Crime prediction, prevention and counteraction with the use of modern technologies should, according to the authors, become a priority task for the state, along with the development of economy, education, medicine and the enhancement of defense capacity. The article describes the concepts of «artificial intelligence», «machine learning», «big data», «deep learning», «neural networks» from the standpoint of how they are used both by criminals and by law enforcement bodies and courts. The authors examine the application of technologies which use artificial intelligence, hi tech crime (fishing, drones, fake information, bots, and so on). They outline modern software solutions based on artificial intelligence and aimed at counteracting crime: software that analyzes big volumes of data, processing of stream videos, facial recognition, contextual searching platforms, etc. The authors also describe the existing resources for predictive analytics (in particular, inter-agency experimental software «Artificial Intelligence in Police Work and Investigation of Criminal Offences»; software for recognizing people based on fragments of their tattoos; facial recognition of people after plastic surgeries in pictures and stream videos, with the generation of variants of their original appearance; platform of contextual intelligence Nigel; system Mayhem and others) and how they can be used to predict both crimes in general and individual criminal behavior. The authors also outline ethical dilemmas connected with legal decisions made by artificial intelligence regarding specific people. They present examples of using artificial intelligence for crime prevention (software COMPAS, criminal community’s psychometric prediction system, Harm Assessment Risk Tool, analytical software complex CEG, crime prediction system PredPol, ePOOLICE system, Palantir software, Russian system «Artificial intelligence»). They also outline the indicators of the early crime prevention system: indicators of matching, lagging, cyclical and counter-cyclical indicators. The authors state that Russia is lagging behind other countries in its use of artificial intelligence in law enforcement and suggest adopting the Modern Strategy of Crime Counteraction, Prediction and Prevention. Possible directions of this strategy are described.

While noting the general trend for the regulation of digital relations in the sphere of criminal court proceedings, the authors draw attention to the absence of a common approach to this work, or of a universal understanding of criminal procedure norms regarding digital relations, as well as to the drawbacks in preparing new norms that regulate digital relations. Problems connected with the regulation of electronic processes are not specific for Russia only. Laws of some countries do not recognize evidence obtained electronically, and view it as secondary. The results of implementing the road map of digital economy and the approaches to the definition and typification of digital platforms are the basis for laying the foundations of the criminal proceedings’ digitization in Russia. Large-scale growth of innovations for the platforms and an increasing complexity of their architecture enable the solution of a new research task — the spread of digital platforms to various sectors, in this case, to the sphere of criminal proceedings. The authors use the definition of a digital platform approved by the Russian Governmental Commission on Digital Development to formulate their own definition of a digital information platform as an object of normative legal regulation in the sphere of criminal proceedings and prove that it should belong to sectoral digital platforms. The value of the transition to the normative legal regulation of digital information systems in the sphere of court proceedings lies in the reduction of costs and the elimination of the subjective factor by using a package of digital technologies of data processing and changing the system of the division of labor while reaching the purpose of criminal justice. The authors also stress the inappropriateness of simplification and primitivism, when a criminal procedure system is mechanically viewed as a system of distributed registers (blockchain), or when digitization is used as an excuse for suggesting the abolishment of investigative departments as parasites in the digital reality where crime investigation and solution become a job for ordinary internet users.

Информация о статьеДата поступления 18 августа 2019 г. Дата принятия в печать 7 октября 2019 г. Дата онлайн-размещения 31 октября 2019 г. Ключевые словаБайкал; математическая модель оценки численности популяции; омуль; криминализация; правовое регулирование Финансирование Издается в рамках государственного задания № 0279-2019-0003 при финансовой поддержке РФФИ (грант № 19-07-00322) и правительства Иркутской области (грант № 17-410-380003) Аннотация. В настоящее время особую актуальность приобрел вопрос правового регулирования добычи одного из брендовых видов биоресурсов Байкальского региона -байкальского омуля. В статье отражены административные и уголовные аспекты его охраны и особенности криминологической характеристики незаконной добычи омуля с учетом введенного в 2017 г. запрета на его вылов, показаны эколого-правовые и социально-экономические аспекты данной проблемы, предложена математическая модель оценки численности байкальского омуля. Рост количества криминальных проявлений в сфере использования водных ресурсов Байкала лишает науку возможности объективного определения численности омуля в озере с применением общепринятых биостатистических методов. При этом экологическая правонарушаемость и ее региональная специфика обусловливают необходимость дальнейшей разработки комплексных, системных подходов к нейтрализации вызывающих ее криминогенно значимых процессов. Превентивные меры по обеспечению сохранности озера Байкал как уникальной природной зоны наряду с различными природоохранными мероприятиями должны реализовываться с использованием целого комплекса охранительных действий. Авторы, анализируя эффективность существующих правовых механизмов в сфере противодействия незаконному воднодобывающему промыслу и необходимость создания действенных механизмов для охраны и воспроизводства рыбных запасов Байкала, предлагают описание исходных параметров и уравнений для формирования математической модели анализа и прогнозирования динамики численности омуля в озере Байкал. Приводится упрощенный вариант такой модели и на конкретных примерах иллюстрируются возможности ее применения для оценки параметров и изучения динамики численности популяции при возмущающих воздействиях. Дается краткая характеристика направлений дальнейшего развития реализованной к настоящему времени упрощенной модели. Научные результаты, полученные в том числе при помощи математического инструментария, следует использовать при формировании эффективной, четкой, соответствующей потребностям общества нормативно-правовой базы управления биоресурсами Байкала с возрастающим ее антикриминогенным потенциалом. Abstract. The issue of legal regulation of fishing one of the brand species of BaikalRegion's bio-resources -Baikal omul -is especially urgent at present. The paper reflects administrative and criminal aspects of its protection as well as criminological specifics of illegal fishing of omul in light of the ban on fishing introduced in 2017; it highlights the environmental-legal and socio-economic aspects of this problem and Всероссийский криминологический ж...

