Криминологический анализ зарубежной правоохранительной практики по применению нейросетей в борьбе с преступностью и возможность использования данных технологий в Российской Федерации

Анализ источников научной литературы свидетельствует о том, что как отечественные, так и зарубежные эксперты все чаще отмечают одно из обязательных правил, в соответствии с которым, для того чтобы правоохранительным органам эффективно исполнять возложенный на них функционал, им следует применять в своей работе весь комплекс передовых технологий и современные технические устройства [1, с. 105]. По большей части это обусловлено тем, что сегодня преступные группировки хорошо оснащены, в том числе и в техническом отношении. Важно и то, что ими осуществляются большие траты на различные технические средства, используемые для разработки компьютерного программного обеспечения, чтобы технологическая обеспеченность преступной деятельности опережала уровень правоохранителей. Преступниками закупается суперсовременное компьютерное оборудование, программное обеспечение, разработанное киберпреступниками для исполнения конкретных противоправных целей.

В ответ на эти действия зарубежными правоохранителями постепенно внедряются новые технологии, связанные с развитием искусственного интеллекта. Искусственный интеллект не имеет единой дефиниции, и каждое государство его характеризует по-своему, в частности, в нашей стране его определяют «в виде комплекса технологических решений, позволяющего имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека» [2, с. 36]. Автор полностью согласен с определением, которое дает «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года», утвержденная Указом Президента Российской Федерации от 10.10.2019 №490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской

Федерации» (далее – Стратегия). Стратегия обязала «внести изменения в "Национальную программу Цифровая экономика Российской Федерации" и разработать проект под названием "Искусственный интеллект", в целях реализации которого будут созданы все необходимые условия для эффективного взаимодействия между государством, научными организациями и гражданами в сфере развития искусственного интеллекта [3, с. 112]. Стратегия «определяет цели и основные задачи развития искусственного интеллекта и расписывает комплекс мер, направленных на его использование в целях обеспечения национальных интересов и реализации стратегических национальных приоритетов в любой сфере, а также охватывает основы поддержки научных исследований, разработки и развития программного обеспечения и т. д.» [4, с. 35].

Применение систем, работающих на основе рассматриваемых технологий, использующих в своей работе нейронные сети, способствует существенному снижению не только временных, но и материальных затрат при розыске украденного имущества и лиц, совершающих противоправные деяния и пытающихся скрыться. Необходимо отметить, что искусственный интеллект включает в себя различные инструменты, которые связаны с большими данными, нейронными (далее – нейро) сетями и машинным обучением. Искусственные нейросети намного проще биологических и представляют собой программную реализацию нейронных структур, способных к самообучению, состоящие из нейронов, передающих друг другу сигналы. По сути, эти сети в упрощенной форме имитируют функционал мозга человека. Собственно, сегодня большинство специалистов именно нейросети называют концепцией, реализующей искусственный интеллект, в настоящее время многие из правоведов именно нейросети отождествляют с искусственным интеллектом [5, с. 10]. Нейросети представляют собой «упорядоченную систему и взаимодействуют друг с другом, для выполнения одной задачи, и обладают возможностью работы в одной группе, с учетом предыдущего опыта работы, поэтому они способны добиться большого успеха» [6, с. 275]. Эффективность использования нейронных сетей возрастает в тех случаях, когда пользователи данных систем сталкиваются с необходимостью анализа сложных данных, которые имеют много отличительных, характерных именно для них, особенностей.

