Овчинский В.С.

Технологии будущего против криминала

Вместо введения

«Умным» «цифровым» обществу, государству и экономике – «умные» «цифровые» полицию и суды

Человечество осваивает новую (третью и четвертую) промышленную революцию. На наших глазах происходит взрыв технологических открытий. Но что является конечной целью этого процесса? Безусловно – построение «умного», «цифрового» общества, «умного», «цифрового» государства и «умной» «цифровой» экономики. Но это не является простым аналогом развития «умных» городов и «умных» предприятий, которые уже функционируют на планете.

«Умное», «цифровое» общество, «умное», «цифровое» государство и «умная» «цифровая» экономика предполагают достижение хотя бы минимальной социальной справедливости, получение всеми гражданами доступа к достижениям технологической революции и, главное, развитие доступа к правосудию и защите от преступности, как традиционной, так и нового типа. О том, что последнее является в современном мире системообразующим принципом, автор совместно с Еленой Лариной подробно рассказали в книге «Криминал будущего уже здесь» (Книжный мир, 2017).

«Умное», «цифровое» общество, «умное», «цифровое» государство и «умная» «цифровая» экономика – это не только линейно масштабированная версия «умного» дома, «умного» предприятия и «умного» города, где все наши персональные устройства, бытовые приборы и производственные мощности подключены в Сеть. Это еще и инфраструктурные и гражданские приложения, которые помогают решать общественно важные задачи и обеспечивают технико-политический порядок в обществе.

Вопрос о том, какое общество и государство мы хотим, должен задаваться неразрывно с вопросами о том, какой мы хотим вид социальных связей, какой образ жизни, технологии, ценности и уровень безопасности.

«Умное», «цифровое» общество, «умное», «цифровое» государство и «умная» «цифровая» экономика – это не просто решение таких вопросов, как обеспечение прожиточного минимума и комфортной жизни. Скорее, это важный аспект человеческой свободы, где корпоративные и государственные субъекты оттачивают все более изощренные средства мониторинга, контроля и манипуляции.

На Петербургском международном экономическом форуме, проходившим в июне 2017 года, всеми выступающими подчеркивалось, что внедрение цифровых технологий во всех сферах жизни должно приниматься с учетом обеспечения безопасности государства, бизнеса и граждан. Вопросы цифровой безопасности являются важнейшим направлением в российской программе «Цифровая экономика», принятой в 2017 году.

Корпорация RAND выпустила в 2014-2016 гг. целую серию практических исследований под общим названием «Приоритетность криминальной юстиции». Работы выполнялись с привлечением действующих офицеров полиции вместе с Университетом Денвера и исследовательским центром Министерства Юстиции США.

RAND систематизировала следующие основные приоритеты развития:

– Web-технологии как средство совместного использования информации (работа с большими объемами информации (Big Data) и учет в реальном времени сообщений сенсоров (IoT));

– общие системы электронных досье на преступников и преступления, включая единые каталоги и системы классификации;

– системы обучения для офицеров полиции Web – технологиям по специальным для них программам;

– выделение к приобретению только тех решений, которые соответствуют общим требованиям;

– улучшение сетевой инфраструктуры с целью поддержки Web – технологий, особенно для судов и исправительных учреждений;

– большая потребность в разнообразных сенсорах (сенсоры как часть интернета вещей) и соответствующих встроенных решениях, в т.ч. использование сенсоров для улучшения здоровья и безопасности офицеров;

– соблюдение гражданских прав, личной жизни и кибербезопасность.

Если говорить об «умной» полиции, то мы видим, что на некоторых полицейских участках США и Европы уже функционирует так называемая система упреждающей полиции, работа которой все меньше основывается на откликах на звонки и все больше – на патрулировании заранее известных зон с высокой степенью криминальной активности. Однако инновационность новой полиции не ограничивается этим, ведь криминогенные зоны можно было вычислять и раньше. На сегодня работа по поиску таких зон выполняется автоматически, что стало возможным благодаря развитию интеллектуальных систем по анализу «больших данных», которые способны самостоятельно сопоставлять релевантную информацию и делать из нее выводы о повышении криминальной активности в тех или иных районах или о связях определенных людей с криминальными организациями.

Используются также новые технологии в виде современных полицейских патрульных машин, оснащенных новейшими интегрированными ИТ-системами взамен устаревшей радиосвязи. Такие машины способны привести полицию к месту преступления по GPS, подсказав оптимальный маршрут, а заодно показать расположение других патрульных машин в округе. Кроме того, автомобиль может анализировать обстановку в районе патрулирования, сообщить, достаточно ли сил задействовано для предотвращения преступлений, а также передать последнюю информацию о расследованиях в штаб. Меняется работа самих полицейских, которые теперь избавлены от необходимости отводить каждого подозреваемого в полицейский участок «для выяснения обстоятельств». Вместо этого сотрудник полиции фотографирует и делает видео на смартфон, подключенный к специализированным ИТ-системам, и эта фотография и видео автоматически анализируются по базе данных разыскиваемых.

«Умная» полиция активно использует дроны. Amazon уже оформила патент на миниатюрные дроны для патрульных полицейских. Полицейский дрон получил название UAVA (Unmanned Aerial Vehicle Assistant), что переводится как «беспилотный летательный аппарат-ассистент». Судя по описанию, дрон-коп будет восседать на плече патрульного практически как попугай на плече Джона Сильвера. По команде «взлететь» воздушный робокоп будет подниматься в воздух для выполнения команд своего «хозяина». Оснащенный видеокамерой, он сможет заглянуть туда, куда живому сотруднику заходить опасно, и тем самым избавит полицейских от неоправданного риска. А еще он сможет участвовать в преследовании преступников. Имея поддержку с воздуха, догнать нарушителя гораздо легче, а сам он, находясь в поле зрения беспилотника, имеет меньше шансов незаметно ускользнуть.

В других странах дроны борются с браконьерами и контрабандистами.

Полиция ряда американских городов в 2016 году в качестве эксперимента взяла на вооружение индивидуальные видеокамеры Body Worn. Похожие на смартфоны, эти устройства включаются, записывают и выгружают видео автоматически. А в случае ранения полицейского передают сигнал тревоги диспетчеру.

Индивидуальные видеокамеры, похожие на смартфон, помещаются в специальный чехол под формой на уровне груди. Объектив выглядывает в отверстие-глазок. Камера включается автоматически, когда полицейский выходит из машины. Запись в режиме реального времени выгружается в защищенное облачное хранилище на Amazon Web Services.

Нагрудные камеры для полицейских Body Worn идут в комплекте с видеорегистратором для патрульных автомобилей Rocket IoT. Все эти устройства подключены к интернету вещей и действуют автономно, то есть полицейские не могут их выключить по своему желанию. И все их действия записываются как минимум с трех точек – с двух камер офицеров и из машины.

«Умная» полиция являет собой идеальное сочетание актуальной информации, личного опыта полицейских, передовых методов анализа и современного программного обеспечения, а также скоординированного и проактивного патрулирования территории подключенными патрульными машинами.

В Дубае на службу вышел уже первый робот-полицейский.

Искусственный интеллект и Большие данные уже перестроили работу ФБР и полиции США. Криминалисты все чаще обращаются за помощью к 3D технологиям. На основе нейронных сетей разрабатываются новые полиграфы. Глобальные навигационные системы стали неотъемлемым элементом при расследовании преступлений. Огромные массивы подозреваемых в совершении уголовных преступлений и террористических актов проходят через интеллектуальные системы распознавания образов. Нейросети позволяют уже с большей долей вероятности прогнозировать преступное поведение конкретных лиц.

«Умной», в смысле использования новейших технологий искусственного интеллекта, становится судебная система. В Верховном Суде США роботы уже готовят параллельные с судьями проекты обвинительных заключений.

Обо всем этом рассказывается в нашей книге.

Автор надеется, что она вызовет интерес не только у профессионалов, но и у обычных читателей. Ведь популяризация технологических знаний – крайне важная социальная задача. Как справедливо заметил российский культуролог Константин Фрумкин, «заведомо технических вопросов не существует, поскольку больной вправе отвергнуть любую, даже бесспорно компетентную рекомендацию врача … если специалисты действительно сумеют сделать техническую инфраструктуру невидимой для дилетантов, это будет чрезвычайно опасно с политической точки зрения» (Журнал «Дружба народов», 2017, №5).

Символическим отражением такой ситуации может послужить мир элоев и морлоков, созданный Гербертом Уэллсом в романе «Машина времени». Фантазии Уэллса, по мнению Фрумкина, можно найти сегодня новое, более актуальное толкование: важные технологические процессы спрятаны в подземелье под надзор специалистов – морлоков, а дилетанты – элои живут в неведении, ничего не зная о техномире, и расплачиваются за свою беспечность, становясь жертвами злоупотреблений со стороны профи. Автор выражает признательность и благодарность своему постоянному соавтору в последние годы – Елене Лариной за помощь в подготовке данной работы.

Владимир Овчинский

Глава 1.

Стратегический подход в использовании технологий XXI века для предотвращения преступности

Понимание и использование новых технологий в контексте преступности имеет двойственный характер. С одной стороны данные и технологии используются преступниками для совершения криминальных действий. В этом плане новые технологии входят в число драйверов преступности и подробно рассмотрены в предыдущих частях. С другой стороны, технологии являются инструментом, позволяющим успешно не только бороться, но и профилактировать криминал.

В наиболее развернутом виде данный вопрос освящен в Современной стратегии предупреждения преступности (март 2016 г. Великобритания). В частности, в этом документе отмечено, что эффективные протоколы обмена информацией и координации действий между центральными и региональными полицейскими структурами, бизнесом и гражданским обществом являются ключом к повышению эффективности борьбы с криминалом. Данные и информационно-коммуникационные технологии являются важнейшим фактором создания систем эффективного обмена сведениями и результативного взаимодействия. Если еще несколько лет назад главные усилия правоохранительных органов были направлены на создание текстовых баз данных об организованной и уличной преступности, то в настоящее время ситуация в корне изменилась.

Уже сейчас не менее 70% хранилищ данных о криминале занимают видео– и фотофайлы. С переходом городов Великобритании с населением свыше 100 тыс. человек и всех транспортных коммуникаций страны на 100%-ый охват видеонаблюдением не позднее 2018 г., именно видео файлы станут основным элементом данных и материалом для профилактики преступности и проведения расследований. В настоящее время перед системой криминальной юстиции и обеспечения правопорядка в Великобритании стоит задача не только технически ответить на этот вызов, но и оснастить-ся средствами и инструментами, позволяющими максимально полно использовать видеоинформацию, совместно с текстовой и аудио.

Одновременно в течение последних 10 лет произошли разительные сдвиги в повседневной жизни британцев и методах ведения бизнеса. Великобритания стала совместно с Соединенными Штатами лидером цифрового мира. Уже сегодня более 85% покупок в Великобритании происходит онлайн. Еженедельно британцы проводят в сети не менее 15 часов. Это имеет далеко идущие последствия. С одной стороны уже сегодня можно говорить применительно к Великобритании о единой цифровой реальности, где нет больше физической и виртуальной реальностей. С другой стороны Великобритания входит в мировую пятерку лидеров в робототехнике, бионауке и технологиях производства новых материалов как раз за счет эффективного использования информационно-коммуникационных технологий.

В этих условиях приходится констатировать, что британская полиция использует большие данные и технологии, включая не только программные, но и физические технологии, типа беспилотных летательных аппаратов. В отличие от ряда других стран, британский криминал уступает по своей оснащенности полицейским. Это дает определенные преимущества в ведении правоохранительной деятельности.

Чтобы наилучшим образом использовать данные и технологии британской полиции необходимо не только осуществить до 2020 года аппаратное и программное переоснащение, но самое главное – провести сплошное повышение квалификации полицейских, и в первую очередь на низовом уровне, изменить культуру полицейских расследований.

Сама жизнь разрешила спор, длящийся последние 10 лет среди людей, причастных к использованию высоких технологий в британской полиции. На уровне Скотланд-Ярда, и на уровне полицейских подразделений, и в Парламенте, и среди специалистов существуют две точки зрения. Одни полагают необходимым формирование мощных подразделений на всех уровнях, начиная от общегосударственного, до регионального, которые бы специализировались на компьютерной преступности. Другие считают, что в ближайшее время не останется невысокотехнологичной преступности вообще. Даже уличные преступники будут использовать те или иные плоды высоких технологий.

Британский бизнес, особенно ключевая отрасль хозяйства – финансовая – требует от полиции качественного повышения уровня противодействия высокотехнологичной преступности. Для этого планируется продолжить работу по формированию специализированных подразделений по киберпреступности, в том числе в рамках государственно-частных партнерств. С другой стороны, все британские полицейские должны иметь доступ к базам данных и современным инструментам, обеспечивающим эффективные коммуникации, профилактику и расследование преступлений с использованием информационных технологий. Наступило время, когда все британские полицейские, вне зависимости от возраста, должны пройти ускоренные курсы подготовки в области использования информационно-коммуникационных технологий.

Поскольку значительная часть данных вообще, и медиафайлов в особенности, принадлежит в настоящее время бизнесу и муниципальным органам власти, для эффективного противодействия преступности необходимо принятие законов, обеспечивающих полиции возможность быстрого и беспрепятственного допуска к муниципальным и коммерческим базам данных без получения специальных разрешений и т.п. Это не означает вывода полиции из-под общественного контроля. Напротив, эти процедуры должны быть четко регламентированы и подконтрольны как владельцам данных, так и общественности.

Анализ Больших данных

Электронные устройства генерируют новые данные с невероятной скоростью. По данным IBM 90% имеющихся на сегодняшних день данных сгенерированы за два последних года. Значительная часть данных может быть использована для борьбы или профилактики преступности. Если раньше общественность интересовали, прежде всего, процедуры доступа к персональным и корпоративным данным, то в ближайшие годы необходимо, не дожидаясь кризиса общественного мнения четко регламентировать доступ правоохранительных структур к потоковым видеоданным, протоколам платежных систем и, конечно же, протоколам интернета вещей. Уже сегодня данные, в том числе геолокация, получаемые со смартфонов, позволяют раскрыть многие серьезные преступления. Потенциал данных, извлекаемых из интернета вещей, гораздо выше эффекта от данных геолокации со смартфона, хотя это и сложно представить.

Сам по себе гигантский, постоянно возрастающий объем данных, не обязательно облегчает работу полиции в части профилактики и борьбы с организованной преступностью. Зачастую избыток данных оказывается еще более вредным, чем недостаток. Полицейские, не владеющие соответствующими навыками, не только не могут найти в них цифровые доказательства совершенного преступления, либо признаки готовящегося, но и связывают с цифровыми доказательствами избыточные надежды. Эту проблему не решить только проведением обучения.

Современные информационные базы столь сложны, массивны и быстро пополняемы, что напрямую потребитель ими не пользуется нигде – ни в государственных учреждениях, ни в бизнесе. Сегодня одной из наиболее высокооплачиваемых и развивающихся профессий являются специалист и аналитик данных. Это люди, которые проектируют базы и хранилища данных, а также обеспечивают пользователям возможность воспринимать данные при помощи визуальных и дружественных интерфейсов. В Великобритании подобных специалистов не хватает даже для бизнеса, поэтому британские компании и банки ищут их по всему миру. В британской полиции в настоящее время нет ни одной должностной позиции аналитика и специалиста данных. Это положение планируется в кратчайшее время исправить.

Если совместить три компонента: создание мощных, доступных вплоть до низового уровня, баз и хранилищ данных; укомплектованность полиции дата-аналитиками и дата-специалистами; и повышение уровня компьютерной грамотности полицейских, вплоть до низового уровня, британская полиция может осуществить революцию данных. Эта революция позволит:

• Все шире и с большими результатами переходить от предотвращения к профилактике преступлений. В Соединенных Штатах уже появился соответствующий термин – предикативная полицейская деятельность;

• Использовать информацию не только из полицейских баз, но и других государственных и частных баз, которые позволяют опережающим образом выявлять лиц и группы, уязвимые для преступников;

• Заранее распознавать подозрительные модели деятельности и следы как готовящихся, так и уже совершенных преступлений. Наибольший эффект здесь может дать совмещение аналитики электронных платежей с видеоаналитикой и аналитикой совершаемых покупок;

• Перевести дискуссии относительно уровня криминализации и уязвимости различных сфер деятельности, видов торговли и сегментов рынка с общетеоретического, экспертного анализа на язык документированной статистики. Выяснение тенденций, куда криминал направляет свои основные усилия, позволит британской полиции опережающее реагировать на изменение обстановки;

• Наряду с повышением уровня раскрываемости преступлений и все большим переносом работы с расследования на профилактику и предупреждение криминальных действий, эффективное использование данных позволит обществу усилить контроль над полицией. В последние годы в Парламенте Британии неоднократно поднимался вопрос о том, что полиция отказывается открывать уголовные дела, связанные с высокими технологиями гораздо чаще, чем в отношении других видов преступлений. Использование данных и цифровых доказательств позволит и эту тему перевести из разряда экспертных дискуссий на уровень количественного анализа. Со временем контролирующие органы как внутри полиции, так и вне ее, смогут в автоматизированном режиме выявлять все случаи необоснованного отказа в возбуждении уголовных дел, связанных с использованием высоких технологий.

Лондонская, манчестерская, ливерпульская полиция, полицейские силы Глазго, Эдинбурга и Белфаста уже начали применять пробные формы предикативной полицейской деятельности. В ситуации, когда в самой полиции нет специалистов необходимого уровня по направлению аналитики данных, выход был найден в тесном сотрудничестве с лучшими британскими университетами. Во взаимодействии с университетскими исследовательскими группами, полиции этих городов сумели выйти на достаточно высокий уровень прогнозирования риска «традиционных преступлений», например, таких, как кража со взломом, по отдельным районам городов, вплоть до кварталов, а иногда и домов. После того, как на основе данных предикативного анализа полицейские городские структуры изменили графики и распределение патрульных экипажей, удалось в течение 2015-2016 гг. добиться снижения преступности, эквивалентного снижению традиционной преступности, связанной с кражами со взломом суммарно за предыдущие семь лет. Эти результаты произвели огромное впечатление как на полицейские силы, так и на население и бизнес. Полицейские перестали бояться высоких технологий, а бизнес стал охотнее жертвовать средства на повышение технического уровня полиции.

