CC BY
25УДК 343.102
doi: 10.25724/VAMVD.A030
ИНТЕГРАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНОВ, ОСУЩЕСТВЛЯЮЩИХ ОПЕРАТИВНО-РАЗЫСКНУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ: ПЕРСПЕКТИВЫ СОЗДАНИЯ ЕДИНОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ЦИФРОВОЙ ПЛАТФОРМЫ
ОБМЕНА ОПЕРАТИВНО-РАЗЫСКНЫМИ ДАННЫМИ Владимир Батоевич Батоев,
ФКУ НПО «СТиС» МВД России, Москва, Россия, vbatoev@mail.ru
Аннотация. В условиях развертывания четвертой промышленной революции основным трендом развития общества принято считать массовое внедрение киберфизических систем, инновационных технологий обработки и передачи данных в производство и жизнедеятельность человека. Цифровая информация приобрела ключевое значение во всех отраслях экономики, а человеческий труд претерпевает преобразования от компьютеризации в масштабах, которые мы только начинаем осознавать. В данной работе освещен один из аспектов «информационной революции» в отдельно взятой области. Иными словами, рассматривается влияние информационных технологий обработки и анализа информации на процесс информационного обеспечения правоохранительной деятельности в целом, оперативно-разыскной деятельности в частности.
Обосновывается мысль о том, что цифровизация общества и государства призвана сократить рутинный труд, интеграция информационных массивов — ускорить деятельность субъектов оперативно-разыскной деятельности, побудить их к более эффективному использованию имеющихся информационных ресурсов, что позволит принимать правильные управленческие, организационные, тактические решения, а также решать задачи оперативно-разыскной деятельности на качественно ином информационном уровне.
В статье обозначается перспектива создания единой информационной платформы обмена оперативно значимой информацией, указываются имеющиеся недостатки, предложены пути их устранения, приведены примеры передового международного опыта по вопросам интеграции информационных массивов государственных и иных органов в единое цифровое пространство и их использования при решении задач борьбы с преступностью.
Ключевые слова: цифровизация, оперативно-разыскная деятельность, X-Road, интеграция, информационное обеспечение, искусственный интеллект, большие данные, достоверная информация, объединение, платформа, данные
Для цитирования: Батоев В. Б. Интеграция информационных ресурсов органов, осуществляющих оперативно-разыскную деятельность: перспективы создания единой государственной цифровой платформы обмена оперативно-разыскными данными // Вестник Волгоградской академии МВД России. 2022. № 3 (62). С. 144—151. doi: 10.25724/VAMVD.A030
INTEGRATION OF INFORMATION RESOURCES OF BODIES CARRYING OUT OPERATIONAL SEARCH ACTIVITIES: PROSPECTS FOR CREATING A UNIFIED STATE DIGITAL PLATFORM FOR THE EXCHANGE OF OPERATIONAL SEARCH DATA
Vladimir Batoevich Batoev,
FKU NPO "STiS" of the Ministry of Internal Affairs of Russia, Moscow, Russia, vbatoev@mail.ru
Abstract. As the fourth industrial revolution is unfolding, the main trend in the development of society is the mass introduction of cyber-physical systems and innovative technologies for data processing and transmission
© Батоев В. Б., 2022
in production and human activities. Digital information has become of key importance in all sectors of the economy, and human labor is undergoing transformation from computerization on a scale that we are only beginning to realize. This paper highlights one aspect of the "information revolution" in a particular field. In other words, it examines the impact of information technology processing and analysis of information on the process of information support of law enforcement activity in general, and operational-search activity in particular.
The article substantiates the idea that the digitalization of society and the state is designed to reduce unnecessary work, the integration of information arrays is designed to accelerate the activities of agents of detective-search activity, to encourage them to more effective use of existing information resources that will allow to make the correct management, organizational, tactical decisions, as well as solve problems of detective-search activity at a qualitatively different level of information.
The article outlines the prospect of creating a unified information exchange platform operationally significant information, specifies the existing shortcomings and proposed ways to address them. The article presents examples of best international experience on the integration of information files of state and other bodies into a single digital space and their use in solving problems of combating crime.
