Республика Башкортостан, Россия
На примере преступлений в сфере компьютерной информации описаны факторы, в наибольшей степени влияющие на процесс их расследования, показана особенность указанных преступных деяний, которая характеризуется высокой степенью информационной неопределенности исходных данных о механизме совершения преступления или личности преступника. Делается вывод, что повысить эффективность расследования преступлений в сфере компьютерной информации (равно как и иных видов преступных деяний) можно с использованием прогностических криминалистических моделей, которые представляют собой формализованные информационные системы, предназначенные для формирования плана следственных действий и вероятностной оценки их результативности.
расследование преступлений, информационные технологии, искусственный интеллект, AI, объяснимый искусственный интеллект, XAI, системы поддержки принятия решений, DSS, прогностические криминалистические модели
1. Шевченко Е. С. Социально-технологические детерминанты следственных действий при расследовании киберпреступлений // Актуальные проблемы российского права. 2016. № 10 (71). С. 160-169. DOI:https://doi.org/10.17803/1994-1471.2016.71.10.160-169
2. Возгрин И. А. Криминалистическая методика расследования преступлений. Минск : Вышэйшая школа, 1983. 215 с.
3. Шаталов А. С. Криминалистические алгоритмы и программы: теория, практика, прикладные аспекты. Москва : Лига Разум, 2000. 250 с.
4. Криминалистика. Теоретический курс : монография / А. А. Эксархопуло, И. А. Макаренко, Р. И. Зайнуллин и др. Уфа : НИИ ППГ, 2022. 650 с.
5. Искусственный интеллект – предсказательная аналитика и системы : аналитический сборник Центра компетенций Национальной технологической инициативы МФТИ // Автономная некоммерческая организация «Цифровая экономика» : офиц. сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://cdo2day.ru/wp-content/uploads/2020/11/almanach_ai_5.pdf (дата обращения 06.02.2026).
6. Исследование и разработка моделей, методов, алгоритмов оценки качества наборов данных для задач предиктивной аналитики динамики показателей / Н. Г. Ярушкина, В. С. Мошкин, Г. Ю. Гуськов [и др.]. Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2024. 235 c.
7. Петровский А. Б. Теория принятия решений. Москва : Издательский центр «Академия», 2009. 398 с.
8. Литвинов А. Н., Степанюк Р. Л. Прогнозирование и планирование в криминалистике. Москва : ЮРКНИГА, 2004. 160 c.
9. Манохин В. Конформное прогнозирование в Python. Москва : ДМК Пресс, 2024. 306 c.
10. Sarker I. H. AI-driven cybersecurity and threat intelligence: cyber automation, intelligent decision-making and explainability. Perth : Edith Cowan University. 2024. 200 c.