Это только первые шаги. Планируется сделать гораздо больше, чтобы в полной мере реализовать потенциал данных и аналитику данных в борьбе и профилактике преступности. При наличии надлежащих гарантий в отношении личной информации необходимо помочь полицейским силам использовать данные также легко, как сегодня британские интернет-магазины используют данные покупателей для таргетированной работы с клиентами. Вот почему руководство британской полицией:

• неуклонно выполняет Национальную программу развития баз данных правоохранительных органов. В рамках программы создается единая платформа, позволяющая одновременно централизовать данные, получаемые из национальной базы данных полиции, национальной базы компьютерной безопасности, национальной базы распознавания номеров и иных национальных и региональных баз с возможностью обращения к этой базе всех полицейских подразделений и команд вплоть до патрульных экипажей. Когда платформа заработает на полную мощность, все британские полицейские смогут получать необходимую информацию в полном объеме в режиме онлайн в удобном и доступном для практического использования виде. Это не будет базой данных на уровне центрального аппарата министерства, это не будет базой данных лондонской полиции, это будет база данных каждого полицейского Великобритании;

• работает с Национальным советом начальников полицейских подразделений. Эта работа имеет своей главной целью обеспечить защиту населения и бизнеса от преступников, использующих высокие технологии не только для осуществления коммуникаций, но и для совершения преступных актов. В этих рамках станут более открытыми тендеры и конкурсы на поставку полиции самых эффективных решений;

• укрепляет связи с британскими и международными компаниями в сфере информационных технологий, ориентированными на удовлетворение нужд полиции. В этих рамках завершается работа по созданию единого стандарта технических и программных требований к информационно-коммуникационным компонентам, используемым полицией. Создание подобного стандарта позволит британской полиции в рамках политики единой платформы расширить круг поставщиков и обеспечить большую эффективность при меньших затратах;

• уделяет особое внимание опережающему созданию базы и аналитики данных, связанных с миграцией и предоставлением убежища. В настоящее время основной упор в этой работе делается на обеспечение эффективной оперативной связи с пограничными службами и миграционными бюро. В Великобритании создается единая база лиц, пересекающих границы Великобритании. Соответственно эта база будет включать профили различного информационного объема в зависимости от продолжительности и целей пребывания иностранцев в Великобритании. Специальный раздел этой базы, создаваемый в первую очередь, касается нелегальных мигрантов. По каждому выявленному случаю будет собираться и храниться в базе максимально возможная информация. Есть основания полагать, что это позволит достаточно быстро выявить конкретные преступные группы, обеспечивающие нелегальную миграцию в Великобританию, и пресечь их деятельность. Именно это является наиболее эффективным подходом борьбы с нелегальной миграцией.

Использование существующих технологий и сканирование перспективных технологий, способствующих предотвращению преступлений

Министерство внутренних дел активно сотрудничает с правоохранительными органами и бизнесом в целях наиболее эффективного использования существующих технологий для предупреждения и борьбы с преступностью. Основными направлениями работы являются:

• технологии цифровых расследований и разведки. Цифровые источники играют все более важную роль в любом полицейском расследовании. Особо большие возможности предоставляет полицейским разведка по открытым источникам, в первую очередь по социальным сетям и приложениям. В условиях снижения возраста преступности, в том числе, повседневной, уличной, практически весь криминал активно пользуется техническими устройствами. Использование методов цифровой криминалистики, например, извлечение данных из захваченных в ходе расследований ноутбуков или смартфонов позволяет получить результаты, на которые раньше, в доцифровом мире, у полицейских уходили недели упорной работы.

Для того, чтобы предоставить возможность полиции не просто в полной мере использовать указанные выше направления, но и использовать собранные в ходе разведки по открытым источникам и цифровой криминалистики доказательства в суде, изобличающие преступников, необходимо дальнейшее совершенствование законодательства. Начиная с 2017 г. Министерство внутренних дел приступает к реализации программы ЦИФРОВЫЕ РАССЛЕДОВАНИЯ И РАЗВЕДКА. Эта программа наряду с усилиями по созданию единой платформы поощряет овладение полицейскими методами разведки по открытым источникам и цифровыми расследованиями и оснащения их простым, но эффективным софтом;

• технологии судебно-медицинской экспертизы. Судебно-медицинская экспертиза – это криминалистическая наука и практика, связанные с расследованием места преступления и анализом собранных доказательств. Переход общества в цифровой мир создал принципиально новые, гораздо более широкие, чем раньше, возможности для проведения экспертизы. Виртуальная реальность, в отличие от реальной, хранит следов больше и гораздо дольше. Соответственно при необходимом оснащении это повышает вероятность правильно установить преступника и задержать его. Министерство внутренних дел осуществляет программу ЦИФРОВЫХ СУДЕБНО-МЕДИЦИНСКИХ РАССЛЕДОВАНИЙ. Эта программа подкреплена финансами и способствует не только повышению уровня оснащения лабораторий по проведению экспертизы и привлечению в полицию специалистов по цифровым расследованиям, а также по использованию новых методов судебно медицинской экспертизы;

• мобильные технологии. Министерство внутренних дел создает в сотрудничестве с британским бизнесом единую систему связи для аварийных служб, включая полицию, пожарно-спасательную службу и скорую медицинскую помощь. Также эта система будет подключена к отдельным бизнес-структурам и общественным организациям. К 2018 г. в Великобритании будет создана единая сеть аварийных служб. Она обеспечит надежные услуги голосовой, текстовой и широкополосной видеосвязи, включая передачу данных. Система, располагающая мощнейшими центрами обработки данных, будет выведена на смартфоны, а также специальные устройства, прикрепленные к амуниции работников аварийных служб. Соответственно работники аварийных служб, находящиеся на переднем крае, в какой бы критической ситуации не оказались, смогут не только поддерживать связь, но и оперативно получать необходимую помощь;

• технологии цифрового видео. Британская полиция видит три основных направления использования цифрового видео в своей деятельности. Во-первых, это – видеоматериалы с места преступления. Во-вторых, это – канал взаимодействия с общественностью. В-третьих, это гигантский, пополняемый в онлайн режиме видеоархив с камер наблюдения в британских городах и на транспортных магистралях. Впервые в истории у британской полиции есть в распоряжении программно-аппаратные средства, позволяющие в онлайн режиме работать с потоковым многоканальным видео. По сути, речь идет о том, что впервые у полиции появляется возможность предикативно анализировать намерения потенциальных преступников, а также фиксировать на пленку уже совершенные преступления, либо обнаруживать скрывающихся преступников. Главной проблемой на сегодняшний день являются уже не программно-аппаратные средства, а внесение изменений в британское законодательство, чтобы видеоматериалы могли рассматриваться как доказательства в процессе уголовного производства.

Перспективные направления

В Министерстве внутренних дел Великобритании был создан Центр перспективных прикладных наук и технологий (CAST). Его задачей является работа с бизнесом и наукой по выявлению новых технологий, и при необходимости их финансовая и иная поддержка. Особое внимание Центр уделяет не международным и ведущим британским компаниям – поставщикам Министерства внутренних дел, а исследовательским командам в британских университетах, стартапам и т.п. Центр не только внимательно изучает их разработки, но и облегчает доступ лучшим из них на тендеры, проводимые Министерством внутренних дел.

В рамках работы Центра, наряду с традиционными направлениями, особое внимание уделяется таким перспективным технологиям, как:

• 3D и 4D печать. Трехмерная печать позволяет создавать объекты при помощи послойного нанесения материала в определенной форме. 4D печать представляет собой 3 D печать, чья форма программируемо изменяется с течением времени. Первое оборудование для 4D печати уже создано в британских университетах. Данная технология интересна для Центра с позиций возможности использования 3D и 4 D печати преступниками. Если пластиковые пушки в настоящее время ненадежны и представляют большую угрозу для стрелка, чем для жертвы, то стремительно развивающаяся 3D металлическая печать позволяет преступникам оснащать себя стрелковым оружием дома с низкими затратами и высокими качеством. Благодаря тому, что удалось своевременно распознать эту угрозу, в настоящее время в Великобритании компании, производящие 3D принтеры для металлической печати, получают специальную разрешительную лицензию, которая предусматривает не только предоставление МВД сведений обо всех покупателях подобных устройств, но и установку внутрь устройств вшитых распознавателей локации. Также удалось выявить такие угрозы, как использование 3D печати для производства различных устройств, используемых для контрабанды наркотиков, произведений искусства и т.п.

• Дроны. Нынешние разработки в области робототехники позволяют массово производить летающие роботы, несущие полезную нагрузку до 25 кг со временем полета более двух часов и скоростью до 400 км/ч по цене 200-300 фунтов стерлингов. Очевидно, что подобные дроны, используемые в настоящее время в основном государственными службами, в ближайшие год-два станут оснащением преступников. Центром совместно с лабораториями в Саутгемптонском и Бристольском университетах удалось создать устройство, которое позволяет распознавать на высоте до полутора км характер груза, размещенного на дроне. Устройство позволят идентифицировать основные виды взрывчатки, наркотиков и химических реагентов. Эта революционная разработка позволит сбивать или сажать путем перехвата управления подобные преступные дроны.

• Биткойн– и блокчейн-технологии. Биткойн – это одна из виртуальных валют. Если на первом этапе биткойны вызывали большие подозрения у правоохранительных органов, то сегодня ситуация изменилась. Британское Министерство внутренних дел четко разделяет анонимные виртуальные криптовалюты, использование которых запрещено, с технологиями блокчейна. Если анонимные виртуальные валюты являются все более важным платежным средством для различного рода незаконных транзакций, начиная от оплаты убийств, наркотиков и т.п., до вывода за рубеж коррупционных и прочих нелегальных денег, то технологии блокчейна осуществляют революцию в финансах. Великобритания вместе с Соединенными Штатами является лидером использования блокчейнтехнологий в финансовом секторе. Для того, чтобы разобраться во всех аспектах блокчейн технологий Министерство внутренних дел ассигновало Центру совместно с Института Алана Тьюринга по 10 млн. фунтов стерлингов ежегодно, вплоть до 2020 г. на блокчейн-исследования.

• Всеобщая взаимосвязь. В настоящее время мир движется к сплошной связанной среде и инфраструктуре. К 2020 г. в мире будет около 20 млрд. связанных между собой сетевых устройств. Министерство внутренних дел понимает, что глобальный связанный мир полностью меняет требования к работе правоохранительных органов. В полностью связанном мире криминал, не ограниченный законодательством, будет действовать глобально, поверх государственных границ. В то же время правоохранительные органы в своих действиях ограничены государственной юрисдикцией. Если эта проблема до 2020 г. не будет разрешена, то преступники получат огромное, а возможно решающее преимущество. Несмотря на надежды руководителей отдельных крупных государств на эффективное закрытие собственного информационного пространства, это технически невозможно на программно-аппаратном уровне. Кроме того, любые подобные попытки приведут к отрыву государств от мировой экономики и глобальной технологической гонки и приведут их к стремительной деградации. Поэтому Министерство внутренних дел исходит из концепции открытого глобального связанного пространства и предлагает искать пути решения этой острейшей, неосознаваемой обществом на сегодняшний день, проблемы различными, в том числе нетрадиционными способами. Например, возможно выделить цифровую среду в особый тип среды, в которой будут действовать иные законы, чем в рамках наземной, воздушной или водной сред. Такой подход еще более 50 лет назад в расколотом на блоки мире был применен для правового регулирования космического пространства.

• Цифровое шифрование. Цифровое шифрование амбивалентно. С одной стороны оно создает возможности для общественности, граждан и бизнеса защитить свою информацию не только от преступников, но и от несанкционированного доступа к ней правительственных структур. С другой стороны, широкое распространение шифрования создает большие трудности для полицейских органов. Начиная с 2013 г. многие британские граждане стали использовать шифрованную электронную почту, мессенджеры и т.п. Это создает значительные затруднения правоохранительным органам. Вероятно, необходимо регламентировать возможности шифрования гражданами, а также специально предусмотреть обязанность для производителей шифрованных коммуникаторов предоставлять соответствующие ключи правоохранительным органам.

Помимо изучения конкретных технологий Центр особое внимание уделяет изучению вопросу: как новой технологии будут взаимодействовать и влиять друг на друга. Центр будет выпускать ежегодный доклад по перспективным тенденциям развития технологий с точки зрения полиции. Такой доклад позволит не только использовать потенциал технологической революции для повышения эффективности работы полиции, но и своевременно оценить риски и угрозы попадания этих технологий в руки криминала.

Глава 2.

Искусственный интеллект и «большие данные» для предупреждения и раскрытия преступлений

Искусственный интеллект

Джошуа Бенджо – профессор информатики в Монреальском университете, один из пионеров в области разработки методов глубинного обучения, считает, что после 2005 г. исследования в области искусственного интеллекта стали перспективным делом. И произошло все это благодаря концепции глубинного обучения – так называется подход к созданию компьютеров, наделенных искусственным интеллектом, черпающий вдохновение в нейробиологии. В последние годы концепция глубинного обучения стала тем самым локомотивом, который придал ускорение исследованиям в области искусственного интеллекта. Теперь крупнейшие ИТ-компании принялись вкладывать в технологию глубинного обучения миллиарды долларов (В мире науки [08/09] август/сентябрь 2016).

Принцип глубинного обучения заключается в моделировании нейронных сетей, которые постепенно «учатся» распознавать изображения, понимать речь и даже самостоятельно принимать решения. Технология глубинного обучения основана на использовании так называемых искусственных нейронных сетей – основного объекта нынешних исследований в области ИИ. Нет, виртуальные, искусственные нейронные сети вовсе не представляют собой точную копию настоящих нейросетей головного мозга, и функционируют они примитивнее: в основу их работы положены общие математические принципы обучения на примерах из обучающей выборки, что позволяет нейросетям распознавать всевозможные объекты на фотографиях (например, лица людей и т.д.) или переводить тексты, написанные на основных языках мира.

Технология глубинного обучения коренным образом изменила сам характер исследований в области ИИ, вдохнув новую жизнь в позабытые было амбициозные планы по созданию компьютерного зрения, распознаванию речи, обработке естественных языков, реализации проектов в области робототехники. Первые программы распознавания речи были созданы в 2012 г. (например, всем известный сервис Google Now). Затем стали появляться приложения, распознающие фотографии (данная функция в настоящее время интегрирована в сервис Google Photos).

До недавнего времени искусственные нейронные сети использовались в значительной степени для распознавания статичных образов. Однако постепенно получил известность другой тип нейро-сетей – рекуррентные нейронные сети, которые стали применяться в основном для анализа процессов, протекающих во времени. В частности, такие сети оказались способны корректно выполнять обработку аудио– и видеоизображений, а также некоторых других видов информации. Последовательные данные состоят из блоков (фонем, слов), которые следуют друг за другом. Процесс обработки входных сигналов с помощью рекуррентных нейросетей имеет сходство с работой мозга, ведь и в головном мозге во время обработки информации, поступающей от органов чувств, происходит постоянное изменение сигналов, циркулирующих между нейронами. Получается, что состояние каждого нейрона во внутренних слоях постоянно меняется в зависимости от мощности сигналов, поступающих в головной мозг из внешней среды, а на выходе мы получаем последовательность команд, которые инициируют двигательную активность разных частей тела, направленную на достижение конкретной цели.

Рекуррентные нейронные сети способны предсказывать, например, каким будет следующее слово в предложении, а оно, это слово, в свою очередь тоже может использоваться для генерирования новых последовательностей слов. Кроме того, с помощью рекуррентных нейронных сетей можно решать и более сложные задачи.

Нейросети могут использовать временную память компьютера для обработки нескольких рассредоточенных кусков информации (например, идеи, содержащиеся в различных предложениях, разбросанных по документу).

Дэвид Кроуфорд, директор по разработке программного обеспечения в компании Alation, которая занимается каталогизацией данных, полагает, что сейчас по-прежнему существуют области, где алгоритмы нуждаются в людях. Искусственный интеллект может работать только в тех сферах деятельности, которые человек может точно описать.

Работа аналитика выходит за рамки проведения анализа в закрытой среде. Анализ должен быть применен к внешнему миру, где контекст влияет на интерпретацию результатов.

Маловероятно, что в ближайшее время алгоритмы научатся понимать людей. Этого не случится, пока человечеству не удастся улучшить интерфейсы взаимодействия мозга человека и компьютера.

Будущее аналитиков менее мрачно, чем об этом говорится в заголовках СМИ. Достижения в области ИИ во многом напоминают эффективных помощников, а не замену аналитикам. В будущем аналитики получат группу алгоритмов с ИИ, которые будут проводить анализ данных. Задача аналитиков будет состоять в том, чтобы указать ИИ на правильные вопросы для анализа и решить, как применять результаты анализа для решения проблем в реальном мире. Пока конечный потребитель аналитики – человек, аналитики никуда не денутся.

Лидером внедрения искусственного интеллекта в процесс борьбы с преступностью является ФБР США. Основные работы в этом направлении ведутся Информационном центре ФБР (NCIC).

NCIC – это метабаза, включающая на начало 2017 года 21 базу данных, содержащих досье на 12 млн. активных индивидуальных преступников и членов преступных организаций. NCIC в среднем отвечает на 14 млн. запросов в день. Помимо ФБР, NCIC обслуживает более 90 тыс. точек доступа в органах уголовного правосудия, а также судах, прокуратуре, системе исправительных учреждений и т.п.

Информационный центр ФБР находится в разгаре модернизации, известной как проект N3G. В рамках проекта в систему включаются принципиально новые блоки обработки и анализа информации, базирующиеся на интеллектуальном анализе Больших данных. В 2017 г. началось сооружение и оснащение здания нового Центра данных и вычислений взамен действующего.

Новый Центр будет запущен в рамках проекта N4G. По площади он будет в 12 раз превосходить действующий в настоящее время Центр в Бриджпорте (штат Коннектикут), и иметь более чем в 50 раз большую емкость и мощность хранения и обработки данных. Предусматривается, что Центр будет подключен к национальной сети суперкомпьютеров АНБ и Министерства энергетики. Программно-аппаратная архитектура Центра проектируется вокруг программно-аппаратных комплексов искусственного интеллекта.

