CC BY
52
Раздел 5. Криминологическая наука
МАЛЬКО А.В., доктор юридических наук, профессор, заслуженный деятель науки Российской Федерации, igp@sgap.ru Саратовский филиал Института государства и права Российской академии наук, 410028, г. Саратов, ул. Чернышевского, 135
РЕЗЧИКОВ А.Ф., доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки Российской Федерации, ptmuran@san.ru Институт проблем точной механики
и управления Российской академии наук, 410028, г. Саратов, ул. Рабочая, 24
ИВАЩЕНКО В.А., доктор технических наук, профессор,
iptmuran@san.ru Лаборатория системных проблем
управления
и автоматизации в машиностроении; Институт проблем точной механики
и управления Российской академии наук, 410028, г. Саратов, ул. Рабочая, 24
КУШНИКОВ В.А., доктор технических наук, профессор,
ptmuran@san.ru Институт проблем точной механики
и управления Российской академии наук, 410028, г. Саратов, ул. Рабочая, 24
БОГОМОЛОВ А.С., кандидат физико-математических наук,
доцент, alexbogomolov@ya.ru Лаборатория системных проблем
управления
и автоматизации в машиностроении; Институт проблем точной механики
и управления Российской академии наук, 410028, г. Саратов, ул. Рабочая, 24
MAL'KO A.V.,
Doctor of Legal Sciences, professor, honoured worker of science of the Russian Federation, igp@sgap.ru
Saratov Branch of the Institute of State and Law
of the Russian Academy of Sciences, Chernyshevskogo St. 135, Saratov, 410028, Russian Federation
REZCHIKOV A.F.,
Doctor of Technical Sciences, рrofessor, honoured worker of science of the Russian Federation, ptmuran@san.ru
Institute of Precision Mechanics and Control of the Russian Academy of Sciences, Rabochaya St. 24, Saratov, 410028, Russian Federation
IVASCHENKO V.A.,
Doctor of Technical Sciences, рrofessor, iptmuran@san.ru
Laboratory of systemic control problems and automation in mechanical engineering; Institute of Precision Mechanics and Control of the Russian Academy of Sciences, Rabochaya St. 24, Saratov, 410028, Russian Federation
KUSHNIKOV V.A.,
Doctor of Technical Sciences, рrofessor, ptmuran@san.ru
Institute of Precision Mechanics and Control of the Russian Academy of Sciences, Rabochaya St. 24, Saratov, 410028, Russian Federation
BOGOMOLOV A.S.,
Candidate of Physical
and Mathematical Sciences,
associate рrofessor,
alexbogomolov@ya.ru
Laboratory of systemic control problems
and automation in mechanical engineering;
Institute of Precision Mechanics and Control
of the Russian Academy of Sciences,
Rabochaya St. 24, Saratov, 410028,
Russian Federation
СОЛДАТКИНА О.Л., кандидат юридических наук, buzum@mail.ru Кафедра информатики; Саратовская государственная юридическая академия, 410056, г. Саратов, ул. Вольская, 1
ФИЛИМОНЮК Л.Ю., кандидат технических наук, iptmuran@san.ru Лаборатория системных проблем
управления
и автоматизации в машиностроении; Институт проблем точной механики
и управления Российской академии наук, 410028, г. Саратов, ул. Рабочая, 24
SOLDATKINA O.L., Gandidate of Legal Sciences, buzum@mail.ru Chair of informatics; Saratov State Law Academy, Volskaya St. 1, Saratov, Russian Federation
FILIMONYUK L.Yu.,
Candidate of Technical Sciences,
iptmuran@san.ru
Laboratory of systemic control problems and automation in mechanical engineering; Institute of Precision Mechanics and Control of the Russian Academy of Sciences, Rabochaya St. 24, Saratov, 410028, Russian Federation
ПРАВОВАЯ ПОЛИТИКА В СФЕРЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ: МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ
Аннотация. Авторами статьи разработан комплекс моделей системной динамики, позволяющий осуществить моделирование и анализ динамики показателей преступности в сфере компьютерной информации. Построен граф причинно-следственных связей, возникающих между показателями по совершению, расследованию и предотвращению этих преступлений. На основе построенного графа разработана система нелинейных дифференциальных уравнений системной динамики. Анализ результатов решения этой системы уравнений дает возможность прогнозировать изменение значений показателей преступности в сфере компьютерной информации в зависимости от социально-экономической ситуации в стране и действия внешних факторов на различных интервалах времени. Приведен пример практического применения разработанного комплекса моделей для прогнозирования показателей и анализа показателей преступности в сфере компьютерной информации.
