К вопросу об использовании цифровых следов при выявлении и раскрытии экономических преступлений

Уроки прошлого заставляют нас обратить внимание на то, что преступная деятельность обладает неуклонной тенденцией к развитию и трансформации, проявляя способность приобретать все более изощренные и сложные формы. Вследствие этого эволюционного процесса формируется преступный механизм, способный привлекать квалифицированных специалистов, обладающих необходимыми интеллектуальными ресурсами, для совершения противоправных деяний, в частности в области кредитно-финансовых отношений.

В современных условиях рост преступной деятельности в области высоких технологий и цифрового пространства приобретает все более тревожные масштабы. На заседании коллегии МВД президент Российской Федерации Владимир Владимирович Путин подчеркнул, что около четверти всех жертв киберпреступлений в 2024 году составили пенсионеры. Общий материальный ущерб, причиненный киберпреступлениями за указанный период, оценивается приблизительно в 200 миллиардов рублей. Вместе с тем глава государства обратил внимание на снижение уровня раскрываемости подобных преступлений, который за 2024 год составил порядка 23 %. В этой связи президент подчеркнул необходимость активного и адекватного реагирования со стороны МВД на новые методы и возможности, используемые злоумышленниками для совершения преступлений в киберпространстве [1].

Таким образом, с момента возникновения первых научных изысканий, посвященных проблематике совершения преступных деяний в виртуальном пространстве, было очевидно, что криминальная деятельность в сфере кредитно-финансовых отношений претерпевает колоссальные изменения в процессе формирования доказательственной базы. Преступления, совершенные в кредитнофинансовой сфере с использованием информационных технологий, оставляют за собой особую категорию следов, отличающуюся от привычных материальных и идеальных. Таким образом, цифровые следы выступают как самостоятельный и уникальный элемент в процессе осуществления деятельности по выявлению и раскрытию рассматриваемой категории экономических преступлений.

Основная часть

В последние годы с развитием IT-технологий в сфере преступлений стал появляться новый вид данных – так называемый «цифровой след». Сегодня в юридической практике существует множество трактовок этого понятия, которые акцентируют внимание на его происхождении и ключевых свойствах. Примечательно, что первые попытки официального закрепления термина в российском праве датируются 2020 годом. В частности, в этот период был опубликован в интернете проект нормативного акта под названием «Концепция комплексного регулирования (правового регулирования) отношений, возникающих в связи с развитием цифровой экономики». В данном законопроекте термин «цифровые следы» обозначает данные, которые человек сознательно размещает в различных информационных платформах [2, с.1].

Информация, которую человек сознательно публикует в Интернете, формирует так называемые цифровые следы. Это могут быть личные фотографии, заполненные анкеты или комментарии в социальных сетях, размещённые на различных серверах виртуального пространства. Таким образом, цифровые следы отражают активность пользователя в информационно-коммуникационной среде. Сотрудники оперативных подразделений должны владеть навыками классификации цифровых данных, выявляемых в ходе раскрытия финансово-кредитных преступлений, разделяя их на две категории: ключевые и вспомогательные. Ключевые данные представляют особую значимость для человека, поскольку обычно создаются им сознательно и непосредственно. Примерами таких материалов служат тексты электронных писем и сопровождающие их вложения (фотографии, видео- и аудиосо- общения). Вспомогательная категория данных включает в себя метаданные, которые формируются автоматически, без прямого вовлечения человека [3, с.1]. Например, сведения о времени звонков и отправки сообщений, а также информация о номерах телефонов и IP-адреса устройств, используемых в сети, постоянно фиксируются и могут передаваться третьим лицам.

Стоит отметить, что подразделения экономической безопасности и противодействия коррупции (далее -ЭБ и ПК), входящие в состав Министерства внутренних дел Российской Федерации, выполняют ключевую функцию в противоборстве с преступлениями, связанными с финансовой сферой и кредитованием. Для эффективного выявления и раскрытия преступлений в кредитнофинансовой сфере, а конкретно - незаконного обналичивания и транзита денежных средств, крайне важно чётко определить понятие цифровых следов и выделить их основные характеристики. Проведение анализа и выработка однозначного понимания данного термина с учётом особенностей этих преступлений является необходимым условием для осуществления эффективной борьбы сотрудников ЭБ и ПК с кредитнофинансовыми преступлениями. В рамках оперативно-розыскной деятельности (далее - ОРД) под цифровыми следами понимаются данные, хранящиеся на электронных устройствах и обладающие важностью для успешного проведения оперативнорозыскных мероприятий (далее -ОРМ). Эти сведения служат ключевым источником информации, применяемой для выявления и раскрытия преступлений в сфере кредитнофинансовых операций. Как правило, такие цифровые следы оставляют преступники во время подготовки и совершения преступлений, связан- ных с финансовыми махинациями. К примеру, это может проявляться в виде дистанционного перевода денежных средств с банковского счета на счет фирмы-однодневки, учрежденной лишь для кратковременной хозяйственной деятельности без намерения продолжать работу в будущем.