Кроме того, немаловажно, что нейронные сети обладают возможностью не только обработки больших количественных данных, отличающихся друг от друга, но к тому же решают поставленные перед ними задачи. Будучи одними из элементов программного механизма, нейронные сети делают возможным обучение компьютерных программ с учетом как положительного, так и отрицательного опыта [7, с. 250]. Одновременно хотелось бы отметить, что нейронные сети представляют собой нелинейный метод, поскольку им под силу нахождение сложных зависимостей среди отдельных свойств данных. Дело в том, что обычные компьютерные программы могут обучаться на основе различных методов, а системы, работающие на основе нейронных сетей, выбирают именно нелинейные методы обучения, что в свою очередь дает основание специалистам сравнивать их с примитивной работой человеческого мозга. На основе такого же принципа нейросетью распознаются различные образы, строится логическая связь между событиями, в том числе она помогает устанавливать факты коррупции в процессе анализа различных официальных документов и распознавать махинации в сфере кредитных карт.

Немаловажное значение имеет и то, что за рубежом в правоохранительных органах применимые нейросетями алгоритмы, определяющие преступников, работают на общих принципах, оказывая содействие в сборе максимального количества данных связанных с метаположением, сведениями о судимости, активности в соцсетях, и на основе этих данных правоохранители строят предположения, какие из субъектов могут быть замешаны в совершении противоправных деяний. Кроме оказания помощи и противодействия преступности, при помощи автоматизированных систем правоохранители еще и раскрывают преступления. Так, при помощи систем, работающих на основе нейронных сетей, сотрудники правопорядка легко могут сделать комплексный анализ входящих сообщений и принять взвешенное решение при наличии фрагментарной информации. На основе этих информационных данных нейронная сеть устанавливает связь между местом, человеком и событием [8, с. 805].

Вместе с тем ряд полицейских подразделений за рубежом внедряют в свою работу технологии, связанные с нейросетью, в том числе для работы следственных подразделений, тем самым сокращая период расследования уголовных дел. Программное обеспечение, предназначенное для этой работы, обладает возможностью самостоятельного изучения и разбора материалов уголовных дел, и к тому же анализом имеющихся улик по данным фактам, определяя степень сложности предстоящего расследования. Поступающая печатная информация по расследуемым делам первоначально сканируется и загружается в персональный компьютер следователя. После этого при помощи искусственных нейросетей в течении двух дней вместо двухнедельного срока, который отводится человеку для анализа имеющегося материала по делу, искусственным интеллектом выполняется вся рутинная работа [9, с. 124].

Результаты научных разработок в сфере искусственного интеллекта активно используются в правоохранительной деятельности Королевства Нидерландов. В этой связи хотелось бы указать на то, что правоохранители данной страны нашли удачное применение машинному алгоритму, работающему на основе нейросетей, и в результате, проводя анализ документов, данная технология оказывает содействие сотрудникам полиции, существенно экономя их рабочее время в процессе расследования преступлений1.

Немаловажно, что компьютерное оборудование, на котором работают сотрудники нидерландской полиции, подключено к национальной базе ДНК (макромолекулы, которые хранят в себе наследственную информацию о человеке), поэтому компьютерная программа с легкостью сопоставляет несколько общих деталей из разных уголовных дел и может предложить вариант по поиску недостающих для расследования улик. Системы, работающие на основе нейросетей, в настоящее время способны провести анализ из более чем полутора тысячи дел, занимающих порядка тридцати миллионов печатных страниц. Кроме того, подобной системе под силу не только выполнение рутинной работы, но и проведение параллелей между рядом произошедших событий 2 . Немаловажно, что аналогичные системы возможно использовать для расследования преступлений прошлых лет, в том числе и серийных убийств.

В Соединенном Королевстве Великобритании и Северной Ирландии тоже активно используют применимые нейросетями алгоритмы для борьбы с преступностью. Английские правоохранители на постоянной основе применяют в своей профессиональной деятельности достижения искусственного интеллекта. В процессе расследования преступлений они часто сталкиваются с массивом информационных данных для установления обстоятельств по расследуемым делам. К примеру, «расследуя коррупционные преступления с участием технологического концерна Rolls-Royce Holdings Plc, следователи использовали возможности робота Athena Security Camera (далее – ACE), функционирующего на системе искусственного интеллекта, основной задачей которого являлось выявление ценной информации для уголовного дела» [10, с. 76]. Кроме того, данная робототехника позволяет фиксировать факты совершения преступных посягательств и сразу же проводить идентификацию преступников. С помощью робототехники ежедневно было проанализировано порядка 600 тысяч различных текстовых файлов.