Работы ведутся совместно с Лабораторией искусственного интеллекта корпорации Google выработали инженерное определение искусственного интеллекта, о котором говорилось в предыдущей главе. Именно оно будет положено в разработку концепции архитектуры и перечня программных решений для N4G.

Особое внимание ФБР уделяет скачкообразному увеличению быстродействия компьютеров. От многих из нас укрылось определяющее обстоятельство. Выигрыш компьютеров в Го у человека был осуществлен не просто компьютером Google, а программно-аппаратным комплексом, где за программу отвечали алгоритмисты Google, а железо сделала канадская компания, недавно купленная Google – Google Deep Mind. Deep Mind – это единственная сегодня компания в мире, которой удалось создать действующий квазиквантовый компьютер. Квази потому, что значительная часть вычислений осуществляется в рамках традиционного кремниевого электромеханического компьютера, и лишь некоторые выполняет квантовый компонент. Но даже в таком виде обеспечивается на порядки более высокая скорость, чем у современных кремниевых суперкомпьютеров. Чем выше скорость, тем проще осуществлять глубокое обучение методом проб и ошибок.

Основные направления применения искусственного интеллекта в структуре ФБР и полиции США в 2017-2020 гг

Двусторонние и многосторонние встречи, открытые конференции и совещания за закрытыми дверями позволили определить основные направления использования искусственного интеллекта и его элементов в работе ФБР и полиции штатов. Эти направления нашли отражение в концепции N4G. В число основных направлений включаются:

1. Использование в аналитико-ситуационных центрах в офисах ФБР на местах и аналогичных офисах полиции штатов программно-аппаратной среды с единой интегральной обработкой файлов различной размерности и формы представления, включая текстовые, табличные, аудио, видео, сигналы от датчиков, банковские транзакции, показания локации и т.п.

До конца 2017 г. минимум в пяти полицейских управлениях на уровне штатов и в двух отделах ФБР будут запущены подобные пилотные ситуационные центры.

2. В настоящее время ФБР и полиция подвергается частично оправданной критике за хранение избыточной информации об американцах. Например, в 2016 г., в Конгрессе США рассматривался доклад Центра по конфиденциальности и технологиям университета Джорджтауна. В ходе дискуссий по докладу выяснилось, что в настоящее время в базе данных ФБР и полиции содержатся биометрические данные на 130 млн. американцев, т.е. более половины взрослого населения страны. В ходе обмена мнениями стороны согласились, что порядка 35 млн. единиц хранения являются избыточными, поскольку эти люди никогда не совершали противоправных поступков, не имели связей и отношений с террористами и преступниками, а также не совершали предосудительных поступков в общественном плане. На этом совещании представитель ФБР был вынужден признать, что в базе не оказалось примерно полутора миллиона единиц хранения биометрических данных американцев, впервые совершивших преступления в период 2010-2015 гг. (Полные профили, включающие до 50 параметров содержатся на 12 млн. американцев. В то же время на 130 млн. американцев в базе ФБР содержатся фотографии, голосовые данные и т.п. Они не считаются полным профилем и не составляют индивидуальный идентификационный файл гражданина).

Данная ситуация сложилась не из-за злого умысла или стремления ФБР играть роль Большого брата, а из-за способа ввода биометрических данных и особенностей их хранения. На сегодняшний день Информационный центр ФБР и локальные информационные центры полиции штатов вводят биометрические данные вручную в соответствии с решениями, применяемыми людьми. Кроме того, хотя ФБР и использует наиболее современные на сегодняшний день технические средства, они предусматривают отдельное хранение и обработку биометрических данных.

Для преодоления этих недостатков с 2015 г. Центр ФБР совместно с MTI и Google ведет работу по созданию рекуррентной базы данных. По прикидкам в течение 2017 г. база будет запущена в опытную эксплуатацию. Ее принципиальное отличие отныне существующих баз данных состоит в трех обстоятельствах. Не человек, а машина будет принимать решение о появлении того или иного профиля в базе данных. Грубо говоря, предусматривается система, в корне отличающаяся от ныне принятого порядка. Сейчас соответствующие руководители полиции, агенты ФБР принимают решения о заведении файлов на того или иного человека. Как показывает практика, эти решения часто бывают ошибочны и субъективны. В новой систем предполагается обеспечивать ее нефильтрованными потоками информации. Фильтровать, а соответственно, определять необходимость заведения профилей, будет сама система. В систему встраивается модуль глубоко обучаемых нейронных сетей. Данный модуль будет отвечать за своевременное исключение профилей и параметров лиц, которые по критериям базы попали в нее, но в течение определенного времени не вызвали интереса со стороны ФБР или полиции штатов. Наконец, данная система, в отличие от ныне применяемых, будет способна взаимодействовать с конечными пользователями на естественном языке и с использованием визуальных средств.

3. Как уже отмечалось, одним из наиболее угрожаемых с точки зрения динамики организованной преступности секторов экономической жизни страны, являются небанковские платежные системы. По согласованию с наиболее динамичными платежными системами Stripe и Wise, ФБР организовало частно-государственное партнерство по созданию и эксплуатации платформы по обнаружению мошенничеств и взломов платежных систем. Данная система будет открыта для всех лицензированных платежных систем. Предусматривается, что они будут выделять на содержание системы ежегодный взнос в зависимости от объема транзакций и уровня сертификата информационной защиты, присвоенного платежной системе. Производителем системы в результате тендера выбрана компания Palantir. В 2017 г. она должна запустить платформу POLPAY.

4. В 2017 г., используя платформу контекстного интеллекта Nigel, предусматривается создать безбумажный офис агента ФБР или полицейского участка. Поскольку система Nigel в отличие от других способна не только к семантическому анализу (распознаванию объектов по различным онтологиям. Онтологии могут быть различны – свойства, отношения, функции, человек, юридическое лицо, предмет и т.п.), но и к контекстному распознаванию ситуации (ситуации могут быть одинаковы по онтологиям, но различными по смыслу. Например, в двух ситуациях участвуют одни и те же персонажи – женщина, мужчина и ребенок. Контекст ситуации может быть различен. В одном случае это может быть счастливая семья. В другом – бывшие супруги, делящие ребенка. Сейчас ни одна система кроме Nigel не способна распознавать ситуацию), она будет давать экспертные советы правоохранителям, привязанные к уникальной конкретной обстановке.

5. Использование искусственного интеллекта для экономии бюджета ФБР и полиции штатов. В настоящее время почти четверть работников, проходящих как занятые в полиции штатов, на которых приходится чуть больше 15% фонда заработной платы, заняты различного рода рутинными операциями, имеющими общепрофессиональный характер. Речь идет о многочисленных секретарях, юрисконсультах, фотографах и т.п. ФБР в рамках программы сокращения бюджета федеральных органов власти за счет роботизации, в течение 2017-2020 гг. будет последовательно заменять юрисконсультов и секретарей роботизированными устройствами. В настоящее время для ФБР на 2020 г. установлен норматив сокращения не менее 10% вспомогательного персонала, не связанного с выполнением оперативно-розыскных, следовательских и других полицейских функций, а также работой в лабораториях.

6. Начиная с 2017 г. ФБР совместно с компанией For All Secure и университетом штата Пенсильвания преступило к разработке системы искусственного интеллекта Mayhem – первой в мире системы искусственного интеллекта, основными функциями которой являются распознавание индивидуального почерка хакеров и хакерских группировок, а также обнаружение атак активного тестирования и преследование хакеров в их ходе, вплоть до установления их локации.

ФБР и исследователям Пенсильванского университета удалось установить, что методы комбинаторики позволяют системам искусственного интеллекта распознавать в доли секунды некоторые особенности вредоносного софта, а также архитектуры атак, которые укрываются из-за недостатка времени от высококвалифицированного персонала служб информационной безопасности.

Есть основания полагать, что данная система является подлинным прорывом и может обеспечить долгожданный перелом в состязании информационных меча и щита.

Большие данные против криминала

Как отмечают исследователи «Больших данных», сам термин «Большие данные» (Big Data) не имеет общепринятого определения даже в индустрии информационных технологий. Наиболее распространенным является раскрытие феномена «Больших данных» через указание проблем, с которыми приходится сталкиваться на современном этапе развития технологий при обработке информации. Исходя из этого «Большие данные» определяются посредством указания следующих основных характеристик: 1) большого объема, 2) разнообразия данных и 3) высокой скорости их изменения.

Согласно указанному подходу, помимо собственно обработки больших объемов данных проблема, решаемая посредством Big Data, состоит также и в том, что большая часть потенциально ценной информации представлена в неструктурированном виде, то есть не упорядочена и содержится в различных форматах, в отличие от данных, которые наполняют традиционные базы данных. Огромные массивы разнообразной информации, например, информация с форумов и социальных сетей, видеозаписи, текстовые документы, лог-файлы или, например, данные о трафике и соединениях абонентов, содержатся в различных источниках, нередко за пределами организации. В результате правоохранительные структуры могут иметь доступ к огромному объему данных из внутренних и внешних источников и не иметь необходимых инструментов, чтобы осуществить их совместную обработку, выявив определенные взаимосвязи и сделать на их основе значимые выводы. Технологии «Больших данных» позволяют решить эту проблему, связав воедино разнородные данные.

Другой признак «Больших данных» состоит в том, что обрабатываемая с использованием указанной технологии информация обновляется быстро (например, «потоковые данные»[1], при этом необходимо принимать решения на основании их оперативного анализа.

Анализируя различные зарубежные подходы, российский исследователь А.И. Савельев определяет «Большие данные» как совокупность инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов из различных источников, подверженных постоянным обновлениям, в целях повышения качества принятия управленческих решений, создания новых продуктов.

Опыт сотрудничества IBM с правоохранительными органами свидетельствует о том, что требуются: во-первых, консолидация разрозненных источников информации в единое хранилище данных; во-вторых, применение специального ПО, позволяющего выявлять полезную информацию из разрозненных и неполных документированных данных, а также из несвязанных событий; в-третьих, использование специализированных, программно-аппаратных решений, максимально ускоряющих работу, и принятие решений при обработке огромных объемов данных структурированной и неструктурированной информации.

Например, с этой целью в Нью-Йорке в 2007 г. было принято решение о создании централизованного операционного центра общественной безопасности. Было интегрировано более 100 разрозненных источников данных. Все потоки информации от патрульных машин, тысяч камер видеонаблюдения, звонки от свидетелей в виде неструктурированных данных поступают на корпоративную шину данных и преобразуются в универсальный формат. Затем аналитические инструменты ассоциируют информацию, помещая ее в определенный контекст, и распределяют ее согласно запросам пользователей. Аналитическая система ассоциирования распознает не только структуру, но и значение информации, включая взаимоотношения между различными частями. Создание единого хранилища позволило снизить преступность в городе на 27%.

Был реализован также сервис поиска полезных данных из плохо документированной информации: жалоб граждан, отчетов полиции, записей на номер 911, протоколов арестов и др. Все эти данные изобилуют неточностями, сокращениями, аббревиатурами, специальными терминами и т.п., и выявление нужных сведений и взаимосвязей при помощи традиционного контекстного поиска в них крайне затруднено.

В результате удалось достичь общего повышения эффективности работы. Применение инструментария поиска и анализа позволило сформировать описание событий, классифицировать их (при этом поиск осуществляется по неструктурированной информации, содержащей порой неточные описания). В первые недели эксплуатации системы на основании данных отчетов были раскрыты несколько старых дел по убийствам.

В целом это позволяет создать простые, унифицированные представления для каждого аспекта работы полиции, включая планирование, отчетность и совместную работу.

Ключевыми элементами работы операционного центра полиции Нью-Йорка является пространственно-временная модель города и поведенческие модели, которые используются для связывания наиболее вероятных сценариев для криминалистов. Центр по раскрытию преступлений реального времени (RTCC) использует ситуативный подход к большим данным, который требует особых навыков для составления запросов и интерпретации извлекаемых знаний. В результате каждое обращение к большим данным является уникальным поиском, в отличие от стандартных систем анализа информации в транзакционных и других системах управления реляционными базами данных с их фиксированными запросами и типовыми задачами.

Свою эффективность доказала система Blue CRUSH (от англ.: Crime Reduction Utilizing Statistical History – «Снижение преступности на основе статистических данных»), разработанная компанией IBM, которая поставляет полицейским подготовленные на основе имеющейся статистики совершения преступлений сведения о зонах потенциальной угрозы совершения преступления с указанием места (в пределах нескольких кварталов) и времени (в пределах нескольких часов конкретного дня недели). Подобного рода профилактическое прогнозирование привело к снижению уровня преступности в г. Мемфисе на 31%, из которых 15% приходится на тяжкие преступления.

Благодаря расширенному использованию ИТ в борьбе с преступностью и с чрезвычайными обстоятельствами, стало возможным:

• реализовать автоматический анализ видеоинформации для предотвращения преступлений;

• ускорить расследование преступлений в 1030 раз;

• использовать автоматизированные предсказания, поиск ассоциативных связей и техники кластеризации данных для ускорения принятия решений;

• автоматизировать процесс построения регламентов ответа на чрезвычайные ситуации;

• обеспечить сопровождение событий и отображение местонахождения сил и средств в реальном времени.

В 2001 году IBM приобрела британскую компанию i2 Group, которая разрабатывала аналитические средства для правоохранительных органов, спецслужб, военной разведки и специалистов по борьбе с «фродом».

Один из продуктов, основанных на i2, – специально для полиции. Он позволяет быстро получить доступ к информации, накопленной американскими правоохранительными органами, и проявить в ней скрытые связи между людьми, местами, автомобилями, мобильными телефонами и тому подобными объектами.

В 2007 году полиция Северной Каролины начала использовать средства i2 для анализа своего архива данных о преступности. За четыре года в одном из районов количество совершаемых преступлений удалось сократить на 50%. Вряд ли такой прогресс объясняется исключительно силой софта IBM, но и его вклад никто не отрицает.

В канадском Ванкувере полиция внедрила систему анализа данных, основанную на разработках IBM и географической информационной системе Esri. Система не только выявляла тенденции, но и предсказывала вероятное время и место совершения преступлений. С 2007 до 2011 года количество преступлений, связанных с собственностью, сократилось на 24%, а насильственная преступность – на 9%.

Похожие результаты сообщают полицейские департаменты Лас-Вегаса, Мемфиса и других городов, где экспериментируют с программами для анализа данных.

В полиции Лос-Анджелеса компьютерный алгоритм занимается тем, что обычно называют проактивной правоохраной. Используя отчеты о преступлениях за годы и десятилетия, алгоритм определяет районы, где вероятность совершения правонарушений является наибольшей. Он отмечает такие участки на карте города небольшими красными квадратами и эти данные тут же передаются в патрульные машины.

Система прогнозирования преступлений (разработана в лос-анджелесском кампусе Калифорнийского университета (UCLA) теперь известна под именем и стоит на балансе десятков полицейских подразделений.

В 2014 г. PredPol применялся в 7 территориальных подразделениях полиции Лос-Анджелеса. Их патрули оснащены электронными картами с десятками мигающих красных квадратов, которые указывают места возможной противоправной деятельности. Полиция Лос-Анджелеса сосредоточила силы на борьбе с кражами имущества из домов и машин, а также угонах – видах преступлений, составляющих более половины из 104 тысяч правонарушений, случившихся за 2014 год в городе.

Десятки других населенных пунктов по всему США и за их пределами используют программное обеспечение PredPol для прогнозирования других преступлений, включая активность организованных преступных группировок, наркоторговлю и незаконное применение огнестрельного оружия. Полиция Атланты применяет PredPol для прогнозирования грабежей и разбоев. В Сиэтле он используется для прогнозирования вооруженного насилия. В Кенте (Англия) PredPol применялся для предсказания наркопреступлений и грабежей. Полиция Кента была еще более изобретательной: не только отправляла своих сотрудников патрулировать опасные районы, но также прибегала к помощи местных волонтеров-дружинников и работников реабилитационных клиник для наркоманов.

Система прогнозирования в режиме реального времени анализирует новые отчеты о преступлениях в этих городах и красный квадрат, предсказывающий место совершения правонарушения, может сдвинуться в любой момент. Хотя патрульные из подразделений, использующих PredPol, обязаны находиться определенное количество времени в каждом из тех красных квадратов, они не просто слепо следуют командам системы. Патрульный вправе принимать решения самостоятельно, исходя из обстановки, а не только подчиняться алгоритмам.

Использование больших объемов данных и обработка с помощью математических моделей значительно превосходит по конечному результату банальное определение «горячих точек» на карте в ручном или пусть даже автоматизированном режиме. Специальные испытания, проводившиеся почти 2 года в трех территориальных подразделениях лос-анджелесской полиции, установили, что PredPol верно предугадывает в 2 раза больше мест преступлений, чем позволяют существующие методики из числа лучших.

Специальное программное обеспечение применяется полицией Чикаго. Оно с высокой вероятностью предсказывает не только имя будущих убийц, но и тех, кто станет жертвами – в американской преступной среде эти категории людей плотно пересекаются.

Программа, разработанная при участии ученых из Иллинойского технологического университета (США) (разработчик – профессор Майлз Веркик), позволила полиции Чикаго определить список лиц, находящихся в группе риска совершения убийств. Узнав их имена, полицейские ведут с ними профилактическую работу, предположительно позволяющую снизить вероятность посягательств на жизнь других людей.

В основе работы программы лежит отбор по десяти основным признакам. Среди них есть ряд цифр по истории приводов того или иного лица в полицию. Среди прочего алгоритм учитывает, были ли у человека аресты за незаконное ношение огнестрельного оружия или за участие в структурах организованной преступности. Алгоритм ищет людей, которые соответствуют всем или хотя бы нескольким критериям отбора. Те, кто набирает больше всего пересечений по списку критериев, вносятся в группу максимального риска.

По заявлениям полиции, новый алгоритм является довольно эффективным. Из 2,7 миллиона жителей Чикаго оно отобрало лишь 1400 человек, имеющих чрезвычайно высокую вероятность убить или быть убитым.