Ключевые слова: преступление; компьютер; информация; вредоносная программа; вирус; информационно-телекоммуникационная система; причинно-следственная связь; модель системной динамики; модель Форрестера.
LEGAL POLICY IN THE FIELD OF ENSURING INFORMATION SECURITY IN THE INTERNET: PROCESS MODELING
Annotation. The authors of the article developed the complex of models of system dynamics, allowing to carry out the modeling and analysis of the dynamics of crime indicators in the field of computer information. The graph of causal relationships occurring between the indicators for the commission, investigation and prevention of these crimes is constructed. The system of nonlinear differential equations of system dynamics has been developed on the basis of the constructed graph. The analysis of the results of solving this system of equations makes it possible to predict the change of crime rate in the sphere of computer information, depending on the social and economic situation in the country and external factors at different time intervals. The example of practical application of the developed complex of models for the prediction and analysis of crime rate in the field of computer information is given.
Keywords: crime; computer; information; malware; virus; information and telecommunication system; causal relationship; model of system dynamics; Forrester model.
Сегодня уже никто не будет спорить с тем, что сеть Интернет предоставляет богатый инструментарий, делающий коммуникационные процессы проще, а нашу жизнь более насыщенной. Сегодня чело-
век буквально живет в глобальной сети, где есть возможность общаться, учиться, смотреть телевизионные программы, слушать радио, читать книги и т.д. Большинство социальных взаимосвязей получило
свое отражение на виртуальном пространстве: во всемирной паутине есть свои банки, биржи, деньги, игровые и развлекательные порталы, сайты государственных услуг. В глобальной сети получили воплощение и различные ветви государственной власти - речь идет об электронном правительстве, электронном правосудии и электронном парламенте.
Однако, помимо позитивных аспектов, которые имеет социальная надстройка глобальной сети, существует и целый ряд негативных явлений, таящих в себе глобальные угрозы. К таковым относятся правонарушения в сети, киберпреступ-ность, в том числе и организованная, информационные войны. О том, насколько критичны эти вопросы для российского общества, свидетельствует принятая в декабре 2016 г. Доктрина информационной безопасности Российской Федерации* - один из основных документов стратегического планирования Российской Федерации.
Право, как основной общественный регулятор, не может оставаться в стороне от решения намеченных вопросов. При этом работа по развитию сегмента права, касающегося вопросов регулирования отношений в сети Интернет, должна носить комплексный характер, быть целенаправленной и четко структурированной. Речь, таким образом, идет о необходимости выстраивания эффективной правовой политики в сфере обеспечения информационной безопасности в целом и в сети Интернет в частности.
В основе правовой политики, согласно общей теории права, лежит понятие деятельности, а любая деятельность по своей природе целенаправленна. Имеет целевую составляющую и правовая политика - ее цели выстраиваются в некоторую сложную иерархию, похожую на дерево [1]. Намеченные в целях ориентиры определяют собой и соответствующие задачи правовой политики, а наиболее важные, значимые и первоочередные из них традиционно называют приоритетами. Наличие в правовой политике определенных приоритетов позволяет избрать
* Доктрина информационной безопасности Российской Федерации: утв. Указом Президента РФ от 5 дек. 2016 г. N 646 // Рос. газ. 2016. 6 дек.
верные средства и методы достижения поставленных целей, сконцентрироваться на главном, дает возможность интегрировать усилия всех субъектов в процессе выработки и реализации стратегических правовых идей [2].
Что касается правовой политики в сфере обеспечения информационной безопасности в сети Интернет, то в силу ее специфики вопрос отбора приоритетов стоит особенно остро; необходимы и способы оценки эффективности реализации тех или иных избранных направлений. Рассмотрим методику возможного решения данного вопроса на примере интернет-преступности.
В настоящее время количество компьютерных преступлений в России и в мире исчисляется десятками тысяч в год и имеет тенденцию к росту [3; 4]. Так, по данным газеты «Ведомости», в 2014 г. МВД России зарегистрировало 11 000 компьютерных преступлений [5], в 2011 г. количество компьютерных преступлений составляло 7974 [6]. Только за первый квартал 2017 г. было зарегистрировано 25 773 преступлений, совершенных с использованием компьютерных и телекоммуникационных технологий [6].