Keywords: digitalization, operational-search activity, x-road, integration, information support, artificial intelligence, big data, reliable information, association, platform, data
For citation: Batoev V. B. Integration of information resources of bodies carrying out operational search activities: prospects for creating a unified state digital platform for the exchange of operational search data. Journal of the Volgograd Academy of the Ministry of the Interior of Russia, 144—151, 2022. (In Russ.). doi: 10.25724/VAMVD.A030
Ежедневно субъектам оперативно-разыскной деятельности (далее — ОРД) приходится добывать, хранить, обрабатывать, анализировать постоянно нарастающие массивы цифровой информации, объем которых постоянно увеличивается и уже настолько обширен1, что трудно представить спектр задач, которые возможно разрешить посредством их анализа и обработки.
Цифровизация практически всех сфер общественных отношений на фоне развертывания четвертой промышленной революции явилась естественным процессом, а жизнедеятельность человека все больше и больше интегрируется с современными технологическими решениями. Сложно представить современную реальность бытия индивидуума в социуме без оказания государственных онлайн-услуг, цифровой идентификации, цифровой подписи, электронного документооборота, интернет-голосования, онлайн — медицинских услуг, электронной налоговой декларации и др.
Бурное развитие и взятие курса в данном направлении правительствами большинства стран мира стало нормой. Инструментом устойчивого развития стала растущая тенденция отечественного электронного правительства, активно внедряющая практику оказания электронных услуг, использования инструментов электронного правительства для усо-
1 По данным исследования, проведенного аналитиками компании International Data Corporation (IDC), в 2020 г. общий объем сгенерированных цифровых данных составил 64,2 зеттабайта (1 зеттабайт — это миллиард терабайт). По прогнозам специалистов, объем цифровых данных в мире к 2025 г. составит 175 зеттабайт.
вершенствования управления и регулирования общественных отношений. Такая тенденция нашла отражение в разработке и реализации национальных программ и стратегий развития общества и государства2.
Разумеется, цифровизация плотно укрепилась в правоохранительной сфере, перед которой уже поставлены задачи по цифровому преобразованию деятельности в ближайшей перспективе [1]. Вместе с тем стратегия формирования электронного правительства, цифровизации его деятельности стоит на особом контроле общества и государства [2].
Основные положения цифровой стратегии ставят перед органами исполнительной власти в целом и субъектами ОРД в частности задачи по переходу от аналоговых электронных и механических устройств к цифровым, где ключевым направлением является формирование цифрового пространства, интеграция вычислительных ресурсов в физические процессы, доминирование электронного документооборота, объединение в единую платформу имеющихся информационных систем, баз данных, источников цифровой информации и др.
Особый акцент сделан на аспектах внедрения и использования современных технологий, обеспечивающих доступ, обработку, хранение, кластеризацию и анализ информации более простым и менее затратным способом, что является одним из основ-
См. более подробно: Стратегия развития информационного общества Российской Федерации 2017— 2030 гг.: утв. Указом Президента Российской Федерации от
9 мая 2017 г. № 203. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
ных посылов политики формирования цифрового пространства [3]. Иными словами, нужна автоматизация рабочих процессов с использованием современных цифровых технологических решений 4.0, таких как большие данные1 [4], искусственный интеллект2, интернет вещей3, облачные вычисления4 и др.
1 В общем смысле Big Data (большие данные) — это совокупность структурированной и неструктурированной информации, генерируемой и поступающей из различных источников в объеме, не позволяющим ее обработать вручную, при этом обрабатываемой автоматизированным путем, хранящейся и передаваемой в электронно-цифровой форме.
2 Искусственный интеллект — комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений. (См. более подробно: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 г.: утв. указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». П. «а», ч. 5, разд. I. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».)
