Цифровые технологии в судебной баллистике и судебно-баллистической экспертизе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Чубарь Иван Анатольевич

• Чубарь Иван Анатольевич
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Чубарь Иван Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Научные и организационно-правовые проблемы применения цифровых технологий в судебной баллистике и судебно-баллистической

экспертизе

§ 1.1. Генезис цифровых технологий в судебной баллистике и судебно-

баллистической экспертизе

§ 1.2. Научные основы цифровизации в судебно-баллистической

экспертизе

§ 1.3. Нормативное регулирование использования цифровых технологий в

судебной экспертизе

§ 1.4. Перспективы использования цифровых сервисов при назначении

судебных экспертиз

ГЛАВА 2. Интеграция цифровых технологий в судебную баллистику и судебно-баллистическую экспертизу. Практические и организационно-

методические аспекты

§ 2.1. Современное состояние и перспективы развития автоматизированных информационно-поисковых систем и автоматизированных баллистических

идентификационных систем

§ 2.2. Применение цифровых технологий при проведении следственных действий по преступлениям, связанным с применением оружия, а также

при производстве судебно-баллистических экспертиз

§ 2.3. Потенциальные возможности применения искусственного интеллекта

в судебной баллистике

§ 2.4. Обеспечение информационной безопасности производства судебно-баллистических экспертиз и исследований с использованием цифровых

технологий

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Цифровые технологии в судебной баллистике и судебно-баллистической экспертизе»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертационного исследования.

В современном мире набирает силу цифровизация различных сфер человеческой деятельности, которая базируется на компьютерных и информационных технологиях, различных программно-аппаратных средствах и комплексах. Это прежде всего технологии обработки больших данных, блокчейна, интернета вещей, виртуальной и дополненной реальностей, ЭЭ-моделирование, 3Э-сканирование, ЭЭ-печать, искусственный интеллект, печатная электроника, а также робототехника и биотехнология.

Очевидно, что помимо прогнозируемых положительных эффектов в эпоху четвертой промышленной революции цифровизация может привести и к целому ряду негативных социальных последствий, в числе которых, как предполагают криминологи, не исключается рост интеллектуальной и высокотехнологичной преступности. Уже в настоящее время при совершении преступлений задействованы высокие технологии, открывающие доступ к источникам конфиденциальной информации. Полученные данные преступники используют с целью получения личной выгоды посредством вымогательства, а также мошенническим путем. Совершенно очевидно, что появление криминальных угроз нового типа будет предопределять характер развития всей правоохранительной деятельности, в том числе и судебной экспертизы.

Для успешной борьбы с преступными проявлениями правоохранительным органам государства необходим скорейший переход на новый и более качественный уровень, где современные цифровые технологии будут интегрированы во все сферы их деятельности. Стремительное технологическое развитие в цифровой сфере также потребует от следственных органов и судов оперативного решения различных специфических задач научного и технического характера, которые в перспективе обеспечат дальнейшее развитие многих видов судебных экспертиз и судебно-баллистической экспертизы, в частности.

При совершении любого преступления на месте происшествия всегда

остаются следы, и преступления в области цифровых технологий в этом аспекте не исключение. В связи с этим в современном научном сообществе активно обсуждается концепция цифровых следов, а также потенциал использования цифровых изображений следов при решении различных криминалистических и судебно-экспертных задач. Последние следы представляют интерес в плане использования в практической экспертной деятельности автоматизированных баллистических идентификационных систем и цифровой микроскопии при отождествлении огнестрельного оружия.

Нельзя отрицать влияние процессов цифровизации на развитие криминалистики и судебной экспертизы. Большие перспективы в этих областях имеют специальные экспертные системы, функционирующие на основе технологии искусственного интеллекта. В настоящее время автоматизированные баллистические идентификационные системы можно рассматривать в качестве прототипов будущих экспертных систем. Пока возможности эксплуатирующихся комплексов ограничены, поскольку они только автоматизируют некоторые действия человека в процессе идентификации и не могут формулировать окончательные выводы, а также выполнять иную интеллектуальную работу. Для перехода полностью на автоматические экспертные системы способные действовать без человека и принимать самостоятельные решения, требуется разработка надежных алгоритмов машинного обучения.

Представляется, что машинное обучение может кардинально повлиять на принципы формирования и оценки выводов в судебно-баллистической идентификации, в которой объективность является актуальной проблемой. При этом привлечение к разработке алгоритмов экспертов в области судебной баллистики является важным моментом в создании эффективных систем машинного обучения, так как работа одних 1Т-специалистов ограничивает возможности создаваемого продукта, поскольку получаемые результаты являются достаточно тривиальными и не удовлетворяют потребностям практиков. Специалисты по судебной баллистике незаменимы при собирании и подготовке

тренировочных данных для машинного обучения, поскольку только они способны обеспечить качественную подборку материала для обучения.

Цифровые технологии стремительно распространяются в оружейной промышленности, предопределяя разработку и переход к производству новых образцов вооружений, в том числе огнестрельного оружия, поступление которого в распоряжение преступников является вопросом времени. Данное обстоятельство обуславливает усложнение задач его экспертного исследования и определяет специфику борьбы с преступлениями, совершаемыми с применением оружия и в сфере его оборота.

В ближайшей перспективе необходимость решения задач, связанных с исследованием продуктов цифровых технологий в интересах следственных и судебных органов потребует не только совершенствования, но и существенного расширения информационной и методической базы судебной экспертизы. Используемые средства и методы судебной экспертизы не в полной мере позволяют удовлетворить возрастающие потребности следственных и оперативных подразделений правоохранительных органов, судов. При этом отдельной проблемой является оперативность решения поставленных перед экспертом задач в рамках предварительного исследования, в том числе на месте происшествия.

С учетом сказанного достаточно очевидно, что имеется насущная потребность совершенствования не только методической, организационной, правовой базы судебно-баллистической экспертизы, но и ее научных основ. При этом с учетом современных угроз в сфере цифровых технологий особое внимание следует уделять вопросам обеспечения информационной безопасности. Кроме этого, научное исследование обозначенных проблем важно в методологическом плане для криминалистики, судебной экспертизы, оперативно-розыскной деятельности, поскольку способствует решению теоретических и практических вопросов раскрытия и расследования преступлений, совершенных с применением

оружия и боеприпасов, и, несомненно, положительно скажется на эффективности осуществления судопроизводства, следственной и экспертной деятельности.

Указанные факторы обусловили выбор темы диссертационного исследования и предопределили его актуальность.

Степень научной разработанности темы.

Проблемы общей теории судебной экспертизы, теории судебной баллистики и судебно-баллистической экспертизы, их практического применения, были предметом исследования многих отечественных ученых. В этой связи следует отметить труды следующих авторов:

1) По теории криминалистики и судебной экспертизы: Аверьяновой Т.В., Ароцкера Л.Е., Арсеньева В.Д., Белкина Р.С., Вехова В.Б., Винберга А.И., Волынского А.Ф., Грановского Г.Л., Зинина А.М., Кардашевской М.В., Колдина В.Я., Корухова Ю.Г., Лаврова В.П., Майлис Н.П., Мирского Д.Я., Митричева В.С., Моисеевой Т.Ф., Орловой В.Ф., Россинской Е.Р., Селиванова Н.А., Снеткова В.А., Тишутиной И.В., Толстухиной Т.В., Филиппова А.Г., Чулахова В.Н., Шляхова А.Р., Эйсмана А.А., Яблокова Н.П. и других авторов.

2) По вопросам судебно-баллистических исследований: Аханова В.С., Бергера В.Е., Вакуловского А.Н., Владимирова В.Ю., Горбачева И.В., Ермоленко Б.Н., Каледина А.И., Кокина А.В., Комаринца Б.М., Колотушкина С.М., Тихонова Е.Н., Кустановича С.Д., Латышова И.В., Микляевой О.В., Подшибякина А.С., Плескачевского В.М., Ручкина В.А., Толстухиной Т.В., Сташенко Е.И., Устинова А.И., Федоренко В.А., Филиппова В.В., Чулкова И.А. и других авторов.

Отдавая должное теоретической и практической значимости имеющихся научных работ, необходимо отметить, что только в некоторых из них затрагивались проблемы цифровизации судебной экспертизы и судебно-экспертной деятельности, что нельзя считать достаточным для удовлетворения потребностей экспертной, следственной и судебной практики на современном этапе.

Немногие диссертационные исследования посвящены вопросам использования современных компьютерных и цифровых технологий в экспертно-криминалистической и судебно-экспертной деятельностях. Среди них можно выделить следующие:

1) Немчин Д.И. «Методические основы применения информационных компьютерных технологий в судебно-баллистической экспертизе» (2002 г., Москва);

2) Кузнецов А.В. «Обоснование рациональных методов и средств формирования, накопления, обмена и проверки информации по пулегильзотекам при раскрытии и расследовании преступлений» (2008 г., Хабаровск);

3) Яковлева А.С. «Современные информационные технологии в дактилоскопической регистрации» (2019 г., Москва);

4) Жаворонков В.А. «Информационно-компьютерное обеспечение судебной экспертизы маркировочных обозначений транспортных средств» (2019 г., Москва);

5) Несмиянова И.О. «Применение информационных технологий в производстве трасологических экспертиз» (2021 г., Москва).

В перечисленных трудах внимание уделено проблематике использования указанных технологий в экспертно-криминалистической и судебно-экспертной деятельностях, однако стремительный процесс развития науки, техники и технологий обуславливает разработку более совершенных подходов к решению возникающих проблем. Например, требуют научной проработки вопросы использования возможностей искусственного интеллекта при осуществлении экспертно-криминалистической и судебно-экспертной деятельностей, разработки и внедрения принципиально новых криминалистических средств.

Представляется, что в свете развития цифровых технологий для раскрытия потенциала судебной баллистики и судебно-баллистической экспертизы необходимо решить следующие проблемы:

- внедрения в судебную баллистику и судебно-баллистическую экспертизу достижений в области цифровых технологий, в том числе базирующихся на искусственном интеллекте;

- разработки нормативной базы по использованию современных цифровых технологий в области криминалистики и судебной экспертизы, в том числе судебной баллистики и судебно-баллистической экспертизы;

- актуализации положений некоторых методик с учетом современного уровня науки и техники с перспективой внедрения цифровых технологий.

