).
Для более эффективного использования современных технологий розыска участников беспорядков предлагается обучить сотрудников следственно-оперативной группы и других сотрудников, осуществляющих розыск преступников, основам эффективного использования автоматизированных информационных систем по составлению субъективных портретов с программным обеспечением «Фоторобот 5.0». По прибытии с места происшествия с составленным субъективным портретом сотрудники полиции могут, не отвлекая специалистов экс-пертно-криминалистического центра, приступить к работе с автоматизированной системой «Портрет-Поиск», используя клиентское приложение. Результатом является список лиц, представляющих оперативный интерес, ранжированный по степени похожести на составленный портрет. Данный список предоставляется очевидцу событий для опознания лица, подозреваемого в совершении преступлений. Сама система не производит идентификацию, это входит в задачу человека (очевидца преступления) (Конобеевских 2016, 103-104).
В целях установления личности преступника осуществляется идентификация по папиллярным узорам. Для этого используются автоматизированные дактилоскопические информационные системы (АДИС), содержащие дактилокарты лиц, состоящих на учете, следы пальцев и ладоней рук, изъятых при осмотрах мест совершения преступлений, и позволяющие выполнять автоматические перекрестные проверки всех поступающих на учет дактилокарт и следов. В качестве примера АДИС можно привести такие системы, как СОНДА, ПАПИЛОН, Sherlock (Бурцева и др. 2008, 481).
На повестке стоит распознавание человека по лицу (англ. face recognition) как один из наиболее перспективных методов биометрической бесконтактной идентификации лиц (Титов 2017). Технология распознавания лиц уже внедряется в России. Так, она помогла задержать более 100 правонарушителей на чемпионате мира по футболу, раскрыть кражу спонсорского кубка и предотвратить давку в одной из фанзон9. Для распознавания лиц на больших площадях во время массовых мероприятий весьма эффективно применение дронов в сочетании с аэрофотоаппаратами. В зарубежной печати приводятся сведения о том, что некоторые системы парящих беспилотников способны нести 10-килограммовый объектив камеры, который может идентифицировать подозреваемого с расстояния до 800 метров и с высоты 100 метров. Дрон подключается к земле через кабель, поэтому имеет неограниченный ресурс питания. Связь с наземным управлением нельзя перехватить, поскольку в ней также используется кабель10.
В доказывании массовых беспорядков большое значение имеет обмен информацией между подразделениями различных ведомств и регионов, а в некото-
9 «Найдутся все: какие стартапы в сфере распознавания лиц есть в России». Дата обращения 19 ноября, 2019. https://vc.ru/future/70147-naydutsya-vse-kakie-startapy-v-sfere-raspoznavaniya-Hc-est-v-rossii.
10 "Facial recognition: top 7 trends (tech, vendors, markets, use cases and latest news)". Thales. Дата обращения 19 ноября, 2019. https://www.gemalto.com/govt/biometrics/facial-recognition.
рых случаях и государств. Литовские исследователи обращают внимание на существующие проблемы обмена криминалистическими данными между европейскими государствами. В частности, отмечается, что пока только некоторые государства — члены ЕС (включая Литву) принимают участие в активном процессе обмена данными. Существующий электронный портал е-|ш1:1се по-прежнему не позволяет предоставлять криминалистические данные и обмениваться ими. Возникающие проблемы следует устранять не только путем улучшения технических решений, но и прежде всего путем разработки общей европейской правовой базы (ВИеутаепе, ВИеутаШе, Бгак^ 2016, 587). Для этого необходимо дальнейшее развитие криминалистической информационной системы в общем пространстве Европейского союза (ВИеутаепе, ВИеутаШе, Бгак^ 2016, 579).
3. Выводы
Использование информационных технологий является сквозным активно развивающимся элементом в методике расследования массовых беспорядков, который выступает в современных условиях фактором успешности этой работы.
Целенаправленное, заранее спланированное и профессиональное использование автоматизированных банков данных и информационно-поисковых систем в организации следственной работы, в учете материалов уголовных дел о массовых беспорядках и контроле за ними, фиксации обстоятельств преступлений и в доказывании участия в беспорядках — залог успешной борьбы с ними. Приведенные выше конкретные формы (виды) использования ИТ в расследовании массовых беспорядков подлежат корректировке по мере их развития и совершенствования, адаптации в конкретных условиях деятельности.
