CC BY
97
ВЫЯВЛЕНИЕ, РАСКРЫТИЕ
ирасследование преступлений
Кубасов Игорь Анатольевич,
доктор технических наук, доцент, профессор кафедры информационных
технологий,
Академия управления МВД России, Российская Федерация, 125171, г. Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, д. 8
ORCID 0000-0003-4909-3474
E-mail: igorak@list.ru
Лекарь Людмила Антоновна,
кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий, Академия управления МВД России, Российская Федерация, 125171, г. Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, д. 8
E-mail: antonna47@bk.ru
Научная специальность: 5.1.4. Уголовно-правовые науки
УДК 004.032.26 DOI 10.24412/2072-9391-2023-367-154-161
Дата поступления: 16 января 2023 г.
Дата принятия статьи в печать: 18 сентября 2023 г.
Igor Anatolyevich Kubasov,
Doctor of Technical Sciences, Associate Professor,
Professor of Department of Information Technology,
Management Academy of the Ministry
of the Interior of Russia,
Russian Federation, 125171, Moscow,
Zoi and Alexander Kosmodemyanskikh St., 8
ORCID 0000-0003-4909-3474
E-mail: igorak@list.ru
Lyudmila Antonovna Lekar,
Candidate of Technical Sciences, Associate professor of Department of Information Technology, Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia, Russian Federation, 125171, Moscow, Zoi and Alexander Kosmodemyanskikh St., 8 E-mail: antonna47@bk.ru
Scientific speciality: 5.1.4. Criminal Law Sciences
Внедрение перспективных систем мониторинга и анализа больших данных, полученных в сети Интернет, для обеспечения деятельности оперативных подразделений МВД России
Introduction of Advanced Systems for Monitoring and Analyzing Big Data Obtained on the Internet to Ensure the Activities of Operational Units of the Ministry of Internal Affairs of Russia
Аннотация
Актуальность темы статьи обусловлена тем, что в настоящее время наиболее распространенными стали преступления, совершаемые
Abstract
The relevance of the topic of the article is due to the fact that currently crimes committed using information and telecommunication
с использованием информационно-телекоммуникационных технологий. В связи с этим в интересах повышения эффективности выявления, раскрытия и расследования подобных преступлений имеется острая потребность в постоянном мониторинге и оперативном интеллектуальном анализе больших данных, полученных в социальных сетях и сети Интернет.
Постановка проблемы: как показала практика, в оперативно-розыскной деятельности имеют место факты, когда в сторонней организации (как правило, разработчике системы мониторинга и анализа данных) находятся администратор аппаратно-программного комплекса (программного обеспечения), а также хранимые данные. Однако такой порядок функционирования систем мониторинга и анализа данных не гарантирует сокрытие объектов интереса и содержания запросов оперативных подразделений МВД России. Поэтому требуется внедрение таких аппаратно-программных комплексов (программного обеспечения), которые бы в полной мере соответствовали современным требованиям к безопасности информации, а также к оперативности поиска и интеллектуального анализа больших данных.
Цель исследования: анализ функциональных возможностей принятых на снабжение аппаратно-программных комплексов и введенного в эксплуатацию программного обеспечения, осуществляющих постоянный мониторинг и оперативный интеллектуальный анализ больших данных, а также выработка практических рекомендаций по решению проблемных вопросов внедрения их в деятельность оперативных подразделений МВД России.
Методы исследования: общенаучные и специальные методы познания, в том числе методы формально-логический, наблюдения, анализа и синтеза.
Результаты и ключевые выводы: на основе анализа функциональных возможностей принятых на снабжение аппаратно-программных комплексов и введенного в эксплуатацию программного обеспечения, осуществляющих постоянный мониторинг и оперативный интеллектуальный анализ больших данных, предложен оптимальный путь решения проблемы внедрения - создание единого защищенного контура в ИСОД МВД России в интересах оперативных подразделений МВД России. Разработана и представлена архитектура предлагаемого решения на примере платформы «Крибрум». Обоснована целесообразность применения технологий искусственного интеллекта и больших данных в аппаратно-программных комплексах (программном обеспечении), позволяющих оперативно решать задачи информационно-аналитического обеспечения деятельности оперативных подраз-
technologies have become the most common. In this regard, in order to increase the effectiveness of the detection, disclosure and investigation of such crimes, there is an urgent need for constant monitoring and operational intelligent analysis of big data obtained in social networks and the Internet.