И это только зарегистрированные факты, официальная статистика поданных исков (учитывая высокую латент-ность интернет-преступности, реальный масштаб в разы больше). Тенденция к росту обусловливается рядом факторов: высокими темпами информатизации, возрастанием роли 1Т-сферы в жизни общества и, следовательно, увеличением интереса к этой сфере криминалитета. Преступления в сфере компьютерной информации совершаются как организованными группами лиц, так и отдельными специалистами, которые вовлекаются в преступную деятельность под влиянием внешних факторов и на фоне несовершенства уголовно-правовой защиты компьютерной информации.
Препятствовать росту компьютерной преступности должны не только правоохранительные органы, но и все гражданское общество. Одним из вариантов оценки эффективности выбранного направления развития сферы воздействия правовой политики является количественная оценка ресурсов, используемых для борьбы с
преступлениями в сфере компьютерной информации, а также анализ последствий предпринимаемых действий.
В связи с этим представляется интересной разработка математического обеспечения, которое позволит проводить количественную оценку и прогнозирование показателей компьютерной преступности с учетом многочисленных сложных причинно-следственных связей, возникающих между этими показателями.
Учитывая сказанное выше, в качестве задачи проведенного авторами данной статьи исследования была выбрана разработка комплекса математических моделей для прогнозирования и анализа динамики показателей преступности в сфере компьютерной информации. Такие модели позволят выявлять тенденции и основные факторы, действующие на показатели преступности в сфере компьютерной информации, и определять меры по снижению количества преступлений, что поможет не только правильно определять приоритеты данного сегмента правовой политики, но и прогнозировать реакцию социума на те или иные намеченные направления развития.
Для решения задачи предлагается разработать математическую модель на основе системной динамики [7; 8; 9; 10]. Для этого необходимо:
- определить совокупность прогнозируемых переменных, характеризующих преступность в сфере компьютерной информации, и внешние факторы, оказывающие влияние на эти переменные;
- разработать схему причинно-следственных связей выбранных показателей и факторов, которые влияют на них;
- на основе установленных зависимостей построить уравнения системной динамики и определить алгоритмы их решения;
- в результате решения системы уравнений определить значения переменных системы на заданных интервалах времени;
- выполнить анализ адекватности построенной модели по ретроспективным данным и при необходимости скорректировать модель;
- провести анализ влияния различных факторов на показатели компьютерной преступности и осуществить моделирование динамики показателей компьютерной
преступности в зависимости от различных условий;
- определить и обработать выводы на основе проведенных численных экспериментов.
Изучение статистики, предпосылок, механизмов возникновения и расследования компьютерных преступлений [4; 11; 12; 13; 14] позволило выделить следующий список характеристик, достаточно полно определяющих показатели их количества на длительных временных интервалах. Среди этих показателей - количество в стране в год:
Х Ш - взломов компьютерных систем;
ХШ - случаев использования вредоносных программ;
X (1) - случаев мошенничества в
мош 1
сфере компьютерной информации (далее
- КИ) и мошенничества, совершенного с использованием компьютерных и телекоммуникационных технологий.
Также были выделены следующие показатели действия сил, направленных на борьбу с компьютерной преступностью,
- количество в стране в год:
Х Ш - зарегистрированных преступлений в сфере КИ;
X аск(1) - раскрытых преступлений в сфере Ки;
Хсрок(1) - вынесенных приговоров по преступлениям в сфере КИ;
Хнорм(1) - принятых законодательных норм, направленных против преступлений в сфере КИ,
а также количество акций и мероприятий в стране в год:
ХбезШ - по пропаганде безопасного поведения в сети;
Х Ш - против компьютерной преступности со стороны граждан и организаций;
ХбрШ - объем денежных средств (рублей в год), выделяемых государственными и частными компаниями на проведение мероприятий по борьбе с компьютерной преступностью.