3 Интернет вещей — концепция вычислительной сети физических предметов, оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой, рассматривающая организацию таких сетей как явление, способное перестроить экономические и общественные процессы, исключающее из части действий и операций необходимость участия человека. (См. более подробно: Об утверждении методических рекомендаций для внедрения в основные общеобразовательные программы современных цифровых технологий: распоряжение Мин-просвещения России от 18 мая 2020 г. № Р-44. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс»; Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 г. (разработан Минэкономразвития России). Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».)
4 Облачные вычисления — информационно-технологическая модель обеспечения повсеместного и удобного доступа с использованием сети Интернет к общему набору конфигурируемых вычислительных ресурсов («облаку»), устройствам хранения данных, приложениям и сервисам, которые могут быть оперативно предоставлены и освобождены от нагрузки с минимальными эксплуатационными затратами или практически без участия провайдера. (См. более подробно: Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017—2030 гг.: утв. указом Президента Российской Федерации от 9 мая 2017 г. № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017—2030 гг.». П. «и», ч. 4, разд. I. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».)
В практике ОРД новый подход к получению нового цифрового знания (оперативно значимой информации) подразумевает решение таких прак-тико-ориентированных задач, как создание соответствующей высокотехнологичной цифровой инфраструктуры; интеграция информационных массивов различных видов и уровней; сокращение операционных издержек при поиске информации, ее обработке и анализе; появление новых форм аналитики и получения исчерпывающих данных; использование технологий искусственного интеллекта и больших данных и др., и в то же время проработка аспектов организационно-штатного, кадрового, материально-технического и финансового обеспечения [5].
Первостепенное значение при построении единого цифрового пространства в сфере ОРД имеет специфика интеграции информационных массивов различных видов и уровней ее субъектов. Изучение практики показывает, что информационные массивы субъекты ОРД формируют каждый в отдельности, а их качественные характеристики не лишены признаков разрозненности, противоречивости, дублирования, отсутствия оцифрованности и др., а в ряде случаев вопросы обмена информацией вовсе не рассматриваются в силу отсутствия по различным причинам оперативного интереса [6]. Более того, подобная ситуация характерна для функционирования большинства информационных массивов государственных и негосударственных органов, предприятий, учреждений, действующих на территории нашего государства.
Естественным следствием в сложившихся условиях является наличие негативных моментов в особенностях информационного обеспечения ОРД. Сформировавшийся информационный «голод» заметно сужает вариативность субъектов ОРД по вопросам выбора сил и средств при осуществлении оперативно-разыскных действий, существенно сокращает информационную картину в той или иной оперативно-тактической ситуации. Так, в сложившейся ситуации в силу разрозненности информационных баз данных одно и то же лицо фактически в рамках сбора и систематизации сведений, проверки и оценки результатов ОРД, а также принятия на их основе соответствующих решений субъектами ОРД может являться ключевым звеном по нескольким делам оперативного учета у разных субъектов ОРД. Справедливо возникает вопрос о возможной прогнозируемой эффективности подготовки и проведения оперативно-разыскных мероприятий и действий при соблюдении условия, когда действия субъектов ОРД объединены постоянным обменом оперативно значимой информацией,
концентрирующейся в единой информационной базе оперативно-разыскных данных. Ответ в данном случае очевиден.
Рассуждая об интеграции информационных массивов субъектов ОРД и дальнейшем формировании единой государственной цифровой платформы обмена оперативно-разыскными данными (далее — ЕОРД), важно иметь в виду, что наполняемость такой платформы предполагает сбор, обработку, кластеризацию, анализ различной информации открытого и закрытого характера всех субъектов ОРД. Это подразумевает решение задач по вопросам компетентности, подконтрольности и субординации субъектов, многоуровневости доступа к ней, возможности создания и функционирования закрытого защищенного электронного документооборота [7] и обмена информацией с применением технологий кодирования, шифрования, криптографии, стеганографии с соблюдением соответствующих требований по информационной безопасности.