Изложенные обстоятельства определяют практическую и научную актуальность темы диссертационного исследования.

Объектом исследования являются практика судебно-баллистической экспертизы, непосредственно цифровые технологии, их влияние на развитие и совершенствование научных и методических положений данного вида экспертизы, а также практическая деятельность оперативных, следственных и экспертных подразделений по подготовке, назначению и производству судебно-баллистических экспертиз и исследований при цифровизации правоохранительной деятельности, а также отношения, возникающие в экспертно-криминалистической и судебно-экспертной деятельностях в сфере использования цифровых технологий.

Предметом исследования являются закономерности использования цифровых технологий в теории и практике судебной баллистики и судебно-баллистической экспертизы, закономерности технического характера, связанные с использованием цифровых технологий в указанной области, которые направлены на повышение эффективности судебно-баллистической экспертизы.

Цели и задачи исследования.

Целью работы является формирование и разработка на основе научных положений криминалистики, судебной экспертизы, информатики, судебной медицины, положений технических дисциплин, а также анализа и обобщения практического опыта экспертных подразделений, актуальных рекомендаций, направленных на внедрение и использование цифровых технологий в практическую деятельность для повышения результативности судебно-баллистических экспертиз и исследований.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Проведен анализ генезиса цифровых и информационных технологий в части формирования понятий «аналоговая информация» и «цифровая информация», по результатам которого определены актуальные виды информационных технологий.

2. Сформулированы и систематизированы научные основы цифровизации в судебно-баллистической экспертизе, уточнено понятие «цифровой след» как объекта судебно-баллистической экспертизы.

3. Проанализировано нормативное регулирование использования цифровых технологий в судебной экспертизе, включая технологии искусственного интеллекта, рассмотрена возможность наделения правосубъектностью разных видов искусственного интеллекта, которые имеют перспективы применения в судебной экспертизе, изучены вопросы технического регулирования их использования в судебной экспертизе; сформулированы предложения по указанным проблемам.

4. Изучены организационно-правовые и технические аспекты назначения судебных экспертиз и по результатам определены сферы применения цифровых технологий с алгоритмизацией действий участников процесса при назначении судебно-баллистической экспертизы.

5. Предложены к практическому применению программные продукты, осуществляющие построение ЭЭ-моделей обстановки места происшествия; модельный ряд беспилотных авиационных систем, позволяющих проводить аэрофото- и видеосъемки места происшествия большой площади; модели ЭЭ-сканеров для получения объемных изображений предметов вещной обстановки как на месте происшествия, так и в судебно-баллистических лабораториях.

6. Предложены новые направления применения действующих автоматизированных баллистических идентификационных систем, а также определены перспективы их модернизации посредством искусственных нейронных сетей.

7. Предложены аналоги образцов автоматизированных информационно-поисковых систем для решения задач судебной баллистики на базе отечественных систем управления базами данных, которые способны функционировать в сетевом режиме.

8. Проработаны организационно-правовые и методические вопросы обеспечения информационной безопасности при назначении и производстве судебно-баллистических экспертиз с использованием цифровых технологий.

Методологию и методы исследования составили всеобщие философские методы - законы материалистической диалектики, которые позволили рассмотреть общественные процессы и правовые явления в ходе использования цифровых технологий в судебной баллистике, а также при назначении и производстве судебно-баллистических экспертиз.

Указанные методы способствовали применению общенаучных и специальных методов исследования. Среди общенаучных методов использовались: метод системного подхода, заключавшийся в использовании знаний судебной баллистики, судебной медицины и информатики. Указанные знания позволили применить в дальнейшем такие специальные методы как ЭЭ-моделирование при решении ситуационных задач судебно-баллистической экспертизы. Также был использован метод структурно-функционального подхода, основанный на принципах целостности, структурности, иерархичности, многомерности и множественности описаний событий и явлений, позволивший разработать методические рекомендации машинного обучения автоматизированных баллистических идентификационных систем. Помимо этого, были использованы специальные методы, образующие научные положения криминалистики, судебной экспертизы, уголовного права, уголовного процесса, информатики, судебной медицины, положений технических наук. В частности, при экспериментальных исследованиях применялись методы, учитывающие специфику работы с объектами судебно-баллистической экспертизы - микроскопический метод, методы 3D-сканирования, 3D-моделирования, метод наблюдения при использовании высокоскоростных камер. Кроме этого, применялся метод экспертных оценок при

разработке программы цифровизации в судебно-баллистической экспертизе. С целью алгоритмизации действий участников уголовного процесса при назначении судебно-баллистической экспертизы был использован метод последовательных сравнений.

В целях получения достоверных результатов и их научного обоснования использовались методы: исторического, сравнительно-правового, статистического анализа, методы социологических исследований (анкетирование и интервьюирование сотрудников экспертно-криминалистических подразделений органов внутренних дел Российской Федерации (далее - ЭКП ОВД РФ), наблюдение, анализ процессуальных документов).

Нормативную правовую базу исследования составили Конституция Российской Федерации, Уголовный кодекс Российской Федерации, Уголовно -процессуальный кодекс Российской Федерации, Федеральные законы и подзаконные ведомственные и межведомственные нормативные правовые акты.

Теоретической основой исследования выступают фундаментальные труды в области криминалистики и судебной экспертизы в целом, а также в области судебной баллистики и судебной-баллистической экспертизы, в частности. В работе использованы монографические и диссертационные исследования, авторефераты, научные статьи и научно-практические комментарии по вопросам, относящимся к предмету исследования.

Эмпирическую базу исследования составили:

- результаты, полученные в процессе обобщения и анализа материалов уголовных дел (252 приговора судов общей юрисдикции различных субъектов Российской Федерации) о производстве судебно-баллистических экспертиз за период с 2021 по 202Э год по преступлениям, связанным с применением оружия или его незаконным оборотом;

- результаты, полученные в ходе обобщения и анализа Э24 судебно-баллистических экспертиз и исследований, проведенных в ЭКП ОВД РФ в 20212024 гг. (ЭКЦ ГУ МВД России по г. Москве и УВД по АО г. Москвы, ЭКЦ ГУ МВД России по Московской области);

- результаты анкетирования и интервьюирования 224 сотрудников ЭКП ОВД РФ (ЭКЦ ГУ МВД России по г. Москве, ЭКЦ УВД по АО г. Москвы, ЭКЦ ГУ МВД России по Московской области, ЭКЦ ГУ МВД России по Пензенской области, ЭКЦ ГУ МВД России по Волгоградской области, ЭКЦ ГУ МВД России по Краснодарскому краю, а также другими ЭКП ОВД РФ).

В ходе подготовки настоящего исследования был использован 21-летний опыт работы соискателя на различных должностях в экспертно-криминалистических подразделениях ГУ МВД России по г. Москве, в том числе связанных с производством судебно-баллистических экспертных исследований. Кроме этого для целей работы была использована информация, полученная в ходе обобщения и анализа статистических данных ГИАЦ МВД России по количеству рассмотренных заявлений (сообщений) о преступлениях с принятием решения о возбуждении уголовного дела и числа назначенных судебных экспертиз за период с 2019 по 2023 год.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в совершенствовании теоретических, методических, правовых и организационных основ применения цифровых технологий в судебной баллистике и при производстве судебно-баллистических экспертиз. В частности, результаты исследования позволили:

- разработать научные основы применения цифровых технологий в судебно-баллистической экспертизе;

- сформулировать уточненное понятие «цифровой след» как объекта судебно-баллистической экспертизы.

Кроме этого, научная новизна заключается в разработке:

- комплекса мер по цифровизации в судебно-баллистической экспертизе;

- инновационного способа согласования процедуры назначения судебно-баллистических экспертиз с использованием цифровых технологий;

- методических рекомендаций для проведения машинного обучения автоматизированных баллистических идентификационных систем, функционирующих на базе искусственного интеллекта;

- методических рекомендаций по алгоритму применения беспилотных авиационных систем при проведении осмотров мест происшествий и других следственных действий по преступлениям, связанным с применением оружия, а также его незаконного оборота на территории Российской Федерации;

- методических рекомендаций по совершенствованию организационно-правовых и методических мер обеспечения информационной безопасности при назначении и производстве судебно-баллистических экспертиз с использованием цифровых технологий.

Также научная новизна заключается в том, что по результатам диссертационного исследования были расширены функциональные возможности действующих автоматизированных баллистических идентификационных систем за счет формирования в них массива следов производственных механизмов и станочного оборудования на поверхностях стреляных гильз, что позволит повысить эффективность экспертно-криминалистического учета самодельного огнестрельного оружия.

Научная новизна проведенного исследования нашла отражение в положениях, выносимых на защиту:

1. Научные основы цифровизации в судебно-баллистической экспертизе образуют следующие структурные элементы:

1.1. Предметом цифровизации судебно-баллистической экспертизы выступают закономерности назначения и производства данных экспертиз с применением цифровых технологий; проведения научно-исследовательских работ в области судебной баллистики с использованием цифровых технологий для разработки новых средств и методов; формирования электронно-образовательной среды с применением цифровых технологий с целью создания новых компетенций по специальности «Судебная экспертиза».

1.2. Объектами цифровизации в судебно-баллистической экспертизе являются различные виды и инструменты цифровых технологий, применяемые при назначении и производстве экспертиз, высокотехнологичные продукты и образуемые ими следы, подлежащие криминалистическому исследованию

методами и средствами судебной баллистики.

1.Э. Задачи цифровизации в судебно-баллистической экспертизе заключаются в повышении ее потенциала посредством внедрения и использования современных цифровых технологий в образовательной, научной и практической деятельности, основанных на возможностях искусственного интеллекта, робототехники автоматизированных баллистических идентификационных систем, ЭЭ-моделирования, 3Э-сканирования, 3Э-микроскопии, а также возможностях беспилотных авиационных систем и высокоскоростных камер.

Учитывая тот факт, что объектами цифровизации в судебно-баллистической экспертизе выступают в том числе и цифровые следы высокотехнологичных продуктов, подлежащие исследованию методами и средствами судебной баллистики, предлагается уточненное понятие цифрового следа. Цифровой след -объект судебной экспертизы (исследования), представляющий собой дискретную информацию о событии преступления, совершенного в конкретной материальной обстановке, обнаруженную, зафиксированную и изъятую в установленном законом процессуальном порядке, подлежащую исследованию экспертом или специалистом.