Более 70% членов данного списка были застрелены в течение 2016 года. Каждый 4-й стрелок также входил в список Департамента полиции Чикаго. Согласно данным правоохранителей, 117 из 140 человек, арестованных во время общегородского рейда против банд, также присутствовали в вышеупомянутом перечне и составляли «группу риска2.

Полицейские применяют новый метод не только для своевременного совершения арестов. Власти города видят в алгоритме эффективное средство «персональных уведомлений», в котором работники социальной сферы и общественные лидеры агитируют членов-лидеров «Списка стратегических субъектов» изменить образ жизни и навсегда покинуть криминальный мир.

Полиция города Дарема на севере Англии запустила в 2017 году компьютерную программу, которая при помощи алгоритма искусственного интеллекта должна помочь полицейским определить, кого следует содержать под стражей, а кого можно отпустить. Алгоритм классифицирует задержанных по степени риска – с какой вероятностью они могут вновь совершить преступление.

Программа Harm Assessment Risk Tool (Hart) «изучала» данные полиции Дарема об арестах за период в пять лет, между 2008 и 2012 годами. Затем система была протестирована даремской полицией в 2013 году, после чего в течение двух лет изучались результаты этого тестирования – полицейские отслеживали, вернулись ли освобожденные к преступной жизни или нет. Как выяснилось, алгоритм мог предсказать, что задержанный не представляет опасности, в 98% случаев. А находящихся в группе «высокого риска» компьютер правильно выявлял в 88% случаев.

Это отражает настройки алгоритма искусственного интеллекта – он запрограммирован «осторожничать» и классифицировать задержанных людей чаще в группы среднего или высокого риска – чтобы не выпускать на свободу тех, кто может снова совершить преступление.

В ходе испытаний программы полицейские следили за выводами Hart, но вердикт алгоритма не влиял на принятие решения об аресте.

Подозреваемые, ранее не совершавшие преступлений, с меньшей вероятностью будут записаны алгоритмом искусственного интеллекта в категорию высокого риска. Однако, если они арестованы по подозрению в серьезном преступлении, как, например, убийство, то это отразится на оценке программы.

Программа может быть хорошим помощником во многих случаях: когда полиции следует решить, держать ли задержанного еще несколько часов; следует ли отпустить его под залог до того, как ему будут предъявлены официальные обвинения, и стоит ли держать его под арестом после предъявления обвинений.

В ходе нового эксперимента полицейские будут использовать систему при рассмотрении лишь ряда дел, выбранных случайным путем.

Любой вывод алгоритма носит лишь рекомендательный характер и ни в коем случае не отбирает у полиции прерогативу принимать окончательное решение о судьбе задержанного. Алгоритм должен сохранять все данные о том, как программа пришла к определенному выводу.

Кроме того, британская полиция с 2014 года проверяет компьютерную систему, которая может собрать воедино то, что могло произойти на месте преступления. Идея состоит в том, что система, называемая VALCRI, сможет в течение нескольких секунд выполнять кропотливую работу аналитика, освобождая их для того, чтобы сосредоточиться на деле, а также провоцируя новые направления расследования и возможные упущенные детали.

Основная работа VALCRI заключается в том, чтобы помочь генерировать правдоподобные идеи о том, как, когда и почему было совершено преступление, а также, кто сделал это. Он сканирует миллионы полицейских записей, интервью, фотографий, видеороликов и многое другое, чтобы определить связи, которые, по его мнению, имеют отношение к делу. Все это затем представлено на двух больших сенсорных экранах для взаимодействия с аналитиком.

Мидлсекский университет является одним из нескольких высших учебных заведений, кто в данный момент задействован в разработке системы VALCRI. Аббревиатура расшифровывается как Visual Analytics for sense-making in Criminal Intelligence analysis.

VALCRI исследует личные дела преступников и разделяет паттерны их поведения на отдельные категории. По почерку преступника система практически мгновенно предложит следователям несколько наиболее подходящих кандидатур, которые были способны совершить данное преступление. Причем информация будет предлагаться сотрудникам полиции в интуитивно понятном и очень удобном графическом интерфейсе.

Вместо того чтобы разделять преступников по категориям преступлений, таким как квартирные кражи или взлом автомобилей, VALCRI запоминает и анализирует паттерны поведения преступника, в данном случае – склонность к кражам. Таким образом, VAKCRI решает проблему слабого сотрудничества между полицейскими подразделениями, а также учит полицейских обращать внимание на ключевые детали преступления.

В целом ряде штатов США использование полицией методов и алгоритмов кластеризации и классификации технологии Text Mining для выделения криминально значимой информации совместно с технологией Visual Mining в режиме реального времени обеспечивает возможность выполнения аналитической работы по профилактике и расследованию преступлений в автоматизированном режиме на качественно новом уровне. Эта возможность реализована в интеллектуальной системе криминального анализа в реальном времени – Real-time Intelligence crime analytics system (RICAS), которая позволяет связать географическое пространство, время, лица и события в одном визуальном пространстве отображения.

В основу построения системы положены такие факторы:

• любая криминально значимая информация содержит данные о месте совершения преступного деяния, которые могут быть отражены либо в текстовом формате в виде адреса либо в географических координатах и времени совершения;

• любой субъект или объект преступления имеет привязку к географическим координатам в текстовом формате (адрес прописки, проживания, регистрация предприятия, места работы, регистрация транспортного средства, оружия и т.д.);

• криминальные события, субъекты и объекты могут иметь взаимосвязи, которые легче обнаружить путем анализа визуального отображения в едином пространстве представления (на одной карте). Например, если в месте совершения разбойного нападения проживают лица, ранее привлекавшиеся за аналогичные преступления, то существует большая вероятность совершения ими данного деяния;

• отображение в едином пространстве событий, растянутых во времени (происходящих в разное время), позволяет обнаружить скрытые закономерности визуально.

С учетом этих факторов в представляемой системе программно реализованы адаптированные алгоритмы технологий Data Mining, Text Mining и Visual Mining, Link Analyzes, которые обеспечивают выполнение следующих операций с потоками входных данных:

• кластеризация объектов по одному или нескольким признакам, имеющим общие пространственно-временные характеристики;

• создание временной ленты событий для определенного географического места (ретроспективный анализ криминальных событий, произошедших в заданный период времени в районе места исследуемого происшествия);

• группировка объектов и субъектов вокруг события;

• анализ связей лиц, объектов, событий.

RICAS – это интеллектуальная система криминального анализа данных, которая объединила в едином пространстве отображения основные и наиболее передовые методы и методики криминального анализа и аналитического поиска в реальном времени, что позволяет значительно повысить эффективность и результативность раскрытия преступлений по горячим следам и не раскрытых ранее преступлений.

Аналитическая работа в системе выполняется в автоматизированном режиме: на первом этапе по поступившему в систему запросу с помощью разработанных алгоритмов аналитического поиска автоматически осуществляется поиск, результаты которого отображаются в текстовой форме и на географической карте; на втором этапе оператором в ручном режиме осуществляется визуальный анализ полученных данных и принимается окончательное решение, либо системе задаются дополнительные уточняющие запросы.

Система позволяет оператору выполнять многие виды криминального анализа:

• анализ криминальной обстановки (crime pattern analysis);

• анализ общего профиля (general profile analysis);

• анализ конкретного расследования (case analysis);

• сравнительный анализ (comparative analysis);

• анализ групповой преступности (off ender group analysis);

• анализ особенностей профиля (specific profile analysis);

• анализ расследований (investigation analysis).

Используя все эти виды анализа интегрально, появляется возможность видеть картину целиком – предикативно и постфактум, т.е. систему событий, лиц, объектов, связанных причинно-следственными связями в пространстве и времени.

Поскольку система является надстройкой над существующими базами данных, она может отображать как явно указанные связи между лицами, так и строить визуальные связи между лицами, которые, на первый взгляд, между собой не связаны. Система использует несколько алгоритмов поиска связей. Первый алгоритм – рекурсивный поиск взаимосвязей фигурантов, участвовавших в разных событиях. Второй – визуальный поиск связей. В процессе вывода специальным образом структурированной информации в визуальную среду отображения становятся очевидными связи типа «место совершения – подельник – преступник», «преступление – подозреваемый – подельники».

Инструментарий системы базируется на математических моделях и методах интеллектуального семантического анализа, визуального темпорального анализа, анализа поведенческого профиля, анализа скрытых закономерностей.

Интеллектуальный семантический анализ включает в себя мощное ядро по работе с семантикой. Анализ неструктурированных данных происходит в режиме реального времени. Для унификации поисковых функций и построения поведенческого профиля используется алгоритм классификации, или «тегирования», а также антиципационный алгоритм (схема предвосхищения) – цель поиска известна заранее.

Семантическое ядро системы позволяет строить сложные поисковые запросы, включающие в себя всевозможные динамические и статические компоненты – ограничение по времени, методу совершения преступления, дислокации и т.д. Все функции выполняются мгновенно и позволяют максимально быстро визуализировать информацию и выполнять аналитическую работу.

Визуальный темпоральный анализ. Отображение хронологии произошедших событий и временное разграничение позволяют оперативно выявлять скрытые пространственно-временные закономерности между различными событиями.

Анализ поведенческого профиля. Наиболее постоянным и точным с точки зрения психологии преступника является его поведенческий профиль. Он отображает многие параметры деятельности преступника – привычный способ совершения преступления, места совершения и прочие мелкие зависимости, которые в совокупности соответствуют одному профилю.

Наличие тех или иных поведенческих признаков с определенной долей вероятности может свидетельствовать о том, что данный субъект может быть причастен к событию. Из этого принципа формируется так называемый групповой поведенческий анализ. Безусловно, поведенческий профиль преступника никак не может существовать без влияния на других субъектов. Поэтому в криминальной практике часто заметны совпадения по тем или иным поведенческим параметрам у разных субъектов, когда-либо участвовавших в единых событиях. Анализ группового поведенческого профиля позволяет определять подельников, сообщников без явный связей между собой.

Анализ скрытых закономерностей. Между лицами, каким-либо образом причастными к правонарушению, объективно существуют связи (родственные, по роду профессиональной деятельности, географические – по привязке к месту жительства, месту отбывания наказания и т.п.). Подобные связи существуют также между лицами и событиями, а также между различными событиями. Такие связи могут быть явными, опосредованными и скрытыми. Кроме того, группа преступлений, совершенных одним и тем же лицом, обязательно имеет определенные характерные общие черты, которые явно не зафиксированы. Выявление таких скрытых закономерностей с высокой долей вероятности всегда может идентифицировать связь между преступником и всеми совершенными им преступлениями. Безусловно, некоторые события могут «выбиваться» из общего потока из-за своей спонтанности или внешних факторов. Однако, исходя из предыдущего принципа, такие проявления можно нивелировать.

В RICAS поиск скрытых закономерностей осуществляется, базируясь на интеллектуальном ядре обработки семантики. Семантический анализ является основополагающим, поскольку связи выражаются не всегда явно и их следует искать в контексте.

Система RICAS разрабатывалась с использованием современных, оптимизированных технологий в веб-пространстве и поддерживает мультиплатформность. Ее можно использовать на любых стационарных и мобильных устройствах при наличии защищенного канала связи; интерфейс системы не перегружает пользователя.

Самой известной компанией, специализирующейся на прогнозировании преступлений, является Palantir Technologies, вышедшая на коммерческий рынок из тени спецслужб.

Разработанное Palantir специализированные решения способны собрать воедино самую разную информацию (данные ДНК, записи систем видеонаблюдения и телефонных переговоров), отслеживать передвижения по номерным знакам арендованных машин и многое другое.

Механизм действия этого ПО заключается в анализе персональных данных и выявлении транзакций, которые всегда идут в тесной связке с паттернами, сопровождающими те или иные преступления. Иными словами, у спецслужб имеются внушительные массивы данных, среди которых сведения о финансовых сделках, отпечатки пальцев и образцы ДНК, планы зданий и топографические карты, данные радиоперехвата, «горячие» новости из СМИ, сообщения информаторов, информация из соцсетей и многое другое.

Программное обеспечение Palantir уже помогло раскрыть преступную сеть, готовящую теракты в нескольких странах мира. Его также использовали в Афганистане для прогнозирования атак моджахедов. Кроме того, решение Palantir позволило обнаружить членов мексиканского наркокартеля, убивших сотрудника таможенной службы США.

А также разрешить множество не таких громких, но не менее важных случаев, в том числе найти педофила в Нью-Йорке уже через час после нападения на ребенка, обнаружив его на видеозаписях с камер полицейского управления.

Новые технологии и «Большие данные» нашли свое применение и в полицейских департаментах. Так, например, департамент полиции Нью-Йорка совместно с Microsoft разработал Domain Awareness System (DAS) – систему, которая агрегирует и анализирует информацию об общественной безопасности из отчетов, камер наблюдения, наблюдений очевидцев и т.д. Затем эту информацию о потенциальных угрозах и криминальной активности в режиме реального времени получают следователи и аналитики департамента.

Похожим образом работает ShotSpotter – акустическая система наблюдения, которая фиксирует выстрелы из оружия и оповещает об этом полицию. Сенсоры ShotSpotter позволяют определить место, где произошел инцидент, с точностью до двух футов.

Но городская жизнь состоит из множества звуков, часть которых можно принять за выстрелы из оружия. Чтобы избежать таких ошибок, звуки, которые сенсоры определяют как выстрелы, отправляются экспертам. Если оказалось, что действительно произошел выстрел, то информация о том, где, когда и сколько выстрелов было совершено, отправляется полиции. Весь этот процесс – с момента, когда выстрел был засечен, до отправки информации полиции – занимает около 40 секунд. Данная технология используется уже в 75 городах США.

Система помогает не только оперативно реагировать на происшествия, но и узнавать о них – жители некоторых районов часто не сообщают в полицию о преступлениях, очевидцами которых являются. Так, в городе Милуоки только о 14% всех выстрелов, которые зафиксировал ShotSpotter, было сообщено в полицию.

Другой частью тренда в использовании новых технологий для повышения осведомленности является использование социальных медиа и, в частности, Twitter. Полиция все чаще полагается на эту социальную сеть и использует для коммуникации с жителями города. Например, во время беспорядков, устроенных спортивными болельщиками в Ванкувере, полиция использовала Twitter для того, чтобы быть в курсе ситуации, а после того, как беспорядки были устранены, Twitter и Facebook стали каналами, через которые свидетели могли сообщить полиции имеющуюся у них информацию.

Полиция Берлина рассматривает возможность установки программного обеспечения, которое сможет предсказывать преступления, почти как показано в научно-фантастическом фильме «Особое мнение». Даже проект носит такое же название «Precobs», как в фильме.

Разработанная немецкой фирмой программа предсказывает, где и когда с наибольшей вероятностью произойдет преступление.

Нужно сказать, что похожие программы уже несколько лет успешно работают в нескольких американских городах. Например, в 2011 году калифорнийский город Санта-Крус (США) первым в мире внедрил математическую модель расчета вероятности преступлений, которая каждый день составляет новый маршрут для патрульных машин, основываясь на статистике преступлений по улицам. Учитываются день недели, время суток, наличие/отсутствие футбольных матчей по ТВ и другие факторы.

Патрульные полицейские Санта-Крус каждый день получают новый маршрут для патрулирования с указанием 10 «горячих точек» маршрута. Вот как выглядит эта информация в интерфейсе Google Maps.

Для каждого квадрата размером 150 на 150 метров указывается вероятность совершения преступления в 24-часовой период, распределение этой вероятности по двум видам преступления: автомобильные и домашние, время начала двух самых опасных часовых интервалов.

Немецкая программа «Pre-Crime Observation System» работает примерно по такому же принципу, вычисляя вероятность совершения преступлений по тем или иным координатам, с учетом прошлой статистики.

Полиция Амстердама поставила задачу разработать программный продукт, который мог бы автоматически систематизировать тысячи полицейских отчетов, отбирая те, что имеют отношение к торговле людьми. Система должна была не просто отбирать подозрительные случаи, а находить закономерности, устанавливать круг людей, возможно причастных к преступному бизнесу, то есть обнаруживать и идентифицировать потенциальных подозреваемых.

В создании системы приняли участие даже российские математики из департамента анализа данных и искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.

Главной идеей было создание хорошей системы анализа и визуализации данных полицейских отчетов. В качестве такого средства как нельзя лучше подходит анализ формальных понятий. Этот метод был предложен в 80-х годах прошлого века немецким математиком и философом Рудольфом Вилле. Анализ формальных понятий позволяет визуализировать объектно-признаковые зависимости путем построения так называемых решеток формальных понятий или решеток Галуа. Основная математическая идея заключается в возможности построения полной решетки по любому бинарному отношению и математическому описанию понятия в виде пары объекты-признаки. В данном случае объекты – это отчеты, а признаки – информация, содержащаяся в них, например ключевые слова, даты, упоминаемые люди.

В ходе работы специалисты проанализировали порядка 70 тысяч полицейских отчетов, составленных с 2008 года. В основном это были отчеты патрульных полицейских, проводивших осмотр автотранспорта или патрулировавших улицы Амстердама. Лишь примерно в тысяче случаев полицейским было известно, что речь действительно идет о лицах, имеющих отношение к торговле людьми.

Все индикаторы (их можно выявить в тексте автоматически) разделили на группы:

• статические признаки (национальность, проблемы с документами, крупная сумма наличных, женщины не разговаривают, документы женщин находятся у водителя, проститутки, насилие, следы насилия);

• изменяющиеся признаки (район «красных фонарей», дорогая машина, женщины в машине, торговля в машине, каникулы, регулярное посещение сомнительных клубов, регулярная доставка девушек в клуб);

• признаки социального окружения (человек был замечен с подозреваемым или известным преступником, сам был под подозрением).

Также индикаторы подразделялись на ранние и поздние, то есть возможные и явные, сильные признаки соответственно.

Выделенные признаки заносились в таблицу. Глядя на нее, можно было определить, сколько подозрительных признаков есть в том или ином отчете. Полицейские при составлении отчета перечислили такие индикаторы, как «дорогая машина», «проблемы с документами», район, где работают проститутки.