The authors examine the specific features of the digital environment to analyze contemporary approaches to the system of instruments of studying illegal actions in cyberspace. They state that law enforcement bodies should adapt key characteristics of the digital environment to the accomplishment of investigation tasks. The authors analyze the possibilities offered by digital profiling and modeling of the digital profile (portrait) of an unidentified criminal through mathematical methods of modeling and prediction in investigating and solving serial crimes, including cybercrimes. An extensive review of Russian and foreign publications is used to study the evolution of scientific ideas regarding the profiling method, which is the basis for the digital profiling of the behavioral model of an unidentified criminal in the digital environment. It is stated that none of the branches of criminal law, including criminology and criminalistics, could alone solve the interdisciplinary problem of the investigation and detection of crimes in the digital environment. The authors prove that it is necessary to integrate the knowledge of these branches and to conduct interdisciplinary research involving experts, i.e. to duly streamline the organization of those activities that together make up the investigation and detection of crimes. Based on the content of the concept «modus operandi», which lies at the heart of building an abstract model of criminal behavior, they conclude that it could be used to investigate and solve crimes in the digital environment and determine the specific features of the content of its structural elements. The comparative analysis of the contents of the key stages of profiling is used to prove the expediency of employing the whole range of logical and mathematical methods of analysis to process and analyze criminological information, which leads to the necessity of both critically reviewing them and finding ways to go beyond the traditional approaches. The authors describe the essence of the mathematical extrapolation method, which is most commonly used in criminology for the quantitative analysis of knowledge regarding objects, phenomena, processes, as well as the possibility of using it in digital profiling. As a result of this research based on the systemic approach, the authors state the objective character of links between the traditional and the digital profiling, point out the existing links and regularities, which allow them to reduce the essence of the examined phenomena to building a model through the recreation, in the process of investigation, of the mental trace pattern and then using it to find the guilty person.

2 Московский университет МВД России им. В.Я. Кикотя, г. Москва, Российская Федерация 3 Научно-исследовательский институт Федеральной службы исполнения наказаний России, г. Москва, Российская Федерация Информация о статье Дата поступления 28 ноября 2017 г. Дата принятия в печать 25 мая 2018 г. Дата онлайн-размещения 18 июня 2018 г. Ключевые слова Цифровая криминология; математическое прогнозирование; математические методы; преступность; методы прогнозирования преступности; математическая модель преступности; параметры оценки преступности; профилактика преступленийАннотация. Статья посвящена рассмотрению проблем цифровой криминологии, анализу методов математического прогнозирования и возможности их использования в области изучения преступности. Усложнение задачи противодействия преступности обусловливает необходимость как критического осмысления существующих методов, так и изыскания возможностей выхода за рамки традиционных методов изучения правовых явлений. Информационно-аналитическая деятельность органов внутренних дел, основанная на разработке программ предупреждения преступности, имеет своей главной целью применение математических методов анализа преступности. Предметом изучения выступает совокупность математических методов, отобранных с учетом целесообразности их применения для криминологического прогнозирования. Авторы выделяют следующие методы: метод моделирования, корреляционный анализ, анализ ранговых корреляций и таблиц сопряженности, дискриминантный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, ковариационный анализ, факторный анализ, анализ временных рядов, метод сезонных колебаний, метод максимального правдоподобия (в частности, его разновидность -метод наименьших квадратов), метод расчета среднегодовых темпов прироста, аппарат логических решающих функций, распознавание образов, вариационные исчисления, спектральный анализ, цепи Маркова, алгебра логики и др. Математическое прогнозирование в цифровой криминологии состоит в использовании имеющихся количественных и качественных параметров преступности, получении их математической зависимости от времени, пространства, других известных независимых переменных. В результате исследования установлено, что использование математической обработки криминологической информации позволяет увеличить точность прогнозных оценок.Abstract. The paper is devoted to the problems of digital criminology, the analysis of the methods of mathematical forecasting and the possibility of using them for crime research. The growing complexity of the task of crime counteraction determines the necessity for both the critical overhaul of the existing methods and the search for opportunities to go beyond the boundaries of the traditional methods of researching legal phenomena. The information and analytical work of law enforcement bodies based on the development of crime prevention programs has the key goal of the application of mathematical methods of crime analysis. The object of research is the complex of mathematical methods selected on the basis of their suitability for the purp...