Кроме этого, были выделены показатели, взаимосвязь которых с развитием компьютерной преступности имеет более сложный характер:
Хнаук(1) - научных разработок в области информационных технологий (число в год);
Хспец(^) - выпущенных вузами специалистов в области 1Т (число в год);
Х Ш - пользователей сети Интернет в стране (число в год);
Х Ш - доля отечественного программного обеспечения и информационных технологий на рынке и Х Ш - объем денежных средств на счетах населения (средняя оценка, рублей в год).
Приведенные выше показатели, влияющие на количество компьютерных преступлений в стране, будем далее называть также переменными системы. Кроме переменных системы, в модели присутствуют внешние факторы, которые являются независимыми от переменных системы, но сами влияют на них:
Убезраб(1) - количество безработных в стране;
Усанк(^) - объем зарубежных санкций в отношении страны;
УдоллШ - курс рубля по отношению к доллару США.
Выбор такой совокупности внешних факторов обусловлен высокой ролью этих показателей в формировании социальной
обстановки и экономических реалий, которые существенным образом влияют на материальное положение граждан и их мотивацию к совершению тех или иных видов преступлений. Можно утверждать, что такой же значимостью обладает и ряд других показателей, связанных с социально-экономической обстановкой в стране, однако большинство показателей в значительной степени увязано с выбранными, поэтому их добавление в список внешних факторов было бы избыточным.
Каждая переменная системы имеет связи с другими переменными и внешними факторами, увеличивающими или уменьшающими ее значение. Для отражения этого взаимодействия построен граф причинно-следственных связей. На рис. 1 пунктирные стрелки означают отрицательное влияние, сплошные - положительное. Помимо этого, в случае, если группа переменных или внешних факторов однородна по своему влиянию на некоторую переменную, то такая группа выделяется прямоугольником, из которого исходит одна стрелка в соответствующем направлении.
Рис. 1. Причинно-следственный граф показателей преступности в сфере компьютерной информации
По данному графу построена причинно-следственная таблица (см. ниже), в которой значение «1» (или «-1») на пересечении строки, соответствующей переменной Д(1), со столбцом, соответствующим другой переменной или внешнему фактору В(1), означает наличие положи-
тельной (или отрицательной) зависимости роста Д(1) от переменной или внешнего фактора В(1).
Отсутствие значения в клетке таблицы означает, что зависимость между соответствующими переменными достаточно мала и в модели не учитывается.
Таблица
Взаимовлияние переменных и внешних факторов системы
г( е р X и а р X о р и X о( п X у а н X ^ е п и X з( е б X р( г X 5 р о н X и д X р( б X з( ^ X а т а X о( п в X э о м X б( а ср з е б > н а и >- о
Хрег(1) 1 1 1 1
Храск(1) 1 1 1 1
Хсрок(1) 1 1 1 1 1 1
Хпо(1) 1 1 1 1 1
Хнаук(1) 1 1 1 1
Хспец(1) 1 1
Хбез(1) 1 1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1
Хгр(1) 1 1 1 1 -1 -1 -1
Хнорм(1) 1 1
Хдс(1) 1 -1 -1 -1 -1 -1
Хбр(1) 1 1 1 -1 -1
Хюз(1) 1 1 1
Хатак(1) -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1
Хвпо(1) -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1
Хмош(1) -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1
Построенный выше граф более удобен для экспертного представления и анализа причинно-следственных связей, а построенная таблица используется для составления дифференциальных уравнений системной динамики.
На основе таблицы причинно-следственных связей для каждой переменной системы X строится дифференциальное уравнение вида
где - произведение переменных системы, которые согласно предполагаемым причинно-следственном связям увеличивают X, - сумма внешних факторов, которые увеличивают Х,ПЙ -произведение переменных системы, которые уменьшают X, - сумма внешних факторов, которые уменьшают X.
В допущениях модели полагается, что зависимости РХ-2(7), которые фигурируют в приведенной выше системе уравнений, близки к линейным, что подтверждается при установлении корреляций между ними. После установления конкретного вида этих зависимостей и выражений для математического моделирования динамики внешних факторов была получена система нелинейных дифференциальных уравнений, решение которой дает приемлемую погрешность по отношению к имеющейся статистике. В частности, результаты решения для переменной Хмош(1) - количества случаев мошенничества в сфере компьютерной информации и мошенничества, совершенного с использованием компьютерных и телекоммуникационных технологий (рис. 2, кривая для случая к1 = 0.1, к2 = 0.1), отличаются от значений этого показателя из статистики МВД России 2014-2016 годов не более чем на 10 %. На
этом основании предполагаем, что итоги численных экспериментов с построенной моделью дадут определенные основания для выводов относительно характера динамики компьютерной преступности и ее зависимости от различных факторов.