Problem statement: as practice has shown, in operational investigative activities, there are facts when an administrator of a hardware and software complex (software), as well as stored data, is located in a third-party organization (as a rule, the developer of a monitoring system and data analysis). However, such a procedure for the functioning of monitoring systems and data analysis does not guarantee the concealment of objects of interest and the content of requests from operational units of the Ministry of Internal Affairs of Russia. Therefore, it is necessary to introduce such hardware and software complexes (software) that would fully meet modern requirements for information security, as well as for the efficiency of search and intelligent analysis of big data.
The purpose of the study: analysis of the functionality of the hardware and software complexes accepted for supply and the software put into operation that ensure the implementation of continuous monitoring and operational intelligent analysis of big data, as well as the development of practical recommendations for solving problematic issues of their implementation in the activities of operational units of the Ministry of Internal Affairs of Russia.
Research methods: general scientific and special methods of cognition, including methods of formal logic, observation, analysis and synthesis.
Results and key conclusions: based on the analysis of the functionality of the hardware and software complexes accepted for supply and the software put into operation that ensure the implementation of continuous monitoring and operational intelligent analysis of big data, the optimal way to solve the problem of implementation is proposed - the creation of a single protected circuit in the ISOD of the Ministry of Internal Affairs of Russia in the interests of operational units of the Ministry of Internal Affairs of Russia. The architecture of the proposed solution is developed and presented on the example of the Cribroom platform. The expediency of the use of artificial intelligence and big data technologies in hardware and software complexes (software), which allow to promptly solve the tasks of information and analytical support for the activities of operational units of the Ministry of Internal Affairs of Russia, which will increase the efficiency of detection, disclosure and in-
делений МВД России, что обусловит повышение эффективности выявления, раскрытия и расследования преступлений, совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных технологий.
vestigation of crimes committed using information and telecommunication technologies, is substantiated.
Ключевые слова: оперативно-розыскная деятельность; системы мониторинга и анализа больших данных; оперативные подразделения; информационно-аналитическое обеспечение.
Keywords: operational investigative activities; big data monitoring and analysis systems; operational units; information and analytical support.
156
Анализ статистических сведений о состоянии преступности в Российской Федерации свидетельствует о том, что в настоящее время наиболее распространенными стали преступления, совершаемые с использованием информационно-телекоммуникационной сети Интернет, средств мобильной связи и компьютерной техники. Интернет открыл преступникам новые возможности для совершения преступных действий, общения без границ. По итогам 2022 г. число таких преступлений в России уже превысило полмиллиона и составило четверть от всех уголовно наказуемых правонарушений [14]. Информационно-телекоммуникационные технологии стали активно применяться при совершении преступлений, связанных с экстремизмом, изготовлением и распространением порнографических материалов с изображением несовершеннолетних, с незаконной организацией и проведением азартных игр, оборотом оружия [1; 5; 9; 17]. Существенно увеличился ущерб от ИТ-преступлений. В связи с этим одним из безусловных приоритетов правоохранительных органов является борьба с преступлениями, совершаемыми с использованием информационно-телекоммуникационных технологий.
Следует отметить, что международный опыт полицейской деятельности свидетельствует о том, что 5 % принимаемых решений получают в результате анализа внутренних баз данных оперативного подразделения, а остальные 95 % принимаемых решений приходятся на поиск и анализ больших данных из открытых источников социальных сетей и Интернета, а также биометрии [4].
В силу вышеизложенного постоянный мониторинг социальных сетей и сети Интернет, а также оперативный интеллектуальный анализ больших данных в этих сетях являются весьма актуальными и приобретают особо важное значение в повышении эффективности информационно-аналитического обеспечения деятельности оперативных подразделений МВД России [11; 15].
