Использование функциональных признаков внешности человека, проявляемых при работе с «устройствами ввода», в раскрытии и расследовании преступлений
Автор: Арчукова А.А.
Журнал: Криминалистика: вчера, сегодня, завтра @kriminalistika-vsz
Рубрика: Уголовно-правовые науки
Статья в выпуске: 2 (30), 2024 года.
Бесплатный доступ
В данной статье рассматриваются возможности идентификации человека по функциональным признакам внешности, проявляющихся при использовании «устройств ввода». Анализируются научные основы криминалистической идентификации человека по данным внешним проявлениям. Описаны перспективные возможности и новые направления использования информации о данных признаках и элементах внешности. Аргументирована теоретическая и практическая необходимость дальнейшего исследования функциональных признаков внешности человека, проявляющихся при использовании «устройств ввода», для их использования практическими сотрудниками в раскрытии и расследовании преступлений.
Идентификация, функциональные признаки, внешность человека, устройства ввода, клавиатурный почерк
Короткий адрес: https://sciup.org/143183003
IDR: 143183003 | DOI: 10.55001/2587-9820.2024.75.58.002
Текст научной статьи Использование функциональных признаков внешности человека, проявляемых при работе с «устройствами ввода», в раскрытии и расследовании преступлений
На современном этапе развития общества и государства происходит глобальная цифровизация всех сфер общественной жизни. Интенсивное использование новейших технологий, связанное с обеспечением всеобщегo доступа к различным техническим средствам, обусловливает их широкое внедрение во многие сферы общественной жизни, в том числе и в криминальную. Совершение большого количества преступлений с помощью информационно-телекоммуникационных технологий, в частности в сети Интернет, позволяет анонимизировать личность, что делает отождествление преступника затруднительным, а иногда и невозможным.
Рост преступлений в киберпространстве ставит перед правоохранительными органами задачу изыскивать новые возможности для деанонимизации личности интернет-преступника и его последующей идентификации. В связи с этим существует необходимость в развитии возможностей криминалистической идентификация личности с учетом достижений современной науки и техники, с помощью компьютерных технологий, которые совершенствовали бы процесс исследования и помогали эффективно решать идентификационные задачи.
Несмотря на проводимые исследования, направленные на изучение возможностей отождествления человека по анатомическим и общефизическим признакам внешности с помощью технических средств, недостаточное внимание на сегодняшний день уделяется потенциалу использования функциональных признаков внешности для идентификации, которые являются не менее информативными.
Так, В. Г. Булгаков рассматривает в качестве одного из методологических подходов математизацию и компьютеризацию криминалистического исследования динамических призна- ков человека и говорит о том, что «только на основе математических методов исследования и обработки данных может быть получена объективная, доступная для восприятия и оценки информация о динамических проявлениях человека. При этом математические и компьютерные методы применяются не только для обработки результатов экспертного исследования, но и составляют основу самих методов исследования динамических признаков человека» [1, с. 14].
В данном случае речь идет о компьютеризации, математизации и автоматизации криминалистической идентификации и использовании аппаратно-программных комплексов для качественного, быстрого и эффективного отождествления.
Применение современных методологических подходов в криминалистическом исследовании функциональных признаков человека обеспечит получение большего количества информации о человеке, имеющей ориентирующее и доказательственное значение, в том числе по признакам, которые проявляются при использовании «устройств ввода», недавно появившихся в нашей повседневной жизни, технических средств, таких как компьютер и мобильный телефон (по клавиатурному почерку, особенностям использования компьютерной мыши и тачскрина компьютера, а также сенсорной и цифровой клавиатуры мобильного телефона).
Основная часть
В настоящее время учеными рассматривается возможность применения только одного функционального признака, проявляющегося при использовании «устройств ввода», – клавиатурного почерка [2; 3; 4].
Нельзя отрицать необходимость проведения дальнейших исследований, связанных с изучением возможности применения и других функциональных признаков и элементов для проведения комплексного криминалистического анализа.
Под «устройствами ввода» понимается оборудование, предназначенное для ввода данных (информации) в компьютер или мобильное устройство.
Научной основой проведения криминалистической идентификации по функциональным признакам внешности человека, проявляющимся при использовании «устройств ввода», является:
– индивидуальность – данные функциональные признаки и элементы обладают многообразием свойств, неповторимостью их сочетаний или особенностью отдельных броских признаков. А. И. Иванов в ходе своих исследований установил, что при наборе текста на клавиатуре одной рукой оказываются задействованы около 50 мышц пальцев руки и предплечья и ещё примерно 20 мышц плеча и плечевого пояса, т. е. при печати двумя руками человек управляет примерно 140 мышцами [5]. Это указывает на разнообразие функциональных признаков, проявляющихся при работе с «устройствами ввода», и возможность выделения большого количества идентифицирующих признаков, создания персональной совокупности, которая в свою очередь позволит произвести идентификацию конкретного лица;
– относительная устойчивость – свойство функциональных признаков внешности, проявляющихся при работе с «устройствами ввода», обладать определенной стабильностью, которая обеспечивает возможность идентификации даже спустя определенное время. Степень изменяемости может зависеть как от самого человека, так и от условий взаимодействия с окружающей средой. Данные изменения, как правило, носят постепенный характер, поэтому на определенный период времени они несущественны;
– отображаемость – способность функциональных признаков внешности запечатлеваться в различных отображениях: материально фиксированных отображениях (видеозапись) или мысленных образах, запечатленных в памяти наблюдавшего лица (особенности набора текста, скорость набора, количество ошибок).
