CC BY
5
Научная статья УДК 343.8
https://doi.org/10.24412/2073-0454-2023-7-105-111 EDN: https://elibrary.ru/jxkgsk NIION: 2003-0059-7/23-904 MOSURED: 77/27-003-2023-07-103
Технологии искусственного интеллекта в криминологической науке и предупреждении преступлений
Александр Сергеевич Ильницкий
Краснодарский университет МВД России, Краснодар, Россия, ilnickiias@gmail.com
Аннотация. Определены социально-политические предпосылки познания криминогенного потенциала технологий искусственного интеллекта и выявлены проблемы их применения в предупреждении преступлений. Установлены теоретико-методологические препятствия, возникающие в представленной области криминологических изысканий, среди которых: отсутствие междисциплинарных взаимосвязей, архаичность методологии и методики, слабая конкретизация и недостаточная проверяемость результатов исследований. Сформулированы единые методологические параметры (направления) криминологического познания технологий искусственного интеллекта, обоснована потребность разработки специальной криминологической методики исследования. Выявлены проблемы использования технологий искусственного интеллекта в антикриминальной практике, представлен положительный опыт их решения.
Ключевые слова: криминология, криминологические исследования, предупреждение преступлений, антикриминальная деятельность, киберпреступность, технологии искусственного интеллекта
Для цитирования: Ильницкий А. С. Технологии искусственного интеллекта в криминологической науке и предупреждении преступлений // Вестник Московского университета МВД России. 2023. № 7. С. 105-111. https://doi.org/10.24412/2073-0454-2023-7-105-111. EDN: JXKGSK.
Original article
Artificial intelligence technologies in criminological science and crime prevention
Alexander S. Ilnitsky
Krasnodar University of the Ministry of Internal Affairs of Russia, Krasnodar, Russia, ilnickiias@gmail.com
Abstract. The socio-political prerequisites of cognition of the criminogenic potential of artificial intelligence technologies have been determined and the problems of their application in crime prevention have been revealed. Theoretical and methodological obstacles arising in the presented area of criminological research are established, including: the lack of interdisciplinary relationships, archaic methodology and techniques, poor concretization and insufficient verifiability of research results. The unified methodological parameters (directions) of criminological cognition of artificial intelligence technologies are formulated and the need to develop a special criminological research methodology is substantiated. The problems of using artificial intelligence technologies in anti-criminal practice are identified and the positive experience of their solution is presented.
Keywords: criminology, criminological research, crime prevention, anti-criminal activity, cybercrime, artificial intelligence technologies
For citation: Ilnitsky A. S. Artificial intelligence technologies in criminological science and crime prevention. Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2023;(7):105-111. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/2073-0454-2023-7-105-111. EDN: JXKGSK.
Интенсивное развитие информационно-телекоммуникационных технологий, сопровождающееся активной разработкой искусственного интеллекта и его внедрением в различные сферы общественной жизни, оказало серьезное влияние на государство и социум. Разрабатываются программные средства интеллектуальной поддержки принятия решений, снижаются объемы рутинной работы в отдельных секторах экономики, человеческие трудовые ресурсы замещаются
© Ильницкий А. С., 2023
средствами интеллектуальных 1Т-новшеств. Масштабы указанных преобразований и высокая степень социально-политической значимости внедрения технологий искусственного интеллекта в различные сферы общества отмечаются на самом высоком уровне. Участвуя в международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению, Президент Российской Федерации В. В. Путин совершенно верно отметил — «от того, каких результатов мы добь-
Я, как искусственный интеллект, за науку криминологию не могу говорить, но знаю — проблем немало в ней, их лечение — задача не из простых.
Необходима связь науки и практики, делать выводы на основании фактов и статистики, проявлять больше гибкости в теории, иначе остается только слова марать капризные.
Криминальная среда все сложнее, она не стоит на месте, а постоянно меняется, но криминологи не дремлют, ищут новые способы реагировать быстрее.