Как следует из вышесказанного, рассматриваемые технологии являются мощным инструментом, который позволяет правоохранителям повышать эффективность их деятельности и совершенствовать борьбу с многими формами преступных проявлений. К примеру, в Королевстве Норвегия постоянно ведутся видеозаписи в местах большого скопления людей, которые в последствии анализируются правоохранителями. Кроме того, в этой стране изучается возможность применения неинтрузивных систем наблюдения, в их основе лежит анонимизация граждан, снятых на камерах видеонаблюдения, для последующей обработки данных и использования их в целях анализа массовых происшествий, идет разработка рассматриваемых технологий, учитывающих моральные принципы общества. В частности, в случае усмотрения в действиях владельцев гаджетов противоправных поступков искусственным интеллектом сообщается об этом в полицию3.

В Федеративной республике Германия Центральным управлением информационных технологий при МВД страны разрабатываются специальные системы, работающие на основе рассматриваемых технологий. Поскольку для крупных баз данных полицейских структур, имеющих немалый массив информационных данных, поиск требуемой информации затруднителен, для того чтобы проверить необходимую информацию, понадобится много времени. Разрабатываемые системы при помощи специальных алгоритмов в состоянии интерактивно запросить нужные для правоохранителей информационные данные, на основе ранее сделанных запросов либо анализа предпочтений пользователей этих систем [11, с. 55].

Полицейскими Турецкой Республики для борьбы с наркопреступностью с 18 мая 2022 г. используются нейросети. В частности, применяется специальная программа – ASENA (в переводе с турецкого значит система по анализу борьбы с наркопреступностью). Подробности работы данной программы держатся в секрете. Известно только, что она позволяет в четырех случаях из десяти наводить турецких полицейских на наркоторговцев4.

В государствах Азии, Африки и на Ближнем Востоке, как и во многих странах мира, уделяют много внимания внедрению нейросетей в полицейскую практику. Полицейскими подразделениями Объединенных Арабских Эмиратов (далее ОАЭ) в г. Дубае запущена программа с использованием технологии искусственного интеллекта, разработанная компанией Space Imaging Middle East (SIME). С помощью программы анализируются базы данных полицейских подразделений о совершенных ранее преступлениях и прогнозируются условия возникновения подобных ситуаций в ближайшей перспективе [12, с. 762]. А в столице этой страны г. Абу-Даби с 2021 г. роботы вместо полицейских патрулируют улицы с одновременной видеофиксацией окружающей обстановки, тем самым избавляя полицейские структуры ОАЭ от рутинных обязанностей и высвобождая необходимые ресурсы для борьбы с более опасными правонарушениями.

В Республике Индия учеными было создано специальное приложение, в котором собрали данные (отпечатки пальцев, фото, и другие биометрические данные) большинства лиц, обвиненных в совершении противоправных деяний. Руководствуясь исследованием ученых Оксфордского университета, в соответствии с которым в среднем в мире рецидивная преступность оценивается в 40–60 %, индийскими специалистами для сотрудников полиции было разработано специальное приложение под названием ABHED, сочетающее в себе базу данных с системой по распознаванию отпечатков пальцев, лиц и голосов. В том случае, если данные правонарушителей совпадают с банком данных базы полиции Индии, то их быстро устанавливают и задерживают. В перспективе разработка индийскими учеными умных очков, помогающих полицейским устанавливать преступников во время проведения патрулирования в режиме реального времени5.