Для проведения идентификационного исследования следов- отображений, проявляющихся при работе с устройствами ввода, необходимо выявить совокупность идентификационных признаков, достаточную для надежной идентификации лица их использующего [6].
К характеристикам, позволяющим идентифицировать пользователя по клавиатурному почерку, относятся:
-
– количество ошибок при наборе;
-
– время между нажатием клавиш;
-
– время нажатия;
-
– нажатие одновременно двух и более клавиш;
-
– часто используемые сочетания клавиш;
-
– скорость набора текста;
-
– сила давления на клавишу;
-
– частота использования функциональных клавиш или их комбинаций;
-
– осанка и положение тела при использовании клавиатуры компьютера.
Для идентификации человека при использовании компьютерной мыши можно выделить следующие особенности:
-
– сочетание использования клавиш и колесика прокрутки мыши;
-
– амплитуда и радиус движения компьютерной мыши;
-
– скорость движения компьютерной мыши;
-
– скорость использования клавиш и колесика мыши;
-
– осанка и положение тела при использовании компьютерной мыши.
К индивидуализирующим особенностям использования тачскрина компьютера можно отнести:
-
– скорость движений;
-
– силу давления;
-
– частоту его использования;
-
– осанку и положение тела при использовании тачскрина.
К числу характеристик, позволяющих идентифицировать пользователя по использованию клавиатуры мобильного телефона, относятся:
-
– скорость движений;
-
– скорость набора текста;
-
– сила давления;
-
– количество ошибок при наборе;
-
– время между нажатием
клавиш;
-
– время нажатия;
-
– нажатие одновременно двух и более клавиш;
-
– осанка и положение тела при использовании мобильного телефона.
Несмотря на то, что метод отождествления по указанным параметрам разработан сравнительно недавно, уже имеются отдельные исследования, которые оценивают информативность и достоверность получаемых результатов [7; 8; 9].
-
А. М. Каминский и В. Г. Рубцов в своей работе указывали на то, что в настоящее время целесообразно использование программы, считывающей и анализирующей области касания клавиш, которая позволит «собрать необходимый материал для идентификационного исследования при введении любого текста. Представляется маловероятным вариативность пространственно ориентированного двигательного навыка под влиянием определенных состояний и условий: болезненного состояния,
опьянения, возбуждения, утомления, недостаточного освещения и т. п.» [6, с. 909].
Учеными изучена возможность создания и внедрения программы для анализа параметров и особенностей клавиатурного почерка пользователя, главной задачей которой является определение временных характеристик клавиатурного почерка [10, с. 43]. Использование вышеуказанных данных открывает новые возможности в области криминалистической идентификации по функциональным признакам внешности.
-
В. А. Довгаль в своей работе описал возможности основных аппаратных средств (различных компьюте-
- ров и клавиатур мобильных телефонов) для захвата функциональных признаков внешности, а также их особенностей, которые могут быть обнаружены при работе с «устройствами ввода». Основной используемой в исследовании биометрической информацией являются временные значения (сила давления, движения и т. д.) [11].
Рассматривая конкретные примеры возможностей использования функциональных признаков внешности человека, необходимо упомянуть следующее. Российскими учеными разработана система определения пользователя, основанная на двух ключевых параметрах – клавиатурном почерке и походке1.
«Идентификация происходит за счет анализа времени удержания объектов на экране, то есть того, как именно пользователь набирает текст – у каждого человека этот фактор уникален и может меняться в зависимости от психофизиологического состояния, но тем не менее позволяет идентифицировать владельца. В случае с походкой система изучает изменение положения смартфона в пространстве, за счет применения сверхточных нейронных сетей из динамики походки можно выделить те перемещения в пространстве, которые идентифицируют непосредственно пользователя»2.
Однако данная программа нацелена на проведение аутентификации с помощью биометрических технологий, а не на идентификацию человека. Но имеющиеся разработки позволяют провести дальнейшее исследование для использования подобных программ правоохранительными органами для проведения криминалистической идентификации лиц по функциональным признакам внешности человека, проявляющимся при работе с «устройствами ввода» мобильного телефона, и походке.
В рамках данного исследования нельзя не отметить работу «PrintListener: Uncovering the Vulnerability of Fingerprint Authentication via the Finger Friction Sound», в которой рассматриваются способы воссоздания отпечатков пальцев по функциональным признакам внешности человека, проявляющимся при использовании экрана смартфона [12].
