ЮРИДИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
В внедрение Искусственного Интеллекта в механизм предупреждения преступлений в сети Интернет
Кафедра «Уголовное право, криминология и уголовно-исполнительное право»
Исполнитель: ЛЕТЯГИНА НИКА ПЕТРОВНА, Ю-221
Научный руководитель: ДМИТРИЕВА АННА АЛЕКСАНДРОВНА, Заведующий кафедрой «Уголовного и уголовно-исполнительного права, криминологии», Доктор юридических наук, Доцент
Приложение
Целью работы является исследование вопроса использования искусственного интеллекта при предупреждении преступлений в сети интернет. На данный момент существуют различные версии примитивного ИИ, который направлен в одной сфере, к примеру Глубокая нейросеть на сервере arXiv.org. – Позволяет определить сходство лиц по фотографиям; NtechLab – проверка лиц попавших на камеру видеонаблюдения по базам данных; нововведение «Товарищ Майор» - деанонимизирует админов телеграмм каналов. Также, существует система «Криминалист», которая может обнаруживать потенциальных преступников, группировки, места совершения преступлений, а также предлагать оптимальные решения для правоохранителей, система PredPol (Predictive Policing), которая прогнозирует вероятность совершения преступлений в определенных местах и определенный промежуток времени на основе анализа исторических данных о нарушениях, программа COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), оценивающая риск рецидива у осужденных и подсудимых на основе анализа разных факторов.
Товарищ Гром же объединяет все сферы в одном себе. Внутри ИИ можно объединить несколько комплексов в зависимости от предназначения в работе. Так, в отличии «Криминалиста», работающего на базах, извлеченных в ходе оперативных мероприятий, объектов, Товарич Гром будет работать в цифровом пространстве в качестве помощника субъектам, осуществляющим профилактику преступлений. Помимо этого, при подключении программы к большому массиву данных – информации от пользователей, их жалоб в центры поддержки экосистем и общедоступных сетей, искусственный интеллект сможет повысить эффективность обработки подобных заявлений и ускорить меры предупреждения по подобным инцидентам.
Реализация данного продукта может быть совершена на базе проектов ИИ с открытым исходным кодом, таким как TensorFlow, PyTorch, Keras, Detectron2, Theano, MXNet, OpenCV, Fastai, TFlearn. Использование существующих открытых кодов облегчит создание функционального прототипа и позволит в ближайшие сроки испытать систему.
Задачами для исполнений цели являются созданием прототипа, обучением прототипа по заданным критериям, вовлечением крупных субъектов для дальнейшего изучения возможностей искусственного интеллекта в правоохранительной сфере, проведением первых тестовых экспериментов для выявления эффективности предлагаемой системы в данный период времени.
Что касается обучаемости, то оно будет проходить на загруженных данных о совершаемые сомнительные действия внутри информационных сетей. Кроме того, на основе экспертных заключений и методических материалов, программа сможет обеспечить эффективный осмотр материалов для последующего уточнения у должностного лица корректность. А также, на основе обработанной информации в доступной интернет-среде, программа сможет отследить и выявить противоправные действия пользователь. В ходе обучения ИИ должен будет распознавать факторы совершения преступного деяния в сети интернет, отслеживать распространение неправомерного контента, анализировать статистку-вероятность повторения такого инцидента в локации, сигнализировать ответственному должностному лицу о возможных ситуациях.
Конечный результат заключается в создании системного комплексного механизма предупреждения новых преступлений в сети Интернет – роботизацию первичной профилактики по средствам обучения искусственного интеллекта на выявление попыток реализации правонарушения. Данное преимущество позволит правоохранителям эффективно отслеживать цифровые следы в интернет-пространстве и быстро реагировать на произошедшие преступления, что позволит определить злоумышленников по горячим следам.