Необходимо законодательно закрепить и детально регламентировать фиксацию проведения любого процессуального действия (включая поступление заявления о преступлении, производство следственных действий и т. д.) с помощью электронных технических средств; активно развивать электронные средства обеспечения доказывания по уголовным делам (проведение процессуальных действий в досудебном производстве и судебных заседаний в режиме удаленного доступа участника уголовного судопроизводства; электронную защиту свидетелей, потерпевших и иных участников уголовного процесса и иные меры в электронном формате) (Зуев, Никитин 2017, 589).
Библиография
Алимпиев, Алексей А. 2017. «Сравнительно-правовой анализ норм об уголовной ответственности за совершение массовых беспорядков в Российской Федерации, странах содружества независимых государств и ближнего зарубежья». Общество и право 3 (61): 51-56. Андреев, Александр С. 2018. «Поведение (деятельность) лиц, случайно оказавшихся участниками преступного события, как элемент механизма преступления: от постановки научной проблемы к результатам исследования». Вестник Томского государственного университета. Право 27: 5-22.
Андреева, Ольга И., Виктор Н. Григорьев, Олег А. Зайцев, Татьяна В. Трубникова. 2018. «Злоупотребление правом, его предупреждение и пресечение в уголовном процессе России: некоторые итоги исследования». Всероссийский криминологический журнал 12 (6): 914-924.
Асташенков, Артем. 2014. «Анархия в УК. Что называют массовыми беспорядками и как наказывают их участников в США, Великобритании, Франции, Латвии, Турции и на Украине». Русская планета. Дата обращения 17 ноября, 2019. https://rusplt.ru/society/education/world/besporadki-v-mire-8209.html.
Барышников, Константин В., Михаил Э. Червяков. 2018. «К вопросу о применении беспилотных летательных аппаратов в ходе осмотра места происшествия». Эпоха науки. Юридические науки 14: 19-22.
Бастрыкин, Александр И., Александр Ф. Волынский, Сергей В. Дубровин, ред. 2017. Криминалистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, Закон и право.
Бегалиев, Ернар Н. 2019. «О перспективах применения беспилотных летательных аппаратов в ходе производства отдельных следственных действий». Вестник Восточно-Сибирского института МВД России 2 (89): 163-172.
Бешенцова, Татьяна. 2017. «Комплексная автоматизированная система управления». Дата обращения 17 ноября, 2019. https://docplayer.ru/34756243-Kompleksnaya-avtomatizirovannaya-sistema-upravleniya-dezhurnoy-chasti-gu-mvd-rossii-po-g-moskve.html.
Борзунова, Наталья Ю., Наталья С. Косякова. 2014. «Специфика и сложность организации расследования преступлений в условиях чрезвычайной ситуации». Право. Безопасность. Чрезвычайные ситуации 3 (24): 77-83.
Бурцева, Елена В., Игорь П. Рак, Андрей В. Селезнев, Алексей В. Терехов. 2008. «Роль информационных технологий в профилактике и раскрытии преступлений». Вестник Тамбовского университета. Сер. Гуманитарные науки 2 (58): 479-482.
Быков, Андрей В., Татьяна В. Кикоть-Глуходедова. 2017. «О возможности и допустимости привлечения вооруженных сил к разрешению внутрикризисных ситуаций в государстве». Вестник Томского государственного университета. Право 26: 14-32.
Варданян, Акоп В., Александр С. Андреев. 2018. «Беспилотные летательные аппараты как сегмент цифровых технологий в преступной и посткриминальной действительности». Всероссийский криминологический журнал 12 (6): 785-794.
Григорьев, Виктор Н. 1994. Расследование преступлений в чрезвычайных условиях. М.: Академия МВД РФ.
Григорьев, Виктор Н. 2013. «О теории расследования преступлений в чрезвычайных условиях». Вопросы правоведения: всероссийский научно-теоретический журнал 2: 344-361.
Енгибарян, Ваге Г. 2014. Криминалистическая теория расследования массовых беспорядков (по материалам Республики Армения и Российской Федерации). М.: Юрлитинформ.
Загвоздкин, Николай Н. 2016. «Автоматизированное рабочее место следователя: проблемы разработки и внедрения в практику». Сибирские уголовно-процессуальные и криминалистические чтения 1 (9): 67-74.
Зуев, Сергей В., Евгений В. Никитин. 2017. «Информационные технологии в решении уголовно-процессуальных проблем». Всероссийский криминологический журнал 11 (3): 587-595.