2. Вывод о том, что системы искусственного интеллекта в автоматизированных баллистических идентификационных системах с учетом специфики судебной баллистики и судебно-баллистической экспертизы должны рассматриваться как технические средства. Тем самым исключается их наделение правосубъектностью, а также возникновение нового субъекта экспертно-криминалистической и судебно-экспертной деятельностей, функционирующего на базе искусственного интеллекта.

3. Методические рекомендации для проведения машинного обучения автоматизированных баллистических идентификационных систем, в которых предусмотрено, что набор обучающих выборок в машинном обучении формируется посредством изображений натурных следов оружия на пулях и гильзах, а также созданием аугментированных (клоновых) изображений данных следов, что подтверждается успешной апробацией данных возможностей с

помощью программной платформы МаНаЬ и с учетом требований ГОСТ Р 592762020 «Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения».

4. Инновационный способ согласования процедуры назначения судебно-баллистических экспертиз:

4.1. Посредством цифровых технологий при назначении судебно-баллистической экспертизы и исследований при необходимости осуществлять предварительное согласование с судебно-экспертными учреждениями вопросов, выносимых на разрешение судебной экспертизы.

4.2. Использовать программный продукт «Постановление о назначении судебной экспертизы», для чего следует:

4.2.1. Данную программу интегрировать в информационно-аналитическую систему обеспечения деятельности МВД России (далее - ИСОД МВД России) с возможностью направления для согласования в экспертно-криминалистические подразделения органов внутренних дел Российской Федерации сформированное электронное постановление о назначении судебно-баллистической экспертизы.

4.2.2. После процедуры согласования постановление посредством федеральной государственной информационной системы «Единый портал государственных и муниципальных услуг (функций)» (далее - единый портал) направлять на ознакомление заинтересованным участникам уголовного процесса с целью соблюдения их прав, предусмотренных статьей 198 УПК РФ.

4.2.3. После реализации указанных процессуальных прав участников уголовного процесса также посредством системы ИСОД МВД России электронное постановление вместе с объектами либо без таковых направлять в экспертно-криминалистические подразделения органов внутренних дел Российской Федерации для производства судебно-баллистической экспертизы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Чубарь Иван Анатольевич, 2024 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Законодательство, нормативные правовые акты и иные официальные

документы

1. Конституция Российской Федерации [Электронный ресурс]: принятая всенародным голосованием 12.12.1993 (с изменениями, одобренными в ходе общероссийского голосования 01.07.2020). Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

2. Гражданский кодекс Российской Федерации [Электронный ресурс]: № 14-ФЗ от 26.01.1996. (действующая редакция от 24.07.2023). Доступ из справ. -правовой системы «Консультант Плюс».

3. Уголовный кодекс Российской Федерации [Электронный ресурс]: № 63-Ф3 от 13.06.1996. (действующая редакция от 19.12.2023). Доступ из справ. -правовой системы «Консультант Плюс».

4. Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации [Электронный ресурс]: № 174-ФЗ от 18.12.2001. (действующая редакция от 19.12.2023).. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

5. Об утверждении Доктрины информационной безопасности Российской Федерации [Электронный ресурс]: Указ Президента Российской Федерации от 05.12.2016 № 646. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

6. О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации [Электронный ресурс]: Указ Президента Российской Федерации от 02.07.2021 № 400. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

7. О государственном метрологическом надзоре в области обороны и обеспечения безопасности Российской Федерации [Электронный ресурс]: Указ Президента Российской Федерации от 02.01.2011 № 21. (действующая редакция от 31.12.2017). Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

8. О полиции [Электронный ресурс]: Федеральный закон от 07.02.2011 № 3-ФЗ. (действующая редакция от 04.08.2023). Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

9. О государственной судебно-экспертной деятельности в Российской Федерации [Электронный ресурс]: Федеральный закон от 31.05.2001 № 73-ФЗ. (действующая редакция от 01.07.2021). Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

10. Об оперативно-розыскной деятельности [Электронный ресурс]: Федеральный закон от 12.08.1995 № 144-ФЗ. (действующая редакция от 29.12.2022). Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс.

11. Об информации, информационных технологиях и о защите информации [Электронный ресурс]: № 149-ФЗ от 27.07.2006. (действующая редакция от 12.12.2023). Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».

12. Об обеспечении единства измерений [Электронный ресурс]: № 102-ФЗ от 26.06.2008 (действующая редакция от 29.12.2021). Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

13. Модельный закон о государственной экспертизе (Принят на двадцатом пленарном заседании МПА СНГ постановлением от 7.12.2002 года № 20-7). [Электронный ресурс]: Доступ из информационно-справочной системы «ГАРАНТ».

14. Об особенностях обеспечения единства измерений при осуществлении деятельности в области обороны и безопасности Российской Федерации" (вместе с "Положением об особенностях обеспечения единства измерений при осуществлении деятельности в области обороны и безопасности Российской Федерации"). [Электронный ресурс]: Постановление Правительства РФ от 02.10.2009 № 780 (действующая редакция от 30.11.2022). Доступ из справ. -правовой системы «Консультант Плюс».

15. О судебной экспертизе по уголовным делам. [Электронный ресурс]: Постановление Пленума Верховного Суда РФ № 28 от 21.12.2010 (действующая редакция от 29.06.2021). Доступ из справ. - правовой системы

«Консультант Плюс».

16. О применении судами гражданского законодательства, регулирующего отношения по обязательствам вследствие причинения вреда жизни или здоровью граждан. [Электронный ресурс]: Постановление Пленума Верховного суда РФ № 1 от 26.01.2010 Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

17. О модельном законе «О судебно-экспертной деятельности». [Электронный ресурс]: Постановление Межпарламентской Ассамблеи государств - участников СНГ от 19.04.2019 № 49-8. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

18. Дело «Климентьев (Klimentyev) против Российской Федерации (жалоба N 46503/99). [Электронный ресурс]: Постановление ЕСПЧ от 16.11.2006. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

19. По жалобе гражданина Шилова Сергея Яковлевича на нарушение его конституционных прав положениями статей 195 и 198 Уголовно-процессуального кодекса Российской Федерации. [Электронный ресурс]: Определение Конституционного Суда РФ от 05.02.2015 № 257-О. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

20. Об отказе в принятии к рассмотрению жалобы гражданина Артемьева Евгения Викторовича на нарушение его конституционных прав частью второй статьи 63, статьями 195 и 198 Уголовно-процессуального кодекса Российской Федерации. [Электронный ресурс]: Определение Конституционного Суда Российской Федерации от 13.10.2009 № 1161-О-О. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

21. Бюллетень Верховного Суда СССР. 1982, № 6 [Электронный ресурс]: Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

22. Бюллетень Верховного Суда РФ. 2010, № 3 [Электронный ресурс]: Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

23. Перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на период 2021-2024 годов. [Электронный ресурс]: Доступ из официального сайта Министерства

экономического развития Российской Федерации.

24. Искусственный интеллект. Паспорт федерального проекта национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (приложение N 3 к протоколу президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 27.08.2020 N 17). [Электронный ресурс]: Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

25. Об утверждении программы МВД России «Создание единой информационно-телекоммуникационной системы органов внутренних дел». [Электронный ресурс]: Приказ МВД России от 14.12.2004. № 896. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

26. Об утверждении Наставления по организации экспертно-криминалистической деятельности в системе МВД России. [Электронный ресурс]: Приказ МВД России от 11.01.2009 № 7. (действующая редакция от 09.03.2023). Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

27. Вопросы организации производства судебных экспертиз в экспертно-криминалистических подразделениях органов внутренних дел Российской Федерации. [Электронный ресурс]: Приказ МВД России от 29.06.2005 № 511. (действующая редакция от 27.09.2023). Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

28. Вопросы материально-технического обеспечения деятельности экспертно-криминалистических подразделений системы МВД России. [Электронный ресурс]: Приказ МВД России от 28.12.2018 № 896 (действующая редакция от 11.05.2023). Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

29. Об органах предварительного следствия в системе МВД России. [Электронный ресурс]: Приказ МВД России от 09.01.2018 № 1. Доступ из справ. -правовой системы «Консультант Плюс».

30. О порядке организации метрологического обеспечения Министерства

внутренних дел Российской Федерации. [Электронный ресурс]: Приказ МВД России от 30.01.2014 № 53. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

31. О создании единых региональных пулегильзотек по Приволжскому, Южному, Сибирскому, Уральскому, Дальневосточному федеральным округам и единой региональной пулегильзотеки по Республике Крым и г. Севастополю. [Электронный доступ]: Приказ МВД России от 04.05.2016 № 226. Доступ из справ. - правовой системы СТРАС «Юрист».

32. О создании единых региональных пулегильзотек по Центральному и Северо-Западному федеральным округам и внесении изменений в приказ МВД России от 4 мая 2016 г. № 226. [Электронный доступ]: Приказ МВД России от 10.03.2017 № 117. Доступ из справ. - правовой системы СТРАС «Юрист».

33. Об организации предварительного расследования в Следственном комитете Российской Федерации. [Электронный ресурс]: Приказ СК России от 15.01.2011 № 2. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

34. Требования по безопасности информации к системам управления базами данных. [Электронный ресурс]: Приказ ФСТЭК России от 14.04.2023 № 64. Доступ из официального сайта Федеральной службы по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК России).

35. Об утверждении Требований о защите информации, не составляющей государственную тайну, содержащейся в государственных информационных системах. [Электронный ресурс]: Приказ ФСТЭК России от 11.02.2013 № 17. Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

36. Автоматизированные системы. Защита от несанкционированного доступа к информации. Классификация автоматизированных систем и требования по защите информации. Утверждено решением председателя Государственной технической комиссии при Президенте Российской Федерации от 30.03.1992. [Электронный ресурс]: Доступ из официального сайта Федеральной службы по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК России).

37. Уголовный кодекс Канады [Электронный ресурс]: Доступ из

официального сайта Министерства юстиции Канады.

38. Об огнестрельном оружии [Электронный ресурс]: Закон Канады 1995 года № 39. Доступ из официального сайта Министерства юстиции Канады.

