Некоторые аспекты применения систем искусственного интеллекта при противодействии экономическим преступлениям

Экономические преступления представляют собой деяния, посягающие на экономические интересы общества и государства. В настоящее время практически все экономические преступления, так или иначе, совершаются с использованием информационно-телекоммуникационных технологий (далее – ИТТ).

Обзор литературы

В разное время изучению проблем противодействия экономическим преступлениям, совершаемым с использованием ИТТ, посвящали свои исследования Е.В. Батурина [1]; Ю.В. Гаврилин, Н.Э. Мартыненко, А.В. Парфенов, Т.В. Пинкевич, А.Н Поздняков., Г.Г. Саркисян, П.В. Севастьянов, Б.А. Торопов [2]; С.А. Грачев, А.Ю. Ушаков [3]; А.Ф. Дятлова, М.В. Свирина [4], М.В. Лелетова [5], А.Х. Малаев [6]; Р.Т. Ту-гуз [7]; А.К. Жарова, Е.Е. Шемелкин и др. Однако до настоящего времени остается множество проблемных вопросов, связанных с повышением эффективности противодействия экономическим преступлениям, особенно в условиях цифровизации.

Материалы и методы

В исследовании применены общенаучные (анализ, синтез) и специальные юридические методы (формально-юридический, сравнительно-правовой метод и др.).

Результаты исследования

Были рассмотрены отдельные специальные меры по противодействию экономическим преступлениям, совершаемым с использованием ИТТ.

• 1.    Создание специализированной цифровой платформы для противодействия преступлениям, совершаемым с ИТТ. Предусмотрено Концепцией государственной системы противодействия противоправным деяниям, совершаемым с помощью информационно-коммуникационных технологий

  (распоряжение Правительства РФ от 30.12.2024 № 4154-р)¹.

• 2.    Мониторинг и ограничение доступа к противоправным ресурсам в информационно-телекоммуникационных сетях, включая интернет.

• 3.    Развитие партнёрских отношений между институтами обеспечения безопасности, компаниями, общественностью и правоохранительными органами, в том числе для обмена информацией о новых угрозах и методах защиты от экономических преступлений, совершаемых с использованием ИТТ².

• 4.    Повышение осведомлённости участников экономической деятельности о существующих рисках и уязвимостях, которые могут стать причиной или создать условия для совершения экономических преступлений.

• 5.    Использование машинного обучения, искусственного интеллекта и аналитических систем для обнаружения угроз, предотвращения кибератак и обеспечения быстрой реакции на них.

Возможности данной платформы заключаются в оперативной взаимной передаче информации между правоохранительными органами и Центральном банком, кредитными организациями, операторами связи и др.

Федеральный закон № 41-ФЗ «О создании государственной информационной системы противодействия правонарушениям, совершаемым с использованием информационных и коммуникационных технологий, и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации», позволяет использовать указанную систему для оперативного предупреждения, выявления и пресечения правонарушений и преступлений, совершаемых с использованием ИТТ.

Для реализации данных мер противодействия совершению экономических преступлений в настоящее время в России разработаны отечественные информационно-аналитические системы,

Рис. 1. Функциональная структура информационно-аналитической системы «Граф»

использующие искусственный интеллект. Кратко опишем их возможности.

• 1.    Автоматизированная информационно‑а‑ налитическая система (АИАС) МВД России «СОРМ» (система оперативно-розыскных мероприятий).

• 2.    Платформа «Сбербанк Аналитика» (Sber AI)

АИАС использует технологии анализа больших данных и методы машинного обучения для оперативного выявления и анализа финансовых схем, мошенничеств с использованием сети Интернет и ИТТ.

Платформа применяет методы искусственного интеллекта и предиктивной аналитики для:

• -    обнаружения аномалий в финансовых операциях: анализ транзакционной активности позволяет выявлять подозрительные операции и схемы обналичивания средств;

• -    идентификации мошеннических схем: использование графовой аналитики помогает выявлять связи между участниками преступных групп и схемы их взаимодействия;

• -    противодействия отмыванию денежных средств: анализ цифровых следов и поведенческих паттернов позволяет обнаруживать и пресекать попытки легализации незаконных доходов.

• 3.    Наиболее значимым примером является разработанная в России система VIS (Visual Investigation System) – специализированный программный комплекс, предназначенный для визуального анализа и моделирования информационных связей в ходе оперативно-розыскной и следственной деятельности.

