CC BY
10Криминалистика
Научная статья УДК 343.982.35; 608
Развитие организации ведения трасологических учетов, возможности автоматизации
Валентин Федорович Гордеев1, Татьяна Львовна Аппазова 2
1,2Научно-производственное объединение «Специальная техника и связь» Министерства внутренних дел
Российской Федерации, Москва, Россия
1 vfgordeev@mvd.ru
2 tappazova@mvd.ru
АННОТАЦИЯ. Введение. Криминалистические учеты - один из самых часто используемых эффективных экспертно-криминалистических инструментов в ходе раскрытия и расследовании преступлений.
Статья написана в 2021 г. на основании научно-исследовательской работы «Исследование возможностей автоматизации ведения и использования в раскрытии и расследовании преступлений трасологических экспер-тно-криминалистических учетов органов внутренних дел Российской Федерации», которую сопровождал отдел разработки и внедрения криминалистической техники ФКУ НПО «СТиС» МВД России. Авторы принимали непосредственное участие в данном исследовании.
Цель - повышение уровня научно-технического обеспечения деятельности экспертно-криминалистиче-ских подразделений МВД России.
Задачи - определение возможности автоматизации ведения и использования трасологических экспер-тно-криминалистических учетов следов подошв обуви, орудий взлома, протекторов шин транспортных средств; определение основных принципов автоматизации ведения и использования трасологических экспертно-кри-миналистических учетов следов подошв обуви, орудий взлома, протекторов шин транспортных средств. Ведение учетов позволяет получать криминалистически ценные сведения, в ряде случаев идентифицировать орудие преступления, в некоторых случаях установить и личность преступника.
В статье рассматриваются вопросы усовершенствования процесса изъятия следов с мест совершения происшествий и преступлений (следы обуви, ног человека, протекторы транспортных средств) и автоматизации этого процесса за счет внедрения новых технических средств фотофиксации - пространственно сканирующих устройств (3й-сканеров).
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: следообразование, обратный инжиниринг, фотофиксация, идентификация, персонифицирование
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Гордеев В. Ф., Аппазова Т. Л. Развитие организации ведения трасологических учетов, возможности автоматизации // Научный портал МВД России. 2022. № 3 (59). С. 82-85.
Criminalistics
Original article
Development of the organization of tracological records, automation capabilities
Valentin F. Gordeev1, 2 Tatiana L. Appazova 1 3
12 FGI SPA SET of the MIA RF, Moscow, Russia
1 vfgordeev@mvd.ru
2 tappazova@mvd.ru
ABSTRACT. Introduction. The use of expert-criminal records is one of the most often used effective expert-criminal tools in the process of disclosure and investigating crimes. The article is written on the basis of the scientific research work «Research of the possibilities of automating maintenance and use in the disclosure and investigation of crimes of expert-criminal trasological records of the internal affairs bodies of the Russian Federation» in 2021, which
© Гордеев В. Ф., Аппазова Т. Л., 2022 82
was accompanied by the department for the development and implementation of forensic technique of the FKU NPO «STS» of the Ministry of Internal Affairs of Russia. The authors took part in this work directly.
The purpose of the work is to increase the level of scientific and technical ensuring activities of the forensic units of the Ministry of Internal Affairs of Russia.
The tasks of the work are to determine the possibility of automating the maintenance and use of expert-criminal trasological records of traces of shoe soles, burglary tools, vehicle tire treads. Keeping records makes it possible to obtain forensically valuable information, in some cases to identify the instrument of the crime, in some cases to establish the identity of the offender. This article discusses the issues of improving the process of removing traces from the scenes of accidents and crimes (traces of shoes, human feet, vehicle protectors) and automating this process through the introduction of new technical means of photofixation - spatial scanning devices (3D-scanners). KEYWORDS: trace formation, reverse engineering, photofixation, identification, personification FOR CITATION: Gordeev V. F., Appazova T. L. Development of the organization of tracological records, automation capabilities // Scientific portal of the Russian Ministry of internal Affairs. 2022. № 3 (59). P. 82-85 (In Russ.).
Своевременное обнаружение оставленных на месте происшествий и преступлений следов обуви, ног человека, протектора шин транспортных средств и т. п. и их изъятие надлежащим способом имеет большое значение в процессе раскрытия и расследования преступлений.
С помощью изъятого следа, например следа обуви, и на основе его исследований становится возможным сделать выводы о поле, росте, возрасте, весе, а также о физиологических особенностях подозреваемого и таким образом идентифицировать его.
Вместе с тем необходимо отметить, что оставленные следы обуви, шин протектора и другие крайне хрупки и нуждаются в быстром изъятии. В ряде случаев возникает необходимость изъятия следа вместе с предметом, на котором такой след оставлен.
