ЦИФРОВЫЕ СЛЕДЫ В КРИМИНАЛИСТИКЕ. СОВРЕМЕННЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ РАСКРЫТИЯ ПРЕСТУПЛЕНИЙ ПО ЭЛЕКТРОННЫМ СЛЕДАМ

Электронные доказательства становятся важным инструментом современных расследований. Статья посвящена актуальным вопросам использования цифровых следов в криминалистике для расследования преступлений. Рассмотрены перспективы раскрытия преступлений по электронным следам.

В настоящее время цифровизация охватывает все аспекты деятельности человека, в том числе и сферу правопорядка. Развитие криминалистики XXI века в условиях информационного общества невозможно без использования цифровых знаний. С недавнего времени возрастает разнообразие форм, средств и методов обработки цифровой информации, увеличивается её объём.

В современных условиях важным аспектом является использование цифровых следов для раскрытия преступлений. В криминалистике цифровые следы рассматриваются как незаменимый источник доказательств, поскольку они могут содержать ключевую информацию о событиях, действиях или намерениях субъектов.

Что подразумевает под собой «цифровой след». Цифровые следы представляют собой информацию, оставляемую в цифровом пространстве в результате деятельности человека или устройства. Это могут быть электронные письма, данные о посещении веб-сайтов, сообщения в социальных сетях и многие другие формы информации, которые фиксируют взаимодействие каждого из нас с цифровыми технологиями.

С появлением компьютерных технологий возникли новые виды преступлений и уже начиная с конца XX века криминалистами была затронута проблема формулирования понятия нового типа следа, образующегося в компьютерном пространстве.

Впервые использование цифровых данных при расследовании преступлений началось ещё в конце XX века. Так в 1979 году было совершено первое компьютерное преступление, официально зарегистрированное Международной организацией уголовной полиции «Интерпол» в СССР в городе Вильнюсе. В то время такие преступления были новаторскими, но несмотря на ограниченные технологические ресурсы, первые шаги в использовании цифровых данных в те годы стали основой для дальнейшего развития этой области.

С развитием интернета в 2000-х годах резко увеличилось количество доступных цифровых следов. Появление электронной почты, социальных сетей и других цифровых платформ открыло новые возможности для анализа. Становление технологий анализа данных позволило правоохранительным органам применять более сложные методы, такие как анализ больших данных и использование алгоритмов для выявления закономерностей. Эти изменения значительно повысили эффективность расследований, связанных с цифровыми следами.

С учётом роста объёма данных и сложности их анализа, актуальность исследования цифровых следов в криминалистике значительно возрастает. Рост киберпреступности и увеличение случаев использования цифровых технологий в противоправной деятельности подчеркивает необходимость совершенствования методов сбора анализа цифровых данных, как отмечают Бахтеев и Смахтин, «цифровая информация, содержащаяся на любом электронном носителе, представляет собой процессуально регламентированный порядок собирания, проверки и оценки доказательств». [1, с. 7]

Алгоритмы также являются незаменимой частью цифровизации, позволяя значительно сократить время обработки информации. Например, алгоритмы машинного обучения могут сократить время анализа данных на 50%, что особенно важно при работе с большими объемами информации. Использование алгоритмов также повышает точность анализа, снижая вероятность ошибок интерпретации. Это достигается за счет способности алгоритмов выявлять сложные взаимосвязи и закономерности, которые могут быть упущены при ручной обработке данных.

Цифровые следы играют ключевую роль в современных расследованиях, поскольку они могут предоставлять как прямую, так и косвенную информацию о событиях. Прямые цифровые следы, такие как фотографии, документы или сообщения, непосредственно связаны с подозреваемыми или событиями. Косвенные следы, например, временные метки или данные о подключении к сети, помогают восстановить хронологию событий и установить связи между субъектами.

Цифровые следы можно классифицировать по различным критериям, включая их происхождение. К таким источникам относятся данные из социальных сетей, электронные почты, серверные логины и геолокационные данные. Эта классификация помогает криминалистам выявить, какие данные имеют наибольшую значимость для конкретного дела. Также цифровые следы делятся на локальные и сетевые в зависимости от принадлежности носителя, что способствует более эффективному анализу информации. Наличие таких следов, как переписка на электронной почте и история поиска в браузере, может существенно помочь в раскрытии преступлений. Помимо этого, в зависимости от формы носителя выделяют цифровые следы, расположенные на оптических носителях (CD, DVD, Blu-ray диски) и полупроводниковых носителях (флеш-накопители, SSD и магнитные носители), По способу доступа к следам — локальные (доступ осуществляется через устройство, содержащее носитель, на котором находятся цифровые следы) и удалённые (доступ возможен только при использовании подключения к телекоммуникационным сетям. [4, с. 2]

Классификация цифровых следов служит основой для их анализа и интерпретации. Она помогает криминалистам не только определить, какие данные могут быть использованы в качестве доказательств, но и разработать стратегии их сбора и анализа, что, в свою очередь, повышает эффективность расследований.

В современных расследованиях, цифровой след предоставляет уникальную возможность для получения информации о действиях подозреваемых.  Использование специализированных алгоритмов и технологий, например, системы анализа данных, разработанной в Великобритании в 2020 году, значительно повышает точность идентификации преступников и ускоряет процесс расследования.