Для решения современных задач информационно-аналитического обеспечения деятельности оперативных подразделений МВД России целесообразно применение технологий искусственного интеллекта и больших данных в связи с тем, что многие запросы должны отрабатываться практически мгновенно, в соответствии с требованиями и динамикой изменения оперативной обстановки, то есть в условиях, когда времени у сотрудника полиции на подбор всех возможных вариантов решения, как правило, практически нет [6; 7; 13]. При этом значения показателей оперативности, полноты и скрытности поиска, а также интеллектуального анализа большого объема информации определяют внутреннюю эффективность — эффективность информационно-аналитического обеспечения оперативно-розыскной деятельности [8; 12], с одной стороны, и внешнюю эффективность — эффективность выявления, расследования и раскрытия преступлений [2; 3] — с другой.
Проблемные вопросы повышения эффективности информационно-аналитического обеспечения оперативных подразделений МВД России совсем недавно решены, но только в части, касающейся оперативности, полноты поиска и интеллектуального анализа больших данных. Так, в соответствии с приказом МВД России от 19 января 2019 г. № 22дсп в 2020—2021 гг. по заявкам оперативных подразделений МВД России проведены мероприятия по апробации и принятию на снабжение аппаратно-программных комплексов (далее — АПК) и вводу в эксплуатацию программного обеспечения (далее — ПО)1, осуществляющих поиск и анализ информации из открытых источников как по объекту интереса, так и по поведению группы объектов.
Однако проблемный вопрос скрытности поиска и хранения данных пока остается не решенным [10; 16]. Так, в практике оперативно-
1 Программное обеспечение включено в единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.
розыскной деятельности (далее — ОРД) имеются факты применения информационно-поисковых систем мониторинга и анализа социальных сетей и сети Интернет (например, система «Шерлок»), в которых администратор АПК/ ПО и хранение данных находятся в сторонней организации. В этих случаях приходится прибегать к сложным организационно-техническим мерам защиты информации для сокрытия объектов интереса и содержания запросов при решении информационно-аналитических задач [3].
Тем не менее с учетом решаемых задач оперативными подразделениями МВД России в соответствии с приказами МВД России приняты на снабжение АПК и введены в эксплуатацию ПО, основанные на применении современных технологий искусственного интеллекта и больших данных. Это следующие АПК/ПО:
1. Программный комплекс мониторинга и анализа социальных сетей и онлайн-СМИ «Демон Лапласа» (LD 3.0), позволяющий осуществлять поиск информации в открытых информационных источниках социальных сетей, онлайн-СМИ, выявлять аккаунты, публикующие противоправный контент, а также визуализировать их виртуальные связи. Использование данного программного комплекса обеспечивает осуществление автоматизированного мониторинга информационных ресурсов, попавших в поле оперативного внимания.
2. АПК «Виток-OSINT» — эффективный инструмент проведения поисково-аналитических мероприятий, способный отображать сведения по заданным параметрам из подключенных к нему источников информации. Позволяет существенно сократить время поиска информации, тем самым освобождая сотрудника полиции от длительной рутинной работы. Скорость выполнения поисковых запросов при помощи АПК «Виток-OSINT» в среднем на 300 % быстрее, а полнота выявленной информации на 20 % больше, чем при выполнении запросов в ручном поиске.
3. АПК FindFace для анализа и распознавания биометрических данных. Точность распознавания (степень схожести) составляет от 76 до 79 %.
4. АПК «Insider Telegram» позволяет идентифицировать пользователей мессендже-ра «Telegram», а также существенно сократить время поиска информации. В связи с тем что при работе программный комплекс использует базу данных, которая напрямую не связана с мессенджером «Telegram», а пополняется из других источников, актуальность полученных сведений находится под вопросом, что яв-
ляется единственным, но существенным недостатком.
