rusjelRussian Journal of Economics and LawRussian Journal of Economics and Law2782-2923"TCE "Taglimat"" Ltd.10.21202/2782-2923.2024.2.469-480rusjel-2548Research ArticleУГОЛОВНОЕ ПРАВО И КРИМИНОЛОГИЯCRIMINAL LAW AND CRIMINOLOGYИнтеллектуальные системы распознавания образов и смысла в системе предупреждения правонарушений, совершаемых с использованием СетиIntellectual systems of pattern and meaning recognition in the system of prevention of crimes committed using the Internethttps://orcid.org/0000-0002-2981-3369ЖароваА. К.ZharovaA. K.

Жарова Анна Константиновна, доктор юридических наук, доцент

г. Москва

Scopus Author ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56964137900

Web of Science Researcher ID: https://www.webofscience.com/wos/author/record/H-4012-2015 

Anna K. Zharova, Dr. Sci. (Law), Associate Professor

Moscow

Scopus Author ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56964137900

Web of Science Researcher ID: https://www.webofscience.com/wos/author/record/H-4012-2015 

anna_jarova@mail.ruФинансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииРоссияFinancial University under the Government of the Russian FederationRussian Federation202412062024182469480Copyright © Жарова А.К., 20242024Жарова А.К.Zharova A.K.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rusjel.ru/jour/article/view/2548Цель

Цель: исследование проблем правового регулирования интеллектуальных систем распознавания образов и смысла в системе предупреждения и пресечения правонарушений, совершаемых с использованием информационно-телекоммуникационной сети.

Методы

Методы: диалектический подход к познанию социальных явлений, позволяющий проанализировать их в историческом развитии и функционировании в контексте совокупности объективных и субъективных факторов, который определил выбор следующих методов исследования: формально-юридический, сравнительно-правовой, правового моделирования, теории множеств, теории графов.

Результаты

Результаты: предупреждение правонарушений включает формы профилактики и процессуальные формы предупреждения правонарушений. Объединяет эти два множества форм принятие мер по устранению обстоятельств, способствующих совершению правонарушений. Однако выявление причин и условий, способствующих совершению правонарушений, не входит в множество процессуальных форм предупреждения правонарушений. Процессуальные формы направлены на предотвращение конкретных видов правонарушений, в то время как профилактика в какой-то мере использует методы предиктивной аналитики, предполагая возможность наступления негативного антисоциального события и используя различные организационные, технологические и правовые инструменты и меры. Следовательно, прогнозирование преступных действий является одним из этапов предупреждения правонарушений, осуществляемых с использованием методов предиктивной аналитики данных, оставленных человеком. Точность вычислений, проводимых искусственным интеллектом (ИИ), с каждым годом увеличивается, в связи с чем растет и точность полученных вероятностей и прогнозов.

Научная новизна

Научная новизна: в статье проведено междисциплинарное исследование проблемы предотвращения негативных социальных отклонений, происходящих с использованием информационно-телекоммуникационной сети, путем организации взаимодействия провайдеров хостинга, использующих интеллектуальные системы распознавания образов и смысла и правоохранительных органов. Установлено, что применение ИИ правоохранительными органами и их взаимодействие с провайдерами хостинга позволяют не только выявить противоправный и общественно опасный контент, но и оценить вероятность совершения преступления конкретным человеком. Применение ИИ провайдерами хостинга позволит обеспечить профилактику противоправных действий, выявить стадию формирования преступного умысла, выраженного в размещенной им информации, и тем самым минимизировать возможность перерастания умысла в реальность преступных действий.

Практическая значимость

Практическая значимость: основные положения и выводы статьи могут быть использованы в научной, педагогической и правоприменительной деятельности при рассмотрении вопросов, связанных с правовым регулированием алгоритмов ИИ, возможности их применения в целях предупреждения и пресечения правонарушений, совершаемых с использованием информационно-телекоммуникационной сети.