• 4.    Система «FindFace Security» (ООО «НТехЛаб»)

• 5.    Информационно‑аналитическая система «Граф» (рисунок 1).

Эти технологии позволяют банку и правоохранительным органам эффективно выявлять и пресекать финансовые преступления, обеспечивая безопасность клиентов и финансовой системы в целом1.

Функциональные возможности VIS включают: автоматический импорт данных из бухгалтерских программ (например, 1С), Excel-таблиц, банковских реестров и других источников; построение интерактивных графов с отображением связей между физическими и юридическими лицами, банковскими счетами, финансовыми потоками; фильтрацию по критериям риска, масштабируемость отображаемых структур; интеграцию с базами данных МВД и других ведомств РФ; поддержку русского языка и соответствие процессуальным нормам российского уголовного судопроизводства.

Разработана российской компанией NtechLab для автоматического поиска и идентификации лиц. Использует нейросетевые технологии для автоматического поиска и идентификации лиц, причастных к экономическим преступлениям, в том числе к мошенничеству в сети Интернет.

Позволяет визуализировать и анализировать сложные финансовые схемы, выявлять связи

Рис. 2. Основные ключевые функции информационно-аналитической системы Росфинмониторинга «Финансовый мониторинг»

между лицами, счетами и транзакциями, в том числе в сети Интернет, с использованием ИИ и алгоритмов анализа данных.

Система применяет различные графовые алгоритмы для анализа:

• А)    определение близости между объектами: используются метрики, такие как число общих соседей, индекс Адамика-Адара и другие, для оценки степени связи между субъектами,

Б) группировка связанных информационных объектов для выявления потенциальных преступных схем,

• В)    на основе имеющихся сведений система может предполагать и визуализировать возможные связи между объектами,

Г) обнаружение аномалий и подозрительных операций, характерных для преступных схем,

Д) возможность объединения информации из различных баз данных и информационных систем для дополнения имеющейся информации,

• Е)    применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования потенциальных угроз [1].

• 6.    Платформа «Центр мониторинга и реаги‑ рования на инциденты информационной безопас‑ ности» (ЦМРИИБ) Банка России.

• 7.    Информационно‑аналитическая система Росфинмониторинга «Финансовый мониторинг» (рисунок 2).

Центр известный как ФинЦЕРТ, представляет собой ключевую структуру, обеспечивающую кибербезопасность финансового сектора страны. Центр осуществляет постоянный мониторинг информационного пространства для выявления потенциальных угроз и происшествий в финансовой сфере; обеспечивает взаимодействие между участниками финансового рынка и государственными органами, способствуя оперативному обмену данными о выявленных угрозах; выявляет и предотвращает кибератаки на организации1.

Использует технологии систем искусственного интеллекта и анализа больших данных для выявления подозрительных транзакций, отмывания денег и финансирования экстремизма, совершаемых с применением информационно-телекоммуникационных сетей2.

Обсуждение и заключение

Для осуществления отдельных специальных мер противодействия совершению экономических преступлений, в том числе с использованием ИТТ, необходимо внедрение в деятельность правоохранительных органов отечественных информационно-аналитических систем.

При организации данной деятельности системы искусственного интеллекта способны решать разнообразные задачи, необходимые для преду- преждения, выявления и расследования экономических преступлений.

В статье проведено краткое описание возможностей указанных систем. Выявлено, что несмотря на различные возможности, функции, задачи и методы, используемые рассмотренными информационно-аналитическими системами, их все в той или иной степени можно использовать при реализации специальных мер по противодействию экономическим преступлениям, совершаемым с использованием ИТТ.

Умелое и правильное применение данных систем, безусловно, способно повысить эффективность борьбы с экономическими преступлениями.

Для этого необходима подготовка и переподготовка кадров правоохранительных органов в целях выработки компетенций в области искусственного интеллекта и цифровых технологий.

Также представляется необходимым дальнейшее развитие систем искусственного интеллекта для противодействия экономическим преступлениям, разработка вопросов, связанных с их функционированием, техническим и правовым описанием процесса их использования в настоящее время в правоохранительной деятельности России.

Максимально полное внедрение систем искусственного интеллекта в деятельность правоохранительных органов для противодействия экономическим преступлениям позволит повысить эффективность данного противодействия. В конечном итоге, интеграция технологий искусственного интеллекта в деятельность правоохранительных органов способна существенно укрепить экономическую безопасность Российской Федерации и обеспечить устойчивость социально-экономического развития России.