5. Система «Крибрум. Объекты»; система мониторинга и анализа действий аккаунтов в социальных медиа «Крибрум. Зеркало»; система графического анализа распространения информационного сигнала в социальных сетях «Крибрум. Сигнал»; система поиска по социальным медиа «Крибрум. Публичный поиск».
В настоящее время для информационно-аналитического обеспечения деятельности оперативных подразделений МВД России разработаны следующие эффективные инструменты, которые необходимо внедрить:
1. Инструменты мониторинга социальных сетей. Платформы социальных сетей, такие как Twitter, Face book и Instagram и другие, являются богатыми источниками информации о деятельности, интересах и отношениях людей. Правоохранительные органы могут использовать инструменты мониторинга социальных сетей для отслеживания ключевых слов, хэштегов и учетных записей пользователей для выявления потенциальных угроз, сбора информации о подозреваемых и отслеживания протестов или других общественных мероприятий.
2. Инструменты веб-скрейпинга. Инструменты веб-скрейпинга можно использовать для извлечения данных с веб-сайтов, форумов и других онлайн-источников. Эти данные можно анализировать для выявления моделей преступного поведения, отслеживания перемещения товаров или людей и сбора доказательств для уголовных расследований.
3. Инструменты мониторинга даркнета. Даркнет — это скрытая сеть веб-сайтов, доступ к которым возможен только с помощью специального программного обеспечения. Даркнет часто используется преступниками для покупки и продажи наркотиков, оружия и других незаконных товаров. Правоохранительные органы могут использовать инструменты мониторинга даркнета для отслеживания этих действий и выявления потенциальных угроз.
4. Инструменты сетевого анализа. Инструменты сетевого анализа можно использовать для выявления моделей общения между людьми, организациями и другими объектами. Эта информация может использоваться для выявления преступных сетей, отслеживания движения товаров и сбора доказательств для уголовных расследований.
5. Инструменты предиктивной аналитики. Инструменты предиктивной аналитики можно использовать для анализа данных и выявления закономерностей, позволяющих предположить, что преступная деятельность может произойти в будущем. Это может помочь пра-
158
воохранительным органам предотвращать преступления до того, как они произойдут, и более эффективно распределять ресурсы.
Следует отдельно отметить, что разработка и применение систем мониторинга и анализа данных, полученных в социальных сетях и Интернете, сопряжены еще с рядом иных проблем. Одной из основных проблем является конфиденциальность лиц, чьи персональные данные анализируются. Правоохранительные органы должны следить за тем, чтобы они не нарушали права людей, отслеживая их онлайн-активность без юридических оснований. Другой проблемой является огромный объем данных, которые ежеминутно генерируются в социальных сетях и Интернете. Правоохранительные органы должны иметь ресурсы и опыт для эффективного сбора и анализа этих данных.
Следовательно, на основе анализа функциональных возможностей АПК/ПО, осуществляющих постоянный мониторинг и оперативный интеллектуальный анализ больших данных в социальных сетях и Интернете, можно заключить, что для полного решения проблемных вопросов повышения эффективности информационно-аналитического обеспечения деятельности оперативных подразделений МВД России целесообразно внедрение принятых на снабжение АПК и введенного в эксплуатацию ПО путем создания соответствующей аппаратно-программной платформы на стороне каждого оперативного подразделения МВД России.
Однако с учетом имеющихся технологических и финансовых вопросов можно рекомендовать возможный другой путь — создание единого защищенного контура в ИСОД МВД России2 в интересах оперативных подразделений МВД России (с организацией работы администраторов на стороне оперативных подразделений).
На рисунке 1 представлена архитектура предлагаемого решения на примере платформы Крибрум.
В защищенном контуре ИСОД МВД России на стороне заказчика (оперативного подразделения МВД России) устанавливается экземпляр платформы «Крибрум», включающий в себя:
— хранилище текстовых публикаций;
— хранилище изображений;
— хранилище событий;
— подсистему потоковой фильтрации текстов;
— подсистему полнотекстового поиска;
— подсистему классификации текстов;
— подсистему детекции тональности;
— подсистему распознавания текстов на изображениях;
— интерфейсы систем «Крибрум.Объекты», «Крибрум.Зеркало», «Крибрум.Сигнал», «Кри-брум.Публичный поиск».
