Социальная сеть как актуальный инструмент при выявлении, раскрытии и расследовании преступлений

Публикации в социальных сетях, сообщения, отправленные посредством электронной почты или мессенджера, покупки в интернет-магазинах, серфинг-сайт, использование поисковых, информационных, развлекательных, учебных и других функций сети «Интернет» — все это формирует так называемые цифровые следы [1, с. 243], представляющие собой комбинацию цифр, которую не так легко уничтожить 1, но с их помощью возможно восстановить картину произошедших событий.

Каждый человек имеет свой цифровой отпечаток в информационно-коммуникационной сети, а полученная «цифровая информация является содержательным воплощением цифрового следа» [2, с. 101], где цифровой след ‒ это уникальный набор отслеживаемых цифровых действий , поступков и коммуникаций, проявляющихся в Интернете или на цифровых устройствах ².

В зависимости от активности лица в сети «Интернет» ученые выделяют два вида цифрового следа: активный (информация (данные), которую пользователь размещает в открытых источниках намеренно и осознанно) и пассивный (информация (данные), которую пользователь оставляет в коммуникационной сети невольно) [1, с. 243‒246]. Социальная сеть — это онлайн-платформа с открытым публичным профилем, используемая для общения, знакомств, создания социальных отношений между лицами, имеющими схожие интересы или офлайн-связи 3, облегчающая обмен информацией и агрегирование контента среди виртуальных сообществ или «лицом к лицу».

Материалы и методы

В ходе проведенного исследования активно использовались общенаучные методы (анализа и синтеза, обобщения, индукции, дедукции и т. д.), а также частнонаучные методы (сравнительно-правовой, техникоюридический).

Описание исследования

В соответствии с Распоряжением Правительства РФ от 02.09.2022 № 2523-р социальные сети «ВКонтакте» и «Одноклассники» определены как информационные системы и (или) программы для электронных вычислительных машин, используемые государственными органами и судами для создания официальных страниц 4. Между тем существует отличие социальных сетей от страниц интернет-сайтов, заключающееся в формировании контента, т. е. информационного наполнения аккаунта, который создает само лицо (пользователь сети), делая свои персональные данные общедоступными. Вся информация, размещенная в социальной сети открытого профиля и контента страницы5, является публичной, кроме случаев установления конфиденциальности аккаунта.

Согласно данным We Are Social и Meltwater Digital, число активных пользователей социальных сетей в 2024 г. превысило 5 миллиардов (5,04 миллиарда), что эквивалентно 62,3 % населения Земли и составило 5,6 % ежегодного прироста 6. При этом средний пользователь социальных сетей в 2024 году проводит в сети 2 часа 23 минуты в день.

Отметим, что в США социальные сети и персональные страницы (профиль) активно используют при расследовании преступлений как ценный инструмент для поиска и сбора информации [3, с. 30‒31]. Еще в 1976 году генерал-лейтенант армии Samuel V. Wilson, руководивший Разведывательным управлением Министерства обороны США, отмечал, что при расследовании преступлений «90 % разведданных приходит из открытых источников и только 10 за счёт работы агентуры» 7.

Напомним, что технология социальных сетей включает в себя множество компонентов: контент, подписку, чат, персонализацию, бэкенд (серверную часть системы), базу данных, API, фронтенд (пользовательский интерфейс), аутентификацию и авторизацию, масштабируемость и т. д., обеспечивающих функциони- рование и взаимодействие пользователей в онлайн-пространстве.

Личная страница пользователя в социальной сети, где он указывает информацию о себе, называется акка унт или профиль .

Аккаунт — это идентификатор пользователя (login) и его пароль, который чаще всего хранится в зашифрованном или хэшированном виде с целью обеспечения безопасности [4, с. 295]. Профиль лица также представляет собой учётную запись пользователя, вход к которому осуществляется с помощью логина, номера телефона, e-mail и пароля.