Текст сгенерирован с помощью чат-бота «Google Bard AI»1
емся, зависит место России в мире, наш суверенитет, состоятельность и безопасность страны» [1]. Для достижения указанных целей им утвержден перечень поручений по внедрению технологий искусственного интеллекта в отрасли экономики и социальной сферы, а также систему государственного и муниципального управления [2]. Вместе с тем, подобное внедрение технологий искусственного интеллекта, наряду с позитивными эффектами порождает серьезные угрозы криминального характера, усиливающиеся массовым использованием интеллектуальных IT-новшеств широкими слоями населения (например: «ChatGPT», «Bard», «GigaChat», «Face Swap», «Midjourney» и др.).
Технологии искусственного интеллекта, доступные пользователям информационно-телекоммуникационной сети, могут быть использованы для совершения дистанционных хищений и неправомерного доступа к компьютерной информации, генерации текстовых, графических материалов и видеороликов террористического и экстремистского содержания, изготовления детской порнографии, вовлечения граждан в преступную и (или) антиобщественную деятельность. Указанные криминальные угрозы требуют от криминологической науки немедленной реакции — глубоких исследований, определяющих методологические подходы к познанию взаимосвязей технологий искусственного интеллекта с преступностью, выявляющих особенности взаимодействия интеллектуальных IT-решений с процессами детерминации отдельных видов преступности и формированием механизма преступного поведения, личностью преступника, представляющих эффективные меры противодействия использованию технологий искусственного
интеллекта в преступной деятельности и демонстрирующих возможности их антикриминогенного воздействия на личность и общество.
Основу теории искусственного интеллекта составили прогрессивные идеи, выдвинутые еще в 19501960-х гг. прошлого столетия зарубежными и отечественными учеными, среди которых: Л. Айзексон, Дж. Маккарти, М. Минский. Э. Фейгербаум, Д. Ми-чи, Р. Шенк, Дж. Слейгл, Н. Нильсон, Э. Хант, Э. Сандвелл, М. Сомальвико, Л. Хиллер Н. М. Амосов, М. М. Бонгард, В. М. Глушков, О. С. Кулагина, А. А. Ляпунов, А. С. Нариньяни, Г. С. Поспелов, Д. А. Поспелов, Э. В. Попов и др. Особым потенциалом обладают отдельные исследования советских и российских ученых, находившиеся длительное время на переднем крае научных разработок в области искусственного интеллекта [3, с. 71]. Труды отечественных специалистов второй половины XX в. были посвящены общей теории искусственного интеллекта, машинному переводу, автоматизированному реферированию и информационному поиску, распознаванию образов, сочинению музыки и текстов [4-8]. Заложенные в указанных исследованиях идеи легли в основу разработки современных технологий искусственного интеллекта (нейросети), ставших доступными всем пользователям сети Интернет.
В криминологической науке достижениям теории искусственного интеллекта и возможностям его применения в предупреждении преступлений длительное время не уделялось должного внимания. Вместе с тем, невозможность отрицания научно-технического прогресса и внедрение технологий искусственного интеллекта «в массы» способствовали появлению монографических исследований, осмысляющих вопросы использования таких 1Т-новшеств преступниками и сотрудниками правоохранительных органов [9], рассматривающих технологии искусственного интеллекта в качестве механизма оптимизации уголовно-правовой охраны общественных отношений и направления модернизации (цифрови-зации) уголовного закона в обеспечении криминологической кибербезопасности [10]. В отдельных трудах ученых-криминологов, безусловно заслуживающих внимания, детально раскрываются крими-
1 Bard AI — чат-бот с искусственным интеллектом, разработанный компанией Google на основе языковой модели LaMDA. (Подробнее: URL://https://bard.google.com/).