Иванцов, Сергей В., Сергей В. Борисов, Гульфия И. Узембаева, Татьяна Л. Музычук, Юрий Ю. Тищен-ко. 2018. «Актуальные проблемы совершенствования системы мер криминологического предупреждения преступлений экстремистской направленности, совершаемых с использованием информационно-телекоммуникационных сетей». Всероссийский криминологический журнал 12 (6): 776-784.
Конобеевских, Владимир В. 2016. «Современные информационные технологии в расследовании и раскрытии преступлений». Преступность в сфере информационных и телекоммуникационных технологий: проблемы предупреждения, раскрытия и расследования преступлений 1: 102-109.
Кувычков, Сергей И. 2016. «О современных проблемах проведения судебно-компьютерных экспертиз в ходе предварительного расследования». Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России 2 (34): 293-298.
Медведева, Мария О. 2018. «Уголовно-процессуальная форма информационных технологий: современное состояние и основные направления развития». Дис. ... канд. юрид. наук, Московский университет Министерства внутренних дел Российской Федерации имени В. Я. Кикотя.
Миронов, Сергей Б., Татьяна Б. Миронова. 2016. «Единая автоматизированная информационная система контроля, учета и координации оперативно-розыскных действий правоохранительных органов: необходимость или излишество?» Сибирские уголовно-процессуальные и криминалистические чтения 2 (10): 94-100.
Морозова, Ольга Г., Сергей В. Маслов, Михаил Д. Кудрявцев. 2016. Безопасность жизнедеятельности. Красноярск: Сибирский федеральный университет.
Никитин, Алексей Н., Александр Ц. Рогов. 2016. «Государственно-правовой институт чрезвычайного положения в Брунее». Вестник Томского государственного университета. Право 3 (21): 70-74.
Петрухина, Ольга А. 2017. «Некоторые аспекты использования информационных систем в криминалистическом обеспечении расследования экологических преступлений». Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки 3 (2): 95-100.
Потапов, Денис В. 2018. «О создании цифровой платформы взаимодействия в ходе досудебного производства надзирающего прокурора и органа предварительного расследования». Труды Академии управления МВД России 1 (45): 85-89.
Себякин, Алексей Г. 2019. «Возможности использования контекстного поиска информации на компьютерных носителях в целях выявления, расследования и профилактики преступлений». Всероссийский криминологический журнал 13 (2): 262-270.
Суходолов, Александр П., Сергей В. Иванцов, Сергей В. Борисов, Борис А. Спасенников. 2017. «Актуальные проблемы предупреждения преступлений в сфере экономики, совершаемых с использованием информационно-телекоммуникационных сетей». Всероссийский криминологический журнал 11 (1): 13-21.
Суходолов, Александр П., Марина А. Калужина, Борис А. Спасенников, Виктор С. Колодин. 2019. «Цифровая криминология: метод цифрового профилирования поведения неустановленного преступника». Всероссийский криминологический журнал 13 (3): 385-394.
Тагиров, Зуфар И. 2018. «Цифровая оперативная обстановка, цифровое имя человека и сетевая (цифровая) правоохранительная деятельность в отечественной модели цифровой экономики». Вопросы безопасности 4: 28-51.
Титов, Алексей Н. 2017. «Технология распознавания лиц — новая эра в видеоаналитике, системах видеонаблюдения и контроля доступа». Дата обращения 19 ноября, 2019. https://securityrussia. com/blog/face-recognition.html.
Шебалин, Александр В., Александр В. Польгерт. 2017. «Первоначальный и последующий этапы расследования незаконного сбыта наркотических средств, совершенного посредством телекоммуникационных сетей». Вестник Томского государственного университета. Право 24: 119-125.
Alsaedi, Nasser, Pete Burnap, Omer Rana. 2017. "Can We Predict a Riot? Disruptive Event Detection Using Twitter". ACM Transactions on Internet Technology (TOIT) — Special Issue on Advances in Social Computing and Regular Papers 17 (2): 1-26. https://doi.org/10.1145/2996183.
Bileviciene, Tatjana, Egle Bileviciute, Romualdas Draksas. 2016. "Development of forensic science information system in the context of international environment". Всероссийский криминологический журнал = Russian Journal of Criminology 10 (3): 579-589.