Таким образом, социальная сеть — это общая среда, а профиль (или аккаунт) в социальной сети — конкретная страница пользователя , где он представляет свою цифровую личность как «образ, им созданный в виртуальном пространстве в виде активного и пассивного цифрового следа» [5, с. 48] (контур деятельности субъекта в цифровой среде). Соглашаясь с утверждением ученых о том, что виртуальный образ цифрового профиля лица «может быть как адекватным отражением истинных характеристик его личности, так и тщательно выстроенной иллюзией» [5, с. 49], считаем, что для формирования целостного представления о возможности вычленения правоохранительными органами из аккаунта социальной сети электронной информации, необходимой для раскрытия и расследования преступления, определенный научный интерес представляет изучение самого феномена «цифровой профиль лица в социальной сети».

Цифровой профиль лица в социальной сети — это совокупность электронной информации о человеке, хранящейся в онлайн-пространстве.

А. А. Лебедев, В. А. Парфенов цифровой профиль в социальной сети рассматривают как данные, привязанные к конкретному лицу и подтверждающие его право пользоваться и распоряжаться аккаунтом [6, с. 96]. Т. Г. Какохо трактует цифровой профиль лица как совокупность цифровых данных (записей), содержащихся в той или иной информационной системе, размещенной в цифровом пространстве [7, с. 81].

Интересной представляется модель цифрового профиля лица как элемента информационнотехнической стратегии расследования преступлений, описанная О. А. Зайцевым и П. С. Пастуховым, состоящая из четырех групп индикаторов 1:

• 1)    анкетные персональные данные;

• 2)    регистрационные данные субъектов и объектов в цифровой системе правоотношений;

• 3)    биометрические персональные данные в цифровой инфраструктуре;

• 4)    цифровые идентификаторы оконечного оборудования, информационных систем и компьютерных сетей [4, с. 281].

В этой связи Е. А. Гамбарова справедливо отмечает, что социальные сети являются новым источником информации, которую следователь может использовать в своей работе [3, с. 30‒31].

Обозначим, что с января по декабрь 2024 года было зарегистрировано 765,4 тыс. преступлений, совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных технологий или в сфере компьютерной информации, что на 13,1 % больше, чем за аналогичный период прошлого года. При этом 84,8 % преступлений совершаются с использованием социальных сетей (649,1 тыс.; +23,2 %) и почти половина (45,2 %) — средств мобильной связи (346 тыс.; +14,3 %) 2.

В этой связи положительно оцениваем позицию С. В. Зуева, который предлагает увеличить отделы «К», специализирующиеся на расследовании преступлений с использованием информационнотелекоммуникационных технологий или в сфере компьютерной информации, за счет повышения квалификации действующих сотрудников, а также принятия в штат специалистов-программистов [8, с. 87].

Приведем несколько примеров раскрытия престу плений с использованием социальных сетей ( опыт Ка нады и России ):

• 1.    25 марта 2015 года около 6 часов в канадской провинции Саскачеван на проселочной дороге неподалеку от свалки проезжавший мимо водитель нашел тело неизвестной девушки.

• 2.    В 2015 году в г. Перми неизвестный мужчина напал на 20-летнюю девушку, изнасиловал и похитил принадлежащие ей ценные вещи, после чего скрылся с места происшествия.

• 3.    В ноябре 2020 года в полицию г. Чебоксар обратилась с заявлением о преступлении местная жительница, которая требовала привлечь к уголовной ответственности неизвестное лицо, ведущее непристойную переписку в социальной сети с её 9-летней дочерью.

Сотрудники полиции на месте происшествия обнаружили ремень (с которого было выделено две ДНК), а осмотрев тело — странгуляционную борозду, характерную для удушения.

После возбуждения уголовного дела по признакам преступления, предусмотренного St. 222 of the Criminal Code of Canada (ст. 222 Уголовного кодекса Канады) — «Умышленное убийство», в целях индентификации личности неизвестной в социальной сети открытого доступа сотрудники полиции разместили фотографию ее татуировок.