JURISPRUDENCE
нологические риски применения технологий искусственного интеллекта [11] и определяются возможности их использования в преступной деятельности [12], формулируются направления применения интеллектуальных 1Т-новшеств и анализа больших данных в предупреждении преступлений [13; 14]. Иные аспекты использования технологий искусственного интеллекта в криминальной деятельности и практике предупреждения преступлений освещаются в трудах незначительной группы отечественных криминологов.
Вместе с тем, имеющаяся сегодня научная информация и архибыстрое развитие технологий искусственного интеллекта требуют от криминологов проведения беспрерывных исследований поднятых проблем и разработки своевременных мер реагирования на возникающие криминальные угрозы. Эта задача — сложная. Нередко она усложняется совокупностью теоретико-методологических препятствий. Анализ научных трудов, посвященных познанию криминогенного потенциала технологий искусственного интеллекта и возможностям их использования в антикриминальной практике, позволяет выделить важнейшие из них.
Отсутствие междисциплинарных взаимосвязей. В криминологической науке не единожды ставился вопрос о необходимости налаживания междисциплинарных связей и включении достижений иных наук в криминологические исследования [15; 16; 17]. Криминология как бы «стесняется» тесных взаимосвязей с неюридическими науками: социологией и психологией, техническими и медицинскими науками, генетикой и др. [18, с. 96]. Такая проблема охватывает и криминологические исследования, посвященные технологиям искусственного интеллекта.
Теория искусственного интеллекта в отечественной науке оформилась еще в середине 1960-х гг. прошлого столетия. Сегодня в этой области накоплен арсенал знаний об истории, природе и сущности искусственного интеллекта, его использовании в различных секторах экономической деятельности, возможностях применения технологий искусственного интеллекта в управлении социальными и политическими процессами, особенностях интеллектуального анализа социологических данных и др. Это лишь незначительная грань исследовательских направлений, отраженных в теории искусственного интеллекта. Они представлены в работах ученых, публикуемых в российских научных журналах на протяжении послед-
них тридцати лет («Новости искусственного интеллекта» пер. изд.: 1991-2006 гг.; «Искусственный интеллект и принятие решений» пер. изд.: с 2008 г.).
Достижения теории искусственного интеллекта могут быть, и должны использоваться в криминологических исследованиях, посвященных криминогенному потенциалу технологий искусственного интеллекта и возможностям их применения в антикриминальной практике. Безусловно, ознакомление криминологов с теорией искусственного интеллекта не предполагает углубленного познания сложных технологических закономерностей существования, развития и применения таких интеллектуальных продуктов. Вместе с тем, оперирование накопленной с начала 60-х годов информацией о содержании и сферах применения технологий искусственного интеллекта позволит повысить качество криминологических исследований и наметить направления трансляции в антикриминальную практику не только технологий искусственного интеллекта, представленных сегодня, но и обозримых в будущем.
Архаичность криминологической методологии и методики исследования. Потребность в совершенствовании методики криминологических исследований, продиктованная происходящими информационно-технологическими преобразованиями и трансформацией криминальной среды, определяет острую необходимость беспрерывного поиска современных приемов и методов познания. Вместе с тем, несмотря на вызовы времени, большинство современных исследований проводится в традиционной парадигме отечественной криминологии 1980-х гг. прошлого века, методология и методика которых строились в статике, без учета происходящих и предстоящих качественных изменений в обществе, обусловленных прогрессом науки и техники [19, с. 9].
В исследованиях криминогенного потенциала технологий искусственного интеллекта и возможностей их применения в предупреждении преступлений архаичность имеющихся приемов и способов криминологического познания ощущается особо остро. Отсутствуют единые методологические параметры (направления) криминологического познания технологий искусственного интеллекта, упущены конкретные программные комплексы, могущие применяться в исследованиях, не выработаны алгоритмы осуществления исследовательских операций с использованием интеллектуальных 1Т-новшеств, направленные на
сбор, фиксацию, обработку и интерпретацию криминологической информации, упущены критерии оценивания эффективности применения технологий искусственного интеллекта в криминологических исследованиях и практике предупреждения преступлений. Отсюда криминологическое познание технологий искусственного интеллекта и возможностей их использования в практике предупреждения преступлений сопровождается оперированием общеизвестной информацией и ее адаптацией под задачи исследования. Как результат — отсутствие новых криминологически значимых достижений, призванных обогатить науку и правоохранительную практику.