Objective

Objective: to study the issues of legal regulation of intellectual systems for pattern and meaning recognition as part of the system to prevent and suppress offenses committed using information and telecommunication network.

Methods

Methods: dialectical approach to the cognition of social phenomena, which allows analyzing them in their historical development and functioning in the context of objective and subjective factors, which determined the choice of the following research methods: formal-legal, comparative-legal, legal modeling, set theory, graph theory.

Results

Results: prevention of offenses includes prophylaxis and procedural forms of prevention of offenses. These two sets of forms share measures to eliminate the circumstances that contribute to the commission of offenses. However, the set of procedural forms of prevention does not include identification of causes and conditions contributing to the commission of offenses. Procedural forms aim at preventing specific types of offenses, while prevention to some extent uses the methods of predictive analytics, assuming the possibility of a negative antisocial event and using various organizational, technological and legal tools and measures. Consequently, prediction of criminal actions is one of the stages of prevention of offenses carried out using predictive analytics of data left by a person. The accuracy of calculations carried out by artificial intelligence (AI) is increasing every year; hence, the accuracy of the obtained probabilities and forecasts is also increasing.

Scientific novelty

Scientific novelty: the article presents an interdisciplinary study of preventing negative social deviations occurring with the use of information and telecommunication network by means of interaction between the hosting providers, using intelligent systems of pattern and meaning recognition, and law enforcement agencies. It was established that the application of AI by law enforcement agencies and their interaction with hosting providers allows not only to identify illegal and socially dangerous content, but also to assess the probability of committing a crime by a particular person. Application of AI by hosting providers allows preventing illegal actions. This can be done by revealing the stage of criminal intent expressed in the information posted by a potential offender, thus minimizing the possibility of the intent outgrowth into real criminal actions.

Practical significance

Practical significance: the main provisions and conclusions of the article can be used in scientific, pedagogical and law enforcement activities when considering issues related to the legal regulation of AI algorithms, the possibility of their application in order to prevent and suppress offenses committed with the use of information and telecommunications network.