В целях изъятия данных следов в рамках установленного порядка в настоящее время используется метод изготовления их гипсовых слепков. Метод изготовления таких слепков -весьма сложный и продолжительный процесс, требующий большого количества подготовительных операций, таких как, например, очистка поверхности оставленного следа от постороннего мусора и объектов, не относящихся к процессу следообразования.
Сами по себе подготовительные операции по очистке следа могут послужить причиной искажения его действительной рельефной картины, а гипсовый слепок легко разрушаем, подвержен временной деградации и в связи с вязкостными свойствами твердеющего раствора не всегда способен полностью отразить верную картину оставленного рельефа следа.
В настоящее время появляется возможность многократно ускорить процессы фиксации и изъятия следов обуви, шин автотранспорта и им подобные и полностью исключить необходимость применения каких-либо дополнительных растворов и слепков.
Применение средств обратного инжиниринга заключается в использовании средств фотофиксации - пространственно-сканирующего устройства, т. е. Эй-сканера, который по итогам сканирования обеспечивает получение пространственной цифровой (электронной) модели (копии) трасологического следа и его микрорельефа с точностью не менее 0,05 мм [1; 2].
Оперирование электронными копиями следов позволит устранить зависимость производства экспертизы от наличия объекта (утраты объекта, завершения идентификационного периода по естественным причинам, либо вследствие его повреждения и т. д.), либо места его нахождения [Э].
Появление в составе современного экспер-тно-криминалистического обеспечения подобного рода сканирующих устройств, причем не просто пространственно-сканирующих устройств, а именно программно-аппаратных комплексов, будет прорывом в области организации криминалистических трасологических учетов.
Возможно создание программно-аппаратных комплексов, представляющих собой единую структурированную автоматизированную систему, обеспечивающую выполнение всего процесса в автоматическом режиме - от идентификации личности эксперта (персонифицирования), устройств пространственного сканирования тра-сологических следов при его получении до изъятия отснятых материалов и их автоматического каталогизирования и долговременного хранения, в том числе автоматической идентификации тождественных следов.
На практике весь процесс использования подобного комплекса технических средств, средств загрузки (выгрузки) специализированного программного обеспечения может быть применен следующим образом.
В рамках необходимости изъятия следа обуви эксперт в момент получения пространственного сканирующего устройства обеспечивает
занесение своих установочных данных в единую учетную систему, которая в свою очередь сопоставляет идентификатор выданного сканера с установочными данными эксперта и неотъемлемо друг от друга фиксирует данные сведения. Во внутренней управляющей системе пространственного сканера также фиксируются установочные данные эксперта, которые автоматически отражаются на скан-материалах, получаемых в процессе использования сканирующего устройства.
По итогам проведенного сканирования, формирования исчерпывающего количества материала в отношении изымаемого следа сканер подключается к управляющей электронно-вычислительной машине (далее - УВМ). С использованием программных алгоритмов УВМ автоматически осуществляет изъятие отснятого материала, формирует на его основе защищенный архив, а также присваивает данному архиву идентификатор, соответствующий идентификатору сканера и установочным данным эксперта. Кроме того, непосредственно отснятому материалу присваиваются координаты геолокации места осмотра [4; 5].
Отдельно стоит отметить, что изъятие отснятого материала осуществляется полностью автоматически, что обеспечивает полноценную защиту от искажения отснятых материалов либо ошибок, связанных с их неполной выгрузкой, а также ошибок в наименованиях и принадлежности материалов автору и месту осмотра.
При помощи УВМ эксперт может оценить качество и полноту отсканированного материла и в случае наличия удовлетворительных результатов с использованием возможностей беспроводной защищенной связи направить в реальном времени отснятый архив в базу данных трасологических учетов предусмотренного уровня, фактически находясь на осматриваемом месте происшествия.
По факту поступления отснятых материалов в базу данных трасологических учетов указанные материалы становятся доступны для производства экспертиз. То есть сведения и данные, полученные при пространственном сканировании с использованием системы разграничения прав доступа, могут быть вызваны из базы данных и
твердотельная модель, построенная на их основе с использованием специального программного обеспечения, подвергнута анализу и изучению.
Автоидентификация следов при проверке по базе данных, внедряемой в вышеуказанное специальное трасологическое программное обеспечение, осуществляется по аналогии со способами, используемыми в автоматизированных баллистических и дактилоскопических системах [5; 6].
Данный алгоритм автоматической идентификации в совокупности с ранее описанным аппаратным и программным функционалом, системой защищенной передачи данных, доверенной загрузки, автоматической персонификацией оборудования и электронного зафиксированного материала будет отражать понятие: «автоматизированная трасологическая учетная система». Описанная совокупность свойств, инструментов и функционала, легитимный перенос процесса производства экспертизы и изготовления экспертных заключений в виртуальную цифровую среду позволят автоматизировать процесс осуществления трасологических учетов в практике ЭКП МВД России и повысить эффективность экспертизы в данной части.