С 2021 г. в Республике Сингапур (далее – Сингапур) с целью пресечения неподобающего социального поведения общественные места патрулируют полицейские роботы. Данных роботов оснастили специальными камерами с обзором в 360°. В функционал данной полицейской робототехники в Сингапуре входит пресечение курения в запрещенном месте, запрещение неправильных парковок велосипедов и езды на мотоциклах и ином моторизованном транспорте в пределах пешеходной части. При обнаружении подобных нарушений патрульные роботы оповещают лиц, осуществляющих их управление и контроль. Как полагают сингапурские правоохранители, применение подобной робототехники должно положительно сказаться на работе полицейских служб и снизить численность пеших патрулей на обслуживаемой территории6.

В план Национального полицейского агентства (далее – NPA) Республики Корея, который называется Police Future Vision 2050, входят задачи, в соответствии с которыми к 2050 г. в этой стране в сфере обеспечения правопорядка необходимо задействовать собак-роботов, беспилотных патрульных машин, дронов. Одновременно планом NPA запланирована организация подразделений, связанных с борьбой с противоправными посягательствами в киберпространстве, а также оснащение полицейских офицеров бронированными экзоскелетами. Данный план состоит из пяти стратегий и четырнадцати проектов, среди которых необходимость создания интегрированных систем по поддержке и контролю полицейских, которые направляются на места совершения преступлений. В том числе целью рассматриваемого плана является необходимость меньше зависеть от нехватки кадрового потенциала и переключения полицейских от прямых контактов с наделением и замене части их функционала технологиями, работающими на основе нейросетей. В частности, предусматривается, что основная работа полицейскими будет производиться удаленно из ситуационных центров. Возможно, что в Республике Корея будут внедряться мобильные полицейские участки. Одновременно с этим планируется создание офиса Meta NPA, который будет бороться с киберпреступностью, осуществляя патрулирование альтернативной реальности при помощи аватаров – AI Metapolice. В плане NPA предусматривается патрулирование опасных зон роботами-собаками, автономным автотранспортом и дронами, которые постепенно начнут внедряться в деятельность полицейских подразделений с 2027 г. При помощи данных технологий возможно будет не только осуществлять поиск злоумышленников, но и отправлять необходимые данные с мест происшествий. Офицеров обеспечат экзоскелетами, представляющими собой специальные костюмы, позволяющие увеличивать силу, оборудованные интеллектуальными системами безопасности7.

В современную деятельность японской полиции активно внедряется новейшая система, основанная на нейросетях, позволяющая полицейским в автоматическом режиме осуществление детального поиска в интернет-пространстве информационных данных, связанных с преступными посягательствами. Прежде функционирующая в японской полиции аналогичная система могла позволить правоохранителям одушевление поиска только на основе ключевых слов. Действующая в настоящее время система самостоятельно находит подробные детали совершаемых противоправных действий. Японские правоохранители предполагают, что использование данной системы будет способствовать скорейшему обнаружению подготавливаемых и совершенных противоправных деяний, тем самым повышая результативность правоохранительной практики8.

В 2023 г. японская полиция приступила к тестированию камер видеонаблюдения, работающих на основе технологий, связанных с искусственным интеллектом, с целью предотвращения возможных атак на высокопоставленных лиц. Их испытание должно закончиться в 2024 г. В ряде государств мира подобные средства уже продемонстрировали высокую результативность по выявлению лиц с аномальным поведением и распределению полицейских сил и средств для наведения правопорядка. Японские полицейские уверены, что использование данного программного обеспечения позволит им быстро обнаруживать сомнительных лиц в большом скоплении народа, равно как и в иных сложных условиях. В дополнение к этому рассматриваемые технологии будут способствовать выявлению опасных предметов и оружия9.