Отчет, содержащий слова-«индикаторы», требовал более пристального внимания правоохранительных органов. Чтобы обнаружить и идентифицировать лиц, причастных к торговле людьми, полицейские анализировали формальные понятия.

Эта работа проходит в три этапа:

• из большого множества отчетов выделяются персоны, которые могли быть потенциально вовлечены в «трафикинг»;

• строится детальный профиль этих лиц, в котором отражены индикаторы и их изменение во времени;

• анализируется социальное окружение (социальная сеть) подозреваемых и эволюция этого окружения с течением времени.

Разработанный инструмент позволил полицейским в интерактивном режиме с помощью таблиц формальных понятий выделить ряд признаков и выявить потенциальных подозреваемых.

Далее с помощью разработанной системы было проанализировано и визуализировано в виде диаграммы социальное окружение человека. Программа показала, с какими людьми и при каких обстоятельствах имел дело подозреваемый. То есть, по сути, были очерчен круг лиц, возможно причастных к ОПГ.

Компания Fujitsu Laboratories Ltd. совместно с Университетом электрокоммуникаций (Япония) разработала алгоритм для поимки преступника в городе. Алгоритм основан на теории игр, которая математически описывает технологию защиты и нападения как технологию для принятия решений. Раньше технологию было сложно применить в городских условиях, так как объем информации увеличивался с размером уличной сети города. Справиться с этой проблемой позволит технология «сжатия сети», разработанная Fujitsu Laboratories Университетом электрокоммуникаций.

Разработка планов безопасности общественных сооружений (вокзалов, аэропортов) исторически основывалась на интуиции и опыте, однако в последние годы стала очевидной необходимость обеспечения повышенной безопасности с помощью ИИ. Алгоритмы способны развернуть ресурсы безопасности в соответствии с движением людей и психологическими характеристиками преступников.

Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института создала алгоритм, который с помощью технологии глубокого обучения позволяет искусственному интеллекту (ИИ) использовать шаблоны человеческого взаимодействия, чтобы предсказывать, что может произойти дальше. Исследователи загружали в программу видео с примерами социальных взаимодействий людей и тестировали ее, проверяя, насколько хорошо она «обучилась», чтобы быть в состоянии давать прогнозы.

Визуальные материалы для ИИ включали шестьсот часов видео с YouTube и телевизионных сериалов. В то время как такой выбор мог показаться сомнительным, что одними из критериев были доступность и реализм.

Ученые представили компьютеру видео, где люди показаны за одну секунду до выполнения одного из следующих четырех действий: обниматься, целоваться, приветствовать жестами руки и пожать руку. Искусственный интеллект был в состоянии правильно угадать в 43 процентах случаев по сравнению с людьми, которые угадывали в 71 проценте.

Наделение ИИ способностью понимать визуальные действия, подобно тому, как это делают люди, может стать предшественником разработки интеллектуальных камер безопасности, которые будут способны как можно раньше вызывать скорую или полицию.

Это не первая попытка прогнозирования ситуации с помощью видео, но на этот раз были достигнуты болел точные результаты. Причина заключается в том, что, во-первых, новый алгоритм отличается от предыдущих попыток видео прогнозирования, в которых приоритетом была точность пиксельного представления. Он прогнозирует развитие ситуации, используя абстрактное представление, и фокусируется на важных признаках, при этом он самостоятельно обучается и использует так называемые «визуальные представления», чтобы различать визуальные сигналы, которые играют важную роль в социальных взаимодействиях, от тех, которые таковыми не являются. Это вполне естественно для человека, но является сложной задачей для ИИ.

Доктор Шимей Пан из Университета Мэриленда (США) и работающие с ней специалисты создали в 2017 году нейронную сеть, которая с высокой точностью определяет, страдает ли тот или иной пользователь соцсети Facebook какой-либо зависимостью – алкогольной, табачной, наркотической.

Возможности такой диагностики система искусственного интеллекта приобрела в процессе обучения – достигла упражнениями, которые исследователи разработали с помощью трех баз данных. Одна содержала 21 миллион постов, написанных 100 тысячами пользователей, участвовавших в психологических тестах. Другая – 5 миллионов лайков, оставленных 250 тысячами посетителей соцсети. Третья база включала данные на более чем 13 тысяч пользователей, о которых было известно, что они страдают той или иной зависимостью.

Итог обучения: нейронная сеть доктора Шимей Пан выявляет наркоманов с точностью в 84 процента, алкоголиков – с точностью 81 процент, а курильщиков правильно определяет аж в 86 случаях из 100. И это не предел – искусственный интеллект продолжает обучаться. И когда-нибудь достигнет 100-процентной эффективности.

Японское министерство, контролирующее таможню, в 2017 году начало полевые испытания искусственного интеллекта и дронов для борьбы с контрабандой, планируя полностью внедрить такую технологию в преддверии Олимпийских игр 2020 года.

В настоящее время таможенные инспекции в аэропортах и гаванях проводят визуальную проверку рентгеновских снимков для выявления контрабанды наркотиков и взрывчатых веществ. В дополнение к визуальным осмотрам министерство финансов планирует использовать искусственный интеллект. С его помощью будут проанализированы уже имеющиеся в базе данных изображения, чтобы помочь выявлять контрабанду в рентгеновских изображениях.

Также будут подвергнуты анализу данные таможен о въезде и выезде людей из Японии, а также об экспорте-импорте грузов, чтобы определить, когда высока вероятность провоза контрабанды.

Распространение авиакомпаний-лоукостеров привело к резкому увеличению числа прибытий авиалайнеров поздней ночью и ранним утром, особенно из Азии. Новая технология может помочь ускорить проведение проверок в аэропортах, даже если ими занимаются всего несколько таможенников.

Особая активность в работах по созданию ИИ наблюдается в КНР. Первая в Китае национальная лаборатория по разработке технологии «мозгоподобного» искусственного интеллекта (ИИ) 13 мая 2017 года открылась в городе Хэфэй, являющемся административным центром провинции Аньхой (Восточный Китай). Создание этой лаборатории было утверждено Государственным комитетом по делам развития и реформ КНР. Она базируется в Китайском научно-техническом университете и нацелена на развитие парадигмы «мозгоподобных» вычислений и их приложений.

Данный университет известен своей лидирующей ролью в разработке технологии квантовой связи, он размещает национальную лабораторию в сотрудничестве с ведущими китайскими научными учреждениями, включая университет Фудань и Шэньянский институт автоматизации Академии наук Китая, а также оператора крупнейшего в Китае сервиса интернет-поиска – Baidu.

Ректор Китайского научно-технического университета, председатель национальной лаборатории Вань Лицзюнь сообщил информационному агентству Синьхуа, что возможность имитировать способности человеческого мозга по сортировке информации поможет создать полную парадигму разработки технологии ИИ. Лаборатория будет проводить исследования по управлению машинным обучением, включая распознавание сообщений и использование визуальных нейросетей для решения задач.

Власти Китая с 2016 года начали вводить систему оценки граждан по степени их благонадежности на основе ИИ и Больших данных. Каждому человеку будет присвоен некий рейтинг, от которого будет полностью зависеть его жизнь. Сказанное касается всего – от образования до банковских кредитов.

Это не просто концепция проекта. Большая часть описанной выше идеи уже реализована и проверяется в работе властями «на местах». В настоящее время в некоторых регионах страны тестируется система, которая позволяет создавать цифровые записи о гражданах. В каждой записи (анкете) будут фиксироваться детали социальной жизни гражданина и его финансовые действия.

На этой основе формируется «рейтинг благонадежности», который станет определять для любого китайца возможность получить доступ к определенным сервисам, включая путешествия, образование, страхование и кредиты. Вероятно, за некоторыми категориями граждан будет установлено более пристальное наблюдение. К таким категориям можно отнести юристов и журналистов.

В качестве примера того, как все это будет работать, можно привести обычный случай в метро. Например, женщина пробует пройти в подземку по студенческому билету своего сына, который стоит в два раза меньше, чем обычный билет. Ее на этом ловят полицейские и штрафуют на определенную сумму. Кроме штрафа она получает еще и какую-то оценку, влияющую на ее общий рейтинг благонадежности. Еще несколько таких поступков, и она не сможет, например, улететь в другую страну – ей просто не продадут билет.

Конечно, потерять «социальный» рейтинг можно не только из-за попыток обмануть систему пропуска в метрополитене. Это касается всего – асоциального поведения, попыток обмануть налогового инспектора, нарушения правил планирования семьи.

Над системой работает как руководство страны, так и руководство более чем 30 регионов Китая.

Восемь крупных компаний Китая согласились принять участие в эксперименте правительства по разработке рейтинга граждан. В этом случае речь идет о кредитном рейтинге, который базируется, в том числе, на информации, что и когда покупает человек, а также, какой у него телефон. При согласии на то клиента может использоваться также информация об уровне образования и прочие данные.

Холдинг делится информацией об онлайн-покупках с государственным статистическим агентством Китая. Но персональные данные отдельных граждан не раскрываются. Это делается только в случае соответствующего запроса правительства. Причем сейчас неясно, будут ли объединены системы, собирающие открытые и частные данные граждан страны. Скорее всего, да, поскольку еще в октябре 2016 года Джек Ма, глава Alibaba, обратился к государственным чиновникам с призывом использовать данные из сети для выявления преступников. Правда, он не говорил напрямую о том, что Alibaba будет раскрывать данные своих клиентов и пользователей, но об этом можно догадываться. Представители компании на запрос о прояснении ситуации с предложением Ма заявили, что речь идет о машинном обучении и глубоком анализе данных для выявления преступников.

Сейчас уже собраны данные о кредитной истории 640 миллионов китайских граждан из 37 регионов. Еще больше данных чиновники надеются собрать из баз данных клиентов телекоммуникационных компаний Китая. Информация с телефонов, умных часов и других устройств пользователей может оказаться в этом деле крайне полезной. В целом все это похоже на северокорейский «Сонбун», только модернизированный, в цифровом виде.

Тестовая работа системы позволила выявить неблагонадежных людей, преступников, которым запретили покупать билеты на самолеты и скоростные поезда. В «черный список» попало 4,9 миллиона человек.

В России также используют в предупреждении преступности и терроризма новейшие технологии, использующие ИИ и большие данные.

С 2007 по 2017 гг. в России государственные и бизнес-структуры профинансировали 1386 научных проектов, посвященных искусственному интеллекту, на сумму около 23 млрд. руб. Большинство проектов (1229) некоммерческие, проводятся в рамках федеральных целевых программ или оплачиваются различными фондами.

Как следует из исследования в области разработки проектов с использованием искусственного интеллекта в России, проведенного компанией SAP, российский бизнес пока что в меньшей степени заинтересован в разработке и использовании искусственного интеллекта в своих проектах, чем государственные структуры и фонды.

За десять лет на исследования и разработки в области искусственного интеллекта было выделено около 23 млрд. рублей. Объемы госфинансирования, хотя и выглядят впечатляюще, тем не менее сильно уступают другим странам – например, в США ежегодно из госбюджета выделяется около 200 млн. долларов на исследования в области искусственного интеллекта. Стоит также отметить, что уровень финансирования в России является невысоким с учетом количества проектов и общего числа задействованных научных сотрудников (от 6 до 10 тысяч человек).

Лидеры по объему государственного финансирования – проекты для госсектора, транспортной отрасли, обороны и безопасности. Это свидетельствует, что в России прежде всего поддерживают проекты, где ожидаются результаты с быстрым применением на практике. Например, анализ данных и различные системы распознавания помогают оптимизировать логистические и транспортные проблемы. Текущие геополитические задачи также определяют острую потребность в интеллектуальных системах для модернизации оборонно-промышленного комплекса. Тематическими лидерами по вложениям со стороны государства являются проекты по анализу данных, системы поддержки принятия решений и распознавания изображений и видео (последняя тема востребована и в коммерческих проектах).

Например, основной автоматизированной информационно-поисковой системой (АИПС) ОВД на транспорте является программно-технический комплекса (ПТК) «Розыск-Магистраль». Этот комплекс начал внедряться в оперативно-служебную деятельность в 2000 году.

ПТК «Розыск-Магистраль» предназначен для выполнения в автоматизированном режиме следующих функций:

• выявления в пассажиропотоке лиц, находящихся в розыске, а также лиц, представляющих оперативный интерес для правоохранительных органов, посредством автоматического сравнения баз данных по лицам, находящимся в федеральном и местном розыске, лиц, представляющих оперативный интерес, утраченных и похищенных документов и др. с транспортными базами данных;

• круглосуточного пополнения баз данных информацией, поступающей из ОАО «РЖД», его филиалов и структурных подразделений; предприятий авиатранспорта; ГИАЦ МВД России; информационных центров МВД, ГУВД, УВД, УВДТ; подчиненных линейных подразделений и других правоохранительных органов;

• предоставления возможности поиска по базам данных АИПС в различных режимах;

• выгрузки данных из информационных массивов АИПС и их передачи в вышестоящие подразделения для формирования общероссийского (межрегионального) информационного массива;

• осуществления по запросу пользователя аналитической обработки имеющейся в базах данных ПТК информации с целью выявления и раскрытия преступлений в сфере пассажирских перевозок;

• проведения аналитических разработок по регистрируемым преступлениям и делам оперативного учета;

• формирования статистической отчетности о результатах работы системы как по выявлению лиц, находящихся в розыске и представляющих оперативный интерес, так и по количеству и качеству выданной информации по запросам пользователей.

Помимо описанных выше функций в системе «Розыск-Магистраль» реализовано использование программных модулей – автоматизированных рабочих мест (АРМ), позволяющих выявлять и раскрывать преступления, совершенные в сфере пассажирских перевозок. В основу работы аналитических модулей заложен принцип отраслевой интеграции информации. Для каждого направления работы (по линии уголовного розыска, борьбы с незаконным оборотом наркотиков, борьбы с организованной преступностью и др.) существует свой АРМ, позволяющий посредством специально разработанных алгоритмов извлекать из общего банка информацию и анализировать данные, необходимые для выявления и раскрытия конкретных видов преступлений.

Для информационной поддержки нарядов патрульно-постовой службы и оперативных сотрудников служат мобильные терминалы ПТК «Розыск-Магистраль». Эти терминалы представляют собой карманные персональные компьютеры и предназначены для оперативного доступа сотрудников правоохранительных органов к информации баз данных федерального и регионального уровней, таких как: «Розыск лиц», «Паспорта», «Оружие», «Угон» и др.

Мобильные терминалы позволяют:

• выявлять лиц, находящихся в федеральном или местном розыске, представляющих интерес, использующих документы, числящиеся как утраченные или похищенные;

• выявлять автотранспорт, находящийся в розыске;

• осуществлять контроль над перевозками подакцизных товаров железнодорожным транспортом.

Мобильные терминалы системы «Розыск-Магистраль» работают с ежедневно обновляющейся локальной базой данных или могут осуществлять доступ к серверу баз данных в режиме реального времени по существующему каналу связи, в том числе и с применением WEB-технологий.

Систему «Искусственный интеллект», охраняющую российско-казахстанскую границу в пределах Челябинской области, с 2016 года тестируют разработчики. Аналоги готовят для испытаний на Дальнем Востоке.

Разработчиком системы «Искусственный интеллект на границе» является Объединенная приборостроительная корпорация. Планируется прикрыть рекомендации по пресечению нарушений границ.

Пока ОПК разместила опытный комплект аппаратуры на челябинском участке границы с Казахстаном. Несколько комплектов системы готовят под установку на дальневосточных, южных участках рубежей России.

Фиксацией нарушений занимаются беспилот-ники, инфракрасные датчики, сейсмосенсоры, радиолокационные устройства, а передаваемая ими информация обобщается компьютерной системой с интеллектуальной программой. Наработав базу данных, программа начинает прогнозировать опасности.

Стоит задача сухопутные участки государственной границы России оснастить интеллектуальной системой, способной автоматически собирать и анализировать информацию о нарушении рубежей страны. Благодаря этому пограничники будут в дистанционном режиме контролировать ситуацию на границе.

На морских направлениях продолжится наращивание возможностей системы автоматизированного технического контроля за надводной обстановкой.

На сухопутных участках границы устаревшие технические средства охраны границы будут планово заменены на современные образцы. При этом стратегической целью технической политики станет последовательный переход подразделений к дистанционному контролю за охраняемыми участками государственной границы с одновременным сокращением использования личного состава в их физической охране.

Речь идет о подвижных и стационарных комплексах технического наблюдения нового поколения со скрытым (практически невидимым) расположением на местности. Контролировать обстановку на удаленных и труднодоступных направлениях будут беспилотные летательные аппараты.

Кроме того, российские программисты разработали систему, которая в целях контроля за оперативной ситуацией автоматически взаимодействует с различными техническими средствами охраны: видеокамерами, инфракрасными и сейсмическими датчиками, радиолокационными станциями и беспилотниками, фиксирующими факты нарушения.

Она также предназначена не только для сбора различной информации, но и содержит элементы искусственного интеллекта. Это позволяет пограничникам произвести анализ и прогнозирование ситуации, а также выработать готовые предложения по охране границ, просчитать действия и маршрут нарушителей, а также меры, необходимые для пресечения действий злоумышленников, с оценкой возможных рисков. При этом учитываются реальные условия местности, статистика нарушений, погодные условия, расположение пограничных постов и нарядов и многие другие факторы.

Система полностью базируется на отечественных программных решениях, которые гарантируют защиту информационных ресурсов от утечек данных, хакерских атак, других посторонних вмешательств. Данные комплексы прошли положительную апробацию в Кабардино-Балкарии, Карачаево-Черкесии, Северной Осетии и Ингушетии.

Глава 3.

Искусственный интеллект, большие данные и квантовая криптография против хакеров и финансовых мошенников

Аналитическое подразделение Microsoft по борьбе с преступлениями в сфере высоких технологий Digital Crimes Unit (DCU) было создано в ноябре 2013 года.

Важным моментом здесь остается соблюдение прозрачности схемы получения данных через открытое государственно-частное партнерство. У пользователей не должно оставаться сомнений относительно преследуемых целей и типов используемых сведений.