2 Единая система информационно-аналитического обеспечения деятельности МВД России.
Рис 1. Архитектура предлагаемого решения на примере платформы «Крибрум»
Далее на сторону оперативного подразделения МВД России из платформы Крибрум передается полный необработанный поток данных.
В данном варианте предлагаемого решения на стороне оперативного подразделения МВД России:
— получаются и сохраняются все публичные текстовые публикации всех русскоязычных социальных медиа и СМИ;
— производится полная обработка текстовых данных собственными экземплярами текстовых обработчиков, независимо от платформы Крибрум;
— производится извлечение текстов из изображений и сохранение текстов с изображениями;
— производится поисковая индексация текстовых публикаций, текстовые публикации доступны для полнотекстового поиска;
— возможность создания неограниченного количества объектов мониторинга и замены;
— возможность мониторинга и анализа неограниченного количества аккаунтов и групп социальных сетей;
— доступ ко всем ретроспективным данным поставляемых систем.
При передаче данных между мастер-системой и заказчиком используется криптографический протокол ТЬ8, обеспечивающий передачу данных в зашифрованным виде. Поэтому в данном варианте область интересов пользователей системы никому извне недоступна, доступ к информационным ресурсам системы имеется только у заказчика.
Таким образом, достигнутый научно-технический уровень технологий искусственного интеллекта и больших данных, внедренных в принятых на снабжение АПК и введенного в эксплуатацию ПО, уже позволяет оперативно решать задачи информационно-аналитического обеспечения деятельности оперативных подразделений МВД России, в полной мере обеспечивая выполнение современных требований к безопасности информации, а также к оперативности поиска и интеллектуального анализа больших данных, что обусловливает повышение эффективности выявления, раскрытия и расследования преступлений, совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных технологий.
Список литературы:
References:
1. Баранов В. В. Деятельность органов внутрен- 1. них дел по предупреждению преступлений экстремистской направленности, совершаемых с использованием сети Интернет // Труды Академии управления МВД России. 2023. № 1 (65). С. 104-111.
2. Бессонов А. А. Искусственный интеллект 2. и математическая статистика в криминалистическом изучении преступлений. Москва, 2021. 816 с.
3. Бессонов А. А. Криминалистическая характе- 3. ристика преступлений в цифровую эпоху // Сборник научных статей по материалам Международной научно-практической конференции: в 2 ч. (Москва, 20 мая 2022 г.) / редкол.: Ю. В. Гаврилин, Б. Я. Гаврилов,
С. Б. Россинский, Ю. В. Шпагина. Ч. 1. Москва, 2022. С. 54-62.
4. Информация о дисциплине OSINT. URL: 4. ИЦр8://ги.'шк1реё1а.о^^1к1/Разведка по открытым источникам (дата обращения: 25.12.2022).
5. Кубасов И. А. Инновационные технологии 5. в противодействии экстремизму и терроризму // Информационные и телекоммуникационные технологии в противодействии экстремизму и терроризму : матер. Всерос. науч.-практ. конф. / редкол.: А. В. Еськов,
А. С. Арутюнов, К. И. Руденко [и др.]. Краснодар, 2021. С. 71-76.
Baranov V. V. Activity of internal affairs bodies for the prevention of extremist crimes committed using the Internet // Proceedings of the Academy of Management of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2023. № 1 (65). P. 104-111.
Bessonov A. A. Iskusstvennyj intellekt i matematicheskaya statistika v kriminalistich-eskom izuchenii prestuplenij. Moskva, 2021. 816 s.