Выявленные проблемы обуславливают необходимость определения единых методологических параметров (направлений) криминологического познания технологий искусственного интеллекта, среди которых следует выделить:
♦ понятие и содержание технологий искусственного интеллекта, их значение для криминологической науки и правоохранительной практики;
♦ технологии искусственного интеллекта и их использование в криминологических исследованиях;
♦ применение технологий искусственного интеллекта в исследовании латентной преступности;
♦ использование технологий искусственного интеллекта в виктимологических исследованиях;
♦ применение технологий искусственного интеллекта в криминологическом прогнозировании;
♦ технологии искусственного интеллекта в прогнозировании индивидуального преступного поведения;
♦ влияние технологий искусственного интеллекта на криминализацию и виктимизацию населения;
♦ использование технологий искусственного интеллекта в преступной деятельности;
♦ технологии искусственного интеллекта в формировании криминогенных качеств личности;
♦ взаимодействие технологий искусственного интеллекта с механизмом преступного поведения;
♦ предупреждение преступлений с использованием технологий искусственного интеллекта.
Эффективной реализации выделенных исследовательских направлений в области познания криминогенного потенциала технологий искусственного интеллекта и возможностей их применения в предупреждении преступлений будет способствовать разработка специальных криминологических методик
исследования. Они должны включать в себя разработку алгоритма применения технологий искусственного интеллекта на примере конкретных программных продуктов, содержать особенности проведения исследовательских операций по сбору, фиксации, обработки и интерпретации криминологической информации, предлагать критерии оценки эффективности применения технологий искусственного интеллекта в познании криминальных процессов. Ранее автором была представлена специальная методика криминологического познания криминальной идеологии в сети Интернет, включающая методологические приемы и процедуры, реализуемые с помощью специальных программных комплексов интеллектуального анализа данных [20, с. 14]. Отдельные ее компоненты могут быть адаптированы под задачи криминологического познания технологий искусственного интеллекта и использованы в качестве инструментария диагностики, мониторинга и оценки криминальных угроз, обусловленных развитием интеллектуальных 1Т-новшеств.
Слабая конкретизация и отсутствие проверяемости собственных выводов. Серьезным препятствием в формировании качественного теоретико-методологического материала в исследуемой области является отсутствие конкретных и (или) наглядных примеров использования технологий искусственного интеллекта. Ряд авторов, исследуя вопросы криминогенного потенциала интеллектуальных 1Т-новшеств и возможности их применения в практике предупреждения преступлений, рассуждают о социально-политической значимости технологий искусственного интеллекта и их криминогенном потенциале, выделяют направления применения интеллектуальных систем в предупреждении преступлений. Вместе с тем по определенным причинам авторы не конкретизируют собственные теоретические положения. Какие конкретно технологии могут быть использованы в криминологических исследованиях и практике предупреждения преступлений? Как пользоваться средствами интеллектуальных 1Т-новшеств? Какая информация может быть получена в результате применения технологий искусственного интеллекта? Упущение поднятых вопросов в криминологических исследованиях приводит к размытости предлагаемых мер предупреждения преступлений и, как следствие, неприменимости полученных результатов на практике. Отсутствие конкретной криминологической информа-
JURISPRUDENCE
ции о возможностях применения технологий искусственного интеллекта для решения правоохранительных задач влечет неосведомленность субъектов профилактики об указанных 1Т-новшествах и возможностях их применения в предупреждении преступлений.