А. Стори (подруга убитой), узнав татуировки, опознала потерпевшую, рассказав о том, что 24 марта 2025 года Б. Гаргол (убитая) проводила время с А. Шайенн (лучшая подруга убитой). Изучив социальные сети обеих, сотрудники полиции обнаружили их совместное «селфи», сделанное в день убийства, на котором было орудие убийства — ремень. А. Штейн призналась в преступлении и была приговорена к семи годам лишения свободы 3.

Пострадавшая написала заявление в полицию, где был составлен фоторобот преступника.

Однако преступление было раскрыто, благодаря социальной сети «ВКонтакте», где, зайдя в свой профиль, потерпевшая обнаружила эмодзи «мне нравится», под одной из своих фотографий. Нажав на счётчик просмотров, и перейдя на страницу лица, отметившего ее фото, потерпевшая опознала преступника.

Фотография профиля «ВКонтакте» совпала с фотороботом подозреваемого. Установив IP-адрес лица, сотрудники правоохранительных органов определили его местоположение, после чего задержали.

Ввиду того что преступление было совершено в отношении несовершеннолетней, материалы проверки были переданы в СУ СК РФ по Чувашской Республике.

Было установлено, что подозреваемый вел переписку с одного аккаунта «Пашка Данилов» по нескольку раз в день с разными пользователями (31 потерпевшая в возрасте от 9 до 15 лет) на протяжении полутора лет. В ходе расследования преступления следователем было изучено 3382 диалога с пользователями соцсети и запрошены сведения обо всех IP-адресах, которые выделялись при выходе в социальную сеть на страницу подозреваемого, и установлен IMEI и модель устройства, которым он пользовался.

Для подтверждения связи преступника со всеми потерпевшими необходимо было установить номер его телефона. Однако при получении телефонной детализации выяснилось, что в каждой переписке фигурировали разные номера. Сравнив выгрузку по IP-адресам, детализацию телефонных соединений и проанализировав более терабайта информации, было выявлено несколько технических устройств, с которых велась электронная переписка.

С целью установления личности подозреваемого была запрошена и изучена детализация всех телефонных соединений абонентских номеров. Выяснилось, что почти все номера были зарегистрированы в других регионах (позднее было установлено, что номера зарегистрированы на бывших сослуживцев и вахтовиков), и только один — в Чувашии. Им владела женщина, которая была допрошена. В ходе допроса свидетель пояснила, что познакомилась с гр. Н. в социальных сетях, описала его внешность, автомобиль и сообщила номер телефона, по которому и был установлен подозреваемый.

Изъяв технические устройства и телефон подозреваемого, проведя криминалистическую экспертизу, раскрыть преступление. URL: facebook-selfie (дата обращения: 15.05.2026).

было установлено, что IMEI телефона гр. Н. идентичен IMEI устройства преступника.

Суд признал гр. Данилова виновным в совершении 11 эпизодов преступлений, предусмотренных п. «б» ч. 4 ст. 132 УК РФ (насильственные действия сексуального характера, совершённые с использованием беспомощного состояния потерпевших, не достигших 14-летнего возраста), ч. 3 ст. 135 УК РФ (развратные действия) и 6 эпизодов, предусмотренных п. «б» ч. 3 ст. 242 УК РФ (незаконный оборот порнографических материалов среди несовершеннолетних). Приговорён к 11 годам лишения свободы с отбыванием наказания в колонии строгого режима 1.

Метод изучения личности преступника в сети «Интернет» возник в конце 70-х годов XX века, когда профессор Национальной академии ФБР США Д. Дуглас основал отдел бихевиористики психологического анализа поведения преступника, возглавив национальную программу исследований «Личностно-преступное профилирование преступника». Одним из тактических приемов метода профилирования считалась технология поиска, сбора и анализа информации в открытых источниках, названная OSINT (от англ. Open Source Intelligence).