Bunker, Robert J. 2015. "Use and Potentials of Counter-Optical Lasers in Riots and Terrorism". Дата обращения 19 ноября, 2019. http://scholarship.claremont.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1962&context= cgu_fac_pub.
Comito, Carmela, Agostino Forestiero, Clara Pizzuti. 2019. "Bursty Event Detection in Twitter Streams". ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) TKDD Homepage archive 13 (4): 1-28. https://doi.org/10.1145/3332185.
Davies, Toby P., Hannah M. Fry, Alan G. Wilson, Steven R. Bishop. 2013. "A mathematical model of the London riots and their policing". Scientific Reports 3 (1303): 1-9.
9liyev, Adil Abis oglu. 2012. Kutlavi igtisas amallari ila mubarizanin cinayathugugi va kriminoloji problemhri. Baki: "ADILOGLU" nssriyyati.
Lindsey, Tim. 2019. "Jakarta riots reveal Indonesia's deep divisions on religion and politics". Дата обращения 19 ноября, 2019. https://theconversation.com/jakarta-riots-reveal-indonesias-deep-divisions-on-religion-and-politics-117818.
Wardman, Matt. 2011. "Jail Time for Facebook Crimes". Дата обращения 19 ноября, 2019. https://annarac-coon.com/2011/08/30/jail-time-for-facebook-crimes.
Статья поступила в редакцию 2 декабря 2019 г.; рекомендована в печать 15 марта 2021 г.
Контактная информация:
Григорьев Виктор Николаевич — д-р юрид. наук, проф.; [email protected]
Information technology in the investigation of riots
V. N. Grigoryev
Research Institute of the Federal Penitentiary Service,
15a, Narvskaia ul., Moscow, 125130, Russian Federation
For citation: Grigoryev, Victor N. 2021. "Information technology in the investigation of riots".
Vestnik of Saint Petersburg University. Law 2: 334-355. https://doi.org/10.21638/spbu14.2021.206 (In
Russian)
The use of information technology is a cross-cutting actively developing element in the method of investigating mass riots, which in modern conditions acts as a factor in the success of this work. The article reveals the features of the criminal prosecution of riots using information technology. The main areas of using automated data banks and information retrieval systems in the investigation of mass riots are determined. Domestic and foreign possibilities of using information technologies in the organization of investigative work, in accounting and control over the materials of criminal cases on mass riots, in fixing the circumstances of crimes and in proving them are shown. The structure of the program for making and supporting the decision to create a specialized investigative group designed to work in emergency conditions is determined. As part of such a group, it is proposed to immediately organize its own information center with its own databank of episodes and persons, taking into account the primary materials on the facts of riots using the programs intended for this. For the formation of information about the general situation of mass riots, special mathematical models for the study of space-time patterns are intended. Recommendations are formulated to survey a large area and recreate a unified picture of disturbances using quadcopters. To determine the involvement of a person in riots, it is recommended to compare data from various electronic sources, such as email correspondence, electronic documents and mobile communication log files, the history of search queries in web browsers, cards and payment systems, etc. The modern judicial practice of proving participation in mass riots using, along with photo and video materials, the corresponding fragments of records also placed in electronic means is assessed.
Keywords: riots, crime investigation methodology, information technology, organization of the investigation, fixation of riots, proving riots, automated data banks, information retrieval systems.