Кроме того, интеграция в ЕОРД подразумевает решение вопросов постоянного наполнения и обновления информации, поступающей из массивов иных государственных органов, предприятий, учреждений и организаций различных форм и видов, с ее последующей обработкой с применением технологий искусственного интеллекта, больших данных и др. На законодательном же уровне потребуется проработка вопросов вменения организациям, предприятиям и учреждениям различных форм по предоставлению доступа к необходимой информации и ее интеграции с системами правоохранительного блока, единого цифрового правительства и пространства. Важно иметь в виду, что с точки зрения обеспечения негласности, соблюдения мер конспирации, а также безопасности самих органов, осуществляющих ОРД, предоставление доступа к информационным массивам должно исключать возможность контроля за действиями субъектов ОРД в информационных базах данных по аналогии с требованиями к системам технических средств для обеспечения функций оперативно-разыскных мероприятий (СОРМ), когда у провайдера или оператора связи технически исключена возможность располагать информацией о произведенных действиях субъектами ОРД на принадлежащих им каналах связи.
Независимо от определения головного субъекта-распределителя по вопросам функционирования ЕОРД подобная платформа открывает новые перспективы развития ОРД и может обеспечить следующие преимущества для системы правоохранительной деятельности в целом и для каждого субъекта ОРД в частности:
— создание защищенного единого информационного пространства с принципом однократного ввода информации и обеспечения достоверности данных;
— предоставление актуальной и достоверной информации;
— взаимодействие различных информационных систем и обмен данными друг с другом;
-— существенное сокращение временных, материальных затрат и человеческих ресурсов за счет интегрированной автоматизации ресурсов и распределения СУБД;
— устранение ошибок, «человеческого фактора» при принятии решений на основе анализа достоверной информации;
— обезличивание и полная подконтрольность пользователей с минимизацией возможностей для исключения конфликта интересов, коррупционной и иной составляющей;
— организация взаимодействия субъектов ОРД в контролируемой, предсказуемой и прозрачной форме.
Разумеется, несмотря на перечисленные преимущества, подобные интегративные переходы, как показывает практика, не могут быть одобрены самими субъектами ОРД. Подобное, как правило, объясняется возможной утечкой информации с ее неблагоприятными последствиями. Более того, практическая реализация такой инициативы создает вопросы к существующей инфраструктуре и действующей системе взаимодействия и обмена информацией межу субъектами ОРД:
— повышение технических, кадровых, правовых, организационных требований к субъектам, осуществляющим ОРД;
— привлечение дополнительного финансирования для приобретения и разработки оборудования, программного обеспечения, обучения сотрудников, обеспечения защиты информации от утечки и иных угроз;
— увеличение риска совершения кибератак на ЕОРД, разглашения и распространения персональных данных, закрытой и иной конфиденциальной информации и др. [8].
На самом деле, учитывая мировые тенденции в сфере правоохранительной деятельности, передовой опыт применения предиктивных технологий прогнозирования преступной активности объектов оперативной заинтересованности, можно прийти к выводу, что в отечественном укладе в вопросах осуществления полицейской, оперативно-разыскной, уголовно-процессуальной и иной правоохранительной деятельности в основном сделан упор
на карательные формы и методы, где, в частности, задача по предупреждению преступлений носит формальный характер, так как не является показателем оперативно-служебной деятельности и не подлежит количественно-качественному оцениванию. Анализ деятельности правоохранительных органов иностранных государств показывает, что в США, странах Европы основным вектором дальнейшего их развития является формирование упреждающей модели правоохранительной деятельности на основе использования информации из интегрированных в единое пространство информационных баз данных с применением технологий искусственного интеллекта, больших данных и др.
Полагаем, что невозможность формирования единой информационной базы субъектов ОРД можно объяснить непринятием во внимание эффективного передового международного опыта в силу различных причин, и самое главное, отсутствием собственного опыта использования объединенных информационных ресурсов не только на уровне субъектов ОРД, но и на уровне иных государственных и негосударственных информационных массивов в целом.