Из числа переменных системы, связанных с компьютерной преступностью, будем рассматривать показатель Х Ш - количество случаев мошенничества в сфере компьютерной информации и мошенничества, совершенного с использованием компьютерных и телекоммуникационных технологий. Рассмотрим влияние на динамику этого показателя переменных Хбез(1) - количества акций и мероприятий по пропаганде безопасного поведения в сети и ХбрШ - объема государственных и частных инвестиций в развитие сферы борьбы с компьютерной преступностью. Эти переменные, как можно предположить из вида соответствующих им столбцов в таблице, оказывают разностороннее по-
ложительное влияние на противодействие компьютерной преступности.
Обозначим через к1 первый коэффициент в уравнении для ХбШ из системы (2) и через к2 - первый коэффициент в уравнении для ХбрШ из (2). Значения этих коэффициентов в значительной мере определяют рост переменных Хб (1) и
Хбр(^
Основное решение было получено для к1 = 0.1, к2 = 0.1, вычислительный эксперимент состоял в варьировании значений к1 и к2 вблизи определенных значений, выбранных на основе имеющихся данных. На рис. 2 - результат решения системы дифференциальных уравнений модели для Хмош(1) в случаях, когда коэффициент к1 принимает значения на отрезке [0.1, 0.5] при постоянном к2 = 0.1 и в случаях, когда при том же поведении к1 коэффициент к2 последовательно увеличивался до 4.5. Результаты эксперимента отражены на рис. 2.
140000
яапиаи
к1-0.э.к2-0 1 к!=й ;.к!=0 1 к1=0.1,к2=0.1
к1=0.£.,к2=0.1 к1=ОЛ.кг=и
к1-0.],ка-1.1
к!=0.] к!=3.3
Годи
?Ш4
?си.г;
?01П
?£И7
№1Д
Л01Ч
Рис. 2. Динамика количества случаев мошенничества в сети Хмош(1) при различных значениях коэффициентов к1 и к2 для количества акций и мероприятий по пропаганде безопасного поведения в сети Х6ез(1:) и объема государственных и частных инвестиций в развитие сферы борьбы с компьютерной преступностью Х6р(1:). Символом отмечено количество случаев мошенничества по статистике МВД России 2014-2016 годов, "т" — оценка количества случаев мошенничества в 2017 г., исходя из их количества за январь 2017 г.
Как следует из верхней серии графиков, незначительное уменьшение коэффициента к1 при постоянном значе-
нии к2 = 0.1 вызовет значительный рост количества компьютерных преступлений в ближайшие годы. При этом вероятно,
что показатели раскрываемости будут расти существенно медленнее, поскольку ослабление пропаганды безопасного поведения в сети приведет к большей пассивности жертв мошенничества, а значит - к росту латентности компьютерных преступлений.
Проведенные расчеты подтверждают значимость пропаганды безопасного поведения в сети для предотвращения компьютерных преступлений, особенно учитывая, что такие преступления часто совершаются с применением технических методов в связке с методами социальной инженерии.
Далее, как видно из нижней серии графиков, при подключении резервов по финансированию борьбы с компьютерной преступностью, что выражается в модели в виде роста коэффициента к2 в диапазоне от 0.5 до 4.5, возникает возможность приемлемого (в районе 20 000-30 000 в ближайшие годы) сдерживания роста компьютерной преступности. На этом основании можно рекомендовать совмещение мер по пропаганде безопасного поведения граждан в компьютерной сфере: к1 ~ 0.3, и мер по увеличению объема государственных и частных инвестиций в развитии борьбы с компьютерной преступностью: к2 ~ 2.5. Это позволит одновременно информировать граждан о возможных вариантах мошенничества и обеспечивать защиту от таких угроз на техническом уровне.