Интересен и китайский опыт по использованию нейросетей в правоохранительной деятельности. В Китайской Народной Республике (далее – КНР, Китай) в качестве положительного опыта можно отметить применение китайскими правоохранителями разработанной компанией Cloud Walk Technology системы по распознаванию лиц, при помощи которой отслеживается деятельность подозреваемых в совершении противоправных деяний граждан. В настоящее время этим программным обеспечением в режиме реального времени пользуются правоохранители более пятидесяти китайских городов и провинций [13, с. 232]. Правоохранителями КНР активно используется еще ряд систем, основанных на нейросетях. В частности, там функционируют мобильные приложения, помогающие осуществлять поиск несовершеннолетних, а компанией

UniView разработано приложение, отслеживающее лиц, часто путешествующих за рубеж [14, с. 258].

Следует отметить, что внедренный Министерством общественной безопасности Китая проект – Золотой щит – блокирует нежелательный контент, оказывая профилактическое воздействие на отдельные виды информационных преступлений. В данном проекте задействовано более 30 тыс. человек. Среди функционала, реализуемого данным проектом: блокировка китайских граждан к внешним ресурсам сети Интернет; к ресурсам, обладающим согласно китайскому законодательству запрещенным контентом. Данный проект был задуман для того, чтобы китайские правоохранители могли пресекать попытки подрывных мероприятий из соцсетей и осуществлять контроль за излишней протестной активностью.

Таким образом, китайские правоохранители серьезно подходят к возможности использования нейросетей для конкретных правоохранительных целей: выявления из массы людей лиц, которые представляют для них интерес; прогнозирования и предсказывания возможности различных преступных проявлений; автоматического сортирования и классификации объемных информационных данных, отслеживания причин и условий, способствующих проявлению экстремизма и терроризма, в начальной стадии. Немалый интерес вызывают многие разработки китайских специалистов [151, с. 109]. На основе нейросетей в Китае определяют необходимые признаки исследуемых данных, например, идентифицируют внешность человека, автомобильные номера, либо гены в геноме, сопоставляя предложенные системой объекты с рядом признаков, выявленных в процессе изучения. В подобных случаях системе предъявляют объект, она отвечает на вопрос: может ли он быть искомым? Подобные операции сегодня демонстрируют свою эффективность. Например, в Китае компанией Watrix был создан инструмент, который распознает людей по их телосложению. При помощи подобных распознаваний происходит «установление связей между характеристиками преступления и потерпевшего, с одной стороны, и признаками личности преступника с другой» [16, с. 52].

Также при помощи нейросети определяют будущее состояние различных информационных систем, либо отдельные показатели, например, увеличения или снижения преступных проявлений. Для этого в систему загружают определенные статистические данные, анализируя которые ей необходимо спрогнозировать будущее состояние преступности. Чтобы создать подобную систему в сфере борьбы с преступностью, необходимо провести серьезную работу, связанную с обработкой данных уголовных дел, включающих различные виды преступных посягательств, чтобы проанализировать и выделить исходные информационные данные, «включающие обстановку совершения противоправных деяний, их способы совершения, типовые следы, обстоятельства, которые подлежат установлению, информацию и личности потерпевших и преступников» [17, с. 496].

Сегодня за рубежом активно применяются системы по обнаружению выстрелов, разработанные корпорацией ShotSpotter. Данные системы передают правоохранительным службам данные о произошедших выстрелах. Правоохранители на основе полученных данных определяют, где именно были совершены выстрелы и направляют на это место патрульную группу. При помощи систем, разработанных ShotSpotter Flex, правоохранительным службам намного легче производить обработку полученных данных. Как сообщают разработчики рассмотренных выше систем, правоохранители получают от граждан порядка двадцати процентов информации о случаях услышанных ими выстрелах, и даже в тех случаях, когда свидетелями происшествий в правоохранительные службы сообщаются подобные данные, то они, как правило, недостаточно точны, четки, полны и объективны. В то же время активно функционирующие системы могут предупредить служителей правопорядка в режиме реального времени, какой был тип стрельбы и его место с координатами до трех метров. В течение 2019–2021 гг. порядка 150 полицейский управлений США использовали данную технологию, точность которой составила 97 %10.

