CC BY
35
JURISPRUDENCE
Научная статья УДК 34
https://doi.org/10.24412/2073-0454-2023-3-129-132 EDN: https://elibrary.ru/ievybu NIION: 2003-0059-3/23-684 MOSURED: 77/27-003-2023-03-883
Использование технологии больших данных (Big Data) в деятельности органов внутренних дел: проблемы и перспективы
Алексей Владимирович Константинов1, Наталья Васильевна Михайленко2
'■2 Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя, Москва, Россия
1 alexk_pochta@mail.ru
2 natamvz@gmail.com
Аннотация. Рассматриваются некоторые стороны использования технологии больших данных (Big Data) в деятельности органов внутренних дел. На основе указанных областей применения и использования технологии больших данных (Big Data) в деятельности органов внутренних дел, выделены существующие проблемы и способы их решения.
Ключевые слова: органы внутренних дел, информационные технологии, технология больших данных, искусственный интеллект
Для цитирования: Константинов А. В., Михайленко Н. В. Использование технологии больших данных (Big Data) в деятельности органов внутренних дел: проблемы и перспективы // Вестник Московского университета МВД России. 2023. № 3. С. 129-132. https://doi.org/10.24412/2073-0454-2023-3-129-132. EDN: IEVYBU.
Original article
The use of big data technology (Big Data) in the activities of the internal affairs bodies: problems and prospects
Aleksey V. Konstantinov1, Natalya V. Mikhaylenko2
'■2 Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot', Moscow, Russia
1 alexk_pochta@mail.ru
2 natamvz@gmail.com
Abstract. Some aspects of the use of big data technology (Big Data) in the activities of internal affairs bodies are considered. Based on the specified areas of application and use of Big Data technology in the activities of internal affairs bodies, the existing problems and ways to solve them are highlighted.
Keywords: internal affairs bodies, information technology, big data technology, artificial intelligence
For citation: Konstantinov A. V., Mikhaylenko N. V. The use of big data technology (Big Data) in the activities of the internal affairs bodies: problems and prospects. Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2023;(3):129-132. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/2073-0454-2023-3-129-132. EDN: IEVYBU.
Технология больших данных (Big Data) стала Использование больших данных (Big Data) мо-
неотъемлемой частью повседневной жизни, в том жет быть полезным в различных отраслях. В России
числе и в сфере правоохранительной деятельности. все больше появляется мнений о необходимости ис-
Большие данные (Big Data) — это большой пользования этих технологий в работе органов внут-
объем информации, собранный из различных ис- ренних дел, например, Президент РФ подчеркивает,
точников, которые обрабатываются и анализи- что по итогам 2022 г. четверть уголовно наказуемых
руются, чтобы выявить закономерности, тренды и правонарушений составили преступления с исполь-
паттерны, которые могут использоваться для при- зованием информационных технологий — все это
нятия решений. Обработка и анализ больших дан- связано с развитием этих технологий [1].
ных возможны благодаря использованию новых В таких условиях использование технологий
технологий и инструментов, которые позволяют больших данных (Big Data) свидетельствует о том,
хранить, обрабатывать и анализировать большие что правоохранительные органы могут использовать
объемы информации. современные методы обработки и анализа больших
© Константинов А. В., Михайленко Н. В., 2023
ЮРИДИЧЕСКИЕ НАУКИ
объемов данных для повышения эффективности своей работы. Это может включать в себя анализ данных о преступлениях, их распространении, местах совершения, а также анализ потенциальных угроз и мер предотвращения.
Одним из главных преимуществ использования технологий больших данных (Big Data) в работе органов внутренних дел является возможность быстрого и точного выявления преступных схем и преступников. Благодаря обработке большого объема информации с помощью специальных алгоритмов и систем, органы внутренних дел могут быстро получать ценные данные, которые помогают предотвратить преступления и дополнительно укрепляют доказательную базу при расследовании.
Использование технологий больших данных может помочь повысить эффективность работы органов внутренних дел, предоставив более точную и своевременную информацию о преступности и других важных событиях. Ниже приведены некоторые области деятельности органов внутренних дел по использованию технологий больших данных.
1. Анализ данных о преступности: с помощью анализа больших данных можно выявлять закономерности и тренды в преступности, что поможет органам внутренних дел принимать более обоснованные решения.