Bessonov A. A. Kriminalisticheskaya harak-teristika prestuplenij v cifrovuyu epohu // Sbornik nauchnyh statej po materialam M ezhdunaro dnoj nauchno -prakticheskoj konferencii: v 2 ch. (Moskva, 20 maya 2022 g.) / redkol.: Yu. V. Gavrilin, B. Ya. Gavrilov, S. B. Rossinskij, Yu. V. Shpagina. Ch. 1. Moskva, 2022. S. 54-62. Informaciya o discipline OSINT. URL: htt-ps://ru.wikipedia.org/wiki/Razvedka po ot-krytym istochnikam (data obrashcheniya: 25.12.2022).
Kubasov I. A. Innovacionnye tekhnologii v protivodejstvii ekstremizmu i terrorizmu // Informacionnye i telekommunikacionnye tekhnologii v protivodejstvii ekstremizmu i terrorizmu : mater. Vseros. nauch.-prakt. konf. / redkol.: A. V. Es'kov, A. S. Arutyu-nov, K. I. Rudenko [i dr.]. Krasnodar, 2021. S. 71-76.
160
6. Кубасов И. А., Лекарь Л. А., Кондрущен-ков О. М. Перспективные направления применения методов анализа больших данных в информационно-аналитическом обеспечении оперативно-розыскной деятельности // Стратегическое развитие системы МВД России: состояние, тенденции, перспективы : сб. статей Междунар. науч.-практ. конф. / под общ. ред. И. Г. Чисто-бородова, А. Л. Ситковского, В. О. Лапина. 2020. С. 436-442.
7. Кубасов И. А, Ливанский А. Г., Пучков Г. Ю. К вопросу о внедрении средств интеллектуального видеонаблюдения в деятельность органов внутренних дел Российской Федерации // Вестник МВД России. 2022. № 5. С. 55-61.
8. Кубасов И. А, Лекарь Л. А. Поиск и анализ больших данных в социальных сетях и Интернете для информационно-аналитического обеспечения оперативно-розыскной деятельности // Оперативно-розыскной портал: право и технологии. 2022. № 2 (2). С. 16-19.
9. Кубасов И. А, Минаев А. В. Аспекты применения технологий искусственного интеллекта для профилактики радикализма в молодежной среде // Информационные и телекоммуникационные технологии в противодействии экстремизму и терроризму : матер. Всерос. науч.-практ. конф. / редкол.: А. В. Еськов, А. С. Арутюнов, К. И. Руден-ко [и др.]. Краснодар, 2021. С. 66-70.
10. Кубасов И. А. Проблемные вопросы применения технологий искусственного интеллекта в деятельности органов внутренних дел Российской Федерации // Вестник Воронежского института МВД России. 2021. № 3. С. 180-186.
11. Осипенко А. Л. Использование «больших данных» в ОРД // Актуальные проблемы теории и практики оперативно-розыскной деятельности: Экспресс-информация. Вып. 3. Домодедово, 2015. 16 с.
12. Отчет о НИР «Исследование путей применения искусственного интеллекта для анализа больших данных и поддержки принятия решений при проведении оперативно-розыскной деятельности». 2019. Москва: ФКУ НПО «СТиС» МВД России. 204 с.
13. Пороховой Э. Ю, Иванова М. Д. Актуальные вопросы профилактики и противодействия экстремизму в сети интернет // Проблемы правоохранительной деятельности. 2021. № 4. С. 35-39.
14. Расширенное заседание коллегии МВД России. Президент России. 20 марта 2023 года. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/ transcripts/70744 (дата обращения: 25.12.2022).
6. Kubasov I. A, Lekar' L. A., Kondrushchen-kov O. M. Perspektivnye napravleniya prime-neniya metodov analiza bol'shih dannyh v in-formacionno-analiticheskom obespechenii operativno-rozysknoj deyatel'nosti // Strate-gicheskoe razvitie sistemy MVD Rossii: sos-toyanie, tendencii, perspektivy : sb. statej Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. / pod ob-shch. red. I. G. Chistoborodova, A. L. Sitko-vskogo, V. O. Lapina. 2020. S. 436-442.
7. Kubasov I. A., Livansky A. G., Puchkov G. Yu. On the issue of the introduction of intelligent video surveillance in the activities of internal affairs bodies of the Russian Federation // Bulletin of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2022. № 5. P. 55-61.