Нельзя не сказать и о мобильных устройствах, которые занимают центральное место в процессе сбора цифровых данных. Смартфоны содержат значительные объемы информации, включая историю звонков, сообщения, фотографии, данные о местоположении и доступ к онлайн-сервисам, что делает их ценным источником для расследований. В этом контексте цифровые следы представляют собой следы совершения любых действий в информационном пространстве компьютерных и иных цифровых устройств, их систем и сетей. Данные, собранные с мобильных устройств, могут быть использованы для анализа поведения пользователей и выявления закономерностей, что подчеркивает их значимость в современных исследованиях.

В свою очередь, облачные сервисы также стали важным инструментом для хранения и извлечения данных в криминалистике. На 2023 год объем данных, хранящихся в облачных сервисах, превысил 60% от общего мирового объема данных, что указывает на значительный рост их использования.

Существуют вызовы, связанные с использованием этих инструментов, такие как необходимость регулярного обновления программного обеспечения, высокая стоимость лицензий и потребность в обучении персонала. «На протяжении длительного времени инновации в жизни человека играли ключевую роль, но не всегда это был плавный и простой процесс. Несмотря на потенциал и перспективы цифровых технологий, их интеграция в криминалистику также столкнулась с препятствиями» [2, с. 1]

Использование технологий сбора данных, несмотря на значительные преимущества, сталкивается с определенными трудностями. Так, в 2020 году более 40% кибератак были направлены на облачные сервисы. Уязвимость данных в облачных системах создает риск утечки информации, что может негативно сказаться на процессе расследования.

Современные инструменты кибербезопасности играют ключевую роль в защите данных и предотвращении киберпреступлений. С учетом того, что ежегодный ущерб от киберпреступлений достигает 600 миллиардов долларов, разработка эффективных технологий становится приоритетной задачей для специалистов. Программные решения, такие как системы обнаружения вторжений, шифрование данных и технологии блокчейн, являются важными элементами в обеспечении безопасности. Например, блокчейн позволяет создать надежную систему хранения и передачи данных, исключающую возможность их подделки, что особенно важно не только для криминалистики, но и других сфер.

Внедрение новых технологий существенно меняет подходы к криминалистическим исследованиям. Использование технологий блокчейн обеспечивает прозрачность и надежность хранения данных, что снижает риск их подделки. Рост числа киберпреступлений, который, по данным МВД, увеличился в два раза с 2019 по 2021 год, что подчеркивает необходимость активного внедрения инновационных технологий в практику. «Все больше преступлений совершается с применением информационных технологий, что и обуславливает необходимость рассмотрения криминалистического исследования цифровой информации, так как она способствует предупреждению противоправных деяний с использованием электронных технологий» [3, с. 1]. Один из примеров преступлений, совершаемых с применением информационных технологий— фишинг. Преступник посылает потерпевшему письмо на электронную почту, подделанное под официальное письмо от банка или платёжной системы. В нём содержится ссылка на фальшивую веб-страницу, которая является полной копией официального интернет-источника. На этой странице пользователю требуется ввести необходимую для преступников информацию — от домашнего адреса до пин-кода банковской карты [5, c. 3]. Пример электронных технологий, способствующих предупреждению подобных противоправных деяний – цифровые следы. Компьютерная криминалистика позволяет восстанавливать цифровые следы, оставленные преступниками в сети или на устройствах. Например, анализ файлов, сообщений, сетевого трафика помогает установить личность злоумышленника, маршрут движения денежных средств и другие важные детали.

Так, цифровые следы играют всё более значимую роль в современных расследованиях, предоставляя правоохранительным органам возможность восстановить события, связанные с преступлением. В ходе исследования были рассмотрены основные аспекты, связанные с определением, классификацией и значением цифровых следов в криминалистике XXI века.

В заключении необходимо подчеркнуть, что использование современных технологий в этой области требует не только технической компетенции, но и соблюдения правовых и этических норм. «Цифровой след» - становится неотъемлемой частью современных криминалистических расследований и в следствии этого внедрение цифровых следов в криминалистику способствует повышению результативности и эффективности в сфере раскрытия преступлений.

Список литературы:

1. https://crimlib.info/images/d/df/%D0%91%D0%B0%D1%85%D1%82%D0%B5%D0%B5%D0%B2-%D0%94.%D0%92.--%D0%A1%D0%BC%D0%B0%D1%85%D1%82%D0%B8%D0%BD-%D0%95.%D0%92._%281%29.pdf
2. https://dnevniknauki.ru/images/publications/2023/10/law/Terentyev.pdf
3. file:///C:/Users/User/Downloads/kriminalisticheskoe-issledovanie-tsifrovoy-informatsii-subektivnoe-suzhdenie-i-perspektivy-razvitiya.pdf
4. file:///C:/Users/User/Downloads/k-voprosu-o-klassifikatsii-elektronno-tsifrovyh-sledov.pdf
5. file:///C:/Users/User/Downloads/fishingovye-ataki-kak-odin-iz-samyh-rasprostranennyh-vidov-kiberprestupnosti-i-mery-po-protivodeystviyu.pdf