Условия, соответствующие указанным выше рекомендуемым значениям коэффициентов, определяются в зависимости от планируемой динамики соответствующих переменных и внешних факторов. Как следует из структуры уравнения для Хбез(1:) в (2) и линейности корреляционных зависимостей между переменными, первый коэффициент к1 в этом уравнении определяется входящими в него выраже-
ниями для количества Х Ш выпущенных вузами специалистов по информационным технологиям, Х Ш акций граждан и организаций против преступности в сфере компьютерной информации, Х мШ принятых законодательных норм, направленных против компьютерных преступлений. Аналогично, первый коэффициент к2 в уравнении для ХбрШ определяется выражениями для переменных Х Ш - объем денежных средств на счетах населения, Х Ш - числа пользователей сети Интернет, числа Хнорм(1:) - принятых законодательных норм против компьютерных преступлений.
Таким образом, на основе графа причинно-следственных связей, возникающих между показателями по совершению, расследованию и предотвращению этих преступлений, причинно-следственной таблицы и системы дифференциальных уравнений разработана модель, позволяющая осуществить анализ показателей преступности в сфере компьютерной информации. Результаты решения полученной системы уравнений дают возможность прогнозировать динамику показателей преступности и раскрываемости компьютерных преступлений в зависимости от социально-экономической ситуации в стране и действия внешних факторов на различных интервалах времени. Результаты работы позволяют наметить генеральные направления правовой политики, дают способы оценки эффективности реализации тех или иных выбранных направлений (пропаганды безопасного поведения в сети, привлечения дополнительного финансирования, увеличения количества выпущенных специалистов в сфере компьютерной безопасности и прочие), что будет способствовать решению проблем в сфере обеспечения борьбы с компьютерной преступностью на различных уровнях.
Список литературы
1. Солдаткина О.Л. Цели в правовой политике: системный анализ // Правовая политика и правовая жизнь. 2009. N 3. С. 22-27.
2. Малько А.В. Теория правовой политики. М.: Юрлитинформ, 2012. 328 с.
3. URL: https://ria.ru/incidents/20150917/1257187233.html (дата обращения: 6 февр. 2017 г.).
4. Чирков Д.К., Саркисян А.Ж. Преступность в сфере высоких технологий: тенденции и перспективы // NB: Национальная безопасность. 2013. N 2. С. 160-181.
5. Ведомости. URL: http://www.vedomosti.ru/technology/articles/2015/02/06/kiberprestupniki-v-spiskah-ne-znachatsya (дата обращения: 6 февр. 2017 г.).
6. Министерство внутренних дел Российской Федерации: официальный сайт. URL: https://xn--b1aew. xn--p1ai/folder/101762/item/10287274/ (дата обращения: 6 февр. 2017 г.).
7. Форрестер Д. Мировая динамика: пер. с англ. М.: АСТ, 2003. 379 с.
8. Математические модели для контроля, диагностики и прогнозирования состояния национальной безопасности России / В.В. Клюев, А.Ф. Резчиков, В.А. Кушников, В.А. Иващенко, А.С. Богомолов, Л.Ю. Филимо-нюк, Н.В. Яндыбаева // Контроль. Диагностика. 2016. N 3. С. 43-51.
9. Методы прогнозной оценки социально-экономических показателей национальной безопасности / А.Ф. Резчиков, А.Д. Цвиркун, В.А. Кушников, Н.В. Яндыбаева, В.А. Иващенко // Проблемы управления. 2015. N 5. С. 37-44.
10. Имитационное моделирование показателей национальной безопасности Российской Федерации / А.Д. Цвиркун, А.Ф. Резчиков, Н.В. Яндыбаева, В.А. Кушников // Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2014: сб. науч. тр. / под общ. ред. С.Н. Васильева, А.Д. Цвиркуна. М., 2014. С. 155-163.
11. Гузеева О.С. Уголовная политика в отношении преступлений, совершаемых в российском сегменте сети «Интернет» // Законы России: опыт, анализ, практика. 2014. N 6.
12. Гарбатович Д.А. Проблемные аспекты эффективности норм, предусматривающих уголовную ответственность за совершение преступлений в сфере компьютерной информации // Библиотека криминалиста. 2013. N 5.
13. Гаврилов М.В. Противодействие преступлениям, совершаемым в сфере компьютерной и мобильной коммуникации организованными преступными группами. Саратов: Саратовский центр по исследованию проблем организованной преступности и коррупции; Сателлит, 2009.
14. Андрющенко Е.С. Интернет-отношения государственное регулирование и самоуправление: дис. ... канд. юрид. наук. Саратов, 2010. 211 с.