«Большие данные» выступают здесь в роли ультимативного инструмента расследования кибер-преступлений. Внедряя очередную схему, злоумышленники повсюду оставляют цифровые следы. По отдельности эти малые изменения обычно игнорируются. Однако на уровне «больших данных» преступление с использованием сетевых технологий выглядит как характерный паттерн. Полностью скрыть его не удастся, как бы тщательно ни маскировались отдельные проявления.

Стало гораздо легче отследить нелегальные ключи активации программных продуктов. Раньше сами разработчики выявляли только украденные однопользовательские лицензии, когда их пыталось одновременно использовать несколько человек. Сейчас обмен данными позволяет увидеть, что корпоративный ключ одной из программ был украден или происходит проверка генератора ключей.

С помощью визуализации больших объемов совместных данных можно видеть необычные всплески активности на серверах регистрации, что может указывать на тестирование украденных или сгенерированных ключей. Без средств визуализации эти аномалии, скорее всего, оставались бы незамеченными.

Традиционными средствами веб-мониторинга противодействовать пиратству сегодня уже вряд ли возможно. В мире существует свыше 600 млн. сайтов; с использованием «больших данных» выявление незаконных загрузок контрафактного ПО заметно упростилось.

Однако пиратство – далеко не единственное явление, с которым борются в DCU. Сегодня на технологиях анализа «больших данных» Microsoft создает целую инфраструктуру для предотвращения любой нелегальной сетевой активности.

Большинство сетевых атак и рассылок спама выполняются с зараженных компьютеров, формирующих ботнеты. Определение их состава и управляющих серверов – важная задача обеспечения глобальной информационной безопасности. В этом направлении работают отечественные компании, включая «Доктор Веб» и «Лаборатория Касперского».

Применяя технологии анализа «больших данных», в Microsoft разрабатывают алгоритмы, упрощающие определение управляющих серверов и перехват контроля над ними.

Также предупреждаются провайдеры о том, что компьютеры их абонентов заражены. Такое сотрудничество помогает узнать дополнительные детали о сетевой активности и вычислить дальнейшие шаги преступной группы.

Криминальные схемы постоянно меняются. Чтобы вовремя реагировать на них и отслеживать новые тенденции, сейчас важно разрабатывать универсальные аналитические инструменты, способные работать с любым набором «больших данных».

Корпорация IBM объявила, что приспособила самообучающийся суперкомпьютер Watson, способный работать с информацией на естественном языке, для использования в сфере информационной безопасности.

Специалисты IBM и исследователи из восьми американских университетов планируют скормить самообучающейся системе содержимое библиотеки X-Force, которая содержит материалы, охватывающие два десятилетия исследований в сфере информационной безопасности, подробную информацию о восьми миллионах спамерских и фишинговых атак и описания ста с лишним тысяч уязвимостей.

На первых порах документы для Watson будут подбирать и размечать вручную, но затем машина станет справляться с этой задачей без помощи людей. На это в IBM и рассчитывают. Предполагается, что после завершения обучения Watson будет оперативно собирать и сопоставлять общедоступные сведения о новых угрозах, в том числе информационные бюллетени, статьи, отчеты компаний, видео, даже публикации в блогах. Он будет в курсе всего, что происходит, и за счет этого сможет самостоятельно опознавать проблемы и предлагать рекомендации по их решению.

В IBM исходят из предположения, что поток информации об угрозах если еще не превысил человеческие возможности, то непременно это сделает. Национальная база данных по уязвимостям уже сейчас содержит более 75 тысяч записей и быстро растет. Каждый год публикуется порядка десяти тысяч исследовательских работ, так или иначе связанных с информационной безопасностью, и более 60 тысяч постов в блогах по той же теме. Watson способен переварить их все. Люди – нет.

Умение Watson работать с неструктурированной информацией и сведениями, изложенными на естественном языке, сочетается с более традиционными методами анализа больших данных. Система замечает аномалии, указывающие на атаки, выявляет скрытые закономерности и прослеживает связи между различными документами. Кроме того, в Watson встроены мощные средства визуализации.

Новая система борьбы с компьютерным мошенничеством на основе «больших данных» была разработана в компании Visa. В отличие от предшественников она учитывала до 500 особенностей каждой транзакции и анализировала происходящее с точностью до отдельных банкоматов. За год система останавливает мошеннические платежи на сумму примерно $ 2 млрд. в год.

В том же направлении движутся и другие компании, благополучие которых зависит от эффективности системы выявления мошеннических транзакций. Кто-то, подобно Visa, модернизируют свои средства защиты самостоятельно. Кто-то внедряет или адаптирует готовые решения. Кто-то обращается к фирмам, предлагающим поиск аномалий как сервис.

Один из крупных американских банков подключил к борьбе с мошенниками суперкомпьютер Watson, разработанный в IBM (IBM умалчивает имя своего клиента, но можно предположить, что речь идет о Citigroup: об аналогичном проекте этих компаний не так давно писал журнал New Scientist). Watson известен способностью обрабатывать запросы на естественном языке, которая принесла ему победу в телевикторине Jeopardy! (американский прототип «Своей игры»).

Система IBM, использующая элементы Watson, анализировала поток транзакций в реальном времени, оценивая подозрительность каждой из них. На оценку, среди прочего, влияла история отношений банка с торговой точкой, которая инициировала сделку. Чем больше мошеннических транзакций в ее послужном списке, тем меньше к ней доверия.

В IBM утверждают, что система на 15% увеличила количество выявленных мошеннических обращений к банку и на 50% сократила число ложных срабатываний. При этом сумма, которую удалось защитить от мошенников, выросла на 60%.

Те же методы работают и в других областях, причем не менее действенно. Министерство труда Германии приспособило их для анализа заявок на получение пособий по безработице. Скоро стало ясно, что около 20% пособий выплачивалось незаслуженно. Это и другие применения Big Data позволили министерству сократить расходы на 10 млрд. евро.

Американская Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC) тоже автоматизировала поиск мошенников, но в данном случае речь идет не о мелких жуликах, обналичивающих краденые кредитки, и даже не о фальшивых безработных. В SEC метят выше и выводят на чистую воду мегакорпорации, совершающие финансовые нарушения.

Система выявления мошенничества, которую разрабатывают по заказу SEC, анализирует не только финансовые показатели (это самой собой разумеется), но и менее структурированные данные – вплоть до лексики, использованной в пояснениях к отчетности компании.

Компании Zest Finance, Avant Credit и Xoom обосновались в нишах, которые известны высоким уровнем риска, и теснят конкурентов за счет использования более совершенных технологий.

Типичный клиент Avant Credit – это человек с плохим кредитным рейтингом, попавший в трудную ситуацию. Возможно, он внезапно остался без работы. Возможно, его настигли непредвиденные медицинские расходы. Обычные банки не верят, что он сможет вернуть деньги, и отказываются с ним работать, а те, кто все же готов дать заем, компенсируют свой риск чудовищной процентной ставкой.

Avant Credit предоставляет кредиты величиной до $ 10 тыс. и не требует хищнических процентов. Вместо традиционного кредитного рейтинга компания использует статистические модели и алгоритмы машинного обучения, которые учитывают тысячи параметров: информацию, которую клиент предоставил сам, сведения, почерпнутые из социальных сетей, его историю транзакций и многое другое. Чем точнее прогноз, тем меньше невыплаченных кредитов и тем выгоднее условия, которые может предложить компания.

Алгоритмы, внимающие во все детали, способны дать куда более справедливую оценку платежеспособности человека, чем банковские служащие при личной встрече.

Xoom работает в другой области, но суть та же: пока конкуренты повышают тарифы, чтобы покрыть убытки, причиняемые мошенниками, эта компания избегает убытков с помощью «больших данных» и предлагает клиентам более выгодные условия.

Xoom представляет собой платежный сервис для перевода наличных из Соединенных Штатов в Индию, на Филиппины, в ЮАР, а также страны Латинской Америки и Европы. Как правило, им пользуются приезжие из стран третьего мира, чтобы отправить деньги оставшейся на родине семье.

Риск в таком бизнесе неизбежен, но алгоритмы, с помощью которых Xoom оценивает благонадежность транзакций, позволяют сократить его до минимума. Лишь 0,35% переводов приводит к убыткам. Это втрое больше, чем у платежных систем вроде Visa или Mastercard, но и задача, которая стоит перед Xoom, сложнее.

Компании, занимающиеся обеспечением кибербезопасности, всегда полагались на все более усложнявшиеся программы, которые на примере известных им вирусов обучались распознавать новые, неизвестные.

К ним добавились алгоритмы, которые следят за работой других программ и оповещают об опасности, если в этой работе происходит что-то неожиданное.

Некоторые системы защиты заключают подозрительно ведущие себя программы в виртуальный контейнер и с помощью разных методов пытаются «разорвать» вредоносный код и выявить его намерения.

Появление больших объемов информации позволило сделать важный шаг на пути к созданию программ защиты, которые позволяют перехватывать 60-70% вирусов, оставшихся незамеченными традиционным антивирусным софтом. Обучающиеся машины позволяют выявить ДНК вирусных семейств, а не просто отдельные вирусы.

Этот подход был почерпнут из мира даталогии, или науки о данных, и оказался очень результативным благодаря огромной базе, быстро собранной компаниями, которые начали отслеживать поведение зараженных вирусами компьютеров.

Автоматизация выявления таких аномальных шагов необходима потому, что человек или даже большая группа людей не сможет выявить их достаточно быстро.

И такие обучающиеся машины могут обеспечить защиту не только компьютерам.

Когда речь заходит о крупных компаниях и даже правительствах, киберпреступники норовят проникнуть в их закрытые сети в поисках таких лакомых кусков, как базы данных клиентов, образцов новой продукции, контрактов, подробностей переговоров и ставок.

Это еще одна ситуация, в которой машины заметно опережают своих создателей.

Машину заставляют запомнить обширную базу данных, а затем с помощью вычислительной техники высокого уровня находить иголку в стоге сена, которой там не должно быть. Порой машина может заметить небольшую аномалию, которая укроется от человеческих глаз.

Центр по обмену и анализу информации о финансовых услугах – влиятельная организация по кибербезопасности в финансовой сфере – объявил в октябре 2016 года о создании подразделения, целью которого является борьба с киберпреступностью и укрепление кибербезопасности финансовых институтов. Как сообщили в FS-ISAC, создание этого подразделения – результат переговоров восьми банков (Bank of America. BNY Mellon, Citigroup, Goldman Sachs, JP Morgan Chase, Morgan Stanley, State Street и Wells Fargo).

Функции самого центра по обмену и анализу информации о финансовых услугах примерно такие же, но он объединяет 7 тыс. банков. В связи с этим крупные финансовые институты решили, что им необходимо выделиться в отдельную группу, так как хакеры в первую очередь атакуют именно их, а не более мелкие банки. Новое подразделение, которое называется центром по финансовому системному анализу и устойчивости, также будет координировать деятельность банков и американского правительства в этой сфере.

В 2015 году в структуре Банка России создан Центр мониторинга и предупреждения компьютерных атак, осуществляемых в кредитно-финансовой сфере (FinCERT). Основная цель создания Центра – координации работ по противодействию криминальным элементам, активность которых направлена на личное обогащение с использованием методов несанкционированного доступа к ИТ-инфраструктуре организаций кредитно-финансовой сферы. Также организовано взаимодействие FinCERT с МВД России, ФСБ России и Государственной системой обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак на информационные ресурсы Российской Федерации.

Проведенный FinCERT Банка России совместно с МВД России анализ правонарушений, выявленных в кредитно-финансовой сфере, показал, что в настоящее время основными типами правонарушений являются:

• атаки на информационные ресурсы кредитных организаций с целью вывода их финансовых активов;

• атаки на ИТ-инфраструктуру некредитных финансовых организаций – участников торгов путем использования неплатежных торговых инструментов (в том числе торговых терминалов, процессинговых сервисов).

Основными целями злоумышленников являлись как непосредственное хищение денежных средств, так и сокрытие следов ранее совершенных незаконных финансовых операций. Несмотря на то, что указанные действия носят технический характер и связаны с используемыми ИТ-технологиями, они приводят к появлению значимых финансовых рисков кредитно-финансовых организаций, в том числе к нарушению обязательных нормативов к капиталу.

Банком России рассматриваются следующие основные причины появления рисков атак на организации кредитно-финансовой сферы:

• наличие множественных уязвимостей программного и аппаратного обеспечения автоматизированных систем и приложений, отсутствие должной реализации процедур контроля соответствия автоматизированных систем и приложений требованиям информационной безопасности;

• низкая эффективность мероприятий, проводимых организациями кредитно-финансовой сферы по внедрению и использованию документов Банка России в области стандартизации обеспечения информационной безопасности;

• отсутствие правовой основы по распространению нормативных требований к обеспечению защиты информации, устанавливаемых Банком России, на все процессы деятельности кредитных организаций;

• отсутствие должной достоверности контроля выполнения технических требований, как правило реализуемого в форме самооценки. Среди ключевых направлений деятельности по снижению рисков для кредитно-финансовой сферы Банком России выделяются следующие:

• проработка вопроса о законодательном закреплении права Банка России совместно с ФСТЭК России и ФСБ России по нормативному регулированию и контролю всех вопросов, связанных с обеспечением информационной безопасности в организациях кредитно-финансовой сферы, в том числе вопросов защиты информации, отнесенной к категории банковской тайны;

• законодательное закрепление основ деятельности по реализации системы противодействия хищениям денежных средств (системы антифрод) и создание такой системы на базе FinCERT Банка России;

• обеспечение скорейшей разработки и ввода в действие национальных стандартов, регулирующих технические вопросы обеспечения информационной безопасности в организациях кредитно-финансовой сферы;

• реализация совместно с ФСБ России и ФСТЭК России системы подтверждения соответствия обеспечения информационной безопасности кредитно-финансовых организаций требованиям национальных стандартов;

• пересмотр технологических требований, связанных с осуществлением переводов денежных средств, внедрение безопасных технологий, в том числе для участников платежной системы Банка России;

• пересмотр технологии контроля со стороны Банка России за соблюдением участниками платежной системы Банка России требований к обеспечению информационной безопасности;

• реализация системы надзорных мер, учитывающей результаты контроля информационной безопасности в рамках системы подтверждения соответствия национальным стандартам.

Кроме того, ЦБ планирует создать лабораторию, специализирующуюся на изучении технологий и последствий компьютерных атак.

Лабораторию предполагается создать в структуре самого ЦБ – на базе Центра мониторинга и реагирования на компьютерные атаки в кредитно-финансовой сфере. Прототипом такого исследовательского центра может стать уже существующий в Малайзии его аналог.

Специалисты лаборатории будут изучать способы и исходы компьютерных угроз, включая атаки на банкоматы, POS-терминалы и устройства самообслуживания. Кроме того, сотрудники ЦБ будут анализировать мошеннические интернет-ресурсы, мобильные устройства. Кроме того, новая структура будет помогать кредитно-финансовым организациям корректно снимать и опечатывать передаваемые на исследование объекты. Центробанк же со своей стороны будет готовить описание средств и методов атак на устройства самообслуживания, а также рекомендации по противодействию атакам на устройства самообслуживания.

О возможностях защиты информации в современных организациях с помощью квантовой криптографии рассказал в докладе Александр Львовский на международной конференции «Вперед в будущее: роль и место России», приуроченной к 175-летию Сбербанка.

Противоборство между киберпреступниками и киберполицейскими идет давно – на каждый новый более изощренный метод защиты придумывают новые методы взлома. До сих пор борьба шла в сфере математики и кибернетики – создавались новые криптографические алгоритмы, новые методы дешифровки, новые программы для взлома, новые вирусы. Но уже близок момент, когда на поле битвы выйдет физика, и это будет квантовая физика.

Обычные методы шифрования имеют одно неустранимое слабое место – участникам разговора нужно обменяться ключами шифра. Пользоваться обычной линией связи для передачи шифра нельзя: если злоумышленник эту линию прослушивает, все усилия по шифрованию пропадут зря. Поэтому наиболее важные криптографические шифры, используемые для передачи совершенно секретных государственных или военных донесений, посылают со специальными охраняемыми курьерами. Такой способ, естественно, чрезвычайно дорог.

Поэтому для повседневных применений – таких как передача номера кредитной карточки с компьютера пользователя на сервер при интернет-шоппинге – используют криптографические системы с открытыми ключами, основанные на несимметричности некоторых математических операций. Так, умножить одно число на другое очень просто, но решить обратную задачу факторизации – разложения числа на множители – значительно сложнее. Например, обычному компьютеру для разложения открытого ключа длиной 2 килобита потребуется несколько сот лет. Так устроен, в частности, широко применяемый алгоритм RSA.

Но очень скоро такие системы шифрования окажутся бесполезными, появится инструмент, способный взламывать их за несколько минут, – квантовый компьютер. «Классический» компьютер запоминает и обрабатывает информацию, записанную в двоичном коде – 0 или 1, закодированную в магнитных полях или электрических зарядах. В квантовом компьютере данные записываются в состояниях квантовых объектов – ионов, атомов, фотонов, сверхпроводящих контактах Джозефсона, которые могут находиться в суперпозиции состояний, то есть в них одновременно могут быть записаны сразу множество значений между 0 и 1. В момент измерения суперпозиция разрушается, квантовый бит – кубит – выдает с определенной вероятностью либо 1, либо 0. Если мы возьмем множество кубитов в определенных состояниях, заставим их взаимодействовать друг с другом, а потом считаем данные, мы можем получить решение сразу множества задач одновременно.

Пока настоящие квантовые компьютеры, состоящие из десятков кубитов, еще не созданы. Очень сложно удержать кубиты в определенном состоянии длительное время. Пока лучшего результата здесь добилась IBM, которая с помощью квантового компьютера из пяти кубитов смогла разложить на множители число 15. Канадская компания D-Wave выпускает квантовые компьютеры из тысячи ку-битов, с которыми экспериментируют в Google и NASA. Однако машина D-Wave – не универсальный квантовый компьютер, и ее преимущество по сравнению с классическими компьютерами многими оспаривается. Российские физики пока работают только с одиночными кубитами. В частности, первый в нашей стране сверхпроводящий кубит был создан в Российском квантовом центре в 2015 году.