В сфере преступлений, затрагивающих кредитно-финансовую деятельность, цифровые следы требуют тщательного упорядочивания по различным характеристикам. Одним из ключевых инструментов для выявления и раскрытия преступных операций, связанных с незаконным обналичиванием и транзитом денег, является грамотно выстроенная классификация этих цифровых следов. Рассмотрим наиболее значимые подходы к систематизации цифровых следов, которые способствуют эффективному противодействию финансовым преступлениям.

В качестве ключевого признака цифровых следов следует рассматривать порядок обеспечения доступа к ним с целью их документального закрепления и последующего изъятия. В рамках систематизации цифровых следов А. В. Отогочев предлагает классификацию по трем критериям. Первый критерий основан на характере получения доступа к цифровым следам в целях их фиксации и изъятия. Применительно к сфере кредитно-финансовых преступлений данная классификация приобретает особую значимость и предусматривает следующую дифференциацию цифровых следов:

• - доступные неограниченному кругу лиц - цифровые следы, доступ к которым не ограничен юридическими, техническими или иными барьерами (например, данные в открытых реестрах, публикации в социальных сетях с публичным доступом,

официальные отчеты финансовых организаций);

• - доступные уполномоченным лицам в пределах предоставленных законом полномочий - цифровые следы, доступ к которым строго регламентирован и возможен исключительно для определенных субъектов при соблюдении установленных процедур (банковские выписки, внутренняя документация финансовых учреждений, логи защищенных систем и т.д.) [4, с.4].

Такая классификация отражает специфику финансового рынка, где значительная часть данных защищена законодательством о банковской, коммерческой и служебной тайне, и позволяет оптимизировать процесс сбора доказательств в ходе расследования.

Таким образом, стоит отметить, что недостаток законных оснований и полномочий для изъятия цифровых следов, охраняемых законодательством РФ, существенно затрудняет выявление и пресечение преступлений на финансовом рынке. Это обусловлено действующими правовыми ограничениями, регламентирующими доступ к подобным данным и исключающими их изъятие без соблюдения установленных процедур. В деятельности подразделений ЭБ и ПК данная проблема выступает ключевым барьером при выявлении и раскрытии преступлений в сфере кредитно-финансовых отношений.

Рассматривая первый критерий классификации, можно отметить, что цифровые следы доступны неограниченному кругу лиц в любое время. К таким данным относятся сведения, открытые для публичного доступа, которые содержат важную оперативную информацию о лицах, участвующих в совершении кредитнофинансовых преступлений, либо о самих событиях, связанных с этими правонарушениями. В российском правовом поле, регулирующем информационные технологии и защиту данных1, под общедоступной информацией понимаются сведения, которые являются широко распространенными и доступными для каждого без ограничений. К тому же, к этой группе относятся данные, которые их законные владельцы публикуют в Интернете в формате, позволяющем автоматизированную обработку без необходимости ручного редактирования, и предназначенные для многократного применения.

К общедоступным данным, которые могут способствовать эффективному выявлению и раскрытию кредитно-финансовых преступлений на финансовом рынке, предлагаем отнести следующие:

– информация, получаемая из открытых официальных реестров (например: реестр поднадзорных Банку России финансовых организаций, список компаний с выявленными признаками нелегальной деятельности на финансовом рынке [5], единые государственные реестры юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и т. п.);

– информация, находящаяся в открытом доступе и связанная с коммерческой деятельностью (например: сведения о предприятиях, эмитентах ценных бумаг, а также данные о результатах торгов на бирже. Кроме того, к таким источникам относятся специализированные финансовые новостные порталы и другие ресурсы, посвящённые рынкам капитала);

– публичные коммерческие данные (например: информация о компании, эмитенте ценных бумаг, результаты биржевых торгов, сайты информационных агентств, специа- лизирующихся в сфере финансовых рынков, и др.);

• –    материалы средств массовой информации (например: статьи, интервью и др.);

• –    информация с веб-сайтов (например: документы, фотографии, видео- и аудиофайлы и др.), в том числе с их сохраненных копий;

  – социальные сети (например: учетные записи пользователей от социальных сетей; визуальные материалы (фотографии и видеозаписи); сведения о местонахождении (город, регион); идентификационные данные лиц (имена или никнеймы лиц); контактные номера абонентов; IP-адрес).

В контексте сказанного необходимо обратить внимание на мнения Ю. В. Гаврилина и А. В. Шмонина, которые считают, что в современных условиях развития общества социальные сети содержат большое количество оперативно значимой информации. Прежде всего, это контент, который пользователи сами размещают на своей страничке в социальной сети. Сотрудниками оперативных подразделений при проведении тщательного анализа содержимого информационных ресурсов предоставляется возможность выявить социальные связи интересующего лица, его профессиональную деятельность, хобби, а также образ жизни в целом. Стоит отметить, что данный процесс способствует установлению вероятного уровня дохода, определению географических перемещений, статуса в семейном положении, состава домохозяйства и даже используемых транспортных средств. Таким образом, с помощью систематического изучения цифровых следов, оставляемых личностью в социальной сети, сотрудниками оперативных подразделений формируется всесторонняя характеристика пользователя [6, с. 105–111].

