CC BY
10
совершенствуется, приобретает национальные черты.
Таким образом, восстановительное правосудие является формой правосудия, основная цель которого заключается в создании условий для примирения жертвы и преступника, а также устранения последствий, которые вызваны преступлением.
Данную цель следует достигать посредством проведения встреч сторон для совместного решения конфликтной ситуации. Тем самым создаются условия для социального вовлечения в общественную жизнь правонарушителей, восстановления прав потерпевшего, уменьшения рецидивов и количества уголовных наказаний.
Подводя итог, следует отметить, что восстановительное правосудие является новым подходом реагирования на преступления и их последствия; данный подход направлен на восстановление справедливости и сбалансированности потребностей пострадавших, правонарушителей и социума в целом.
Использованные источники:
1. Венская декларация о преступности и правосудии: ответы на вызовы двадцать первого века [Электронный ресурс]. URL: https:// www.un.org/ru/documents/decl_conv/ decla rations/vendec. shtml
2. Козлова Т.Ф. Включение программ восстановительной ювенальной юстиции в работу суда: Методическое пособие. — М.: Грани юстиции, 2015. С. 89 - 90.
3. Маршал Т. Восстановительное правосудие: доклад Министерства внутренних дел. Лондон, 2014. 101 с.
4. Тимофеева Н.Г. Восстановительное правосудие в Российской Федерации. М.: Дело и сервис, 2015. С. 120 - 121.
УДК 004.855.5
Байдали А. А. студент 3 курса
факультет «Испытание летательных аппаратов»
филиал «Восход» МАИ Жуматаева Ж. Е., к.т.н. научный руководитель кафедра Б12-ИТИиУ Казахстан, г. Байконур
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБЕСПЕЧЕНИИ
БЕЗОПАСНОСТИ
Аннотация: Обеспечение безопасности является одной из актуальных проблем. Данная статья посвящена применению нейросетевых технологий для решения этой проблемы. В статье рассмотрены методы предотвращения чрезвычайных ситуаций и обеспечения безопасности. При решении, особо важную роль играет создание интеллектуальных систем распознавания лиц, а именно инструмента непосредственного распознавания - сверточной
нейронной сети.
Ключевые слова: нейронные сети, безопасность, террористический акт, искусственный интеллект, распознавание лиц, сверточные нейронные сети.
Abstract: Safety ensuring is one of the current topical issues. The article deals with the use of neural network technologies in the furtherance of this issue. The article is concerned with the methods of prevention of emergencies and safety. The creation of intelligence systems of face recognition plays a pivotal role in the furtherance of the issues, in particular such direct recognition tool as convolutional neural network.
Key words: neural networks, safety, terrorist attack, artificial intelligence, face recognition, convolutional neural networks.
В настоящее время довольно актуальной становится проблема обеспечения безопасности в предприятиях, организациях, в местах массового скопления людей в целях исключения риска из жизни людей. Так как, полностью и гарантированно не могут быть предусмотрены условия возникновения теракта, конфликтов, злоумышленных действий и других чрезвычайных ситуаций, которые могут нанести вред жизням многих людей.
С каждым днем увеличивается количество террористических актов и это становится проблемой мирового масштаба. По этой причине возникает необходимость применения современных технологий для их предотвращения во избежание негативных последствий, в целях улучшения охраны и получения более сложной системы обеспечения безопасности населения.
Террористический акт - совершение взрыва, поджога или иных действий, устрашающих население и создающих опасность гибели человека, причинения значительного имущественного ущерба. [3]
Безопасность - отсутствие риска, существование которого могло бы привести к ухудшению системы или состояние защищенности, при котором внешние и внутренние реакции не могут нанести вред. Безопасность обеспечивается задачами службой безопасности, которые, в свою очередь, обеспечиваются выполнением определенных функций, для общего понятия безопасности и всех его составляющих. [5]
Одним из наиболее распространенных и эффективных современных технологий для решения актуальных на сегодня проблем в службе безопасности является применение системы искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект - обширная область исследований интеллектуальных систем, имитирующая решение в сложно формализуемых областях и/или создание комплексных систем, с возможностями естественного интеллекта. На сегодняшний день одним из наиважнейших и многозначимых направлений исследований в области искусственного интеллекта являются нейронные сети. [2]
Нейронная сеть в искусственном интеллекте является ординарной математической моделью или программно-аппаратным воплощением сетей
нервных клеток живого организма, иными словами, биологической нейронной сети. Она основана на попытках воспроизведения нервной системы человека. У нейронных сетей достаточно много важных свойств, но основным является способность к обучению. [1]
Одной из задач, которые способна решать нейронная сеть, является распознавание образов (изображений, символов, речи, лиц и др.). Именно эта задача способна оказать помощь службе безопасности определить подозрительных лиц, преступников, которые могли бы пойти на злоумышленное действие или лица, о которых уже в базе данных органов службы безопасности хранится информация о подозрительных инцидентах.