В целях выработки такого опыта для начала (с учетом основной роли и доли участия органов внутренних дел в выявлении, предупреждении и раскрытии преступлений в целом) предлагается интегрировать информационные массивы оперативных подразделений органов внутренних дел между собой, в том числе параллельно с иными базами данных государственных и негосударственных формирований. Подобный шаг позволит апробировать данное предложение, впоследствии выявить преимущества и проблемные вопросы, выработать эффективные меры устранения недостатков и обозначить направления совершенствования.
Изучение практики показывает, что основу цифро-визации в деятельности органов внутренних дел составляет функционирование единой системы информационно-аналитического обеспечения деятельности МВД России (ИСОД). Анализ ее эффективности указывает на «наличие внутренних факторов, обусловливающих необходимость дальнейшего развития, к числу которых следует отнести:
— построение большинства сервисов ИСОД МВД России с использованием разнородных технологических решений, зачастую излишне усложненных и дорогостоящих как при разработке, так и в процессе дальнейшей эксплуатации;
— использование практически всеми реализованными в настоящее время сервисами ИСОД МВД России локальных баз данных, содержащих рас-
согласованную и дублирующуюся информацию (одну и ту же справочную информацию, имеющую разную кодификацию, а также списки физических и юридических лиц, транспортных средств и других объектов учета, совместно используемых во многих подразделениях МВД России);
— отсутствие интеграции унаследованной инфраструктуры упраздненной ФМС России с инфраструктурой ИСОД МВД России, а также иных ведомственных информационных систем, разработанных и введенных (не введенных) в эксплуатацию;
— отсутствие единой аппаратно-программной платформы ИСОД МВД России, обеспечивающей возможность оперативного проведения поиска и комплексного анализа накопленной разнородной информации;
— нереализованность в полной мере мероприятий по переходу на российское и (или) свободно распространяемое с открытым исходным кодом программное обеспечение, а также на использование российской микроэлектроники;
— отсутствие ведомственного документа, определяющего направления дальнейшего развития ИСОД МВД России» [9] и др.
Далее рассмотрим передовой международный опыт по отдельным вопросам цифровизации общества в целом и создания ЕОРД в частности. В ряде стран (США, Австралия, Великобритания, Швеция, Финляндия, Япония и др.) на основе принятия мер по информатизации и автоматизации различных процессов практически всех сфер общественной жизни стало возможным проведение интеграции имеющихся информационных массивов различных уровней и разной ведомственной принадлежности.
Это позволило эффективно решать различные задачи, в том числе в сфере ОРД. Подобные системы аккумулируют и кластеризируют разнородную цифровую информацию, обрабатывают и анализируют ее с применением технологий искусственного интеллекта, больших данных, что позволяет в конечном виде получать достоверную и ценную информацию.
Ярким примером успешной цифровизации общества на уровне государства в целом и правоохранительной деятельности в частности выступает программное решение X-Road, внедренное на территории Эстонии, объединяющее информационные массивы 99 % государственных, коммерческих и иных органов. Данная децентрализованная система основана на применении цифровой подписи и шифрования, аутентификации пользователей и обязательной регистрации, где четко
сформирован единый интерфейс и протоколы обмена данными. Использование такой технологии способствовало тому, что на территории Эстонии на каждого гражданина сформировано цифровое «досье», практически все государственные услуги оказываются в электронной форме, а «право на Интернет» является конституционным и др.
Х-Road позволяет органам государственной власти интегрироваться в единое информационное пространство, а также подключать негосударственные и коммерческие образования с соответствующей субординацией, определением прав доступа к нему. Отсюда субъекты ОРД в частности и правоохранительной деятельности в целом наделены беспрецедентными возможностями в вопросах поиска оперативно значимой информации о фактах, лицах, событиях и др. Фактически индивидуум в таком оцифрованном обществе не может существовать, не оставляя цифровые следы своей жизнедеятельности, которые имеют важное, а порой и ключевое значение при решении задач обеспечения безопасности общества и государства в целом и оперативно-разыскных задач в частности.