Даже универсальные квантовые компьютеры, когда будут созданы, подойдут не для всех вычислительных задач. Однако они имеют колоссальное преимущество перед классическими компьютерами в целом ряде применений, многие из которых чрезвычайно важны. Универсальные квантовые компьютеры могут совершить революцию в сфере обработки «больших данных» – то есть методах вычленения скрытых закономерностей и связей из больших массивов данных. Они, например, смогут оценивать закономерности потребительского поведения и предлагать товар более точно подобранной аудитории, выискивать данные о террористах в огромных массивах «цифровых следов». Не исключено, что именно квантовые алгоритмы помогут вывести на новый уровень технологию искусственного интеллекта.

Однако поистине «взрывной» характер, предопределивший технологическую гонку в этой области, носит именно способность квантового компьютера быстро разлагать числа на множители – то есть взламывать криптографические системы с открытыми ключами. Именно она делает квантовый компьютер оружием в кибервойне атомной бомбой двадцать первого века.

Хотя до создания полноценных квантовых ЭВМ остается еще от 10 до 20 лет, специалисты по кибербезопасности очень серьезно воспринимают эту потенциальную угрозу. Американское Агентство национальной безопасности в январе 2016 года выпустило предупреждение и назвало криптографические алгоритмы, которые потенциально могут выдержать квантовую атаку. Однако многие из таких «постквантовых» алгоритмов неэффективны, требуя значительных вычислительных ресурсов для своей реализации, так что трудно рассчитать возможные затраты и сроки, которые потребуются на «апгрейд» на постквантовый уровень в мировом масштабе. Поэтому внезапное появление квантового компьютера не в тех руках может привести к катастрофическим последствиям для экономики.

По странному стечению обстоятельств спасение от квантовых хакеров может принести другая квантовая технология – квантовая криптография. Защищенные каналы связи, которые используются, например, для транзакций с кредитными картами, основаны на использовании ключей – кодов для зашифровывания и дешифровки сообщений. Квантовая криптография – это способ использовать законы квантовой физики, чтобы обеспечить безопасность передачи ключей. Уникальное свойство квантовой криптографии – это ее способность фиксировать любую попытку подслушать информацию при передаче. Принцип неопределенности Гейзенберга гласит, что измерение одного из квантовых параметров системы влияет на другие, то есть любая попытка подслушать ключ будет немедленно обнаружена», – говорит один из основателей квантовой криптографии, профессор Женевского университета Николя Жизан.

Информация в квантовых каналах связи кодируется в квантовых состояниях фотонов – в их поляризации. Например, фотоны, поляризованные по вертикали, могут кодировать единицу, а по горизонтали – ноль. Измерить поляризацию можно только единожды, после чего его состояние необратимо меняется, а значит, если кто-то посередине линии связи попытается определить, что именно по ней передается, это сразу станет понятно получателю.

Квантовая криптография, в отличие от квантовых компьютеров, уже вполне работающая технология.

Первые лабораторные устройства для защищенной квантовой связи появились еще в конце 1980 годов, сейчас на поставках этих систем специализируются около десяти компаний. Например, компания ID Quantigue обеспечивала защиту данных при пересылке результатов подсчета голосов на выборах в Швейцарии. По прогнозам аналитиков, объем этого рынка в 2020 году составит $900 миллионов.

Препятствием для повсеместного применения квантовой криптографии является ограниченное расстояние, на которое можно пересылать фотоны. Проходя по оптическому волокну, половина фотонов теряется каждые 10-15 км, что делает передачу ключа на расстояние более 200-300 километров практически невозможной.

Отчасти решить проблему может космос – Китай в этом году запустил первый «квантовый» спутник QUESS. Такой спутник проводит сеансы квантовой связи со станциями, расположенными на Земле, пока пролетает над ними. Это позволяет обмениваться защищенной информацией между любыми точками, над которыми проходит орбита – как бы далеко друг от друга они ни располагались. Теоретически такой способ передачи можно «взломать», однако для этого злоумышленнику придется физически захватить спутник – например, как в фильме «Живешь только дважды» – и при этом остаться незамеченным. На практике такое вряд ли реализуемо.

Спутниковая квантовая связь, однако, недешева. Альтернативным решением проблемы расстояния может стать квантовый повторитель – пока гипотетическое устройство, позволяющее создавать запутанные пары фотонов, из которых можно извлечь секретный ключ. У физиков есть теоретическое понимание, как должен быть устроен квантовый повторитель, однако его практическая реализация потребует значительного улучшения технологий квантовой телепортации и квантовой памяти для света. В России есть специалисты и проводятся исследования мирового уровня по этой теме.

Еще одно препятствие – отсутствие нормативной базы, регламентирующей квантовые системы связи. Поэтому сейчас многие компании пытаются создавать гибридные устройства, совмещающие обычные телекоммуникационные стандарты с элементами квантовой защиты. Именно по этому пути идет Российский квантовый центр, который впервые в России запустил квантовую линию связи по обычной оптоволоконной линии между двумя отделениями Газпромбанка.

Глава 4.

Борьба с биткоин-преступностью и использование технологии блокчейн для предупреждения преступности

В 2016 году Европол, ИНТЕРПОЛ и Базельский институт управления договорились о создании совместной рабочей группы, специализирующейся на цифровых валютах.

В задачу группы входит сбор и анализ информации о преступном использовании цифровых валют, расследование вопроса о хранении доходов, полученных преступным путем, организация ежегодных семинаров и встреч представителей трех ведомств и других учреждений, а также создание сети специалистов по биткоин-преступности.

Одновременно Нью-йоркский стартап Chainalysis и Европейский Центр Европола по борьбе с кибер-преступлениями подписали соглашение о сотрудничестве и обмене данными, чтобы противостоять онлайн-преступлениям.

Меморандум о взаимопонимании между блокчейн-компанией и Европолом должен способствовать поиску и наказанию биткоин-вымогателей.

Chainalysis специализируется на идентификации злоумышленников, отслеживая их действия в блоковой цепи. Команда разработчиков стартапа работает над программой, которая будет соблюдать конфиденциальность клиентов и в то же время предотвратит взлом системы.

В своем докладе он объяснил причины, стоящие за созданием Альянса. Он сказал: «для того, чтобы блокчейн успешно развивался, мы все должны объединиться и изменить ошибочное представление о биткоине как о валюте преступников».

Альянс координирует свои действия с Департаментом Юстиции, включая ФБР и Службу Маршалов США, а также с Секретной службой США, Министерством внутренней безопасности США и Комиссией по срочной биржевой торговле, в планах альянса также взаимодействие с другими американскими и зарубежными агентствами.

Исполнительный директор Coin Center Джерри Брито (Jerry Brito) отметил, что цель Альянса состоит в том, чтобы гарантировать, что преимущества, которые блокчейн и биткоин способны предоставить миллионам пользователей, не останутся недооцененными лишь из-за потенциальной опасности нецелевого использования биткоина небольшими группами людей.

В 2015 году была сформирована государственно-частная инициатива «Блокчейн альянс» с целью борьбы с преступной деятельностью в области блокчейна и биткоина.

Блокчейн альянс – это некоммерческая организация, которая была создана Палатой цифровой коммерции и организацией Coin Center. В состав Альянса входят «Инициатива цифровой валюты» Медиа лаборатории МТИ, разработчик Гэвин Андресен (Gavin Andresen), компания BitFinex и некоторые другие компании и организации.

Все они объединились для того, чтобы рассеять все опасения касательно преступного использования криптовалюты биткоин и технологии блокчейна в общем.

Главой Блокчейн Альянса был выбран Джейсон Вайнштайн. Вайнштайн является партнером в юридической фирме Steptoe&Johnson LLP, а ранее он был заместителем Помощника Генерального Прокурора США и руководил расследованиями киберпреступлений в Департаменте Юстиции.

Standard Chartered Pic и DBS Group Holdings Ltd. собираются создать блокчейн-реестр инвойсов, чтобы сократить издержки и предотвратить мошенничество, с которым сталкиваются компании, финансирующие международную торговлю.

Соображения конфиденциальности мешают банкам обмениваться информацией о совершаемых ими транзакциях, что позволяет недобросовестным клиентам использовать одни и те же документы многократно. Именно поэтому технология блокчейн, гарантирующая прозрачность всех транзакций, могла бы стать решением проблемы инвойс-мошенничества.

Блокчейн позволит перенести в цифровую среду то, что даже в эпоху интернета остается на бумаге. До сих пор мы боимся потерять страховые полисы, выписки из Росреестра о недвижимости, компании выпускают бумажные акции, избиратели на выборах в урны опускают бумажные бюллетени. Все эти документы имеют аналоги в информационных системах, но необходимость многоуровневых проверок не позволяет исчезнуть их офлайн-«двойникам».

Блокчейн – цепочка блоков, в которую можно «вписать» любую информацию, но без изменения предыдущих записей – может помочь оцифровать любую информацию в мире, а доступ к ней – без рисков ущерба – сможет иметь любой желающей. Блокчейн выступает этаким «эликсиром доверия»: благодаря архитектуре сети (невозможно редактировать изменения, уже внесенные в базу данных, без согласия большинства участников) провайдер инфраструктуры, который раньше выступал гарантом доверия, теряет свою исключительную роль.

Блокчейн можно сравнить с учетной книгой. Из нее нельзя тайком вырвать страницу, в ней нельзя подрисовать нолик к уже записанному числу – записи книги хранятся в виде копий, распределенно, в тысячах экземпляров у разных людей (точно так, как цепочки блоков в сети блокчейн хранятся на множестве узлов). Поэтому блокчейн можно использовать в любых сферах, где децентрализованные реестры позволят проводить операции с цифровыми активами безопаснее и эффективнее.

В конце 2015 года DBS и Standard Chartered протестировали распределенную платформу Trade Safe, на которой планируют запускать инвойс-реестр. Кроме того, они активно сотрудничают с сингапурским ведомством, ответственным за развитие инновационных технологий.

Но внедрение блокчейна снимет проблему мошенничества только в том случае, если перейти на распределенную цепь решится сразу большинство банков.

В мире нет единых стандартов в регулировании цифровых валют и каждый центральный банк руководствуется собственными подходами: от формального разрешения (включая рекомендации для индустрии о возможных рисках, исследования в данной области и пр.) или применения общих принципов регулирования в сфере платежей до полного запрета такой деятельности. Если рассмотреть, какие могут быть последствия в условиях формального разрешения осуществлять деятельность с цифровыми валютами, то центральным банкам, придерживающимся такого подхода, следует обратить внимание на негативную статистику банкротств цифровых бирж (в том числе связанных с мошенничеством и хакерскими атаками). Решением данных проблем могло бы стать лицензирование деятельности, связанной с виртуальными валютами, например, деятельностью бирж виртуальных валют; администрированием и эмиссией виртуальных валют, хранением и управлением третьих лиц.

Многие специалисты полагают, что осуществление полного запрета на указанную деятельность в условиях общемирового регуляторного тренда на формальное разрешение такой деятельности в рамках специальных лицензий может привести к свертыванию инновационных проектов в данной сфере и перенесению их в более прозрачную регуляторную юрисдикцию.

Автор первой книги про биткоины Алекс Форк полагает, что блокчейн может использоваться в рамках национальной платежной системы. Создается отдельный независимый блокчейн для использования в качестве национальной платежной системы. Граждане попадают в блокчейн, когда получают «персональный счет», привязанный к паспорту. Любой участник может пользоваться переводами в этой системе – без комиссии. Законодательно закрепляется, что одна единица в этом блокчейне равна рублю. И все деньги (любое число) первоначально эмитированы на одном «персональном счете» (например, ЦБ РФ).

«Персональный счет» – это цифровой документ на предъявителя. Он представляет собой набор букв и цифр. Его можно смело передавать другой стороне без раскрытия личности. Только государственные органы могут верифицировать пользователя по счету. Для этой платежной системы может быть применимы различные интерфейсы: приложение на ПК, web-версия (оплата через личный кабинет), оплата с помощью мобильных устройств, в том числе NFC, QR-code, оплата с помощью платежных карт.

Преимуществами такой платежной системы являются 100% прозрачность движения средств в стране; скорость движения денег (практически мгновенно (до 2 секунд); подтверждение за 10 минут; надежная защита безопасности; контроль за движением бюджетных средств, простота управления ими (может быть осуществлено силами одного человека); исключена возможность отмывания денег; блокчейн также предусматривает дополнительные возможности (автоматическое налогообложение физических и юридических лиц, применение на разных платформах, в том числе мобильное приложение и т.д.).

Национальные банки Белоруссии, Казахстана, Великобритании, Молдовы внимательно изучают возможности блокчейн.

При этом необходимо отличать саму технологию от конкретных криптовалют. Технологии распределенной обработки, включая blockchain и bitshares, действительно изучаются как на уровне регуляторов, так и на уровне коммерческих организаций. В Банке России создана рабочая группа, которая изучает вопросы технологий распределенной обработки и учета финансовой информации. Ее цель – проанализировать основные тенденции и практики в этой области, а также определить подходы к регулированию.

Глава 5.

Борьба с преступностью и 3D-принтеры

Еще в начале нового XXI века сотрудники правоохранительных органов обратили внимание на то, что доступность подробных 3D-моделей ДТП или мест преступления приводит к существенному повышению оперативности и результативности работы следственных органов. Достаточно сказать, что для измерений, производимых современными криминалистами с помощью архаичной рулетки, достаточно будет пары щелчков мышки. Преимущества 3D-фото особенно очевидны для баллистической экспертизы и анализа объемных отпечатков подошв и протекторов, а также для каталогизации 3D-фотопортретов подозреваемых, поскольку традиционные снимки «в профиль и анфас» ограничивают точность опознания преступников, которые могут быть запечатлены охранными системами наблюдения в самых произвольных ракурсах. Кроме того, 3D-фото могут повысить эффективность идентификации подозреваемых по форме ушных раковин и иным подобным индивидуальным чертам. Несколько производителей 3D-сканеров с начала века внедряют их технологии в деятельность ФБР.

По мере развития технологии 3D печати возможность быстрого и доступного производства реальных физических объектов из компьютерных моделей распространяется во все сферы жизни. В самом деле, сейчас 3D печать действительно может быть использована для раскрытия преступлений.

Главный департамент полиции Токио теперь использует 3D принтер для воссоздания 3D модели места преступления. Эти 3D печатные модели помогают следователю и прокурору лучше объяснить события преступлений. Вместо того чтобы показывать присяжным фотографии с места преступления, прокурор может теперь представить подробную 3D модель с планом этажей и расстановки мебели.

3D принтер был представлен Институтом научных исследований при Департаменте полиции Токио в 2010 году. Он был использован для поиска доказательств по делам, например, черепа жертвы в делах об убийстве. В университете штата Алабама в Бирмингеме 3D принтер был использован для воссоздания отпечатков следов.

Модели следов в настоящее время создают при помощи фотографий с места преступления из гипса по технологии парижского литья. Но разработка системы, которая может сканировать отпечатки ног и рук в 3D, имеет ряд преимуществ.

Если у вас есть следы в виде цифровых изображений, вы можете легко сравнить их друг с другом, чтобы создать более объективную картину, нежели вы могли бы, опираясь на результаты анализа человеком. Из-за того, что вы можете печатать модель, которая не требует обработки, как гипсовый слепок, вы можете создать несколько абсолютно идентичных копий.

С одной стороны, подделать папиллярный узор пальцев сможет любой владелец 3D-принтера. Использование отпечатков пальцев для доступа к банковским счетам – только малая область того, где может происходить идентификация человека по уникальному папиллярному узору. Профессор Мичиганского университета Анил Джейн почти всю свою жизнь работает в сфере биометрических технологий, разрабатывая системы распознавания человека по отпечаткам пальцев и радужной оболочке глаз. Как известно, они уникальны для каждого человека, как и ДНК код. Профессор Джейн плотно сотрудничает с компаниями, которые разрабатывают биометрические системы доступа, например, совместно с ZK Access ученый создал технологию идентификации пациентов для детской больницы.

В 2016 году к А. Джейну обратилась полиция штата Мичиган с необычной просьбой. Нужно было содействие расследованию – а именно создать отпечаток пальца мертвого человека. Нужно было сделать протез пальцев мертвого мужчины, чтобы снять блокировку с мобильного телефона, который был защищен доступом только при помощи удачного распознавания отпечатка пальца владельца устройства. Следователи считали, что разблокированный мобильник жертвы мог бы помочь найти убийцу – ведь на телефоне могла остаться какая-нибудь фото– или аудиоинформация, которая могла бы повести полицию по следам преступника. Работники полиции посмотрели ролик с участием проф. Джейна, выложенный на Ютубе, в котором показывалось, как можно отсканировать отпечатки пальцев человека, а потом с их помощью создать поддельные искусственные пальцы и обойти защиту сенсоров мобильных телефонов.

Сотрудники полиции штата дали команде Анила сканы отпечатков пальцев жертвы преступника, которые были сделаны еще задолго до нападения. В результате работы над этим делом проф. Джейн вместе со своим студентом воспроизвели копии пальцев человека. Первым делом они преобразовали двумерные отпечатки пальцев в трехмерные. Сделано это было при помощи 3D-принтера – пальцы распечатывались по аддитивной технологии – слой за слоем, при этом в качестве материала использовался мягкий пластик. Он обеспечивает сохранение мельчайших неровностей верхнего слоя кожи, что и обеспечит почти идеальное совпадение искусственного отпечатка пальца с оригиналом.

Когда копия пальца владельца смартфона была готова, сверху на ее поверхность были нанесены тончайшие слои серебра, золота и меди. Это потребовалось для воспроизводства электропроводности подобно живой коже человека. Иначе, если не наносить слои металла, а просто использовать пластиковую копию пальца, телефон, защищенный сенсорным доступом, разблокировать невозможно. А пластиковый материал не обладает необходимой электропроводимостью. После создания пластиковой копии пальца ее сразу же передали сотрудникам полиции для продолжения расследования.

Перед созданием при помощи 3D-принтера пальца жертвы команда эксперта биометрии А. Джейна пробовала воспроизводить собственные отпечатки пальцев на том же принтере с применением той же технологии. С помощью напечатанных пластиковых пальцев ученые сняли блокировку со своих телефонов той же марки, что и у жертвы расследуемого преступления.