39. Правила, предписывающие некоторые виды огнестрельного оружия и других видов оружия, составные части и части оружия, принадлежности, патронные магазины, боеприпасы и снаряды в качестве запрещенных или ограниченных 8ОК/98-462 [Электронный ресурс]: Доступ из официального сайта Министерства юстиции Канады.

40. Национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р 59853-2021. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения (утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 19.11.2021 № 1520-ст) [Электронный ресурс]: Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс»

41. Национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р 59277-2020. «Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта» (утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 23.12.2020 № 1372-ст) [Электронный ресурс]: Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

42. Национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р 59895-2021. «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология» (утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 26.11.2021 № 1617-ст) [Электронный ресурс]: Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

43. Национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р 59276-2020 «Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения» (утвержден и введен в действие приказом Росстандарта от 23.12.2020 № 1371-ст) [Электронный ресурс]: Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».

44. ГОСТ Р ИСО/МЭК 27000-2021. Информационные технологии (ИТ). Методы и средства обеспечения безопасности. Системы менеджмента

информационной безопасности. Общий обзор и терминология [Электронный ресурс]: Доступ из справ. - правовой системы «Консультант Плюс».

Диссертации и авторефераты

45. Горбачев И. В. Теоретические и организационно-технические вопросы информационного обеспечения судебно-баллистических экспертиз: автореф. дис. ... канд. юрид. наук: 12.00.09 / Илья Васильевич Горбачев. - Москва, 1987. - 24 с.

46. Жаворонков В.А. Информационно-компьютерное обеспечение судебной экспертизы маркировочных обозначений транспортных средств: дис. . канд. юрид. наук: 12.00.12 / Владимир Алексеевич Жаворонков. - Москва, 2020. -268 с.

47. Карданов Р. Р. Концепция создания и использования информационно-аналитической базы следов применения огнестрельного оружия для раскрытия и расследования преступлений, связанных с терроризмом: дис. . канд. юрид. наук: 12.00.09 / Руслан Рейзаевич Карданов. - Волгоград, 2007. - 206 с.

48. Кузнецов А.В. Обоснование рациональных методов и средств формирования, накопления, обмена и проверки информации по пулегильзотекам при раскрытии и расследовании преступлений: дис. ... канд. юрид. наук: 12.00.09 / Андрей Владимирович Кузнецов. - Хабаровск, 2008. - 178 с.

49. Леонов И. Н. Использование автоматизированных информационно-поисковых систем в раскрытии и расследовании преступлений, совершенных с применением огнестрельного оружия: дис. ... канд. юрид. наук: 12.00.09 / Игорь Николаевич Леонов. - Москва, 2006. - 172 с.

50. Немчин Д. И. Методические основы применения информационных компьютерных технологий в судебно-баллистической экспертизе: дис. ... канд. юрид. наук: 12.00.09 / Дмитрий Иванович Немчин. - Москва, 2002. - 163 с.

51. Несмиянова И. О. Применение информационных технологий в производстве трасологических экспертиз: дис. ... канд. юрид. наук: 12.00.12 / Ирина Олеговна Несмиянова. - Москва, 2021. - 186 с.

52. Яковлева А.С. Современные информационные технологии в дактилоскопической регистрации: дис. ... канд. юрид. наук: 12.00.12 / Анастасия Сергеевна Яковлева. - Москва, 2019. - 203 с.

Монографии, учебники и учебные пособия

53. Агибалов В. Ю. Виртуальные следы в криминалистике и уголовном процессе / В. Ю. Агибалов. - Москва: Издательство «Юрлитинформ», 2012. -152 с.

54. Вехов В. Б. Основы криминалистического учения об исследовании и использовании компьютерной информации и средств ее обработки: монография / В. Б. Вехов; В. Б. Вехов; Федеральное гос. образовательное учреждение высш. проф. образования «Волгоградская акад. М-ва внутренних дел Российской Федерации». - Волгоград: Волгоградская акад. МВД России, 2008. - 401 с.

55. Краснопевцев Б. В. Фотограмметрия : учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 120200 «Фотограмметрия и дистанционное зондирование» в соответствии с программой курса «Аэрокосмические методы и фотограмметрия» специальности «Картография» / Б. В. Краснопевцев Б. В. Краснопевцев; М-во образования и науки Российской Федерации, Федеральное агентство по образованию, Московский гос. ун-т геодезии и картографии (МИИГАиК). - Москва: МИИГАиК, 2008. - 160 с.

56. Криминалистика: Учебник для вузов / Аверьянова, Т. В., Белкин, Р. С., Корухов, Ю. Г., Россинская, Е. Р. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Норма, 2007. -944 с.

57. Криминалистика: учебник для студентов вузов / под ред. А.Ф. Волынского, В.П. Лаврова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА: Закон и право, 2008. - 943 с.

58. Майлис Н. П. Настольная книга эксперта: Рекомендовано к изданию Международным учебно-методическим центром «Профессиональный учебник» в

качестве монографии. Научная специальность 5.1.4 «Уголовно-правовые науки» Рекомендовано к изданию Научно-исследовательским институтом образования и науки в качестве монографии. Научная специальность 5.1.4 «Уголовно-правовые науки» Рекомендовано к изданию Международным научно-исследовательским центром судебной экспертизы и исследований для специалистов Н. П. Майлис. -Второе издание, переработанное и дополненное. - Москва: ООО Издательство Юнити-Дана, 2023. - 304 с.

59. Новый энциклопедический словарь. - М.: Большая Российская энциклопедия: РИПОЛ классик, 2007. - 1455 с.

60. Тихомирова Л. В., Тихомиров М. Ю. Юридическая энциклопедия / - 5-е изд., перераб. и доп. - Москва: Юринформцентр, 2001. - 971 с.

61. Цифровая криминалистика: Учебник для вузов / В. Б. Вехов [и др.]; под ред. В. Б. Вехова, С. В. Зуева. - Москва: Издательство Юрайт, 2023. - 417 с.

Статьи и публикации

62. Алпеев А. С. Терминология безопасности: кибербезопасность, информационная безопасность / А. С. Алпеев // Вопросы кибербезопасности. -2014. - № 5(8). - 78 с.

63. Ароцкер Л. Е. Организационные и процессуальные вопросы использования электронно-вычислительных машин в экспертной практике // Криминалистика и судебная экспертиза. Вып. 6. - Киев, 1969. - 416 с.

64. Артамонов В. А. Искусственный интеллект и безопасность: проблемы, заблуждения, реальность и будущее / В. А. Артамонов, Е. В. Артамонова // Россия: тенденции и перспективы развития: Ежегодник. Материалы XXI Национальной научной конференции с международным участием, Москва, 16-17 декабря 2021 года / Отв. редактор В. И. Герасимов. Том Выпуск 17. Часть 1. - Москва: Институт научной информации по общественным наукам РАН, 2022. - 1309 с.

65. Безкоровайный М. М. Кибербезопасность - подходы к определению понятия / М. М. Безкоровайный, А. Л. Татузов // Вопросы кибербезопасности. -

2014. - № 1(2). - 78 с.

66. Белкин Р.С., Викарук А. Я. Концептуальные основания применения математических методов и ЭВМ в криминалистике и судебной экспертизе // Проблемы автоматизации, создания информационно-поисковых систем и применения математических методов в судебной экспертизе: Сборник научных трудов. - М, 1987. - 101 с.

67. Белкин Р. С, Лифшиц Е. М. Правовое регулирование применения математических методов и ЭВМ в судебной экспертизе // Проблемы автоматизации, создания информационно-поисковых систем и применения математических методов в судебной экспертизе: Сборник научных трудов. - М., 1987. - 101 с.

68. Болотаева О. С. Признаки правосубъектности электронного лица / О. С. Болотаева // Вестник северо-восточного федерального университета им. М. К. Аммосова. Серия: История. Политология. Право. - 2022. - № 4(28). - 153 с.

69. Бостром Ник Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / Ник Бостром; пер. с англ. С. Филина. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. - 404 с.

70. Галиулин Р. М., Бакиров Ж. М., Нелидов А. К., Куприянов С. Л. Некоторые возможности применения методов профилографического исследования объектов трасологической и баллистической экспертиз. // Экспертная практика. -М., 1998, № 45. - 62 с.

71. Горбачев И. В. Автоматизированная система информационного обеспечения судебно-баллистической экспертизы «Балэкс» / И. В. Горбачев // сб. науч. труд. Международной конференции: «Информатизация правоохранительных систем». - Москва. - 1994. - 243 с.

72. Горбачев И. В., Мишин Ю. В. Современное состояние и перспективы автоматизации судебно-баллистической экспертизы // Информационный сборник. Экспертная практика и новые методы исследования. Вып. 4. - М., 1991. - 65 с.

73. Владимиров В. Ю. Проблемы и перспективы цифровизации судебно-баллистической экспертизы / В. Ю. Владимиров, И. А. Данилов // Юридическая наука: история и современность. - 2020. - № 11. - 198 с.

74. Владимиров В. Ю., Бородин В. Н. Отождествление огнестрельного

оружия с использованием идентификационно-поисковой баллистической системы «ТАИС» по следам на стреляных пулях. Методические рекомендации / Под ред. В. П. Сальникова, В.Г. Петухова. - СПб.: Санкт-Петербургский университет МВД России, 2000. - 87 с.

75. Гергет О. М. Применение информационных методов, нейронных сетей и генетического алгоритма для решения задачи выбора схемы лечения / О. М. Гергет, Р. В. Мещеряков // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. - 2018. - № 3(72). - 205 с.

76. Гиверц П., Кокин А. В. The Problem of Subclass Features in Forensic Firearms Identification // Теория и практика судебной экспертизы. 2020. Т. 15. № 1.

- 141 с.

77. Гиверц П. В., Кокин А. В. Проблема подклассовых признаков в судебной баллистике: возникновение, диагностирование и влияние на идентификацию // Судебная экспертиза. 2020. № 1(61). - 152 с.

78. Думнов С. Н. К вопросу применения метода лазерного 3D сканирования при осмотре места дорожно-транспортного происшествия / С. Н. Думнов // E-Scio. - 2019. - № 6(33). - 934 с.

79. Елисеев В. Н., Горбачев, И. В., Аветисян А. Р., Самохвалов В. В. Автоматизированная система баллистических исследований // Криминалистика. XXI век: Материалы научно- практической конференции 26-28 февраля 2001 года.