Результаты проведенного эмпирического исследования наглядно иллюстрируют поднятую проблему. Его основу составили материалы интервьюирования руководителей и сотрудников подразделений по организации деятельности участковых уполномоченных полиции и по делам несовершеннолетних, подразделений по контролю за оборотом наркотиков и противодействию экстремизму территориальных органов МВД России. Общее количество интервьюируемых лиц — 164 сотрудника органов внутренних дел, представляющих 26 регионов Российской Федерации. Выборка респондентов определяется возложенными на указанных сотрудников полиции служебными обязанностями по профилактике правонарушений.
Отвечая на вопрос «Используете ли вы информационно-телекоммуникационные технологии в деятельности по предупреждению преступлений?», 67 % респондентов указали, что используют регулярно, 14 % специалистов отметили, что применяют такие технологии время от времени. В свою очередь, 12 % опрошенных сотрудников полиции указали, что применяют информационно-телекоммуникационные технологии предупреждении преступлений редко, а 7 % специалистов и вовсе не используют их в антикриминальной практике. Среди направлений использования информационно-телекоммуникационных технологий в предупреждении преступлений специалисты преимущественно определили выявление лиц, состоящих в группах, направленных на побуждение к совершению самоубийств — 61 %, мониторинг социальных сетей на предмет выявления информации экстремистского и (или) террористического содержания — 24 %, а также наблюдение за поведением в социальных сетях лиц, состоящих на различных видах учета — 15 %. Относительно вопросов использования технологий искусственного интеллекта лишь 9 % специалистов указали, что используют технологии искусственного интеллекта в предупреждении преступлений. В качестве таких технологий сотрудники полиции преимущественно отметили системы биометрической идентификации — 86 %, а
также средства интеллектуального анализа информационных потоков данных — 14 %.
Данные проведенного опроса наглядно демонстрируют значительный разрыв между использованием сотрудниками органов внутренних дел информационно-телекоммуникационных технологий и средств интеллектуальных 1Т-новшеств в практике предупреждения преступлений. Сотрудники полиции не имеют представления о конкретных технологиях искусственного интеллекта и программных продуктах, которые могут быть использованы в предупреждении преступлений, не обладают знаниями об их функциональных возможностях, не владеют умениями и навыками применения таких технологий в антикриминальной практике.
Для обеспечения развития кадрового потенциала органов внутренних дел и формирования профессиональных компетенций сотрудников полиции по использованию технологий искусственного интеллекта в правоохранительной практике, следует уделять особое внимание подготовке специалистов, обладающих такими знаниями, умениями и навыками. Важно, чтобы специалисты приобрели особые компетенции, необходимые для эффективного решения профилактических задач в изменившихся условиях [21, с. 690]. Одним из примеров формирования профессиональных компетенций сотрудников полиции по использованию технологий искусственного интеллекта в антикриминальной практике является опыт Краснодарского университета МВД России. Он заключается в разработке и реализации программы повышения квалификации руководителей и сотрудников подразделений по организации деятельности участковых уполномоченных полиции, по делам несовершеннолетних и по противодействию экстремизму территориальных органов МВД России на тему «Предупреждение распространения криминальной идеологии в сети Интернет». Участники образовательного курса, представляющие более 25 регионов России, получили профессиональные знания, овладели навыками использования OSINT-инструментов и технологий искусственного интеллекта в диагностике социальных сетей и выявлении информации, транслирующей криминальную идеологию [22]. Подобная образовательная практика позволяет передать сотрудникам полиции специальные знания, сформировать умения и навыки, необходимые для эффективного
применения технологий искусственного интеллекта в практике предупреждения преступлений.