Профилирование ( профайлинг ) лица на основе анализа аккаунта в социальных сетях представляет собой интегрированный метод поведенческого анализа личности, позволяющий сформировать психологический портрет лица, а также спрогнозировать модель его типичного поведения, исследовав его цифровой профиль по следующим направлениям:

• ‒    внешность лица (стиль одежды, наличие аксессуаров, типичные позы, открытость взгляда и т. д.);

• ‒    фотоизображения пользователя (сюжеты, содержание, цветовая гамма, частота обновления);

• ‒    статусы (обновляемость, содержание);

• ‒    онлайн-сообщества (сфера интересов);

• ‒    посты, цитаты, репосты и перепосты (анализируется их структура, стилистика, периодичность, тематика, содержание);

• ‒ анкетные данные и профессиональные достижения;

‒ окружение (устанавливается круг знакомств и контактов).

Из этого следует, что личная страница пользователя в социальной сети является его «цифровым профилем», отражающим персональные данные, внутреннее состояние лица, склонность к определенным действиям. Детальный анализ цифрового профиля способствует составлению предварительного «цифрового портрета», содержащего следующую электронную информацию:

‒ регистрационные данные (имя, фамилия, пол, возраст, место жительство, номер телефона, e-mail и другие сведения, которые пользователь размещает в свободном доступе при создании аккаунта);

‒ информация о пользователе (отражает всю текущую информацию на странице: профессия, семейное положение, интересы, все изменения в профиле: номера телефона и его привязки, смена работы, города, семейного статуса);

‒ действия пользователя в сети (фотографии, которые выкладываются, посты, лайки 1, хештеги 2, репосты 3, комментарии, просмотренные видео, просмотр других профилей, контент, который читается или удаляется из ленты, сообщения);

‒ подписки на сообщества и история подписок, а также публикации в них;

‒ список друзей, история их добавления на свою страницу;

‒ исходящие и входящие контакты, в том числе из других соцсетей.

‒ данные об устройстве входа (операционная система, модель телефона, браузер, IP-адрес, установленные приложения, уровень заряда батареи);

‒ геоданные (местоположение пользователя и его перемещения с методанными);

‒ сookie-файлы (текстовые файлы с информацией, которые сайты хранят на устройстве пользователя. К примеру, данные логина, e-mail и пароль, которые заполняются автоматически при повторном входе и т. д.

Сетевой профайлинг возник с совершенствованием информационно-коммуникационных технологий, а с появлением социальных сетей получил свое распространение. В частности, в 2004 году при учреждении социальной сети Facebook⁴ исследовательские подразделения компании-владельца получили доступ к цифровому профилю лица, оставленного им в информационном пространстве ⁵.

Изначально с целью предупреждения преступлений, в том числе с помощью социальных сетей, некоторые страны вносили изменения в действующее законодательство. Так, к примеру, в 2007 году во Франции был принят Закон № 2007-297 «О предупреждении преступности», предусматривающий использование сотрудниками органов внутренних дел «фейковых» учетных записей («псевдонимов» — Enquetes sous pseudonyme) в социальных и иных сетях для проведения расследований в Интернете.

В мае 2025 года Минцифры России опубликовали проект постановления Правительства «Об установлении правил предоставления владельца агрегатора сведений с использованием системы межведомственного электронного взаимодействия по запросу уполномоченного государственного органа, осуществляющего оперативно-розыскную деятельность или обеспечение безопасности Российской Федерации» с перечнем обязательной для предоставления информации.

Из документа следует, что правоохранительные органы в целях раскрытия и расследования преступлений смогут запрашивать, следующую информацию:

– регистрационные данные пользователя агрегатора (номер телефона, адрес электронной почты и др.);

– дату и время доступа пользователя к агрегатору, а также IP-адрес;

– информацию о товарах, работах и услугах, которые пользователь разместил на агрегаторе;

– сведения о товарах и услугах, которые пользователь заказывал на агрегаторе (название товара или услуги, их цена, адрес доставки, способ оплаты, комментарии к заказу).