Например, если корпорация в области обеспечения безопасности ShotSpotter строит свою работу на обнаружении звуковых информационных данных, которые сообщают в полицию о вероятном совершении противоправных деяний, то ряд других корпораций трудится над разработкой программного обеспечения, использующего видеокамеры, для фиксации преступлений и лиц их совершающих. Например, корпорация Hikvision специализируется в разработке и производстве обозначенных камер безопасности. Обрабатывая большие объемы данных видеонаблюдения, нейросети с глубинным обучением позволяют видеоаналитическому софту совершенствование собственных алгоритмов. Подобные возможности нейросетей используются в процессе обеспечения безопасности, позволяя проводить более точный поиск подозрительных предметов и распознавания потенциальных нарушителей. По сообщению разработчиков, новейшее оборудование данной компании обладает возможностью идеального сканирования номерных знаков транспортных средств, может производить запуск распознавания лиц людей, с целью осуществления поиска злоумышленников, в том числе в автоматическом режиме, производя обнаружение подозрительных предметов, которые находятся в общественном месте с большим скоплением людей11.

Не может не вызвать интерес разработка ученых еще одной хорошо известной специалистам в рассматриваемой области компании – Cloud Walk Technology, которая на основе технологий распознавания лиц решает вопросы, связанные с борьбой с преступностью. Ею и рядом других ведущих корпораций применяются новейшие технологии на основе нейросетей, позволяющие устанавливать данные любого человека, по действиям которого возникают предположения о подготовке преступления. Данной системой выявляется набор подозрительных изменений в поведении и действиях таких людей.

В штате Новый Орлеан в период с 2012 по 2018 гг. происходило апробирование проекта, который назывался Palantir – Палантир, при помощи которого осуществлялся сбор информации о проживающих в городе жителях. В первую очередь специалистов интересовал круг общения, работа, перемещения, активность в социальных сетях и др. В настоящее время нет точных данных о продлении работы данного проекта, но отечественные эксперты предполагают, что контракт на работу по прогнозированию преступности с компанией Palantir Technologies был продлен12. При помощи Палантира составлялась электронная паутина из всех жителей, а также и их контактов, после чего производился анализ, позволяющий сделать предположение, кто из жителей может совершить преступление, а также может стать его жертвой. Местным жителям ничего не было известно о данном проекте, поскольку это был секретный проект, с разрешенным доступом только для полицейских. Полученные данные интеллекта, анализировавшего социальную картину, позволили успешно определить до 80 % преступников, которые использовали огнестрельное оружие.

Анализируя опыт использования нейронных сетей зарубежными правоохранителями важно отметить, что ими используются разнообразные алгоритмы и программные продукты. Как правило, эти алгоритмы работают с разнообразным набором исходных данных, причем полученных также различным способом. Так, например, в каких-то странах они собраны вручную, а где-то выгружены из баз данных автоматически. К примеру, компания Predpol активно занята внедрением применения больших объемов информационных данных и машинного обучения, для того чтобы осуществлять предугадывание мест и времени совершения противоправных деяний. Представители данной организации сообщают, что ими анализируется массив данных ранее совершенных преступных деяний, позволяющий определять, в каком месте и в какое время возможно совершение новых противоправных деяний. Рассматриваемые системные комплексы функционируют с использованием алгоритмов, в основе которых находится наблюдение и выявление всевозможных закономерностей, с помощью которых разнообразные типы преступных посягательств группируют с учетом временных и пространственных показателей. На основе данных и наблюдений о ранее совершенных преступлениях определяют вероятные места потенциальных преступлений. Как объясняют разработчики, «это техника прогнозирования в реальном времени, когда системой происходит выделение возможных точек на карте, а правоохранители должны вовремя среагировать, усилив патрульные группы»13.

Проблематика предупреждения преступности очень сложная проблема, поскольку у данного явления много различных и многогранных причин и условий оказывающих влияние, и с ними чрезвычайно сложно бороться и их изолировать.