Создание единого цифрового идентификационного пространства трасологических объектов даст возможность обеспечить функциональное единство в организации ведения и использования в расследовании и раскрытии преступлений криминалистических трасологических учетов, исключив существующие в настоящее время межведомственные пробелы, не способствующие достижению цели идентификации следов орудия преступления.
Наличие описанного функционала в определенных условиях и особенностях внутренней организации отдельных видов криминалистических учетов, имеющих не справочное, а оперативно-розыскное назначение, в том числе и экспертно-криминалистическое, может послужить основой для рассмотрения вопросов о более тесном функциональном их единстве с иными высокоэффективными средствами оперативно-розыскной деятельности.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Yanshu Zhua, Feng Suna, Yi-King Choia, Bert Juttlerb, Wenping Wanga. Computing a Compact Spline Representation of the Medial Axis Transform of a 2D Shape // Graphical Models. 2014. P. 252-262.
2. Конушин A. Система построения трехмерных моделей реальных объектов по последовательности изображений : тезисы. - М., 2005. - 30 с.
3. Владимиров В. Ю., Макаров И. Ю., Гюльмаме-дова Н. Д. Проблемы и перспективы цифровизации судеб-но-баллистической экспертизы // Развитие криминалистики и судебной экспертизы в трудах Е. Р. Россинской : материалы Международной науч.-практ. конференции. - М. : МГЮА им. О. Е. Кутафина, 2019. - 584 с.
4. Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. - М. : МИФИ, 1998. - 224 с.
5. Горбань А. Н., Дунин-Барковский В. Л., Кирдин А. Н. [и др.]. Нейроинформатика. - Новосибирск : Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. -296 с.
6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / пер. с англ. - М. : Техносфера, 2006. - 616 с.
REFERENCES
1. Yanshu Zhua, Feng Suna, Yi-King Choia, Bert Juttlerb, Wenping Wanga. Graphical Models, 2014, pp. 252-262.
2. Konushin A. Sistema postroeniya trekhmernykh modelej real'nykh ob"ektovpo posledovatel'nosti izobrazhenij : tezisy (A system for constructing three-dimensional models of real objects from a sequence of images: theses), Moscow, 2005, 30 p.
3. Vladimirov V. Yu., Makarov I. Yu., Gyul'mamedova N. D. Razvitie kriminalistiki i sudebnoj ehkspertizy v trudakh E. R. Rossinskoj : materialy Mezhdunarodnoj nauch.-prakt. konferentsii (The development of forensic science and forensics in the works of E. R. Rossinskaya: materials of the International Scientific and Practical. conferences), Moscow: MGUA im. O. E. Kutafina, 2019, 584 p.
4. Ezhov A. A., Shumskij S. A. Nejrokomp'yuting i ego primeneniya v ehkonomike i biznese (Neurocomputing and its applications in economics and business), Moscow: MEPhI, 1998, 224 p.
5. Gorban A. N., Dunin-Barkovskij V. L., Kirdin A. N. [idr.]. Nejroinformatika (Neuroinformatics), Novosibirsk: Science. Siberian Enterprise of the Russian Academy of Sciences, 1998, 296 p.
6. Gonsales R., Vuds R. Tsifrovaya obrabotka izobrazhenij / per. s angl. (Digital image processing / per. from English), Moscow: Technosfera, 2006, 616 p.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
В. Ф. Гордеев - старший научный сотрудник Центра сопровождения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в области информационных технологий Научно-исследовательского института специальной техники федерального казенного учреждения «Научно-производственное объединение „Специальная техника и связь" Министерства внутренних дел Российской Федерации» (Российская Федерация, 111024, г. Москва, ул. Пруд Ключики, д. 2);
Т. Л. Аппазова - старший научный сотрудник Центра сопровождения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в области информационных технологий Научно-исследовательского института специальной техники федерального казенного учреждения «Научно-производственное объединение „Специальная техника и связь" Министерства внутренних дел Российской Федерации» (Российская Федерация, 111024, г. Москва, ул. Пруд Ключики, д. 2).
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
V. F. Gordeev - Senior Researcher of the Center for Support of Research and Development Works in the Field of Information Technology of the Research Institute of Special Equipment of the Federal State Institution «Scientific and Production Association „Special Equipment and Communications" of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation» (Prud Klyu-chiki str., 2, Moscow, 111024, Russian Federation);
T. L. Appazova - Senior Researcher of the Center for Support of Research and Development Works in the Field of Information Technology of the Research Institute of Special Equipment of the Federal State Institution «Scientific and Production Association „Special Equipment and Communications" of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation» (Prud Klyu-chiki str., 2, Moscow, 111024, Russian Federation).
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.
Рукопись поступила в редакцию 01.08.2022; одобрена после рецензирования 05.09.2022; принята к публикации 17.10.2022.
The article was submitted 01.08.2022; approved after reviewing 05.09.2022; accepted for publication 17.10.2022.