2. Мониторинг социальных сетей и медиакон-тента: органы внутренних дел могут использовать аналитические инструменты для мониторинга социальных сетей и общественных медиа, чтобы получать своевременную информацию о событиях, которые могут потенциально повлиять на обеспечение безопасности общества.
3. Использование камер видеонаблюдения и систем распознавания лиц: органы внутренних дел могут использовать системы видеонаблюдения и распознавания лиц для определения подозреваемых, их местоположения и их движений, что может помочь в быстром расследовании и предотвращении преступлений.
4. Прогнозирование преступлений: анализ данных о преступности и социальных тенденциях может помочь органам внутренних дел предсказывать вероятность возникновения преступлений и определять зоны риска.
5. Использование машинного обучения и искусственного интеллекта: машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь в автоматизации
процессов и улучшении прогнозирования, что может повысить эффективность работы полиции.
Хотя технология больших данных (Big Data) обладает огромным потенциалом в области правоохранительной деятельности, она также имеет ряд проблем и вызовов, которые могут затруднить ее использование в этой сфере.
Первая проблема — это сложность обработки огромного объема данных. Сбор, хранение и анализ большого объема информации требует мощных компьютерных систем и высококвалифицированных специалистов, что может быть дорого и времязатратно.
Вторая проблема — это возможность нарушения конфиденциальности и защиты данных. Поскольку в процессе обработки больших объемов информации возникает необходимость использования персональных данных, существует риск нарушения конституционных прав граждан на защиту личной жизни и конфиденциальность информации.
Третья проблема — это необходимость правильного интерпретирования данных и предотвращения ошибок в анализе. Иногда данные могут быть неправильно интерпретированы, что может привести к неправильным выводам и ошибочным решениям. Кроме того, использование автоматических алгоритмов может привести к нежелательным последствиям, если эти алгоритмы будут основываться на предвзятых данных.
Наконец, четвертая проблема — это необходимость соблюдения этических принципов. Использование данных о гражданах может стать нарушением их прав, если такие данные будут использоваться без их согласия или вне контекста, в котором было получено согласие. Необходимо учитывать возможность использования данных для профилирования и дискриминации.
Тем не менее, эти проблемы не означают, что технология больших данных (Big Data) не может быть использована как способ эффективизации деятельности органов внутренних дел. Напротив, она может принести большую пользу, если будут приняты соответствующие меры для обеспечения безопасности и конфиденциальности данных, правильной интерпретации информации и соблюдения этических принципов.
В связи с этим существует необходимость административно-правового обеспечения использования технологии больших данных (Big Data), представляющая собой ряд мер, направленных на обеспечение законности и защиту прав граждан. Вот некоторые из них.
-^pr-
JURISPRUDENCE
1. Законодательное регулирование. Необходимо разработать соответствующие законы и нормативные акты, которые бы регулировали использование технологии больших данных (Big Data) в сфере правопорядка. Эти законы должны учитывать интересы граждан и обеспечивать защиту их персональных данных.
2. Правовая ответственность. Нарушения правил использования технологии больших данных (Big Data) должны иметь соответствующие юридические последствия. Необходимо установить ответственность за неправомерное использование персональных данных граждан, а также за нарушение прав на конфиденциальность и приватность.
3. Прозрачность. Органы внутренних дел должны обеспечивать прозрачность в использовании технологии больших данных (Big Data). Граждане должны иметь доступ к информации о том, как их персональные данные используются правоохранительными органами, а также о том, какие меры принимаются для обеспечения их защиты.
4. Контроль. Необходимо установить механизмы контроля за использованием технологии больших данных (Big Data) правоохранительными органами. Например, можно создать специальные комиссии или контрольные органы, которые будут следить за правомерностью использования персональных данных граждан.
5. Обучение. Сотрудники правоохранительных органов должны быть обучены использованию технологии больших данных (Big Data) и ее правильному применению. Необходимо проводить специальные тренинги и семинары, которые помогут повысить квалификацию сотрудников и обеспечить правильное использование технологии.
6. Сотрудничество. Необходимо установить сотрудничество между правоохранительными органами и другими организациями, которые используют технологию больших данных (Big Data). Например, можно установить партнерские отношения с компаниями, которые занимаются разработкой и внедрением таких технологий, чтобы обеспечить их правомерное использование.