А также установлен срок исполнения запроса правоохранительных органов — не менее 24 часов6.

Кроме того, в целях раскрытия и расследования преступлений в цифровом пространстве и мониторинга электронной информации о лице в социальной сети были созданы специальные системы поиска.

В 2008 году студенты-психологи Кембриджского университета Дэвид Стиллуэлл и Михал Косински создали одно из первых приложений, собирающих и анализирующих информацию о пользователях социальных сетей — myPersonality — «Моя личность» 7.

С 2011 года самое популярное в Китае приложение для обмена электронными данными WeChat, сочетающее в себе социальную сеть, платёжную систему, платформу для шоппинга и игр и многое другое, находится под постоянным мониторингом полиции. Любое сообщение, отправленное через социальную сеть, отслеживается китайским технологическим гигантом Tencent, оператором приложения. Все сообщения хранятся в браузере в течение шести месяцев, удалённые могут быть восстановлены по запросу правоохранительных органов к оператору.

Кроме того, правительство Китая потребовало от пользователей Sina Weibo (сайт микроблогов в социальной сети), чтобы все зарегистрировались под своими настоящими идентификационными именами. При отказе от такой регистрации пользователи не могли публиковать, «постить» или комментировать посты на сайте 1.

В 2017 году полиция Дании разработала собственную систему поиска EC3, способную сопоставлять активность в DeepWeb с криптовалютной активностью пользователя, для выявления преступных схем 2.

С 2020 года в Китайской Народной Республике активно применяют системы «Полицейского облака» для сбора данных об активности в социальных сетях и просмотре интернет-страниц, а также отслеживания и прогнозирования деятельности активистов, диссидентов и этнических меньшинств3.

Отметим, что в настоящее время существует несколько методов сбора электронной информации о лице в социальной сети .

Выделим самые распространённые из них:

• 1.    Web-scrapping («веб-скреппинг») — автоматизированный метод извлечения данных с сайтов, позволяющий собирать информацию в сети при помощи специально созданной программы или бота-скрапера, имитирующего действия пользователя и позволяющего получить доступ к содержимому веб-страниц.

• 2.    Web crawler («веб-паук») — метод сбора данных для дальнейшей обработки, используемый во всех поисковых системах. Программа в автоматическом режиме осуществляет поиск страницы объекта, ее сканирование (текстовое содержание веб-страницы, теги и гиперссылки) и передачу (загрузку) собранных данных на специальный сервер.

На сегодняшний момент для мониторинга социаль ных сетей правоохранительные органы России используют специальные программные комплексы на основе искусственного интеллекта, среди которых:

• 1.    «Демон Лапласа» (LD 3.0) — автоматизированная система круглосуточного мониторинга и сбора данных из сети «Интернет», позволяющая извлекать, собирать и анализировать электронную информацию цифрового профиля лица из социальных сетей, таких как: «ВКонтакте», «Одноклассники» ⁴.

• 2.    «Виток-OSINT» ⁵ — информационно-поисковая система, позволяющая сотрудникам правоохранительных органов получать информацию из открытых источников, анализировать её, фильтровать и сортировать результаты. Система «Виток-OSINT» обладает развитыми средствами контроля получения данных из внешних источников, а также визуализации обработанных данных, позволяет существенно сократить время поиска информации, тем самым освобождая сотрудника полиции от длительной рутинной работы. Скорость выполнения поисковых запросов при помощи АПК «Виток-OSINT» в среднем на 300 % быстрее, а полнота выявленной информации на 20 % больше, чем при выполнении запросов в ручном поиске.

• 3.    Search4face — веб-сервис, помогающий осуществлять поиск лица по фотографии, преимущественно из профилей в социальных сетях: «ВКонтакте», «Одноклассники» ⁶.