Таким образом, повсеместное внедрение технологий искусственного интеллекта в государственные и общественные процессы обуславливают серьезную потребность в определении криминальных рисков, прогнозировании возможностей использования интеллектуальных IT-новшеств в преступной деятельности и разработке своевременных мер реагирования. Для успешного решения указанных задач криминологическая наука должна обогатиться исследовательскими приемами и способами применения технологий искусственного интеллекта в познании криминальных явлений, сформировать мощный фундамент знаний о криминогенном потенциале интеллектуальных IT-новшеств и методики его определения, разработать своевременные меры противодействия протекающим криминальным процессам и транслировать их в область антикриминальной практики.
Список источников
1. Президент принял участие в основной дискуссии международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению Artificial Intelligence Journey 2022 на тему «Технологии искусственного интеллекта для обеспечения экономического роста» // URL://http://www.kremlin.ru/events/president/ transcripts/69927.
2. Перечень поручений по итогам конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» // URL://http://www.kremlin.ru/acts/assignments/or-ders/70418#assignment-2.
3. Поспелов Д. А. История искусственного интеллекта до середины 80-х годов // Новости искусственного интеллекта. 1994. № 4. С. 70-90.
4. Мельчук И. А., Равич Р. Д. Автоматический перевод 1949-1963: критико-библиографический справочник. М. : ВИНИТИ, 1967.
5. Севбо И. П. Структура связанного текста и автоматизации реферирования. М. : Наука, 1969.
6. Бонгард М. М. Проблема узнавания. М. : Наука, 1967.
7. Зарипов Р. Х. Кибернетика и музыка. М. : Наука, 1971.
8. Зарипов Р. Х. Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса. М. : Наука, 1983.
9. Ларина Е. С., Овчинский В. С. Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность. М. : Книжный мир, 2018.
10. Джафарли В. Ф. Криминология кибербезо-пасности. В 5 т. М. : Проспект, 2021.
11. Бегишев И. Р., Хисамова З. И. Криминологические риски применения искусственного интеллекта // Всероссийский криминологический журнал. 2018. № 6. С. 767-775.
12. Соловьев В. С. Криминологические риски применения технологии искусственного интеллекта в незаконном обороте наркотиков // Ученые записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. Юридические науки. 2021. № 4. С. 349-360.
13. Грибанов Е. В. Перспективные направления развития кибертехнологий предупреждения преступлений // Общество и право. 2021. № 4. С. 21-27.
14. Sukhodolov A. P. Artiflcial Intelligence in Crime Counteraction, Prediction, Prevention and Evolution // Russian Journal of Criminology. 2018. Vol. 12. No. 6. P. 753-766.
15. Антонян Ю. М. Криминология будущего: междисциплинарные научные связи // Юридическая наука и правоохранительная практика. 2014. № 4. С. 67-75.
16. Номоконов В. А., Судакова Т. М. Осмысление будущего криминологии: обзор современных тенденций // Всероссийский криминологический журнал. 2018. № 4. С. 531-540.
17. Игнатов А. Н. «Криминология завтра» нужна уже сегодня // Общество и право. 2016. № 4. С. 94-99.
18. Грибанов Е. В. Технологии предупреждения преступлений: проблемы формирования и развития // Государство и право. 2019. № 10. С. 94-103.
19. Квашис В. Е. Криминология, «камо гряде-ши»? // Общество и право. 2021. № 4. С. 8-11.
20. Ильницкий А. С. Противодействие криминальной идеологии в сети Интернет: дисс. ... канд. юрид. наук. Краснодар, 2022.
21. Осипенко А. Л., Соловьев В. С. Основные направления развития криминологической науки и практики предупреждения преступлений в условиях цифровизации общества // Всероссийский криминологический журнал. 2021. Т. 15. № 6. С. 681-691.
22. В университете провели курс по вопросам предупреждения распространения криминальной идеологии в сети Интернет // URL://https://xn--
JURISPRUDENCE
d1alsn.xn--b1aew.xn--p1ai/Press-sluzhba/Novosti/ item/37742931/
References
1. The President took part in the main discussion of the international conference on artificial Intelligence and machine learning Artificial Intelligence Journey 2022 on the topic «Artificial intelligence technologies for economic growth» // URL://http://www.kremlin.ru/events/pre-sident/transcripts/69927.