Другой вид цифровых следов является доступным только уполномоченным лицам в пределах полномочий, предоставленных законодательством Российской Федерации. Следовательно, от уровня доступа к ограниченным сведениям, содержащим цифровые следы, пропорционально зависит и эффективность раскрытия преступления. Для категории преступлений в сфере кредитнофинансового рынка оперативные сотрудники для получения оперативнозначимой информации зачастую проводят следующие ОРМ: наведение справок, содержащих информацию о вкладах и счетах граждан в банках и иных кредитных организациях; исследование предметов и документов; обследование помещений, зданий, сооружений, участков местности и транспортных средств и др.

Одним из способов получения оперативными сотрудниками ЭБ и ПК оперативно-значимой информации о совершении незаконных финансовых операций посредством цифровых следов выступает отслеживание криптовалютных транзакций. Стоит отметить, что в современном обществе наблюдается устойчивая тенденция использования криптовалют в противоправных целях. В усложненной динамике мировых взаимоотношений наблюдается усугубление обстоятельств, связанных с незаконными операциями по обналичиванию и транзитированию как традиционных денежных средств, так и их цифровых аналогов. Преступники предпочитают обращаться к централизованным биржам для проведения операций по легализации средств ввиду их высокой ликвидности и простоты превращения цифровых активов в обычные деньги, а также интеграции с традиционными финансовыми сервисами, способствующими перемешиванию незаконно нажитых средств с легальной деятельностью [7, с. 3]. Согласно отчету Банка России, за первое полугодие 2024 года, 59 % выявленных субъектов, демонстрирующих признаки финансовых пирамид, осуществляли привлечение клиентских средств именно в цифровых валютах. Указанные финансовые инструменты обеспечивают злоумышленникам возможность сохранять анонимность, что в свою очередь значительно затрудняет деятельность оперативных сотрудников по выявлению и раскрытию рассматриваемой категории преступлений [8].

В рамках ОРД оправдано применение всех предусмотренных законом гласных и негласных методов поиска и сбора оперативно-значимой информации, включая использование данных, доступных в общественном пространстве сети Интернет. Установление сведений об интересующем лице представляет собой задачу особой сложности, решение которой требует, с одной стороны, применения специализированных поисковых средств, а с другой - значительного временного ресурса.

В рамках использования оперативными сотрудниками концепции «Больших данных» в деятельности по раскрытию кредитно-финансовых преступлений требуется внедрение инновационных статистических методов и современных информационных технологий, что трансформирует традиционные подходы к поиску и обработке информации. В отличие от классических процедур, где данные подвергаются предварительному исследованию и обработке, здесь анализ проводится непосредственно на исходных наборах данных в их первоначальном виде. Процесс выявления взаимосвязей между элементами данных носит интерактивный характер и охватывает полный объем доступной информации до достижения заданных критериев результата.

Данная методология обеспечивает возможность выполнения анализа в режиме реального времени, позволяя обрабатывать информацию по мере ее поступления без существенных задержек [9, с. 3].

«Большие данные» содержат особенности, которые подчиняются требованиям к информационной модели, характерной для ОРД:

• -    значительный физический объем данных, превышающий возможности его обработки обычными программными средствами за разумное время;

• -    данные постоянно обновляются, что предполагает их постоянную обработку;

• -    разнообразные данные, как правило, разнородны, неструктурированы или структурированы не полностью.

Таким образом, для ОРД представляет интерес анализ разнородных баз данных для получения и последующего использования выявленных закономерностей, которые подтверждают или опровергают версию совершения лицом кредитнофинансового преступления. В данном контексте следует отметить, что наиболее целесообразным принято считать получение информации оперативным путем посредством проведения комплекса гласных и негласных ОРМ.

Выводы и заключение

Результаты проведенного исследования однозначно демонстрируют важность применения цифровых следов в интересах ОРД при выявлении, предупреждении, пресечении и раскрытии преступлений в сфере финансов и кредитования. В процессе анализа необходимо выделить основные выводы, представляющие особую ценность для совершенствования практики ОРД:

• -    цифровые следы в ОРД - это информация, сохранённая на электронных устройствах, которая имеет существенное значение для выявления и раскрытия экономических преступлений. Такие данные составляют ключевую часть информационной базы, используемой при подготовке и реализации комплекса негласных ОРМ. Изучение цифровых следов помогает сотрудникам подразделений ЭБ и ПК своевременно выявлять и раскрывать преступления, связанные с кредитно-финансовой сферой;

• -    рассмотрена наиболее популярная классификация цифровых следов, которую принято разделять на две категории: доступные неограниченному числу субъектов и предоставляемые исключительно уполномоченным лицам в рамках установленных законодательством полномочий;

• -    в целях повышения эффективности выявления и раскрытия преступлений в сфере кредитнофинансовой деятельности оперативные подразделения вынуждены интегрировать передовые информационные технологии и прогрессивные методы статистического анализа. Предложенное нововведение способствует глубокой трансформации устоявшихся алгоритмов сбора и обработки данных, что значительно расширяет возможности по использованию концепции «Больших данных» в правоохранительной практике.