На сегодняшний день традиционные решения проблем обеспечения безопасности без применения современных технологий являются недостаточными, так как с каждым днем все больше развиваются инновационные технологии, соответственно, появляется необходимость их применения. В связи с этим можно предложить применение нейронных сетей в целях обнаружения преступников, так как они отлично могут справиться с распознаванием лиц и изображений. Безопасность одна из наиболее важных и значимых сфер, в которой развивается данная технология.
Как известно, сейчас почти все предприятия и места массового скопления людей оснащены камерами видеонаблюдения и охраняются специальными органами службы безопасности, но при этом хоть и редко, но возникают теракты и преступления, которые ставят под угрозу жизни многих невинных людей, и даже влекут за собой их гибели.
С помощью нейронных сетей можно определить преступников, злоумышленников или людей, которые ранее имели отношение к противозаконным действиям или были помешаны в преступлениях. Как правило, нейронная сеть будет работать на основе базы данных правоохранительных органов. На основе этой базы у сети образуется своя отдельная база, содержащая данные после обучения. Сеть будет способна выводить информацию о каждом лице, т.е. его данные, которые хранятся в базе.
Для того чтобы система работала и выводила правильное решение проблем, необходимо отметить, что различные препятствия при распознавании должны быть предусмотрены. То есть система должна быть достаточно устойчива к изменению выражения лица, положению в пространстве и к освещению.
В ходе подготовки необходимо добавить в нейронную сеть оригинальные изображения каждого человека, которых должна распознать система. С помощью этих данных сеть будет обучена для стабильного отличия людей и способна определять черты лица вне зависимости от положения головы и выражения лица и классифицировать с помощью имеющихся данных. Следует отметить, что выравнивание яркости, контрастности и других фильтров изображений, обеспечит более точное
классифицирование.
Инструментом непосредственного распознавания может послужить внутренняя реализация сверточных нейронных сетей. Главными достоинствами данной сети являются способность обеспечивать сетевую двумерную связность нейронов и инвариантность к уменьшению, увеличению, поворотам, смещениям и другим искажениям. [4]
При применении сверточных нейронных сетей нельзя не отметить, что, как и во всех системах современных технологий и в этих сетях имеется ряд недостатков. К ним относятся: необходимость полностью переобучить сеть при добавлении нового лица в базу данных, чувствительность к освещению и долгая временная продолжительность обучения. Но наряду с достоинствами этой сети можно с точностью сказать, что при дальнейшем развитии эти недостатки будут полностью исключены.
Создание интеллектуальных систем распознавания образов, а именно лиц, является одной из самых приоритетных и популярных. При дальнейшем развитии этой технологий с использованием систем искусственного интеллекта, в частности с применением нейронной сети можно достичь более высокого уровня обеспечения безопасности и предотвращения или, как минимум, сокращения количества возникновения терактов.
Использованные источники:
1. Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. — М.: Финансы и статистика, 2004. - 176 с.
2. Гаврилов А.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие: в 2-х ч. - Новосибирск: НГТУ, 2001. - Ч. 1. - 67 с.
3. Ст. 205 Уголовного Кодекса Российской Федерации от 13 июня 1996 г. № 63-ФЗ (ред. от 07.04.2010, сост. на 15.04.2010).
4. Сверточные нейронные сети - ПостНаука: [Электронный ресурс] //ИД «ПостНаука» 2012-2016. URL: https://postnauka.ru/video/66872 (Дата обращения: 17.02.2017)
5. Безопасность: [Электронный ресурс] //Википедия - Свободная энциклопедия, 2003-2017. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Безопасность (Дата обращения: 17.02.2017)
УДК 343.01
Барабанова О.Н. студент 1 курса магистратуры юридический факультет Санкт-Петербургский юридический институт (филиал) Академия Генеральной прокуратуры Российской Федерации
Краев Д.Ю., к.юр.н. научный руководитель, доцент Россия, г. Санкт-Петербург К ВОПРОСУ О ПОНЯТИИ «ЗАВЕДОМОСТИ» В РОССИЙСКОМ УГОЛОВНОМ ПРАВЕ