- М., 2001. - 407 с.

80. Ищенко Е. П. У истоков цифровой криминалистики / Е. П. Ищенко // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). - 2019. - № 3(55). -203 с.

81. Камалова Г. Г. Цифровые технологии в судебной экспертизе: проблемы правового регулирования и организации применения / Г. Г. Камалова // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. - 2019. - Т. 29, № 2. - 250 с.

82. Кардашевская М. В. Цифровая криминалистика: новая частная криминалистическая теория или модное слово? / М. В. Кардашевская //

Криминалистика: наука, практика, опыт: Сборник научных трудов Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 23 июня 2022 года. - Москва: Московский университет Министерства внутренних дел Российской Федерации им. В.Я. Кикотя, 2022. - 392 с.

83. Козлова Н. Ш. Кибербезопасность и информационная безопасность: сходства и отличия / Н. Ш. Козлова, В. А. Довгаль // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. - 2021. - № 3(286). - 122 с.

84. Кокин А. В. Судебная экспертиза в эпоху четвертой индустриальной революции (Индустрии 4.0) / А. В. Кокин // Теория и практика судебной экспертизы. - 2021. - Т. 16. - № 2. - 140 с.

85. Кокин А. В. Применение автоматизированных баллистических систем при отождествлении огнестрельного оружия по следам на выстреленных пулях. Теория и практика судебной экспертизы № 1 (29) 2013. - 197 с.

86. Кокин А. В. Некоторые практические аспекты применения автоматизированных баллистических идентификационных систем при исследовании следов огнестрельного оружия на пулях / А. В. Кокин // Вестник Академии экономической безопасности МВД России. - 2015. - № 2. - 108 с.

87. Кокин А. В. Предубеждение в судебной экспертизе // Теория и практика судебной экспертизы. 2021. Т. 16. № 4. - 131 с.

88. Кудряшов Д. А. Современные направления развития инновационных технологий в судебной баллистике / Д. А. Кудряшов // Вестник экономической безопасности. - 2021. - № 3. - 356 с.

89. Латышов И. В. Инновационные технологии в обеспечении производства судебно-баллистических экспертиз и подготовке экспертов-баллистов / И. В. Латышов // Вестник Академии экономической безопасности МВД России. - 2015. - № 2. - 108 с.

90. Леонов С. В. 3D моделирование при реконструкции огнестрельной травмы / С. В. Леонов, Е. Н. Леонова, М. Н. Нагорнов // Перспективы совершенствования судебно-медицинской экспертизы огнестрельной и взрывной

травмы : Труды симпозиума, Москва, 26 ноября 2020 года / Под общей редакцией А.В. Ковалева. - Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Принт», 2020. - 256 с.

91. Макаров И. Ю. Возможности трехмерного моделирования как метода ситуационной реконструкции механизма огнестрельной травмы / И. Ю. Макаров, С. В. Леонов, И. А. Евтеева // Судебно-медицинская экспертиза. - 2013. - Т. 56. -№ 1. - 73 с.

92. Мещеряков В. А. «Виртуальные следы» под «скальпелем Оккама» // Информационная безопасность регионов, 2009, № 1 (4). - 108 с.

93. Механизм разрушения огнестрельного снаряда при запреградной травме и топография распределения его фрагментов в теле человека / П. В. Пинчук, М. А. Сухарева, С. В. Леонов [и др.] // Военно-медицинский журнал. - 2022. -Т. 343, № 5. - 104 с.

94. Митричев В. С., Василевский А. Н. О методах оптического и фотоэлектрического профилирования объектов трасологической экспертизы. Информационное письмо. - М., № 6, 1963. - 22 с.

95. Нехорошев А. Б. Компьютерные преступления: квалификация, расследование, экспертиза / под ред. В. Н. Черкасова. - Саратов: СЮИ МВД России, 2004. Ч. 2. - 371 с.

96. Поляков В. В. К вопросу об использовании понятий «виртуальные следы» и «электронно-цифровые следы» в криминалистике // Актуальные проблемы борьбы с преступлениями и иными правонарушениями. - 2013. -№ 11-1. - 157 с.

97. Рожкова М. А. О правовых аспектах использования технологий RegTech и SupTech / М. А. Рожкова // Хозяйство и право. - 2020. - № 6(521). -130 с.

98. Россинская Е. Р. Цифровизация судебно-экспертной и криминалистической деятельности взаимосвязи и разграничения / Е. Р. Россинская // - 2019. - № S1. - 762 с.

99. Россинская Е. Р. Теория информационно-компьютерного обеспечения

криминалистической деятельности как основа инновационного развития криминалистической науки в условиях цифровизации // Юридическая наука в Китае и России. - 2020. - № 3. - 198 с.

100. Россинская Е. Р. Теория информационно-компьютерного обеспечения судебно-экспертной деятельности как новая частная теория судебной экспертологии / Е. Р. Россинская // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). - 2022. - № 2(90). - 207 с.

101. Россинская Е. Р. Современное состояние и перспективы цифровизации судебно-экспертной деятельности // Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях: сб. материалов VII междунар. науч.-практич. конф. - М.: Проспект, 2019. - 704 с.

102. Россинская Е. Р. Теория информационно-компьютерного обеспечения криминалистической деятельности: концепция, система, основные закономерности / Е. Р. Россинская // Вестник Восточно-Сибирского института Министерства внутренних дел России. - 2019. - № 2(89). - 256 с.

103. Садиех С. А. Анализ возможности обоснования работы алгоритмов искусственного интеллекта / С. А. Садиех // Процессы управления и устойчивость.

- 2023. - Т. 10, № 1. - 534 с.

104. Селиванов Н.А. Основания и формы применения научно-технических средств и специальных знаний при расследовании преступлений // Вопросы криминалистики, Вып. 12,- М, 1964. - 215 с.

105. Смушкин А. Б. Виртуальные следы в криминалистике // Законность. — 2012, № 8 (934). - 82 с.

106. Сорокина К. О. Оценка схожести изображений следов патронного упора методом корреляционных ячеек / К. О. Сорокина, В. А. Федоренко, П. В. Гиверц // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2019. - № 3.

- 108 с.

107. Стрелкова И. А. Актуальные аспекты цифровизации российского образования / И. А. Стрелкова // Социальные новации и социальные науки. - 2021.

- № 1(3). - 203 с.

108. Тадеусевич Рышард, Шаленец Мачей. Нейронные сети. Толковый словарь / Перевод с польск. И.Д. Рудинского. - М.: Горячая линия - Телеком, 2022. - 132 с.

109. Тютчева Е. С. Правосубъектность «электронного лица»: теоретический анализ / Е. С. Тютчева // Теоретическая и прикладная юриспруденция. - 2022. - № 2(12). - 84 с.

110. Федина А. А. Сравнение результатов применения различных эволюционных алгоритмов для решения задачи оптимизации маршрута беспилотных аппаратов / А. А. Федина, А. И. Нургалиев, Д. А. Скворцова // Компьютерные исследования и моделирование. - 2022. - Т. 14, № 1. - 205 с.

111. Федоренко В. А. Обработка цифровых изображений следов на пулях для автоматической идентификации оружия / В. А. Федоренко, Е. В. Сидак // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. - 2014. - Т. 14. - № 1-2. - 238 с.

112. Федоренко В. А. Классификация изображений следов бойков по экземплярам оружия с помощью полносвязной нейронной сети / В. А. Федоренко, К. О. Сорокина, П. В. Гиверц // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. - 2022. - Т. 22, № 2. - 242 с.

113. Харитонова Ю. С. Предвзятость алгоритмов искусственного интеллекта: вопросы этики и права / Ю. С. Харитонова, В. С. Савина, Ф. Паньини // Вестник Пермского университета. Юридические науки. - 2021. - № 53. - 649 с.

114. Чубарь И. А. Организация назначения и производства комплексных судебных экспертиз в ЭКЦ ГУ МВД России по г. Москве. Проблемные вопросы и пути их решения / И. А. Чубарь, А. И. Хмыз // Судебная экспертиза: российский и международный опыт: материалы IV Международной научно-практической конференции, Волгоград, 26-27 апреля 2018 года / Редакционная коллегия: П. М. Кошманов (председатель), А. В. Кондаков (зам. председателя), В. И. Внуков (отв. секретарь), А. А. Курин, Д. Н. Сидоренко, И. В. Харченко. Том Выпуск IV. -Волгоград: Волгоградская академия Министерства внутренних дел Российской Федерации, 2018. - 184 с.

115. Чубарь И. А. О повышении эффективности использования экспертно-криминалистического учета самодельного огнестрельного оружия при раскрытии и расследовании преступлений // Судебная экспертиза и исследования. 2022. № 2. - 110 с.

116. Чубарь И. А. Об установлении количества экземпляров оружия по результатам исследования следов на пулях и гильзах. Актуальные проблемы судебно-экспертной деятельности: междунар. конф.: сб. науч. трудов / сост. В. В. Бушуев. М., 2021. - 585 с.

117. Чубарь И. А. Автоматизированные баллистические идентификационные системы: история и современность / И. А. Чубарь // Судебная экспертиза и исследования. - 2022. - № 4. - 64 с.

118. Чугунов А. М. Информационные технологии в судебной баллистике / А. М. Чугунов // Информационная безопасность регионов. - 2009. - № 2(5). -122 с.

119. Шляхов А. Р. Структура экспертного исследования и гносеологическая характеристика выводов эксперта-криминалиста //Труды ВНИИСЭ. Вып. 4. - М., 1972. - 285 с.

120. Эджубов Л. Г. Автоматизация судебно-баллистической экспертизы // Теоретические и методические основы судебно-баллистической экспертизы. - М., Вып. 3 и 4, 1984. - 153 с.

121. Эджубов Л. Г. Об автоматизации судебно-экспертных исследований // Применение научных методов при расследовании преступлений и изучении преступности. Часть 1. - М., 1974. - 129 с.

122. Ястребов О. А. Правосубъектность электронного лица: теоретико-методологические подходы / О. А. Ястребов // Труды Института государства и права Российской академии наук. - 2018. - Т. 13, № 2. - 223 с.

