ПРОФАЙЛИНГ В АВИАЦИИ И СПОСОБЫ ЕГО АВТОМАТИЗАЦИИ

АННОТАЦИЯ

Профайлинг в авиации стал неотъемлемой частью современных методов обеспечения транспортной безопасности. Впервые разработанный около сорока лет назад, этот подход сегодня используется повсеместно, особенно в странах Запада и Израиле, постепенно распространяясь и в России. Он основывается на анализе поведенческих характеристик пассажиров, что позволяет выявить потенциальных злоумышленников еще до посадки на рейс. Благодаря этому удается снизить риски террористических атак и иных правонарушений на борту самолетов и в аэропортах. Современный профайлинг использует широкий спектр методик, начиная от визуального наблюдения за пассажирами и заканчивая применением сложных алгоритмов машинного обучения и биометрической идентификации.

ABSTRACT

Profiling in aviation has become an integral part of modern transport security methods. First developed nearly forty years ago, this approach is now widely used, particularly in Western countries and Israel, and is gradually spreading to Russia. It is based on analyzing passenger behavioral characteristics, enabling the identification of potential criminals before boarding. This helps reduce the risk of terrorist attacks and other crimes on board aircraft and at airports. Modern profiling uses a wide range of techniques, from visual observation of passengers to the use of complex machine learning algorithms and biometric identification.

Ключевые слова: профайлинг, гражданская авиация, транспортная безопасность, автоматизация, машинное обучение, большие данные, искусственный интеллект, биометрия, анализ поведения.

Keywords: profiling, civil aviation, flight safety, automation, machine learning, big data, artificial intelligence, biometrics, behavior analysis, information technology.

Профайлинг в авиации начал развиваться около сорока лет назад и получил широкое распространение благодаря успешным результатам его внедрения в практику обеспечения транспортной безопасности. Изначально профайлинг являлся западной методикой и использовался в основном в США и Израиле. В России он начал активно применяться относительно недавно, однако уже успел закрепиться как важный инструмент предупреждения актов незаконного вмешательства. Сейчас профайлинг признан одним из обязательных инструментов, применяемых сотрудниками подразделений транспортной безопасности, с помощью которого можно заранее распознать потенциального преступника и не допустить преступления до его совершения. Основан на психологии поведения людей и умении интерпретировать их поведение (по лицу, жестам, манере речи) что минимизирует вероятность происшествий.

Применительно к авиации профайлинг – это комплекс мер, позволяющий спрогнозировать и оценить поведение пассажира, опираясь на наиболее явные признаки. Основными из них являются внешность человека, его поведение, а также вербальные и невербальные сигналы. Опираясь на эти данные сотрудники подразделения транспортной безопасности аэропорта могут составить психологический портрет человека. Стоит отметить, что наравне с опытом и внушительным багажом знаний профайлеру необходимо обладать эмпатией. Профайлер не нуждается в том, чтобы оценивать человека или его поступки с позиции плохой — хороший. Он просто наблюдает и выносит свои заключения, без оценочных суждений. [1]

Современный профайлинг предлагает множество проверенных способов, позволяющих с большой долей вероятности определить пассажира как потенциально опасного. Основным является, конечно же, наблюдение и личная беседа с подозреваемым.

Обычно преступники, готовящиеся к совершению акта незаконного вмешательства, будут проявлять в своём поведении определённые физиологические реакции, например:

1. Любое проявление нервозного состояния
2. Особенности лживого поведения
3. Неадекватность
4. Неестественность при контакте с работниками службы транспортной безопасности

Эти факторы можно распознать если вести наблюдение за невербальными сигналами человека, такими как мелкие движения лица, взгляд, поза и положение человека относительно других людей. Также возможно непроизвольное изменение тембра голоса.

Наравне с вышеперечисленными факторами стоит обращать внимание на соответствие вербальных и невербальных сигналов. Известно, что психика и тело человека взаимодействуют по принципу: всё внутреннее отражается во внешнем, всё внешнее влияет на внутреннее. Любые переживания человека так или иначе проявляются в его внешнем облике, мимике, жестах, позах, интонациях голоса и др. [4].

Результаты ряда исследований А.А. Бодалева показывают, что в процессе общения большая часть информации о партнерах получается в ходе наблюдения за ними, так как движение мимической мускулатуры, тела человека – это проекция подсознательных процессов.

Наиболее непростым методом профайлинга является личная опросная беседа профайлера с подозреваемым. При проведении беседы сотруднику подразделения транспортной безопасности аэропорта или МВД приходится анализировать сразу множество критериев, указывающих на истинность или ложность показаний пассажира. Очень важно обращать внимание на обобщенные ответы, на ложную информацию, на уход от ответов, учитывая невербальные реакции человека. [2]

Рассмотрим основные способы автоматизации профайлинга, применимые к гражданской авиации. Один из самых эффективных – сбор и обработка информации о пассажирах. Данные, которые будут включать в себя историю бронирования билетов, историю путешествий, как внутри страны, так и за границу, историю судимостей, информацию о финансовых операциях подозрительную активность в социальных сетях и т.д. будут обрабатываться с использованием искусственного интеллекта с машинным обучением, что позволит получить информацию о пассажире ещё до его прибытия в аэропорт. Использование данной технологии позволит заблаговременно предоставить сотрудникам подразделения транспортной безопасности информацию о том к каким пассажирам стоит проявить настороженность.