Прогнозируя развитие и дальнейшую эволюцию, приходится задумываться уже сейчас, что в ближайшей перспективе отечественный правоприменитель столкнется с цифровыми паспортами и досье, социальными рейтингами, электронным оперативником, следователем, прокурором или судьей. Так, Верховный суд Китайской Народной Республики в рамках системы «Умный суд» с 2015 г. вменил в обязанности судей при принятии решений консультироваться с искусственным интеллектом, где ему отведена роль по проверке судебных дел, даче рекомендаций об использовании тех или иных законов, имеющих отношение к сути дела. Помимо этого, судьям вменена обязанность по письменной мотивации решения в случае отклонения рекомендаций со стороны искусственного интеллекта. На государственном уровне вменена обязанность по ведению судами единой унифицированной цифровой системы с возможностью доступа судей к цифровым информационным массивам полиции, прокуратуры и иных государственных органов. Построенная на интеграции информационных массивов система в круглосуточном формате обрабатывает и анализирует тысячи судебных решений со всей страны, а данные о вынесенных приговорах передаются в систему социального рейтинга. Суть социального рейтинга простыми словами можно объяснить следующим образом: у каждого гражданина имеется свой рейтинговый балл, который формируется с помощью методов и средств контроля,
использующих в основе интегрированные цифровые информационные массивы. Рейтинговые баллы, в зависимости от их количества, предоставляют человеку возможности или влекут введение ограничений по вопросам жизнедеятельности, начиная бесплатным медицинским обслуживанием и образованием и заканчивая отказом в приобретении тех или иных услуг или в трудоустройстве.
Более того, технологии искусственного интеллекта активно применяются и в деятельности органов прокуратуры КНР. Посредством обработки и анализа огромных массивов интегрированной информации искусственный интеллект принимает участие при оценке имеющихся доказательств, выдвижении следственных версий и др., точность которых составляет порядка 97 %1.
Думается, что изучение и внедрение передового международного опыта, а также разработка отечественных программных продуктов должны стать основными направлениями на пути к цифровой трансформации правоохранительной деятельности в целом. Для этого существуют множество апробированных форм и методов, основу которых составляет доминирующий принцип перенятия лучших практик, а также кастомизации и адаптации инновационных решений под свои задачи.
В заключение отметим, что глобальная цифро-визация общественной жизни не только предоставляет человеку блага и влечет негативные последствия для него, но и предлагает уникальные инструменты повышения эффективности обеспечения его безопасности. Осуществление ОРД в качественно новых высокотехнологичных условиях с применением технологий искусственного интеллекта, больших данных — одна из основных целей для субъектов ОРД, а интеграция и функционирование ЕОРД можно представить эффективным инструментом при решении задач ОРД.
1 Китайские суды обязали консультироваться с искусственным интеллектом. URL: https://pravo.ru/news/242025/ (дата обращения: 26.07.2022).
1. Миронов С. Б., Миронова Т. Б. Единая автоматизированная информационная система контроля, учета и координации оперативно-розыскных действий правоохранительных органов: необходимость или излишество? // Сибирские уголовно-процессуальные и криминалистические чтения. 2016. № 2 (10). С. 94—100.
2. Фальшина Н. А. Основные приоритеты правовой политики Российской Федерации в сфере цифровизации // Философия права. 2022. № 1 (100). С. 106—110.
3. Мадатов Я. Г. Единое информационное пространство как основа декриминализации экономики России // Вестник экономической безопасности. 2010. № 9. С. 89—92.
4. Батоев В. Б. «Большие данные (big data)» и предиктивная аналитика в оперативно-разыскной деятельности: проблемы использования и пути решения // Вестник Волгоградской академии МВД России. 2020. № 1 (52). С. 11—17.
5. Горошко И. В. Цифровизация — современный тренд развития правоохранительных органов // Научно-аналитический журнал Обозреватель — Observer. 2022. № 2. С. 94—106.
6. Брылев В. И., Лях Л. А. Получение и анализ оперативно-розыскной информации о преступной деятельности // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2013. № 5-2. С. 3—6; Агеев В. В., Агеева Е. В. К вопросу о поиске оперативно-розыскной информации в Интернете // Криминологический журнал Байкальского государственного университета экономики и права. 2011. № 1. С. 65—70.