В целом, использование технологии больших данных (Big Data) в работе органов внутренних дел имеет большой потенциал для повышения эффективности и оперативности их работы. При правильном подходе и соблюдении законодательства может стать
ДОЗНАНИЕ В ОРГАНАХ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ
3-е изд., перераб. и доп. Учебное пособие. 495 с. Гриф МУМЦ «Профессиональный учебник» Гриф НИИ образования и науки Под ред. Ф. К. Зиннурова, А. С. Есиной
Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя
Определены понятие, роль и значение дознания в уголовном судопроизводстве России. Рассмотрены деятельность органа дознания по уголовным делам; особенности и общие условия производства дознания как формы предварительного следствия. Особое внимание уделяется процессуальному положению и полномочиям дознавателя ОВД и его взаимодействию с отдельными участниками уголовного судопроизводства. Раскрыты правовые основы и направления взаимодействия в данной сфере в аспекте международного сотрудничества.
Для студентов, курсантов и слушателей юридических учебных заведений МВД России, а также преподавателей и аспирантов (адъюнктов).
ЮРИДИЧЕСКИЕ НАУКИ
мощным инструментом в борьбе с преступностью. Для того, чтобы добиться максимальной пользы от использования такой технологии, необходимо тщательно рассмотреть все ее преимущества и ограничения, разработать соответствующие стратегии и методологии ее применения.
Список источников
1. Официальный сайт Президента Российской Федерации // URL://http://kremlin.ru/events/president/ news/70744.
References
1. Official website of the President of the Russian Federation // URL://http://kremlin.ru/events/president/ news/70744.
Библиографический список
1. Андреев А. В., Гончар В. В., Горач Н. Н. и др. Противодействие преступлениям, совершаемым в сфере информационных технологий. М. : Инфра-М, 2023.
2. Андрианова Е. И. Инклюзивное образование: характеристика, сущность, проблемы // Вестник Новгородского государственного университета. 2016. № 2 (93). С. 14-16.
3. Жбанков В. А., Барченкова Я. В. вопросу о совершенствовании законодательства в борьбе с мо-
шенничеством, совершаемым с использованием высоких технологий // Модернизация российского законодательства в условиях конституционной реформы: сб. тр. XVII всерос. декабрьских юрид. чтений в Костроме. Кострома : Костромской государственный университет, 2021. С. 425-427.
4. Токолов А. В. Особенности правового регулирования технологии блокчейн // Вестник Московского университета МВД России. 2020. № 1. С. 149-151.
Bibliographic list
1. Andreev A. V., Gonchar V. V., Gorach N. N. et al. Countering crimes committed in the field of information technology. M. : Infra-M, 2023.
2. Andrianova E. I. Inclusive education: characteristics, essence, problems // Bulletin of the Novgorod State University. 2016. No. 2 (93). Р. 14-16.
3. Zhbankov V. A., Barchenkova Ya. V. to the question of improving legislation in the fight against fraud committed using high technologies // Modernization of Russian legislation in the context of constitutional reform: collection of tr. XVII vseros. December jurids. readings in Kostroma. Kostroma : Kostroma State University, 2021. Р. 425-427.
4. Tokolov A. V. Features of legal regulation of blockchain technology // Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2020. No. 1. Р. 149-151.
Информация об авторах
А. В. Константинов — доцент кафедры противодействия преступлениям в сфере информационно-телекоммуникационных технологий Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя, кандидат юридических наук;
Н. В. Михайленко — доцент кафедры противодействия преступлениям в сфере информационно-телекоммуникационных технологий Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя, кандидат юридических наук, доцент.
Information about the authors
A. V. Konstantinov — Associate Professor of the Department of Countering Crimes in the field of Information and Telecommunication Technologies of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot', Candidate of Legal Sciences;
N. V. Mikhaylenko — Associate Professor of the Department of Countering Crimes in the field of Information and Telecommunication Technologies of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot', Candidate of Legal Sciences, Associate Professor.
Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. The authors declare no conflicts of interests.
Статья поступила в редакцию 24.03.2023; одобрена после рецензирования 10.05.2023; принята к публикации 08.06.2023.
The article was submitted 24.03.2023; approved after reviewing 10.05.2023; accepted for publication 08.06.2023.
