Development and maintenance of automated crime investigation techniques

封面

如何引用文章

全文:

详细

The subject of the study is the patterns of detection, fixation, preliminary research, the use of criminally significant information and means of processing it in order to identify, disclose, investigate and prevent crimes, as well as the creation of technical means, techniques, recommendations, automated information systems (AIS) optimizing the investigation and disclosure of crimes based on the knowledge of these patterns. The author examines in detail the issue of creating automated crime investigation techniques – a type of information decision support systems. Special attention is paid to the components (databases) of AIS and their content. The author comes to the conclusion that one of its components is the database "Targeting". The functioning of this component and the automated system as a whole should be based on the provisions and laws of forensic science. The methodological basis of the research is represented by the universal dialectical method of scientific cognition, general scientific methods of empirical and theoretical cognition, private scientific methods (formal logical, modeling), as well as special scientific methods (structural criminalistic, etc.). The main conclusions of the study are the definition of the main (basic) structural component of the automated crime investigation methodology - "Targeting". This database should include two blocks: 1) a block of circumstances to be established and proved during the investigation of crimes with the possibility of data entry by the investigator, which will allow specifying these circumstances, taking into account the investigation he is conducting; 2) a block providing the definition of goals in the investigation of non-obvious crimes. At the same time, the system of goals formed according to the crime under investigation is fixed in the AIS as a separate file, with the possibility for the investigator to access its contents and adjust the system of goals taking into account the progress of the investigation. This will make it possible to make a breakthrough in the creation of automated investigation techniques.

参考

  1. Головин А.Ю., Головина Е.В. К вопросу о разработке «Автоматизированных методик расследования преступлений» // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2016. № 4-2. С. 3–8.
  2. Разумовская Е.А. Назначение и возможности программного комплекса «Автоматизированное место следователя» // КриминалистЪ. 2008. № 1. С. 63–65.
  3. Бахтеев Д.В. Мобильное приложение «CrimLib.info – Справочник следователя» для устройства на iOS. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2021614227, 22.03.2021.
  4. Куемжиева С.А., Зеленский В.Д. Общие положения криминалистической методики: монография. Краснодар: КубГАУ, 2015. 148 с.
  5. Ларин А.М. От следственной версии к истине. М., 1976. 198 с.
  6. Баев О.Я. Криминалистическая тактика и уголовно-процессуальный закон. Воронеж, 1977. 114 с.
  7. Белкин Р.С. Курс криминалистики в 3 т. Т. 2. М., 1997. 463 с.
  8. Громов Вл. Методика расследования преступлений. М., 1929. 114 с.
  9. Зеленский В.Д. Организация и управление расследованием преступлений: учеб. пособие. Краснодар: КубГАУ, 2020. 97 с.
  10. Информатика и математика для юристов: учебное пособие для вузов / В.Н. Калинина, О.Э. Згадай, Е.Р. Росинская [и др.]; под ред. проф. Х.А. Андриашина, проф. С.Я. Казанцева. М.: ЮНИТИ-ДАНА, Закон и право, 2017. 463 с.
  11. Бекман И.Н. Компьютеры в информатике: курс лекций [Электронный ресурс]. Режим доступа: Профессор (narod.ru) (дата обращения: 15.07.2024).
  12. Степаненко Д.А., Бахтеев Д.В., Евстратова Ю.А. Использование систем искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности // Всероссийский криминологический журнал. 2020. Т. 14. № 2. С. 206–214.
  13. Степичев С.С. О системе советской криминалистики // Правоведение. 1968. № 4. С. 59–66.
  14. Селиванов Н.А. Советская криминалистика: система понятий. М., 1982. 150 с.
  15. Яблоков Н.П., Головин А.Ю. Криминалистика: природа, система, методологические основы: монография. М., 2022. 288 с.
  16. Цифровая криминалистика: учебник для вузов / В.Б. Вехов [и др.]; под редакцией В.Б. Вехова, С.В. Зуева. М.: Издательство Юрайт, 2021. 490 с.
  17. Жиряев А.С. Теория улик (сочинение, написанное для получения степени доктора юридических наук исправляющим должность ординарного профессора в Императорском Дерптском Университете). Дерпт, типография Г. Лаакманна, 1855 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://rusneb.ru/catalog/000199_000009_003563160/ (дата обращения: 15.07.2024).
  18. Хмыров А.А. Косвенные доказательства в уголовных делах: монография. СПб., 2005. 247 с.
  19. Агеев Н.В. Организационные средства и методы в методике расследования преступлений: дис. … канд. юрид. наук. Краснодар, 2022. 200 с.
  20. Комиссаров В.И. Теоретические проблемы следственной тактики / под ред. А.И. Михайлова. Саратов, 1987. 154 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».