• 4.    «Крибрум. Публичный поиск» — информационно-поисковая система для постоянного оперативного мониторинга аккаунта в социальной сети (Facebook⁷, «ВКонтакте», Twitter⁷, Instagram⁷, «Одноклассники», «Ответы Mail.ru») ⁸.

• 5.    «Сеус» — поисковая система, разработанная в 2024 году пермской компанией «Сеуслаб» ¹⁰, позволя-

• ющая выявлять потенциально опасных пользователей социальных сетей, в том числе распространяющих экстремистскую идеологию, анализируя открытые профили, группы, лайки и комментарии, а также поведение пользователей в сети.

Ключевые аспектами работы АИС «Демон Лапласа» (LD 3.0) являются: автоматический поиск запрещённого контента, к примеру мониторинг материалов, содержащих публичные призывы к экстремистской деятельности или оправдывающих её, отслеживание информационно-пропагандистской политики радикальных исламских организаций, информирование о возможных готовящихся акциях протеста и т. д.

Программный комплекс «Крибрум. Публичный поиск» обеспечивает постоянный мониторинг русскоязычных текстовых публикаций, представленных в форме пользовательского и редакционного контента, в том числе в виде новостей, статей, комментариев, постов, твитов, записей и т. п., в открытых интернет-источ-никах, относящихся ко всем типам социальных медиа, включая, но не ограничиваясь социальными сетями (не менее 220 миллионов аккаунтов). Система собирает и обрабатывает около 95 млн информационных сообщений из социальных медиа в сутки. Мониторинг осуществляется с помощью поисковых роботов — спайдеров 9.

Заключение и вывод

В целях эффективного раскрытия и расследования преступлений с учетом имеющихся технологических программных комплексов, способных выявлять потенциально опасных пользователей социальных сетей на основе полученной электронной информации о лице, рекомендуем:

• 1.    Создать Единую поисковую информационную си стему открытого мониторинга с возможностью анализа неограниченного количества аккаунтов и групп социальных сетей, интегрировав ее в защищенный контур Единой системы информационно - аналитиче ского обеспечения деятельности МВД России ( ИСОД МВД России ) .

• 2.    Получение информации из открытых источников, таких как социальная сеть, сбор которой необходимо осуществлять в соответствии с УПК РФ посредством истребования , определяемого нами как иное процес суальное действие, должен включать в себя следующий алгоритм его реализации:

‒ определить цель и объем сбора информации: установить, какие сведения обязательны для расследования преступления (исследовать профиль лица, писали научные сотрудники Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ). URL: https:// (дата обращения: 16.05.2026).

лайки, репосты, публикации, либо провести мониторинг аккаунтов; определить конкретный почтовый ящик и временной диапазон для сбора данных, либо конкретное устройство или платформу и т. д.);

• ‒    осуществить сбор информации свободного доступа: произвести сохранение (техническую фиксацию ¹) общедоступных данных (посты, комментарии, фото-и видеофайлы, списки «друзей», публичные сообщения) с датой и временем получения данных (скриншот, экспорт данных);

‒ оформить и направить официальный запрос (в администрацию социальной сети, провайдеру электронной почты или владельцу устройства) для получения закрытой или удаленной информации (переписка, IP-адреса, лог-файлы и т. д.), при необходимости получить законное право на доступ к информации: согласие владельца либо суда для производства сбора содержимого аккаунта, почтового ящика или конкретного устройства;

‒ произвести техническую фиксацию и сохранение электронной информации с применением автоматизированного метода извлечения и специальных технических устройств, предназначенных для сбора и хранения информации без искажения, которая должна происходить следующим образом: осуществить экспорт данных, создать копию необходимой информации в неизменном виде (скриншот, запись экрана) с указанием метаданных: дата, время, URL и т. д., произвести архивирование файлов с сохранением структуры и метаданных, использовав, к примеру, хеш-код.