уголовное право и криминологияпредупреждениепресечение и прогнозирование преступностиискусственный интеллектинтеллектуальные системы распознаваниясетьхостингпровайдерcriminal law and criminologycrime preventionsuppression and forecastingartificial intelligenceintelligent recognition systemsnetworkhostingproviderСтатья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситета.The article was prepared based on the results of research carried out at the expense of budgetary funds under the state assignment to Financial University.ReferencesАндрусенко, С. П., Голованова, Н. А., Гравина, А. А. (2012). Международно-правовые стандарты в уголовной юстиции Российской Федерации: научно-практическое пособие. Москва: ИЗиСП, Анкил.Andrusenko, S. P., Golovanova, N. A., & Gravina, A. A. (2012). International-legal standards in criminal justice of the Russian Federation: scientific and practical tutorial. Moscow: IZISP, Ankil. (In Russ.).Антонян, Е. А., Аминов, И. И. (2019). Блокчейн-технологии в противодействии кибертерроризму. Актуальные проблемы российского права, 6(103), 167–177. https://doi.org/10.17803/1994-1471.2019.103.6.167-177Antonyan, E. A., & Aminov, I. I. (2019). Blockchain technologies in countering cyberterrorism. Actual Problems of Russian Law, 6(103), 167–177. (In Russ.). https://doi.org/10.17803/1994-1471.2019.103.6.167-177Баев, О. Я. (2017). Криминалистические методики в реализации доказывания по уголовным делам и совершенствование основ их конструирования. Законы России: опыт, анализ, практика, 5, 21–29.Baev, O. Ya. (2017). Forensic Techniques in the Implementation of Proof in Criminal Cases and Improve the Basics of its Design. Laws of Russia: Experience, Analysis, Practice, 5, 21–29. (In Russ.).Горбенко, А. О., Мамасуев, А. В. (2008). Применение аналитических систем при принятии управленческих решений в органах внутренних дел (аналитические системы OLAP). Вестник Академии экономической безопасности МВД России, 4, 96–99. EDN: NEFKRP.Bokolo, B. G., Onyehanere, P., Ogegbene-Ise, E., Olufemi, I., & Tettey, J. N. A. (2024). Leveraging Machine Learning for Crime Intent Detection in Social Media Posts. In F. Zhao, D. Miao (Eds.), AI-generated Content. AIGC 2023. Communications in Computer and Information Science (Vol. 1946, pp. 224–236). Singapore: Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-99-7587-7_19Громова, Е. А., Петренко, С. А. (2023). Квантовое право: начало. Journal of Digital Technologies and Law, 1(1), 62–88. https://doi.org/10.21202/jdtl.2023.3Dolgikh, T. N. (2024). Signs of crime in the theory of criminal law. ConsultantPlus. (In Russ.).Долгих, Т. Н. (2024). Признаки преступления в теории уголовного права. СПС КонсультантПлюс.Filipova, I. A., & Koroteev, V. D. (2023). Future of the Artificial Intelligence: Object of Law or Legal Personality? Journal of Digital Technologies and Law, 1(2), 359–386. (In Russ.). https://doi.org/10.21202/jdtl.2023.15 https://doi.org/10.21202/jdtl.2023.15Жарова, А. К. (2022). Необходимо ли ужесточение требований об обязательном общем мониторинге информации провайдерами хостинга? Труды по интеллектуальной собственности, 41(2), 21–29. https://doi.org/10.17323/tis.2022.14439Gorbenko, A. O., & Mamasuev, A. V. (2008). The use of analytical systems in making managerial decisions in internal affairs bodies (OLAP analytical systems). Bulletin of the Academy of Economic Security of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 4, 96–99.Жарова, А. К., Елин, В. М., Минбалеев, А. В. (2022). Парадигма цифрового профилирования деятельности человека: риски, угрозы, преступления. Москва: ООО «Русайнс». EDN: DNKVPR.Gromova, E. A., & Petrenko, S. A. (2023). Quantum law: the beginning. Journal of Digital Technologies and Law, 1(1), 62–88. (In Russ.). https://doi.org/10.21202/jdtl.2023.3Завьялов, И. А. (2021). Зарубежный опыт использования искусственного интеллекта в раскрытии преступлений. Вестник Московского университета МВД России, 3, 228–236. EDN: MWOJZD.Khalikov, A. N. (2021). Hermeneutical problems of interpretation of forensic information in the investigation of criminal cases. Russian Investigator, 2, 19–23. (In Russ.).Малков, В. Д. (2014). Предупреждение и профилактика преступлений и иных правонарушений в системе борьбы с преступностью. Вестник МГЛУ, 25(711), 78–88.Malkov, V. D. (2014). The prevention of crime and other offences in the system of combating crime. Bulletin of Moscow State Linguistic University, 25(711), 78–88. (In Russ.).