2. List of instructions on according to the results of the conference «Journey into the world of artificial intelligence» // URL://http://www.kremlin.ru/acts/assign-ments/orders/70418#assignment-2.
3. Pospelov D. A. The history of artificial intelligence until the mid-80s // Artificial intelligence News. 1994. No. 4. P. 70-90.
4. Melchuk I. A., Ravich R. D. Automatic translation 1949-1963: critical bibliographic reference. M. : VINITI, 1967.
5. Sevbo I. P. Structure of the linked text and automation of abstracting. M. : Nauka, 1969.
6. Bongard M. M. The problem of recognition. M. : Nauka, 1967.
7. Zaripov R. H. Cybernetics and Music. M. : Nauka, 1971.
8. Zaripov R. H. Machine search for options in modeling the creative process. M. : Nauka, 1983.
9. Larina E. S., Ovchinsky V. S. Artificial intelligence. Big data. Crime. M. : Book World, 2018.
10. Jafarli V. F. Criminology of cybersecurity. In 5 vol. M. : Prospect, 2021.
11. Begishev I. R., Hisamova Z. I. Criminological risks of using artificial intelligence // All-Russian Journal of Criminology. 2018. No. 6. P. 767-775.
12. Solovyov V. S. Criminological risks of using artificial intelligence technology in drug trafficking // Scientific Notes of the V. I. Vernadsky Crimean Federal University. Legal sciences. 2021. No. 4. P. 349-360.
13. Gribanov E. V. Perspective directions of development of cyber technologies of crime prevention // Society and law. 2021. No. 4. P. 21-27.
14. Sukhodolov A. P. Artificial Intelligence in Crime Counteraction, Prediction, Prevention and Evolution // Russian Journal of Criminology. 2018. Vol. 12. No. 6. P. 753-766.
15. Antonyan Yu. M. Criminology of the future: interdisciplinary scientific connections // Legal science and law enforcement practice. 2014. No. 4. P. 67-75.
16. Nomokonov V. A., Sudakova T. M. Understanding the future of criminology: review of modern trends // All-Russian Journal of Criminology. 2018. No. 4. P. 531-540.
17. Ignatov A. N. «Criminology of tomorrow» is needed already today // Society and Law. 2016. No. 4. P. 94-99.
18. Gribanov E. V. Technologies of crime prevention: problems of formation and development // State and law. 2019. No. 10. P. 94-103.
19. Kvashis V. E. Criminology, «kamo gryadeshi»? // Society and Law. 2021. No. 4. P. 8-11.
20. Ilnitsky A. S. Countering criminal ideology on the Internet: diss. ... cand. jurid. sciences'. Krasnodar, 2022.
21. Osipenko A. L., Solovyov V. S. The main directions of development of criminological science and practice of crime prevention in the conditions of digitalization of society // All-Russian Criminological Journal. 2021. Vol. 15. No. 6. P. 681-691.
22. The university conducted a course on preventing the spread of criminal ideology on the Internet // URL:// https://xn--d1alsn.xn--b1aew.xn--p1ai/Press-sluzhba/No-vosti/item/37742931/
Информация об авторе
А. С. Ильницкий — преподаватель кафедры уголовного права и криминологии Краснодарского университета МВД России, кандидат юридических наук.
Information about the author
A. S. Ilnitsky — Lecturer of the Department of Criminal Law and Criminology of the Krasnodar University of the Ministry of Internal Affairs of Russia, Candidate of Legal Sciences.
Статья поступила в редакцию 20.11.2023; одобрена после рецензирования 30.11.2023; принята к публикации 18.12.2023.
The article was submitted 20.11.2023; approved after reviewing 30.11.2023; accepted for publication 18.12.2023.