7. Звонарева А. Ю. Документационное обеспечение управления в органах внутренних дел Российской Федерации: проблемы и перспективы развития // Труды Академии управления МВД России. 2020. № 1 (53). С. 40—47.
8. Сценарный анализ проблем трансформации правоохранительной системы в условиях цифровизации / С. А. Бочкарев, В. В. Кульба, И. В. Чернов [и др.] // Вопросы безопасности. 2019. № 4. С. 36—65; Ежеля А. А. Проблемные вопросы использования автоматизированных баз данных в оперативно-розыскной деятельности // Актуальные проблемы права: теория и практика: сб. науч. работ. Краснодар, 2005. Вып. 4. С. 313—318.
9. Конюшев В. В., Кубасов И. А., Шапкин А. В. МВД России: Дорога к искусственному интеллекту // Искусственный интеллект (большие данные) на службе полиции: сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. Москва: Академия управления МВД России, 2020. С. 236—243.
1. Mironov S. B., Mironova T. B. A unified automated information system for monitoring, recording and coordinating the operational-search activities of law enforcement agencies: a necessity or an excess? Siberian criminal procedure and forensic readings, 94—100, 2016. (In Russ.).
2. Falshina N. A. The main priorities of the judicial policy of the Russian Federation in the field of digitalization. Philosophy of Law, 106—110, 2022. (In Russ.).
3. Madatov Ya. G. A single information space as a basis for the decriminalization of the Russian economy. Vestnik ekonomicheskoi bezopasnosti, 89—92, 2010. (In Russ.).
4. Batoev V.B. "Big data (big data)" and predictive analytics in investigative activities: problems of use and solutions. Journal of the Volgograd Academy of the Ministry of the Interior of Russia, 11—17, 2020. (In Russ.).
5. Goroshko I. V. Digitalization — a modern trend in the development of law enforcement agencies. Scientific and analytical journal Obozre-vatel — Observer, 94—106, 2022. (In Russ.).
6. Brylev V. I., Lyakh L. A. Obtaining and analysis of operational-search information about criminal activity. Bulletin of the Tula State University. Economic and legal sciences, 3—6, 2013; Ageev V. V., Ageeva E. V. On the issue of searching for operational-search information on the Internet. Criminological journal of the Baikal State University of Economics and Law, 65—70, 2011. (In Russ.).
7. Zvonareva A. Yu. Documentary support of management in the internal affairs bodies of the Russian Federation: problems and development prospects. Proceedings of the Academy of Management of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 40—47, 2020. (In Russ.).
8. Bochkarev S. A., Kulba V. V., Chernov I. V. (et al.) Scenario analysis of the problems of transforming the law enforcement system in the conditions of digitalization. Security Issues, 36—65, 2019; Yezhelya A. A. Problematic issues of using automated databases in operational-investigative activities. In: Actual problems of law: theory and practice. Collection of scientific works. Krasnodar; 2005. Vol. 4: 313—318. (In Russ.).
9. Konyushev V. V., Kubasov I. A., Shapkin A. V. Ministry of Internal Affairs of Russia: The road to artificial intelligence. In: Artificial intelligence (big data) in the service of the police. Collection of articles of the International scientific-practical conference. Moscow: Academy of Management of the Ministry of Internal Affairs of Russia; 2020: 236—243. (In Russ.).
Батоев Владимир Батоевич,
научный сотрудник
ФКУ НПО «СТиС» МВД России,
кандидат юридических наук, доцент,
vbatoev@mail.ru
Batoev Vladimir Batoevich,
researcher
of the FKU NPO "STiS" of the Ministry of Internal Affairs of Russia, candidate of juridical sciences, docent; vbatoev@mail.ru
Статья поступила в редакцию 30.06.2022; одобрена после рецензирования 12.07.2022; принята к публикации 08.09.2022.
The article was submitted 30.06.2022; approved after reviewing 12.07.2022; accepted for publication 08.09.2022.
* * *