Преимущество данной технологии заключается в том, что она позволит частично оптимизировать труд сотрудников службы безопасности аэропорта так как им не придётся заострять своё внимание на каждом пассажире, а лишь на тех, кого система посчитала потенциально опасным или подозрительным. Недостатки же будут проявляться в необходимости большой вычислительной мощности для обработки столь большого объёма данных, а также персонала, который будет обслуживать сервера и проводить диагностику и настройку системы. Конечно, изначально потребуется разработать целый алгоритм, по которому система будет отсеивать потенциально опасных пассажиров от остальных и оптимизировать его под возможности системы безопасности конкретного предприятия, так как пассажиропоток может быть разный для каждого аэропорта.

Можно попробовать автоматизировать распознавание вышеперечисленные физиологических реакций потенциального преступника. Как было сказано – в основном злоумышленника выдают его поза и мимика. Установка камер с распознаванием подозрительных признаков мимики, как пример – отведение взгляда в сторону или прикрытие рта рукой, в местах, где человек будет находится как можно ближе для более чёткого результата, например, на стойках регистрации, стойках проверки документов или в зоне предполётного досмотра, может решить данную задачу. Так же не стоит забывать про позу и тембр голоса. Для идентификации позы могут использоваться уже имеющиеся камеры системы видеонаблюдения аэропорта, с подключённым к ним соответствующим программным обеспечением, а тембр голоса может быть отслежен с помощью устройств, фиксирующих голос пассажира. Все вышеперечисленные данные будут так или иначе анализироваться и сопоставляться друг с другом, после чего в случае определения пассажира как потенциально опасного сотрудникам службы безопасности или МВД будет поступать сигнал.

Данная мера позволит существенно упростить распознавание физиологических реакций, которые могут сообщить о злых намерениях пассажира, что в следствии оптимизирует работу работников службы безопасности аэропорта и позволит каждому сотруднику сосредоточиться на своей непосредственной задаче, например, на проверке документов или проведении досмотра. К недостаткам можно отнести всё так же требование вычислительных мощностей для искусственного интеллекта, его настройку и оптимизацию, чтобы количество ложных срабатываний было сведено к минимуму, так как это не только отвлечёт сотрудников службы безопасности, но и принесёт неудобства непосредственно пассажиру и сопровождающим его лицам. Не стоит забывать, что на установку дополнительного оборудования потребуется выделить средства из бюджета.

Стоит отметить, что искусственный интеллект, являющийся в наше время мощным инструментом для решения любой задачи, может использоваться при автоматизации практически любых процессов профайлинга на объектах транспортной инфраструктуры, в нашем случае – в аэропорту. Языковая модель может обучаться на больших объёмах данных из разных источников. При правильной настройке ИИ можно применять для создания модели поведения того или иного пассажира на основе данных, которые собираются или будут собираться службой безопасности и аэропортом о человеке. На сегодняшний день языковые модели активно развиваются и в будущем может появится искусственный интеллект, способный на много большее, чем то, что было описано в данной статье.

Обобщая всё вышесказанное - профайлинг является мощным инструментом для предупреждения совершения актов незаконного вмешательства и разного рода противоправных действий, но в связи уникальностью мышления каждого отдельного человека одни и те же сигналы пассажира могут восприниматься разными профайлерами по-своему. Даже частичная автоматизация процесса поможет снизить уровень предвзятости, например, на фоне расы или национальности, и оптимизировать труд сотрудников подразделения транспортной безопасности аэропорта и МВД. Все предложенные в данной статье технологии, безусловно, нуждаются в доработке, однако учитывая стремительно развитие технологий досмотра и искусственного интеллекта не исключено, что в будущем может появится возможность использовать представленные методы.

Список литературы:

1. Арпентьева М. Р. Перспективы и проблемы авиационного профайлинга // Вестник Прикамского социального института 2019. № 2 (83) C. 50-59
2. Возженикова О. С., Кузнецов Д. А. Применение технологий профайлинга в сфере обеспечения авиационной (транспортной) безопасности // Концепт. – 2014. – № 12 (декабрь). – ART 14368. – 0,6 п. л. – URL: http://e-koncept.ru/2014/14368.htm. – Гос. рег. Эл № ФС 77-49965. – ISSN 2304-120X.
3. Кудин В. А., Статный В. М. Профайлинг в деятельности органов внутренних дел: от теории и методологии к практике // Вестник Санкт – Петербургского университета МВД России №3(59) 2013
4. Мерзликин И. Н. Значение профайлинга в современном мире. Технология выявления неконгруэнтности // Научный вестник МГТУ ГА №159-2013