123. Solum B.L. Legal Personhood for Artifical Intellignces // North Carolina Law Review. Volume 70. № 4. Р. С. 1262.

124. Neznamow A., Naumov V. Regulation Strategy for Robotics and cyberphysical Systems // Law. 2018. № 2. Р. 69-89 (In Russ).

125. Solaiman S.M. Legal personality of robots, corporations, idols and chimpanzees: a quest for legitimacy // Artificial Intelligence and Law. 2017. № 25(2). P.155-179.

126. Bryson J.J., Diamantis M.E., Grant T.D. Of, for, and by the people: the legal lacuna of synthetic persons // Artificial Intelligence and Law. 2017. №2 25(3). P.273-291.

127. Carriquiry A., Hofmann H., Xiao Hui Tai, VanderPlas S. Machine Learning in Forensic Applications //SIGNIFICANCE. 2019. Volume 2, Issue 2. P.29-35.

128. Giverts P., Sorokina K., Fedorenko V. Examination of the possibility to use Siamese networks for the comparison of firing marks // Journal of Forensic Sciences. 2022. Nov; 67(6): P.2416-2424.

129. Song J. Proposed «Congruent Matching Cells (CMC)» Method for Ballistic Identification and Error Rate Estimation. // AFTE Journal. 2015. Vol. 47, № 3. P.177-185.

130. Chen Z., Chu W., Soons J.A., Thompson R.M., Song J., Zhao X. Fired bullet signature correlation using the congruent matching profile segments (CMPS) method // Forensic Science International. 2019. P.10-19.

131. Gagliardi P. The 13 critical tasks/ An inside-out approach to solving more gun crime. - 2010. P. 117-119.

132. Jamez Robertz. Buckshot Ricochet from Concrete // AFTE Journal. 2007. Volume 39. № 4. P.288-298.

133. Lucien C. Haag. Where Are The Bullets? The Explanation for the Lack of Recognizable Bullets or Significant Bullet Fragments at Certain Shooting Scenes // AFTE Journal. 2012. Volume 44. № 3. P. 207.

134. Alexander Jason. Bullet Entry Holes in Fabric: Fibers, Facts, and Fallacies// AFTE Journal. 2014. Volume 46. № 2. P. 137.

135. Malory Molt, Sarah Fox, Brian Smelser, R.T. Wyant. Comparison of Dust Cover Impact Marks on 200 Consecutively Fired Cartridge Cases from a Saiga 7.62x39mm Rifle // AFTE Journal. 2022. Volume 54. № 2. P. 83.

Электронные ресурсы

136. Арсенал — система идентификации оружия URL: https://www.papillon.ru/products/programs/arsenal/?ysclid=la53ykf6j9233726681#mor e. (дата обращения: 10.07.2023). - Текст: электронный.

137. Автоматизированная баллистическая идентификационная система «EVOFINDER». URL: http://evofinder.com/. (дата обращения: 10.07.2023). - Текст: электронный.

138. Автоматизированная баллистическая идентификационная система IBIS URL: https://www.ultra-forensictechnology.com/en/products-and-services/firearm-and-tool-mark-identification-ibis/ibis-solution-overview/ (дата обращения: 28.07.2023). -Текст: электронный.

139. Баллистические комплексы POISC URL: https://www.sbc-spb.com/index.php?option=com_content&view=article&id=9&Itemid=12&lang=ru. (дата обращения: 10.07.2023). - Текст: электронный.

140. База данных GRC. URL: https://www.firearmsid.com/A_nogunid.htm (дата обращения: 06.07.2023). - Текст: электронный.

141. Большой толковый словарь русского языка под редакцией Кузнецова С.А. [Электронный ресурс]: сайт URL: https://gramota.ru/biblioteka/slovari/bolshoj-tolkovyj-slovar (дата обращения: 08.01.2024). - Текст: электронный.

142. Вичугова, А. MLOps и ТОП-7 фреймворков для федеративного машинного обучения. URL: https://www.bigdataschool.ru/blog/what-is-federated-machine-learning.html?ysclid=lf0rmlhjbp297426997. (дата обращения: 10.08.2023). -Текст: электронный.

143. Геоскан 401 Лидар. URL: https://www.geoscan.aero/ru/products/geoscan401/lidar?utm_source=yandex&utm_me dium=cpc&utm_campaign=cid%7C56464443%7Csearch&utm_content=gid%7C43555 92119%7Caid%7C9823550322%7C23261932146_23261932146&utm_term=лидар%2 0с%20бпла&pm_source=none&pm_block=premium&pm_position=1&yclid=3074548 144269950975. (дата обращения 31.08.2023). - Текст: электронный.

144. Демо версия программы CogVideo URL: https://models.aminer.cn/cogvideo/. (дата обращения: 01.08.2023). - Текст: электронный.

145. Демо версия программы Imagen. URL: https://imagen.research.google/. (дата обращения 01.08.2023). - Текст: электронный.

146. Дрон с лидаром. Особенности картографирования и геопространственных данных - Skymec. URL: https://skymec.ru/blog/drone-use-cases/geodeziya/dron-s-lidarom-osobennosti-kartografirovaniya/. (дата обращения 31.08.2023). - Текст: электронный.

147. Дронов, В. Transfer Learning и PyTorch в Python. URL: https://tonais.ru/library/transfer-learning-pytorch-python?ysclid=lf0qy8kq4v734470075 (дата обращения: 10.08.2023). - Текст: электронный.

148. Естествознание. Энциклопедический словарь. URL: https://rus-natural-science.slovaronline.com/4933-ИНФОРМАЦИЯ. (дата обращения: 04.05.2023). -Текст: электронный.

149. Интернет-платформа ODR eBay URL: https://pages.ebay.com/services/buyandsell/disputeres.html (дата обращения: 14.06.2023). - Текст: электронный.

150. Интернет-платформа Avvo.co. URL: https://eur-lex.europa.eu/TodayOJ/ (дата обращения: 14.06.2023). - Текст: электронный.

151. Информация — это сведения, изменяющие наши знания об окружающем мире и понимание его. URL: https://studopedia.ru/18_31259_informatsiya--eto-svedeniya-izmenyayushchie-nashi-znaniya-ob-okruzhayushchem-mire-i-ponimanie-ego.html (дата обращения: 04.05.2023). - Текст: электронный.

152. Информационная технология. Словари и энциклопедии на Академике сайт. URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/941162?ysclid=le5edfsndt416344369 (дата обращения: 04.05.2023). - Текст: электронный.

153. История криминалистической анимации в зале суда. URL: https://www.forensicmag.com/591860-The-History-of-Forensic-Animation-in-the-

Courtroom/ (дата обращения: 04.08.2023). - Текст: электронный.

154. Как выбрать подходящую технологию 3D-сканирования URL: https://3dtoday.ru/blogs/top3dshop/3d-scanningtechnology/ (дата обращения: 08.02.2023). - Текст: электронный.

155. Какие типы 3d сканеров существуют? URL: https://3d-daily.ru/equipment/3dscan-type.html. (дата обращения: 04.08.2023). - Текст: электронный.

156. Как работает устройство 3Э-сканеров? Технологии и принципы сканирования. URL: https://moscow.robot-ik.ru/obzory/kak-rabotaet-ustroystvo-3d-skanerov-tehnologii-i-printsipy-skanirovaniya/. (дата обращения: 04.08.2023). - Текст: электронный.

157. Как использовать беспилотники, оснащенные LIDAR? URL: https://dji-blog.ru/naznachenie/geodesia/kak-ispolzovat-bespilotnye-platformy-osnashhennye-lidar.html. (дата обращения 31.08.2023). - Текст: электронный.

158. Квадрокоптер DJI Matrice 210 RTK URL: https://www.djimsk.ru/catalog/products/industrial/matrice/matrice_200/kvadrokopter_dj i_matrice_210_rtk.html# (дата обращения 31.08.2023). - Текст: электронный.

159. Комплект для осмотра и фиксации места происшествия. URL: https://www.krim-market.ru/catalog/pribor-oborudovanie/3dmodels-category/3dm600001-detail. (дата обращения: 04.08.2023). - Текст: электронный.

160. Картотека арбитражных дел. URL: https://kad.arbitr.ru/ (дата обращения: 16.06.2023). - Текст: электронный.

161. Коллекции библиотек. URL: https://rb.ru/ai/ai-tools/#libraries (дата обращения: 04.06.2023). - Текст: электронный.

162. Компьютерное зрение. URL: https://rb.ru/ai/computer-vision/ (дата обращения: 04.06.2023). - Текст: электронный.

163. Лазерный 3D-сканер Leica BLK360 URL: https://leica-geosystems.com/ru/products/laser-scanners/scanners/blk360. (дата обращения: 04.08.2023). - Текст: электронный.

164. НИЦ «Промышленная оптика». Отечественный производитель:

технические и досмотровые видеоэндоскопы, высокоскоростные камеры, компьютерные томографы. URL: http://i-optics.ru (дата обращения 31.08.2023). -Текст: электронный.

165. Новости Европейского парламента. URL: https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20230505IPR84904/ai-act-a-step-closer-to-the-first-rules-on-artificial-intelligence. (дата обращения: 14.06.2023). -Текст: электронный.

166. Обзор рынка regtech и legaltech: перспективные технологические направления и тренды развития. Разработан ГБУ «Агентство инноваций города Москвы» в 2021 году. URL: https://innoagency.ru/files/0bzor_rynka_RegTech_LegalTech_2021 .pdf (дата обращения: 14.06.2023). - Текст: электронный.

167. Об утверждении плана перехода в 2016-2018 годах федеральных органов исполнительной власти и государственных внебюджетных фондов на использование отечественного офисного программного обеспечения. URL: https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req= doc&base=LAW&n=202411 &cacheid=7BE73C45A5D454898214518A5CEAA0BE& mode=splus&rnd=0.8503429525945903#t7nlm0UwA84FUq5l (дата обращения: 08.01.2024). - Текст: электронный.

168. Описание продукта «Инфо-ПГТ» URL: https://www.papillon.ru/products/programs/infopgt/#more. (дата обращения: 19.09.2023). - Текст: электронный.

169. Отечественная система управления базами данных ЛИНТЕР БАСТИОН. URL: https://linter.ru/linter-bastion/?utm_source=dz (дата обращения: 06.07.2023). - Текст: электронный.