Эксперименты показали, что уникальность звука трения при скольжении пальца зависит от биометрических характеристик человека и его отпечатков пальцев. Приложение улавливает на встроенный микрофон и запечатлевает слабые звуки трения, генерируемые движениями пальцев по экрану смартфона в электронных устройствах. Впоследствии по этим звукам выводятся образцы отпечатков пальцев пользователя.
На данные характеристики влияют физиологические и поведенческие особенности пользователей, которые выражаются в таких функциональных элементах использования смартфона, как скорость скольжения пальца, сила давления, оказываемого пальцем на экран смартфона, положение пользователя, а также траектория движения.
Акустический принцип прогнозирования рисунка папиллярного узора, возникающего при использовании человеком смартфона, основан на теории о том, что, когда две твердые поверхности соприкасаются и скользят друг по другу, они генерируют вибрации и волны, которые приводят к шуму трения. Различные папиллярные узоры уменьшают площадь контакта между подушечкой пальца и экраном телефона, что приводит к изменению вибрации и способов распространения волн [12, с. 3].
Помимо папиллярного узора и поверхности экрана телефона на характеристики звуковых волн влияют функциональные элементы внешности человека, проявляющиеся при использовании смартфона, которые позволяют провести не только криминалистическую идентификацию лица, его использующего, но и дактилоскопическую экспертизу.
Выводы и заключение
Идентификация по функциональным признакам внешности, проявляемых при использовании «устройств ввода», представляет такие преимущества, как отсутствие необходимости в дополнительном оборудовании, возможность проведения скрытой идентификации, а также высокая эффективность благодаря сложности подделки данных признаков, что делает результаты отождествления более достоверными.
К проблемам, требующим научного разрешения, можно отнести отсутствие концепции использования новых технологий для криминалистической идентификации человека по функциональным признакам внешности, проявляемым при использовании «устройств ввода».
Необходимо определение правовых основ использования данного вида идентификации, сбора информации о данных двигательных стереотипах в деятельности правоохранительных органов, а также целей, задач, принципов, механизмов реализации и основных направлений их практического применения в целях раскрытия и расследования преступлений.
Список литературы Использование функциональных признаков внешности человека, проявляемых при работе с «устройствами ввода», в раскрытии и расследовании преступлений
- Булгаков, В. Г. Методология криминалистического исследования динамических признаков человека // Юристъ-Правоведъ: науч.-теорет. и информац.-методич. журн. 2011. № 4 (47). С. 13–16.
- Аюпова, А. Р., Якупов, А. Р., Шабалкина, А. А. Аутентификация по клавиатурному почерку: выгоды и проблемы использования // Международный научно-исследовательский журнал. 2017. № 12-5 (66). С. 55–58.
- Ломаченко, А. С., Никольский, Т. В., Голубев, И. И. Исследование программных решений идентификации пользователя по параметрам набора текста // Colloquium-Journal: науч. журн. 2020. № 13 (65). С. 40–44.
- Сапиев, А. З. Аутентификация пользователей сети на основе анализа компьютерного почерка // International Scientific Review: мультидисциплин. науч. журн. 2016. № 2 (12). С. 42–43.
- Иванов, А. И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений: монография. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. 188 с.
- Каминский, А. М., Рубцов, В. Г. Возможности идентификации пользователя компьютера по следам-отображениям на клавиатуре // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право: науч. журн. 2022. Т. 32, № 5. С. 906–910.
- Артюшина, Л. А., Троицкая, Е. А. Некоторые подходы к оценке информативности параметров идентификации пользователя по клавиатурному почерку на основе поведенческой биометрии // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника: науч. журн. 2022. T. 22, №°3. C. 30–38.
- Брюхомицкий, Ю. А. Параметрические методы распознавания образов динамической биометрии // Известия Южного федерального университета. Технические науки: науч. журн. 2011. № 12 (125). С. 170–180.
- Пащенко, Д. В., Бальзанникова, Е. А. Метод идентификации пользователя по клавиатурному почерку с использованием модели доверия // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс: науч. журн. 2021. Т. 10, № 3 (55). С. 96–99.
- Вязигин, А. А., Тупикина, Н. Ю., Сыпин, Е. В. Разработка и реализация программы для биометрии пользователя персонального компьютера на базе определения параметров клавиатурного почерка // Южно-Сибирский научный вестник: науч. журн. 2019. № 1 (25). С. 43–49.
- Довгаль, В. А. Особенности захвата параметров клавиатурного почерка // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки: науч. журн. 2017. № 2 (201). С. 102–108.
- PrintListener: Uncovering the Vulnerability of Fingerprint Authentication via the Finger Friction Sound / Man Zhou, Shuao Su, Qian Wang, Qi Li, Yuting Zhou, Xiaojing Ma and Zhengxiong Li // URL: https://www.researchgate.net/publication/378133984 (дата обращения: 21.01.2024) С. 1–16.