8. Kubasov I. A., Lekar L. A. Search and analysis of big data in social networks and the Internet for information and analytical support of operational investigative activities // Operational investigative portal: law and technologies. 2022. № 2 (2). P. 16-19.
9. Kubasov I. A., Minaev A. V. Aspekty prime -neniya tekhnologij iskusstvennogo intelle-kta dlya profilaktiki radikalizma v molo-dezhnoj srede // Informacionnye i telekom-munikacionnye tekhnologii v protivodejst-vii ekstremizmu i terrorizmu : mater. Vseros. nauch.-prakt. konf. / redkol.: A. V. Es'kov, A. S. Arutyunov, K. I. Rudenko [i dr.]. Krasnodar, 2021. S. 66-70.
10. Kubasov I. A. Problematic issues of the use of artificial intelligence technologies in the activities of the internal affairs bodies of the Russian Federation // Bulletin of the Voronezh Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2021. №. 3. P. 18-186.
11. Osipenko A. L. Ispol'zovanie «bol'shih dannyh» v ORD // Aktual'nye problemy teorii i praktiki operativno-rozysknoj deyatel'nosti: Ekspress-informaciya. Vyp. 3. Domodedovo, 2015. 16 s.
12. Otchet o NIR "Issledovanie putej prime -neniya iskusstvennogo intellekta dlya analiza bol'shih dannyh i podderzhki prinyatiya reshenij pri provedenii operativno-rozysknoj deyatel'nosti". 2019. Moskva: FKU NPO "STIS" MVD Rossii. 204 s.
13. Porokhovoy E. Yu., Ivanova M. D. Topical issues of prevention and counteraction to extremism on the Internet // Problems of law enforcement. 2021. № 4. P. 35-39.
14. Rasshirennoe zasedanie kollegii MVD Rossii. Prezident Rossii. 20 marta 2023 goda. URL: http://www.kremlin.ru/events/presi-dent/transcripts/70744 (data obrashcheniya: 25.12.2022).
15. Salihova A. V. Monitoring social'nyh setej kak metod profilaktiki narkotizacii // Protivode-
15.
1б.
17.
Салихова А. В. Мониторинг социальных сетей как метод профилактики наркотизации // Противодействие наркотизации образовательной среды вуза : сб. матер. Межрегион. конф. Белгород, 2022. С. 246—251. Стеганоанализ цифровых изображений : моногр. / Р. А. Солодуха, И. В. Атласов, И. А. Кубасов. Воронеж, 2022. 172 с. Шерстяных А. С. Мониторинг интернет-пространства и социальных сетей на предмет выявления информации, представляющей оперативный интерес // Актуальные проблемы борьбы с преступлениями и иными правонарушениями. 2022. № 22-1. С. 145-146.
jstvie narkotizacii obrazovatel'noj sredy vuza : sb. mater. Mezhregion. konf. Belgorod, 2022. S. 246-251.
16. Steganoanaliz cifrovyh izobrazhenij : monogr. / R. A. Soloduha, I. V. Atlasov, I. A. Kubasov. Voronezh, 2022. 172 s.
17. Sherstyanykh A. S. Monitoring of the Internet space and social networks in order to identify information of operational interest // Actual problems of combating crimes and other offenses. 2022. № 22-1. P. 145-146.
Для цитирования:
For citation:
Кубасов Игорь Анатольевич, Лекарь Людмила Антоновна. Внедрение перспективных систем мониторинга и анализа больших данных, полученных в сети Интернет, для обеспечения деятельности оперативных подразделений МВД России // Труды Академии управления МВД России. 2023. № 3 (67). С. 154-161.
Kubasov Igor Anatolyevich, Lekar Lyudmila Antonovna. Introduction of Advanced Systems for Monitoring and Analyzing Big Data Obtained on the Internet to Ensure the Activities of Operational Units of the Ministry of Internal Affairs of Russia // Proceedings of Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia. 2023. № 3 (67). P. 154-161.
161