Расторопов, С. В. (2020). Использование искусственного интеллекта для предупреждения и выявления преступлений (мировой опыт). Международное публичное и частное право, 5, 40–43. EDN: QPDQHX. DOI: https://doi.org/10.18572/1812-3910-2020-5-40-43Navalgund, U. V., & Priyadharshini, K. (2018, December). Crime Intention Detection System Using Deep Learning. In 2018 International Conference on Circuits and Systems in Digital Enterprise Technology (ICCSDET) (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/iccsdet.2018.8821168Савченко, А. А. (2010). Соотношение понятий профилактики преступлений и предупреждения преступлений в современной юридической доктрине. Современное право, 3, 112–114. EDN: MTWGEL.Rastoropov, S. V. (2020). The use of artificial intelligence for crime prevention and identification (the world experience). International Public and Private Law, 5, 40–43. (In Russ.). https://doi.org/10.18572/1812-3910-2020-5-40-43Ситникова, А. И. (2015). Глава «Неоконченное преступление» УК РФ и ее законодательно-текстологическое обоснование. Lex russica, 11, 83–95. https://doi.org/10.17803/1729-5920.2015.108.11.083-095Savchenko, A. A. (2010). Correlation between the notions of crime prophylactics and crime prevention in the modern legal doctrine. Modern law, 3, 112–114. (In Russ.).Смушкин, А. Б. (2023). Экосистема предварительного расследования. Актуальные проблемы российского права, 18(7), 143–158. https://doi.org/10.17803/1994-1471.2023.152.7.143-158Sitnikova, A. I. (2015). Chapter “Uncompleted crime (inchoate crime)” of the CC RF and its legislative and textual justification. Lex russica, 11, 83–95. (In Russ.). https://doi.org/10.17803/1729-5920.2015.108.11.083-095Сретенцев, Д. Н., Волкова, В. Р. (2021). Перспективы внедрения систем искусственного интеллекта в сферу расследования преступлений. Российский следователь, 11, 38–42. EDN: HLNQDU.Smushkin, A. B. (2023). Ecosystem of preliminary investigation. Actual Problems of Russian Law, 18(7), 143–158. (In Russ.). https://doi.org/10.17803/1994-1471.2023.152.7.143-158Суходолов, А. П., Бычкова, А. М. (2018). Искусственный интеллект в противодействии преступности, ее прогнозировании, предупреждении и эволюции. Всероссийский криминологический журнал, 12(6), 753–766. https://doi.org/10.17150/2500-4255.2018.12(6).753-766Sretensev, D. N., & Volkova V. R. (2021). Prospects for the introduction of artificial intelligence systems in crime investigation. Russian Investigator, 11, 38–42. (In Russ.).Филипова, И. А., Коротеев, В. Д. (2023). Будущее искусственного интеллекта: объект или субъект права? Journal of Digital Technologies and Law, 1(2), 359–386. https://doi.org/10.21202/jdtl.2023.15Sukhodolov, A. P., & Bychkova, A. M. (2018). Artificial Intelligence in Crime Counteraction, Prediction, Prevention and Evolution. Russian Journal of Criminology, 12(6), 753–766. (In Russ.). https://doi.org/10.17150/2500-4255.2018.12(6).753-766Халиков, А. Н. (2021). Герменевтические проблемы истолкования криминалистической информации при расследовании уголовных дел. Российский следователь, 2, 19–23.Yashin, A. A. (2022). Virtual technologies in the investigation of crimes: promising directions and possibilities of use. Law Practice, 6, 23–26. (In Russ.).Яшин, А. А. (2022). Виртуальные технологии в расследовании преступлений: перспективные направления и возможности использования. Адвокатская практика, 6, 23–26.Zavyalov, I. A. (2021) Foreign experience of using artificial intelligence in solving crimes. Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 3, 228–236. (In Russ.).Bokolo, B. G., Onyehanere, P., Ogegbene-Ise, E., Olufemi, I., & Tettey, J. N. A. (2024). Leveraging Machine Learning for Crime Intent Detection in Social Media Posts. In F. Zhao, D. Miao (Eds.), AI-generated Content. AIGC 2023. Communications in Computer and Information Science (Vol. 1946, pp. 224–236). Singapore: Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-99-7587-7_19Zharova, A. K. (2022). Is it necessary to tighten the requirements for mandatory general monitoring of information by hosting providers? Works on Intellectual Property, 41(2), 21–29. (In Russ.). https://doi.org/10.17323/tis.2022.14439Navalgund, U. V., & Priyadharshini, K. (2018, December). Crime Intention Detection System Using Deep Learning. In 2018 International Conference on Circuits and Systems in Digital Enterprise Technology (ICCSDET) (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/iccsdet.2018.8821168Zharova, A. K., Elin, V. M., & Minbaleev, A. V. (2022). The paradigm of digital profiling of human activity: risks, threats, crimes. Moscow: Rusains Limited Liability Company. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.