Information Bases of Modern Criminal Law Protecting Subjects of Digital Economy and Finance

封面

如何引用文章

全文:

详细

The value of criminal law protecting digital economy and financial entities largely depends on the integrated application of tools created within the framework of the sciences of criminal law and information blocks. Computer modeling plays an important role in the proper criminalization of new social relations in the field of digital rights recently introduced into the current legislation, which are actively used by cybercrime of various types. The main sources of legal errors in the organization of criminal law protection of subjects of digital rights arise due to attempts to “mechanically” transfer some concepts from arithmetic, physics, microelectronics and other natural sciences to the field of criminal law. Moreover, the legislator linked the concepts of “digital rights” with the new legal concept of “rules of the information system”. At the same time, that rules are created by the “owners” of information systems, and there are no relevant legal regulations on their structure and content at the level of federal laws. At the same time, interconnected information systems have long been used in making exchange transactions with equity securities, and non-alignment of the rules of these systems often lead to legal errors in identifying relevant criminal events. To prevent them, new ways of proper implementation of the tools of the information block sciences in the field of criminal law sciences are proposed. One of the most effective is the identification of legal algorithms from certain sets of criminal and civil law norms, which make it possible to form a detailed criminal law characteristic of a specific cybercrime and identify the features of its composition for proper qualification. Other types of legal algorithms make it possible to identify the features of the subject matter and the limits of proof in a criminal case of cybercrimes of this type. Still others need to use the methodology for investigating such cybercrimes in a cyclical mode with feedback loops to identify each of the crimes committed in the aggregate and differentiate their elements. The formation of hierarchical systems of legal algorithms of various types and purposes makes it possible to create on their basis a number of problem-oriented computer programs that ensure the proper enforcement of interactive information systems for the processing of electronic documents and other information in the identification, disclosure and investigation of crimes in the field of digital economy and finance.

作者简介

S. Rastoropov

National Research University Higher School of Economics

Email: srastoropov@hse.ru
ORCID iD: 0009-0005-8105-4514

V. Prorvich

National Research University Higher School of Economics

Email: kse60@mail.ru

参考

  1. Abdulvaliev A.F. et al. (2021) Crimes using information technology: qualification and features of investigation. Tyumen: University Press, 376 p. (in Russ.)
  2. Bychkov V.V. (2022) Conceptual, strategic and doctrinal basis of legislative counteraction in Russia to extremist criminals using information and telecommunication networks. Zhurnal chastnogo i publichnogo prava=Ius Publicum et Privatum, no. 1, pp. 166-173 (in Russ.)
  3. Efimova L.G. (2020) Sources of legal regulation of public relations in cyberspace. LexRussica, no. 3, pp. 114-120 (in Russ.)
  4. Gaukhman L.D. (2013) Qualification of crimes: law, theory, practice. Moscow: Yurinfor, 543 p. (in Russ.)
  5. Golovko L.V. et al. (2016) The course of criminal procedure. Moscow: Statut, 657 p. (in Russ.)
  6. Lapin V.O. (2022) Theoretical basics of investigation in the field of entrepreneurial activity. Moscow: Yurlitinform, 360 p. (in Russ.)
  7. Luzgin I.M. (1981) Modeling investigation of crimes. Moscow: Juridicheskaya literatura, 152 p. (in Russ.)
  8. Maksimov S.V. et al. (2018) Digital criminology as a tool for combating organized crime. Rossiyskiy kriminologicheskiy zhurnal=Russian Journal of Criminology, no. 4, pp. 476-483 (in Russ.)
  9. Opalsky A.P. et al. (2022) Lessons from the combating market manipulation: a manual. Moscow: Alpen-Print, 100 p. (in Russ.)
  10. Romanovsky M.Yu., Romanovsky Yu.M. (2020) Mathematical principles of economophysics: a manual. Moscow: Institute of Computer Research, 360 p. (in Russ.)
  11. Savenko N.E. (2023) Legaltech in the digital economy and legal regulation of economic activity of citizens. Pravo. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki=Law. Journal of the Higher School of Economics, vol. 16, no. 1, pp. 145-171 (in Russ.)
  12. Shmonin A.V. (2017) Trends in forensic decision-making algorithms in criminal proceedings.Trudy akademii upravlenia MVD=Works of the Academy of Management of Internal Ministry, no. 4, pp. 73-77 (in Russ.)
  13. Talalina E.V. (2022) Data processing using artificial intelligence and the risks of discrimination. Pravo. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki=Law. Journal of the Higher School of Economics, vol. 15, no. 1, pp. 4-27 (in Russ.)
  14. Timoshenko A.A., Feyzov V.R., Chernov I.V. (2023) Scenario approach to the study of regulation in the field of cryptocurrencies in Russia. Rossiyskiy zhurnal pravovykh issledovaniy=Russian Journal of Legal Studies, no. 2, pp. 21-30 (in Russ.)
  15. Yankovsky R.M. (2020) Cryptocurrencies in Russian Law: Surrogates, “other property” and digital money. Pravo. Journal Vysshey shkoly ekonomiki=Law. Journal of the Higher School of Economics, vol. 14, no. 4, pp. 43-77 (in Russ.)
  16. Zhdanov Yu.N., Ovchinsky V.S. (2020) Cyberpolice of the 21th century: international experience. Moscow: Mezhdunarodnye otnoshenia, 288 p. (in Russ.)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Rastoropov S., Prorvich V., 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».