References
Alimpiev, Aleksei A. 2017. "A comparative legal analysis of the rules on criminal liability for riots in the Russian Federation, the countries of the Commonwealth of Independent States and the near abroad". Obshchestvo ipravo 3 (61): 51-56. (In Russian)
Alsaedi, Nasser, Pete Burnap, Omer Rana. 2017. "Can We Predict a Riot? Disruptive Event Detection Using Twitter". ACM Transactions on Internet Technology (TOIT) — Special Issue on Advances in Social Computing and Regular Papers 17 (2): 1-26. https://doi.org/10.1145/2996183. Andreev, Aleksandr S. 2018. "The behavior (activity) of people who accidentally turned out to be participants in a criminal event as an element of the mechanism of crime: from posing a scientific problem to the results of a study". Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Pravo 27: 5-22. (In Russian) Andreeva, Ol'ga I., Victor N. Grigoryev, Oleg A. Zaytsev, Tatiana V. Trubnikova. 2018. "Abuse of law, its prevention and suppression in the criminal process of Russia: some results of the study". Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal 12 (6): 914-924. (In Russian) Astashenkov, Artem. 2014. "Anarchy in the Criminal Code. What is called the riots and how are their participants punished in the USA, UK, France, Latvia, Turkey and Ukraine". Russkaia planeta. Accessed November 17, 2019. https://rusplt.ru/society/education/world/besporadki-v-mire-8209.html. (In Russian)
Baryshnikov, Konstantin V., Mikhail E. Cherviakov. 2018. "On the issue of the use of unmanned aerial vehicles during the inspection of the scene". Epokha nauki. Iuridicheskie nauki 14: 19-22. (In Russian) Bastrykin, Aleksandr I., Alexandr F. Volynsky, Sergey V. Dubrovin, eds. 2017. Forensics. Moscow,
IuNITI-DANA Publ., Zakon i parvo Publ. (In Russian) Begaliev, Ernar N. 2019. "On the prospects for the use of unmanned aerial vehicles in the course of the production of individual investigative actions". Vestnik Vostochno-sibirskogo instituta MVD Rossii 2 (89): 163-172. (In Russian)
Beshentsova, Tat'iana. 2017. "Integrated automated control system". Accessed November 17, 2019. https:// docplayer.ru/34756243-Kompleksnaya-avtomatizirovannaya-sistema-upravleniya-dezhurnoy-chasti-gu-mvd-rossii-po-g-moskve.html. (In Russian) Bileviciene, Tatjana, Egle Bileviciute, Romualdas Draksas. 2016. "Development of forensic science information system in the context of international environment". Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal = Russian Journal of Criminology 10 (3): 579-589. Borzunova, Natal'ia Iu., Natal'ia S. Kosiakova. 2014 "The specificity and complexity of organizing the investigation of crimes in an emergency". Pravo. Bezopasnost'. Chrezvychainye situatsii 3 (24): 77-83. (In Russian)
Bunker, Robert J. 2015. "Use and Potentials of Counter-Optical Lasers in Riots and Terrorism". Accessed November 19, 2019. http://scholarship.claremont.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1962&context=cgu_ fac_pub.
Burtseva, Elena V., Igor P. Rak, Andrey V. Seleznev, Alexey V. Terekhov. 2008. "The role of information technology in crime prevention and disclosure". Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriia Gumanitarnye nauki 2 (58): 479-482. (In Russian) Bykov, Andrei V., Tat'iana V. Kikot'-Glukhodedova. 2017. "On the possibility and admissibility of involving the armed forces in resolving intra-crisis situations in the state". Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Pravo 26: 14-32. (In Russian) Comito, Carmela, Agostino Forestiero, Clara Pizzuti. 2019. "Bursty Event Detection in Twitter Streams". ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) TKDD Homepage archive 13 (4): 1-28. https://doi.org/10.1145/3332185. Davies, Toby P., Hannah M. Fry, Alan G. Wilson, Steven R. Bishop. 2013. "A mathematical model of the London riots and their policing". Scientific Reports 3 (1303): 1-9. 9liyev, Adil Abis oglu. 2012. Kutlsvi igtisas smsllsri ils mubarizsnin cinaysthugugi vs kriminoloji
problemlsri. Baki, "ADILOGLU" nssriyyati Publ. (In Azerbaijanian) Grigoryev, Victor N. 1994. Investigation of crimes in emergency conditions. Moscow, Akademiia MVD RF Publ. (In Russian)
Grigoryev, Victor N. 2013. "On the theory of investigation of crimes in emergency conditions". Voprosy
pravovedeniia: Vserossiiskii nauchno-teoreticheskii zhurnal 2: 344-361. (In Russian) Ivantsov, Sergei V., Sergey V. Borisov, Gulfiya I. Usembaeva, Tatiana L. Muzychuk, Yuri Yu. Tishchenko. 2018. "Actual problems of improving the system of criminological measures for the prevention of extremist crimes committed using information and telecommunication networks". Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal 12 (6): 776-784. (In Russian)