170. Обработка естественного языка. URL: https://rb.ru/ai/natural-language/ (дата обращения: 04.06.2023). - Текст: электронный.

171. Онлайновая справочная таблица. URL: https://www.services.rcmp-grc.gc.ca/chooser-eng.html?ipeReferer=FRT-TRAF. (дата обращения: 06.07.2023). -Текст: электронный.

172. Правила, предписывающие рассматривать некоторые виды огнестрельного оружия и других видов оружия, составные части и части оружия, принадлежности, патронные магазины, боеприпасы и снаряды в качестве запрещенных или ограниченных в обороте [Электронный ресурс]: № 462 от 16.09.1998 (действующая редакция от 04.05.2020). URL: https://laws-lois.justice.gc.ca/eng/regulations/sor-98-462/FullText.html. (дата обращения: 06.07.2023). - Текст: электронный.

173. Программно-аппаратный комплекс - «Автоматизированная Баллистическая Идентификационная Система (АБИС) РАМЭК». URL: https://www.ramec.ru/otraslevyie-resheniya/resheniya-dlya-silovyix-struktur/avtomatizirovannaya-ballisticheskaya-identifikaczionnaya-sistema.html?ysclid=la549ho3bm359689699. (дата обращения: 10.07.2023). - Текст: электронный.

174. Применение технологии 3D-сканирования при осмотре места происшествия URL: https://www.krim-market.ru/blog/primenenie-tekhnologii-3d-skanirovaniya-pri-osmotre-mesta-proisshestviya proisshestviya (дата обращения: 04.08.2023). - Текст: электронный.

175. Речевые технологии. URL: https://rb.ru/ai/speech-tech/ (дата обращения: 04.06.2023). - Текст: электронный.

176. Релиз бета-версии СУБД ЛИНТЕР SoQoL https://linter.ru/news/sostoyalsya-reliz-beta-versii-subd-linter-soqol/?sphrase_id=9304 (дата обращения: 09.01.2024). - Текст: электронный.

177. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020617111 Российская Федерация. Постановление о назначении судебной экспертизы: № 2020616121: заявл. 11.06.2020: опубл. 30.06.2020 / И. О. Несмеянова; заявитель Федеральное государственное казенное образовательное учреждение высшего образования «Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя». - EDN JHBUXD.

178. Сервис AirHelp. URL: https://www.airhelp.com/ru (дата обращения: 14.06.2023). - Текст: электронный.

179. Сервис «Сутяжник» от СПС «Гарант». URL: http://sutyazhnik.garant.ru/?utm_source=aero&utm_medium=banner&utm_ content=363*257&utm_campaign=sutyazhnik); (дата обращения: 14.06.2023). -Текст: электронный.

180. Сервис «Конструктор договоров» от СПС «Консультант Плюс» URL: http://www.consultant.ru/about/kd/ (дата обращения: 14.06.2023). - Текст: электронный.

181. Справочно-правовая система «Консультант Плюс» URL: http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 14.06.2023). - Текст: электронный.

182. Справочно-правовая система СТРАС «Юрист». (дата обращения: 14.06.2023). - Текст: электронный.

183. Справка по программному продукту Secret Net Studio 8.10 для защиты данных и IT-инфраструктуры URL: https://www.securitycode.ru/upload/iblock/411/swwvqe8x3dcuad0f258wmosw7bsz36a 8/SNS%208.10.pdf. (дата обращения 31.08.2023). - Текст: электронный.

184. Справка по программному продукту Kaspersky Endpoint Security для Windows 11.11.0 URL: https://img.kaspersky.com/oh/KESWin/11.1L0/ru-RU/KESWin-11.11.0-ru-RU.pdf?_ga=2.171947680.1416625717.1693921617-808343011.1691574016. (дата обращения 31.08.2023). - Текст: электронный.

185. Стандарты по направлению «искусственный интеллект» на офиц. сайте Росстандарт. URL: https://www.rst.gov.rU/portal/gost//home/standarts/aistandarts (дата обращения: 08.11.2023).

186. Федеральный информационный фонд по обеспечению единства измерений. URL: https://fgis.gost.rU/fundmetrology/registry/4 (дата обращения: 23.11.2023). - Текст: электронный.

187. Федеральный проект «Искусственный интеллект». офиц. сайт URL: https://ai.gov.ru/strategy/federalnyy-proekt-ii/ (дата обращения: 03.11.2023). - Текст: электронный.

188. Цифровые высокоскоростные камеры Phantom. Официальный сайт. URL: https://phantomhs.ru/ (дата обращения 31.08.2023). - Текст: электронный.

189. Ditect Digital Image Technology. URL: https://www.ditect.co.jp/ (дата обращения 31.08.2023). - Текст: электронный.

190. еLIBRARY. RU: научная электронная библиотека : сайт. - Москва, 2000. - URL: http://elibrary.ru. (дата обращения 12.08.2023). - Режим доступа: для зарегистрир. пользователей. - Текст: электронный.

191. Phantom High Speed. Vision Research Inc. URL: https://www.phantomhighspeed.com (дата обращения 31.08.2023). - Текст: электронный.

192. What is 3D scanning? URL: https://www.capture3d.com/ knowledge-center/blog/what-3d-scanningdefi nitive-guide (дата обращения: 08.02.2023). - Текст: электронный.

193. What is RegTech and Why Does it Matter? // Ascent. 13.01.2020. URL: https://www.ascentregtech.com/ blog/what-is-regtech/. (дата обращения: 14.06.2023). -Текст: электронный.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение № 1

Данные из статистики ГИАЦ МВД России о количестве рассмотренных заявлений (сообщений) о преступлениях с принятием решения о возбуждении уголовного дела и числа назначенных судебных экспертиз за период 2019-2023 годов

Отчетный период Количестве рассмотренных заявлений (сообщений) о преступлениях с принятием решения о возбуждении уголовного дела Количество назначенных судебных экспертиз Отношение количества назначенных судебных экспертиз к количеству рассмотренных заявлений (сообщений) о преступлениях с принятием решения о возбуждении уголовного дела

2019 год 1685844 1276114 75,7%

2020 год 1582511 1238461 78,3%

2021 год 1678646 1193572 71,1%

2022 год 1623441 1134894 69,9%

2023 год 1585126 991809 62,6%

АНКЕТА

для выяснения мнений сотрудников экспертно-криминалистических подразделений ОВД РФ

Уважаемый коллега!

В Московском университете МВД России имени В.Я. Кикотя проводится научное исследование по теме: «Цифровые технологии в судебной баллистике и судебно-баллистической экспертизе».

В целях изучения экспертной практики просим Вас ответить на вопросы данной анкеты и внести свои пожелания и предложения в соответствующие графы. Нам важно Ваше мнение. Анонимность гарантируем.

Спасибо за участие и помощь!

1. Ваше образование:

1.1. Высшее (юридическое)

1.2. Высшее (экспертное)

1.3. Неоконченное высшее

1.4. Среднее специальное

1.5. Иное (укажите)_

2. Место работы:

3. Стаж работы в ЭКП ОВД РФ:

3.1. до 1 года_

3.2. от 1 до 5_

3.3. от 5 до 10_

3.4. от 10 до 20_

3.5. свыше 20 лет_

4. Использовали ли Вы в экспертной практике лицензионные программные продукты, позволяющие производить линейные и угловые измерения?

4.1. да

4.2. нет

4.3. свой вариант

5. Используете ли Вы в служебной деятельности автоматизированные информационно-поисковые системы в области судебной баллистики?

5.1. да

5.2. нет

5.3. свой вариант

6. Применялись ли Вами в экспертной практике беспилотные авиационные системы?

6.1. да

6.2. нет

6.3. свой вариант

7. Приходилось ли Вам использовать в экспертной практике 3В-сканеры для фиксации обстановки места происшествия?

7.1. да

7.2. нет

7.3. свой вариант

8. Приходилось ли Вам использовать в экспертной практике различное программное обеспечение для осуществления моделирования обстановки места происшествия?

8.1. да

8.2. нет

8.3. свой вариант

Аналитическая справка-таблица по результатам опроса

сотрудников экспертно-криминалистических подразделений

ОВД РФ (всего 224 человека)

Наименование Варианты ответа Количество %

вопроса человек

Ваше образование: 1.1. Высшее (юридическое) 92 41,1

1.2. Высшее 110 49,1

(экспертное)

1.3. Неоконченное - -

высшее

1.4. Среднее 3 1, 3

специальное

1.5. Иное 19 8,5

2. Место работы: - ЭКЦ ГУ МВД России

по г. Москве и его ЭКП; 33 14,7

- ЭКЦ ГУ МВД России

по Московской области

и его ЭКП; 62 27,7

- ЭКЦ ГУ МВД России

по Пензенской области

и его ЭКП; 38 17,0

- ЭКЦ ГУ МВД России

по Волгоградской

области и его ЭКП; 3 1,3

- ЭКЦ ГУ МВД России

по Краснодарскому

краю; 5 2, 2

- ЭКЦ ГУ МВД России

по г. Санкт-Петербургу

и Ленинградской

области; 3 1, 3

- ЭКЦ ГУ МВД России

по Нижегородской

области; 1 0, 5

- ЭКЦ ГУ МВД России 1 0,5

по Красноярскому

краю; 1 0,5

- ЭКЦ МВД по

Республике Крым; 1 0,5

- ЭКЦ МВД по

Республике Татарстан; 1 0,5

- ЭКЦ УМВД России по

Херсонской области; 1 0,5

- ЭКЦ УМВД России по

Магаданской области; 1 0, 5

- ЭКЦ УМВД России по 1 0,5

Рязанской области;

- ЭКЦ УВДТ по ЦФО; 72 32,1

- а также другими ЭКП

ЭКЦ МВД РФ;

3. Стаж работы в 3.1. до 1 года 11 4,9

ЭКП ОВД РФ: 3.2. от 1 до 5 35 15,6

3.3. от 5 до 10 32 14,3

3.4. от 10 до 20 97 43,3

3.5. свыше 20 лет 49 21,9

4. Использовали ли 4.1. да 61 27,2

Вы в экспертной 4.2. нет 158 70,5

практике 4.3. свой вариант

лицензионные (воздержались от 5 2, 2

программные ответа)

продукты,

позволяющие

производить

линейные и угловые

измерения?