Приведенные выше примеры убедительно свидетельствуют о том, что использование разработанных на основе нейросетей систем по борьбе с преступностью может способствовать существенному снижению рассматриваемого явления. Наряду с этим специально акцентируем внимание именно на том, что проведенный анализ зарубежного опыта свидетельствует о том, что работа искусственных нейронных сетей уже сумела доказать свою необходимость в процессе применения в правоохранительной сфере. Многие годы различные базы данных и шаблоны составлялись вручную. В настоящее время при помощи искусственных нейронных сетей возможно заниматься следующими типами операций: 1) распознавание; 2) предсказывание будущих показателей; 3) классификация данных.

Российская Федерация, как и многие страны, обладает потенциальными перспективными возможностями по использованию нейросетевых технологий в правоохранительной сфере. И, как отмечают отечественные специалисты, подобная практика «по использованию нейросетевых технологий в работе отечественных правоохранителей начинает складываться, но пока она не получает широкого распространения касательно распределения на большинство регионов страны, несмотря на то, что направление работы по развитию в правоохранительных структурах различных отраслей на основе применения нейросетевых разработок видится достаточно перспективной» [18, с. 63]. Очевидно, что использование рассматриваемых технологий позволит передать и обработать больший объем информационных данных, который не может поддаваться обработке одним человеком либо группой людей за короткий временной промежуток. При этом отечественный рынок, робототехники в том числе, не должен отставать от зарубежных лидеров и развиваться более динамично.

Не являясь алгоритмизированными, рассматриваемые зарубежные технологии, работающие на основе нейросетей, вполне вероятно, могут быть помощниками и российских правоохранителей. В этой связи необходимо использовать машинное обучение на базе вычислительных систем, которые организованы на принципах нейросетей. Подобный подход будет способствовать обеспечению скорости получения информационных данных и позволит существенно повышать объемы анализируемых информационных данных. Кроме того, такие методы могут положительно воздействовать на работу большинства правоохранительных служб и органов. Полнофункциональная деятельность, построенная на обмене информационными данными между правоохранителями, будет способствовать созданию всех необходимых условий для эффективности их деятельности. В то же время данные технологии должны быть тщательно изучены российскими экспертами и специалистами, необходимо заключение на возможность их использования, им следует пройти надежную апробацию перед непосредственным применением, и, самое главное – их использование должно быть закреплено уголовно-процессуальным законодательством.

В нашей стране при поддержке государства возможно разработать необходимые для правоохранителей сервисы, в которых они крайне заинтересованы, поскольку использование данных технологий позволит снизить временные затраты у сотрудников полиции при анализе огромного массива информационно-справочных данных, при предотвращении подготавливаемых либо раскрытии совершенных противоправных деяний. задержании правонарушителей. охране собственности граждан и др. Кроме вышеперечисленного, проведя необходимые исследования и апробацию применения искусственных нейросетей, в перспективе можно было бы их адаптировать для решения различных проблемных правоохранительных задач, в частности, при анализе материалов уголовных дел, при выявлении ошибок допущенных следователями, выявлении признаков серийности преступных посягательств, объединения дел со схожими признаками и др. Вполне возможно, что предложенный перечень мер мог бы позволить повысить информационное обеспечение правоохранительной работы, что, в свою очередь, положительно скажется на борьбе с преступностью.

В то же время важно осознавать, что достижения, связанные с использованием нейросетей в борьбе с преступными посягательствами, не должны необоснованно вытеснять человеческую деятельность из правоохранительной сферы, заменяя ее робототехникой, а наоборот – оказывать содействие в получении качественных результатов по противодействию преступности. Для этого в дальнейшем важно заниматься не только разработкой новых технологий, основанных на нейросетях, но и профессиональной подготовкой правоохранителей, которые полученные знания будут задействовать в своей практической деятельности.