Konobeevskikh, Vladimir V. 2016. "Modern information technologies in the investigation and disclosure of crimes". Prestupnost' v sfere informatsionnykh i telekommunikatsionnykh tekhnologii: problemy predu-prezhdeniia, raskrytiia i rassledovaniia prestuplenii 1: 102-109. (In Russian) Kuvychkov, Sergei I. 2016. "On contemporary problems of conducting forensic-computer examinations during the preliminary investigation". Iuridicheskaia nauka ipraktika: Vestnik Nizhegorodskoi akademii MVD Rossii 2 (34): 293-298. (In Russian) Lindsey, Tim. 2019. "Jakarta riots reveal Indonesia's deep divisions on religion and politics". Accessed November 19, 2019. https://theconversation.com/jakarta-riots-reveal-indonesias-deep-divisions-on-re-ligion-and-politics-117818. Medvedeva, Mariia O. 2018. "The criminal procedure form of information technology: current status and main directions of development". PhD in Law diss., Moskovskii universitet Ministerstva vnutrennikh del Rossiiskoi Federatsii imeni V Ia. Kikotia. (In Russian) Mironov, Sergei B., Tat'iana B. Mironova. 2016. "A unified automated information system for monitoring, recording and coordinating operative-search actions of law enforcement agencies: need or excess?" Sibirskie ugolovno-protsessual'nye i kriminalisticheskie chteniia 2 (10): 94-100. (In Russian) Morozova, Ol'ga G., Sergei V Maslov, Mikhail D. Kudriavtsev. 2016. Life safety. Krasnoyarsk, Sibirskii
federal'nyi universitet Publ. (In Russian) Nikitin, Aleksei N., Aleksandr Ts. Rogov. 2016. "The State Law Institute of the State of Emergency in Brunei".
Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Pravo 3 (21): 70-74. (In Russian) Petrukhina, Ol'ga A. 2017. "Some aspects of the use of information systems in the forensic support of the investigation of environmental crimes". Izvestiia Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskie i iuridicheskie nauki 3 (2): 95-100. (In Russian) Potapov, Denis V. 2018. "On the creation of a digital platform for interaction during the pre-trial proceedings of the supervising prosecutor and the preliminary investigation body". Trudy Akademii upravle-niia MVD Rossii 1 (45): 85-89. (In Russian) Sebiakin, Aleksei G. 2019. "Possibilities of using contextual information search on computer media in order to identify, investigate and prevent crime". Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal 13 (2): 262-270. (In Russian)
Shebalin, Aleksandr V., Aleksandr V Polgert. 2017. "The initial and subsequent stages of the investigation of the illegal sale of drugs committed through telecommunication networks". Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Pravo 24: 119-125. (In Russian) Sukhodolov, Aleksander P., Sergey V. Ivantsov, Sergey V. Borisov, Boris A. Spasennikov. 2017. "Actual problems of preventing crimes in the economic sphere committed using information and telecommunication networks". Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal 11 (1): 13-21. (In Russian) Sukhodolov, Aleksander P., Marina A. Kaluzhina, Boris A. Spasennikov, Victor S. Kolodin. 2019. "Digital criminology: a method for digitally profiling the behavior of an unidentified offender". Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal 13 (3) 385-394. (In Russian) Tagirov, Zufar I. 2018. "The digital operational environment, the digital name of a person and network (digital) law enforcement in the domestic model of the digital economy". Voprosy bezopasnosti 4: 28-51. (In Russian)
Titov, Aleksei N. 2017. "Face recognition technology is a new era in video analytics, video surveillance systems and access control". Accessed November 19, 2019. https://securityrussia.com/blog/face-rec-ognition.html. (In Russian) Vardanian, Akop V., Aleksandr S. Andreev. 2018. "Unmanned aerial vehicles as a segment of digital technology in criminal and post-criminal reality". Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal 12 (6): 785-794. (In Russian)
Wardman, Matt. 2011. "Jail Time for Facebook Crimes". Accessed November 19, 2019. https://annaraccoon.
com/2011/08/30/j ail-time-for-facebook-crime. Yengibaryan, Vahe G. 2014. Forensic theory of the investigation of riots (based on the materials of the Republic
of Armenia and the Russian Federation). Moscow, Iurlitinform Publ. (In Russian) Zagvozdkin, Nikolai N. 2016. "An investigator's automated workstation: problems of development and putting into practice". Sibirskie ugolovno-protsessual'nye i kriminalisticheskie chteniia 1 (9): 67-74. (In Russian)
Zuev, Sergei V., Evgenii V. Nikitin. 2017. "Information technology in solving criminal procedural problems". Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal 11 (3): 587-595. (In Russian)
Received: December 2, 2019 Accepted: March 15, 2021
Author's information:
Victor N. Grigoryev — Dr. Sci. in Law, Professor; [email protected]