5. Используете ли Вы 5.1. да 33 14,7

в служебной 5.2. нет 188 83,9

деятельности 5.3. свой вариант 3 1,3

автоматизированные (воздержались от

информационно- ответа)

поисковые системы в

области судебной

баллистики?

6. Применялись ли 6.1. да 4 1,8

Вами в экспертной 6.2. нет 216 96,4

практике 6.3. свой вариант 4 1,8

беспилотные (воздержались от ответа)

авиационные системы?

7. Приходилось ли Вам использовать в экспертной практике 3Э-сканеры для фиксации обстановки места происшествия? 7.1. да 7.2. нет 7.3. свой вариант (воздержались от ответа) 5 217 2 2,2 96,9 0,9

8. Приходилось ли Вам использовать в экспертной практике различное программное обеспечение для осуществления моделирования обстановки места происшествия? 8.1. да 8.2. нет 8.3. свой вариант (воздержались от ответа) 11 211 2 4,9 94,2 0,9

Скрин-изображения результатов анкетирования сотрудников ЭКП ОВД РФ, полученных при помощи ПО Google Forms194

194 URL: https://does.google.eom/forms/d/16bGDlJNZqdz5ppkU4Iz 7Ee9T3z-

mEKEv64yxSLfw204/edit#responses (дата обращения: 25.01.2024).

|0 Копировать

Приходилось ли Вам использоеать в экспертной практике различное программное обеспечение для осуществления моделирования обстановки места происшествия?

222 отита

Приложение № 5 МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ БАЛЛИСТИЧЕСКИХ ИДЕНТИФИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Методические рекомендации

Введение

Машинное обучение (далее - МО) считается одной из форм искусственного интеллекта (далее - ИИ) и представляет собой использование математических моделей данных, обеспечивающих обучение нейросети ИИ посредством специализированных алгоритмов без каких-либо инструкций. Характерной чертой МО является не прямое решение задачи, а обучение за счет применения решений множества сходных задач, которые называются обучающими выборками. Подготовка обучающих выборок является важным этапом процесса МО. В общем случае это набор процедур, позволяющих сделать массив данных более подходящим для МО.

Достоверность можно считать одним из ключевых требований, предъявляемых к качеству обучающих, тестируемых и оценочных выборок. Любые их искажения и неточности, проявляющиеся в различных формах, оказывают непосредственное воздействие на результаты работы системы в части принятия окончательного решения и если недостатки систематические и повторяющиеся, то неизбежно возникает алгоритмическая предвзятость.

Методические рекомендации разработаны с учетом требований ГОСТ Р 59276-2020 «Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения» и распространятся на МО АБИС за счет изображений следов от деталей оружия на стреляных гильзах.

Цели:

Система должна уметь проводить анализ и оценку признаков в следах от частей и деталей оружия на гильзах на предмет пригодности к идентификации с

учетом следующих требований, предъявляемых к процессу получения изображений:

- максимальная глубина сканирования поверхностей гильз должна составлять до 7 мм;

- ПЗС-матрица в сканере должна состоять из не менее чем 7500 элементов, принимающих потоки света от сканируемых гильз;

- разрешающая способность получаемых 2Э-изображений со следами гильз должна составлять - 3 мкм, 3Э-изображений - 10 мкм.

Далее система должна уметь проводить поиск совпадающих следов на гильзах от других экземпляров оружия по изображениям, находящихся в базе данных с допустимой степенью вероятности совпадения не менее 90%. Таким образом будут формироваться рекомендательные списки изображений с более высокой степенью вероятного совпадения, по сравнению с предыдущими АБИС.

Задачи:

1. Получение качественных обучающих, тестовых и оценочных выборок по изображениям следов на гильзах с высокой идентификационной значимостью, полнотой и устойчивостью отображения в них признаков следообразующих частей и деталей оружия.

2. Обеспечение вариативности механизма следообразования на образцах пуль и гильз со следами оружия достигается:

- использованием патронов разных производителей (важно исключить следы производственных механизмов при изготовлении элементов патрона);

- использованием патронов разных годов изготовления;

- использованием патронов разного состояния (полное или частично отсутствие защитного покрытия, наличие следов коррозии, следов переснаряжения, предварительно снаряженные в магазин (барабан), патронник ствола оружия);

- использованием различных режимов стрельбы (одиночный, серийный, автоматический);

- использованием оружия в различном состоянии (смазанном, но нечищеном; смазанном и чищеном; несмазанном, но чищеном; несмазанном и нечищеном).

3. Провести поэтапное машинное обучение с применением одного экземпляра огнестрельного оружия (например, 9-мм пистолет Макарова), используя патроны разных заводов-производителей, затем использовать другие экземпляры оружия той же модели, но другой модификации. Далее следует переход к обучению с использованием других моделей оружия под аналогичный патрон. Затем МО АБИС продолжается за счет использования оружия, предназначенного для стрельбы другими патронами.

4. Фиксировать ход МО АБИС, проводимого обучающими выборками, полученных при вышеописанных условиях (например, в регламентных работах).

Последовательность действий машинного обучения по следам на

гильзах

1. Провести МО по отдельным следам частей и деталей оружия (например, по следам бойка).

2. Провести МО по группам следов (следы бойка + следы отражателя + следы патронного упора).

3. При необходимости получения большего количества изображений следов следует прибегнуть к процессу их аугментации, при котором разрешение аугментированных изображений должен составлять 500х500 пс. Процедуру аугментации следует выполнять в соответствии с прогнозируемой вариативностью индивидуальных признаков пространственных и яркостных искажений исходных изображений, используя одну заранее выбранную программу графического редактора.

4. В полученных изображениях следов на гильзах, в том числе аугментированных, перед началом МО оценить в них идентификационную значимость, полноту и устойчивость отображения признаков следообразующих частей и деталей оружия.

Провести оценку различающихся признаков в следах, образованных при различных условиях механизма следообразования на предмет их влияния на положительный результат МО.

5. После МО по одному экземпляру огнестрельного оружия повторить данную процедуру с другими экземплярами аналогичной модели, но других модификаций, изготовленных в разные периоды выпуска (например у пистолета конструкции Макарова существует четыре модификации, в которых предусмотрены разная форма и размеры отражателя) и, находящихся ранее в разных условиях хранения и эксплуатации.

6. После МО с помощью одной модели огнестрельного оружия провести данную процедуру с другими моделями огнестрельного оружия, изготовленных под данный патрон (например, первый экземпляр оружия - пистолет Макарова, второй экземпляр оружия - пистолет-пулемет ПП-91 «Кедр») и, также ранее находящихся в различных условиях хранения и эксплуатации.

7. Провести МО по следам, отставленным от образцов огнестрельного оружия других моделей под другой патрон (например, оружие под патрон 9х19 мм Парабеллум, или под патрон 7,62х25 мм ТТ).

8. При проведении МО в рамках выполнения последовательности действий, указанных в п.п. 5-7, одновременно использовать патроны разных производителей с отличающимися допусками по размерным характеристикам (например, толщина фланца).

Приложение № 6

Сравнительная таблица основных характеристик АБИС

Технические характеристики, функционал Наименование автоматизированной баллистической идентификационной системы, производитель, страна происхождения

«Системы Папилон», Россия, «АРСЕНАЛ» «СДЦ-Инжиниринг», Россия «ПОИСК» АО «РАМЭК» Россия АБИС "РАМЭК" Германия «EVOFШDER» Forensic Technology Inc., Canada, «IBIS BULLETTRAX»

Варианты исполнения сканирующих устройств 1. комбинированный сканер для пуль и для гильз 1. отдельный сканер для пуль 2. отдельный сканер для гильз 3. комбинированный сканер для пуль и гильз 1. отдельный сканер для пуль 2. отдельный сканер для гильз 3. комбинированный сканер для пуль и для гильз 1. комбинированный сканер для пуль и гильз 1. отдельный сканер для пуль 2. отдельный сканер для гильз

Метод сканирования, исполнение оптической системы сканера строчно -линейный, линейный сенсор кадровый, микро сканирование, видеокамера высокого разрешения кадровый, микро сканирование, видеокамера высокого разрешения кадровый, микро сканирование, видеокамера высокого разрешения кадровый, сканирование, видеокамера высокого разрешения

Фокусирование в процессе записи пуля/гильза сканирование в фиксированных плоскостях фокусировки, программная склейка элементов изображения попавших в фокусные плоскости автоматический подбор оптимальной фокусировки по каждому сканируемому микрокадру автоматический подбор оптимальной фокусировки по каждому сканируемому микрокадру автоматический подбор оптимальной фокусировки по каждому сканируемому микрокадру автоматический подбор оптимальной фокусировки по изображению

Максимальный калибр/ высота (вдоль следов нарезов) пуль доступных для сканирования Калибр: 12,7 мм. Высота: 20 мм Калибр: 14,5 мм. Высота: 70 мм Калибр: 14,5 мм. Высота: 70 мм. Калибр: 12,7 мм. Высота: 22 мм Калибр: 12,7 м. Высота: Н/Д.

Максимальный диаметр донного среза гильз, доступных для сканирования Диаметр: 20 мм Диаметр: 30 мм. Диаметр: 30 мм. Диаметр: 22 мм Диаметр: 20 мм

Разрешающая способность оптической системы сканера (точность оптической системы) 3,0 мкм по вертикали: 3,6 мкм по горизонтали: 4,5 мкм 2,0 мкм 3,0 мкм Н/Д

Способ сопряжения сканера с ЭВМ Передача видео сигнала - спец. интерфейс (на платформе psi разъема) Канал управления -USB 2.0 Передача видео сигнала - спец. интерфейс (на платформе psi разъема) Канал управления -USB 2.0 Передача видео сигнала - USB 3.0 Канал управления -USB 2.0 (3.0) н/д Спец. интерфейс

Используемая операционная система функционалом (прикладным программным обеспечением) АБИС ссемейство Linux Windows Windows, семейство Linux iOS, Windows Н/Д*

Максимальный объем базы данных 60 000 объектов (максимальный объем БД по информации об осуществленных актуальных поставках в 2015-2017 гг.) 100 000 объектов (максимальный объем по информации об осуществленных актуальных поставках в 2012-2013 гг.) До 1 000 000,00 объектов Н/Д Н/Д

Примечание: