Белавин Андрей Вениаминович – кандидат юридических наук, профессор кафедры уголовно-правовых дисциплин
г. Москва
Andrew V. Belavin – Cand. Sci. (Law), Prof., Department of Criminal Law
Moscow
Ходусов Алексей Александрович – кандидат юридических наук, доцент, заведующий кафедрой уголовно-правовых дисциплин
г. Москва
Alexey A. Khodusov – Cand. Sci. (Law), Assoc. Prof., Head of the Department, Department of Criminal Law
Moscow
Цель. Разработка криминалистических методик диагностики цифровой идентичности субъекта уголовно-процессуальной коммуникации, позволяющих дифференцировать человеческие и искусственно генерируемые коммуникации в условиях совершения мошеннических действий.Процедура и методы. Проведены анализ нормативно-правовых актов, регулирующих цифровое взаимодействие субъектов уголовного судопроизводства, исследование современных подходов к верификации цифровых коммуникаций, анализ конкретных уголовных дел, включающих факты фальсификаций сообщений генеративными системами искусственного интеллекта, моделирование ситуаций взаимодействия пользователей с использованием технологий глубокого машинного обучения и изучение поведенческих паттернов участников криминальных коммуникационных процессов. В рамках проведённого исследования сбор, обобщение и анализ эмпирической информации осуществлялись на основе сочетания традиционных методов научного познания и частно-научных методик, а именно: с позиции формально-логического метода анализировались соответствующие процессуальные документы по расследования мошеннических действий с использованием транскрибаций и иных фантомных действий; для изучения институтов смежных областей знаний применялся метод сравнительного анализа; с помощью метода изучения документов анализировались информационно-аналитические и другие материалы уголовных дел и практики мошеннических действий с сети Интернет.Результаты. Исследование позволило сформулировать комплекс диагностических критериев, способствующих идентификации наличия искусственно создаваемых коммуникаций, применяемых преступниками в целях осуществления мошенничества. Получены выводы относительно возможных технических приёмов обнаружения искажённых идентификационных следов в электронной среде, включая способы проверки подлинности аккаунтов социальных сетей, вебресурсов и электронных писем. Были выявлены закономерности и специфичные признаки поведения злоумышленников, использующих технологии ИИ для формирования ложных образов фигурантов преступлений.Теоретическая и/или практическая значимость. Полученные результаты позволяют расширить границы существующих криминалистических теорий цифровой идентификации лиц, участвующих в расследовании уголовных дел. Предложенная методика способствует совершенствованию практики выявления поддельных коммуникаций, позволяя точнее определять истинных виновников преступления и формировать доказательную базу в условиях цифрового пространства. Разработанные методики представляют собой инструмент, повышающий эффективность раскрытия и расследования преступлений, совершенных с применением технологий искусственного интеллекта. Применение предложенного подхода позволяет повысить качество досудебного производства и обеспечить объективность судебного разбирательства. Выводы и рекомендации, полученные в ходе исследования, могут быть внедрены в деятельность правоохранительных органов и судебной системы для повышения уровня кибербезопасности и предотвращения злоупотреблений технологиями генеративного ИИ.
Aim. To develop forensic methods for diagnosing the digital identity of the subject of criminal procedure communication, which make it possible to differentiate between human and artificially generated communications in the context of committing fraudulent actions.Methodology. The study included an analysis of legal acts governing the digital interaction of criminal justice actors, a study of modern approaches to digital communications verification, an analysis of specific criminal cases involving message falsification by generative artificial intelligence systems, modeling of user interaction situations using deep machine learning technologies, and a study of the behavioral patterns of participants in criminal communication processes. The study collected, summarized, and analyzed empirical data using a combination of traditional scientific research methods and specific scientific techniques. Specifically, the formal logical method was used to analyze relevant procedural documents on fraud investigations using transcriptions and other phantom actions; a comparative analysis method was used to study institutions in related fields of knowledge; and a document analysis method was used to analyze information, analytical, and other materials from criminal cases and online fraudulent practices.Results. The study made it possible to develop a set of diagnostic criteria for identifying artificially created communications used by criminals to commit fraud. Conclusions were drawn regarding possible technical methods for detecting distorted identification traces in the electronic environment, including methods for verifying the authenticity of social media accounts, web resources, and emails. Patterns and specific behavioral indicators of attackers using AI technologies to create false images of criminals were identified.Research implications. The results obtained made it possible to expand the boundaries of existing forensic theories of digital identification of individuals involved in criminal investigations. The proposed methodology contributes to the improvement of counterfeit communication detection practices, enabling more accurate identification of the true perpetrators of crimes and the formation of an evidence base in the digital environment. The developed methods represent a tool for increasing the effectiveness of solving and investigating crimes committed using artificial intelligence technologies. The application of the proposed approach improves the quality of pre-trial proceedings and ensures the objectivity of judicial proceedings. The findings and recommendations obtained during the study can be implemented in the activities of law enforcement agencies and the judicial system to enhance cybersecurity and prevent the abuse of AI technologies.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.