Джош Веинбергер, бывший студент юридического колледжа Университета Стетсона, в 2015 году начал новый проект под названием 3D Printed Evidence. Он сотрудничает с провайдером услуг 3D печати и 3D сканирования, компанией Forge.

Компания занимается изготовлением точных копий и масштабированных моделей, связанных с доказательствами по преступлениям. В настоящее время вещественные доказательства используются в залах судебных заседаний, чтобы справедливо и точно представить реальные объекты, которые имеют значение в деле, например, снимки костей клиента или даже всего места преступления. Следователи и ученые использовали гипс для создания слепков следов, например, или масштабные копии отпечатков пальцев с цветовой кодировкой ребер. Картонные модели, компьютерные анимации и другие виды моделей уже являются обычной практикой.

Процесс создания 3D печатных моделей доказательств довольно прост, ведь все модели от начала до конца создаются специалистами самой компании. На месте преступления следователи могут использовать передовое фотограмметрическое программное обеспечение, такое как Photo Modeler Scanner или 3D Reality для создания точных копий отдельных предметов или моделей всего места преступления. Цифровые модели также можно изготовить по фотографиям, сделанным на цифровую фотокамеру. Затем модели подготавливаются к печати и печатаются.

В будущем эту технологию смогут применять сами представители правоохранительных органов, для этого им нужно будет просто воспользоваться портативным 3D сканером.

В настоящее время модели стоят $ 200-400 – довольно доступная цена, учитывая стоимость создания компьютерных анимаций и прочих форм доказательств.

Полицейская служба в Австралии с помощью портативного 3D сканера может с высокой точностью зафиксировать компьютерные модели внутренних и наружных сцен преступления. Сканер «Зеведей» ранее использовался для создания моделей известных достопримечательностей и кораблекрушений, однако теперь эта технология может быть применена для борьбы с преступностью.

Преимущества этого прибора заключаются в том, что он сводит к минимуму нарушение сцены происшествия, сэкономит время и предоставит доступ к ранее труднодоступным местам, например, уничтожение следов и осмотр кустарников.

Тщательное исследование мест совершения преступлений на открытом воздухе (в том числе в густых лесах, пещерах и других обширных территориях) обычно занимает множество времени. С помощью «Зеведея», также известного как ZEB1, полиция теперь сможет с легкостью получить доступ к труднодоступным местам и ограниченному пространству, где иногда бывает сложно установить громоздкое оборудование для камер и штативов. При вращении прибор испускает лазерные лучи и непрерывно сканирует окружающую среду. Он способен делать более 40000 кадров в секунду. В отличие от колесных мобильных систем «Зеве-дей» может собирать данные на лестницах и на пересеченной местности, а также в районах, где нет GPS.

Используя данные, собранные с помощью сканера, полицейские следователи могут быстро воссоздать сцену происшествия на компьютере в формате 3D. Они могут найти и отметить маркером улики, определить интересующие их участки и повернуть комнату или пейзаж для просмотра под любым углом. Эту технологию разработали сотрудники Государственного объединения научных и прикладных исследований в Брисбене в 2010 году. «Зеведей» ранее использовали для съемки объектов всемирного наследия в попытке сохранить их.

Программисты из Университете Корнелла (США) научили нейросеть по одной фотографии создавать точную 3D-модель лица человека. Программа уже создала 3D-изображения Мохаммеда Али, Иэна Кертиса и Дональда Трампа.

Для обучения нейросети авторы использовали снимки из Chicago Face Database, содержащей сотни фотографий людей разных рас и возрастов.

Сначала программа распознает по фотографии форму лица и создает для него карту альбедо, определяющую диффузный цвет, который виден при освещении предмета белым светом. После этого сверхточная нейросеть VGG-19 анализирует изображение, распознает отдельные части лица и подбирает к ним реалистичные текстуры. Недостающие детали изображения система реконструирует самостоятельно, сравнивая модель с другими изображениями из базы.

Система также может убирать лишние шумы, если исходное изображение плохого качества.

Разработчики считают, что эта программа пригодится для создания собственных трехмерных аватаров, для реконструкции внешности погибших и пропавших людей.

Группа ученых из Имперского колледжа Лондона разработала в 2017 году алгоритм, который позволяет наиболее точно воспроизводить 3D-модели человеческих лиц, пишет Science. Новый метод предназначен для поиска преступников, проведения пластических операций и создания масок в Snapchat.

Наиболее распространенная сейчас модель для создания 3D-лиц (3DMM) обычно имеет в базах данных ограниченный набор типов внешности – в основном взрослых белых людей. Из-за этого точность создания модели лица весьма невысока.

Новый метод, созданный группой ученых во главе с Джеймсом Бутом, позволяет автоматизировать создание 3D-моделей. Алгоритм сканирует фотографию, сразу же выделяет основные черты лица (например, кончик носа). Потом он выравнивает сканы по ориентирам, если нужно, ищет совпадения в библиотеке лиц.

Свой алгоритм группа Бута проверила на основе 10 тысяч сканов лиц, сделанных пластическими хирургами Алланом Понниахом и Дэвидом Данвэем в научном музее Лондона. Так, они загрузили фото ребенка в новый алгоритм и обычный 3DMM. Первый смог создать правдоподобную 3D-модель, второй выдал вместо этого 3D-версию головы взрослого человека.

Как правило, сейчас при создании компьютерных моделей лиц используется метод трехмерной морфологической модели (3D morphablemodel, или 3DMM). В качестве «основы» используется нечто вроде каркаса, который представляет собой набор параметров, характеризующих величину отклонения ключевых точек. Каждый параметр нужно настраивать вручную, а затем еще и доводить до ума итоговую модель в 3D-редакторе. Английские ученые же разработали метод полной автоматизации процесса составления 3DMM-моделей, что позволяет включить в них данные, полученные от достаточно большого количества людей. Их алгоритм автоматически выстраивает снимки лица одного человека согласно их пространственной ориентации и составляет на их базе трехмерную модель. Кроме того, при помощи все того же алгоритма можно выявить ошибки и удалить их из конечных результатов.

В процессе разработки компьютерная система проанализировала огромное количество изображений лиц людей различного возраста, национальности и пола. В результате обработки данных была составлена модель среднего человеческого лица, названная Large scale facial model (LSFM). Новая LSFM-модель была использована для генерации 100 тысяч изображений, использованных для обучения системы искусственного интеллекта на базе нейронной сети. Затем нейронная научилась самостоятельно преобразовывать двухмерные снимки лиц людей в достаточно точные трехмерные модели.

Сейчас исследователи заняты усовершенствованием алгоритма с целью «научить» систему распознавать человеческие эмоции, что значительно улучшит и без того широкие возможности нового способа 3D-моделирования.

Постепенно исчезают различия между изображениями реальных и созданных компьютером ненастоящих людей. Люди настолько хорошо способны распознавать других людей, что чрезвычайно трудно создать искусственный объект, который выглядит как нормальный и здоровый человек. Теперь научились очень хорошо делать компьютерные изображения человека, чтобы он выглядел почти как реальный, но реальной проблемой остается сделать так, чтобы он выглядел как нормальный человек.

Японские художники Теруюки и Юка Ишикава начали в 2015 году свой проект по созданию с помощью компьютера очень реалистичного образа выдуманной школьницы. Ее зовут Сая, и с тех пор она стала выглядеть значительно лучше.

С помощью аналогичных технологий можно создавать анимацию подозреваемого преступника.

Практически фантастических результатов, необходимых для расследования преступлений, достигла студентка Хизер Дюи-Хагборг, создав 3D портреты из ДНК, найденных на сигаретных окурках и жевательных резинках на улице.

Последовательности ДНК она вводит в компьютерную программу, которая создает облик человека с образца. Обычно в ходе этого процесса выдают 25-летнюю версию человека. Затем модель распечатывают в 3D портреты в натуральную величину.

Глава 6.

Важно для борьбы с терроризмом: научные достижения, позволяющие видеть сквозь стены и читать по губам

ОРРИ (обратно-рассеянное рентгеновское излучение) – технология, при которой рентгеновские лучи от источника не проходят сквозь объект, а отражаются. Так как объект не надо просвечивать насквозь, возможно использовать излучение с интенсивностью на несколько порядков ниже, чем при проникающем.

К числу веществ с малой атомной массой относятся взрывчатые и наркотические вещества, алкоголесодержащие жидкости, ткани тела человека. Это позволяет легко идентифицировать скрытые органические материалы или людей, которые могут представлять угрозу безопасности.

Использование технологии ОРРИ позволяет:

• получать изображения органических предметов, плохо различаемых при обычно используемой технологии проникающего рентгеновского изучения;

• размещать источник и приемники излучения в устройствах досмотра, расположенных с одной стороны от досматриваемого объекта;

• создавать за счет малой мощности излучения устройств, использующих данную технологию, системы, безопасные для операторов и людей.

Переносной радар «Голограф» (испытания в частях российского спецназа начались в 2014 году), обнаруживающей людей и животных через стены, в течение следующего года поступит на испытания в спецподразделения Вооруженных сил. Разработка Центрального научно-исследовательского института химии и механики предназначается для использования в контртеррористических операциях и должна помочь быстро скоординировать действия отряда и обезопасить заложников. Доработка устройства возможна после испытаний радара военными.

Это устройство в первую очередь необходимо подразделениям антитеррора, которые работают с учетом сохранения жизни заложников. Когда при выполнении операций надо обеспечить сохранность окружающих объектов, «Голограф» также окажет помощь бойцам спецназа.

Другой случай, когда есть какие-то материалы или объекты, которые нельзя повредить. Например, борт самолета, где придется работать врукопашную, перед этим разобрав себе цели, посмотрев, кто где находится и где неожиданно обрушиться на врага – это 50% успеха. Радар мог бы спасти очень много жизней.

Радар «Голограф» работает при помощи сверхкоротких радиоимпульсов на частоте от 1 до 4 ГГц, пропуская их через любые материалы и принимая отраженный сигнал, обнаруживает движение на расстоянии до 6,5 м. Устройство обладает небольшими габаритами и весом 4,5 кг, выдерживает падение на бетон с высоты 1 м и может использоваться при температурах от -20° С до + 50° С.

Радар прост в использовании, любой человек может научиться пользоваться «Голографом» за 15 минут, кроме того, предусмотрена возможность работы с помощью одной руки.

Любой человек, даже новобранец, сможет пользоваться устройством через 15 минут после того, как ему объяснят принцип работы. Там очень мало настроек, их практически нет – есть кнопка включения и очень доступная индикация.

«Голограф» способен распознавать движения сквозь кирпич, бетон, дерево, гипс, глину, сухой грунт и штукатурку. Как рассказал представитель разработчика, в каждом отдельном случае у радара разные возможности, но главное, чтобы материал не содержал воды.

Все зависит от материала стены – сквозь дерево он «видит» на метр, если это кирпич, то полметра, а бетон уже должен быть тоньше, потому что там есть железо. Кроме того, еще очень важно, насколько материал стены влажен: если это свежепостроенное здание и кирпич или пеноблоки не высохли, то видно хуже – волны гасятся, мешает вода.

Помимо сырого кирпича проблемой может стать совместное использование «Голографа» с устройствами, заглушающими сигналы сотовой связи. Данная возможность ограниченно испытана, при низкой мощности излучателей радар не реагирует на мобильные телефоны, Wi-Fi-роутеры.

Ученые научились видеть людей через стены с помощью Wi-Fi. Компания Technische Universität Ilmenau (ФРГ) создала в 2017 году уникальный высокочувствительный компактный прибор, который позволяет с высокой степенью детализации смотреть сквозь препятствия. Разработчики устройства утверждают, что оно дает возможность заглянуть за бетонные и кирпичные стены даже многометровой толщиной. Специалисты компании убеждены, что их «всевидящее око» поможет в полицейских и спасательных операциях, а также в борьбе с терроризмом.

Однако новость о создании «всевидящего девайса» не вызвала особого восторга у людей. Многие опасаются, что прибор немецкой компании может быть использован не только правоохранителями и спасателями, а и «озабоченными вуайеристами», коммерческими агентами и сотрудниками политического надзора.

Представители компании конечно же уверяют, что будут контролировать распространение «всевидящих» приборов, которые могут не по назначению использовать террористы, воры, извращенцы и просто неадекватные люди.

Издание USA Today сообщило, что практически все американские спецслужбы для обнаружения людей внутри зданий используют радары RANGE-R. Это, по мнению авторов статьи, вызывает опасения относительно масштабов государственного надзора в США.

Стоимость одного RANGE-R равна 6 тысячам долларов. В описании прибора говорится, что «запатентованная L-3 технология ступенчатой частоты непрерывной волны (SFCW) и собственные алгоритмы обнаружения цели позволяют радару работать как высокочувствительный детектор движения Доплера», но американцы продают RANGE-R как типовые авторадары.

А другие «всевидящие» устройства уже имеют куда более продвинутые возможности, такие как трехмерные дисплеи. Пентагон уже широко использует подобные приборы в военных целях в Афганистане и Ираке. Спонсирует проекты по разработке систем, отображающих интерьеры внутри зданий, и Министерство юстиции, которое якобы планирует применять их для налоговых целей.

Пока такие устройства остаются дорогостоящими и для использования требуют особых навыков, но наука не стоит на месте. Совсем скоро заглянуть за стены любого дома можно будет и с помощью обычного Wi-Fi.

Физики из Массачусетского технологического института (МТИ) придумали в 2016 году, как с помощью обычного Wi-Fi-передатчика можно видеть людей сквозь стены. Причем, не просто видеть, но и даже определять вес и рост человека. Ученые уверены, что новая технология понадобится спецслужбам и правоохранительным органам.

Физики из МТИ несколько преобразовали работу обычного Wi-Fi-маршрутизатора и «научили» его в буквальном смысле слова видеть объекты, находящиеся в соседней комнате. Технология работает довольно просто: маршрутизатор передает Wi-Fi через стену сигналы, которые отражаются от предметов и возвращаются назад, отображая картинку на экране компьютера. Затем ученые «натаскали» модифицированные передатчики на распознавание человеческих силуэтов, а дальнейшее улучшение алгоритма привело к тому, что маршрутизаторы «научились» определять точный рост и вес человека.

Такая технология, по большому счету, уже достаточно давно известна, но, как признали ученые из Массачусетса, она была рудиментарной.

Вопреки этому мнению, 23-летний студент из Мюнхенского технического университета Филипп Холл совсем недавно доказал, что Wi-Fi уже достиг возможностей, позволяющих получать качественные голограммы или трехмерные фотографии объектов в другой комнате, используя всего два небольших устройства.

Ему потребовалось всего 20 секунд, чтобы сканировать в достаточно качественную объемную картинку все, что было у него за стенкой.

«Можно различить фигуру человека или собаку на кушетке», – пояснил разработчик. – «Любой предмет размером более 4 сантиметров».

Чтобы «смотреть сквозь стену», Холл использовал лишь две крохотные антенны вроде тех, которыми оснащены обычные смартфоны. Полученная антенками информация обрабатывается специальной программой, которая выдавала ее в виде качественной 3D-голограммы.

В принципе сквозь тонкие преграды позволяет «видеть» обыкновенный прибор ночного видения, действующий на основе приема и распознания инфракрасного излучения. Известны и «просвечивающие» сканеры, которые используют в аэропортах для поиска спрятанных под одеждой предметов.

Но, скажем, для условий боевых действий нужно что-нибудь более «зрячее», способное на большом расстоянии распознавать противника, спрятавшегося не за фанерной ширмой или тканевым пологом, а за кирпичными стенами, панельными плитами и т.п.

Перспективно выглядит разработка ученых Мэрилендского университета (США). Они сканируют пространство за преградой при помощи радиоволн в терагерцевом диапазоне (3 1011 – 3 1012 Гц) – так называемых Т-лучей.

В принципе, приборы, использующие излучение такой частоты, уже применяются в медицине в отличие от рентгеновских. Т-лучи совершенно безвредны для биологических объектов. Но сложность их использования заключается в том, что применение до сих пор было возможно только при температурах, близких к абсолютному нулю.

Вторая проблема – визуализация изображения, полученного отраженным от объекта «Т-лучом». В медицине эта задача решалась при помощи графеновых пластин – модификации углерода с повышенной подвижностью электронов в кристаллической решетке. Благодаря этому свойству Т-луч получает возможность «нагреть» и «выбить» эти электроны из графеновой пластины. Вследствие чего на пластине возникает положительный потенциал, который и помогает зарегистрировать и визуализировать исследуемый объект.

Но как американским ученым удалось довести столь сложное оборудование до размеров, при которых его можно использовать в реальной боевой обстановке? Или же был испытан всего лишь лабораторный образец, демонстрирующий принципиальную пригодность метода?

Симферопольская компания ЭМИИА разработала технологию, позволяющую «видеть» движение людей, животных, жидкостей, а также различных объектов сквозь стены.

Новый прибор использует эффект Доплера – изменение частоты и длины волн, регистрируемых приемником, вызванное движением их источника и/или движением приемника. В текущем виде система объединяет два компьютера и специальные сканирующие устройства.

В зависимости от типа и материала преграды система позволяет «смотреть» сквозь стены и другие оптически непрозрачные препятствия в радиусе до 50 метров. А настоящее время изобретатели переносят свое детище на мобильную платформу и разрабатывают микрочип, который можно будет внедрять в различные аппараты и носимые гаджеты.

«В перспективе устройство может выглядеть как планшетный компьютер или шлем для бойца. Оно может устанавливаться на беспилотные летательные аппараты и передавать информацию на землю. Эта технология сможет заменить аварийные датчики и охранные устройства», – сообщают в компании ЭМИИА.

В Росгвардии апробированы уникальные портативные радары, способные видеть людей даже через толстые стены. Изделие позволит спецназовцам вычислять террористов не только в зданиях, но и в замаскированных блиндажах и подземных тоннелях.

Новейшие радар-стеновизор РО-900, разработанный группой компаний «Логис-Геотех», способен определять местонахождение движущегося человека на расстоянии до 21 м, при этом он видит сквозь несколько кирпичных или бетонных стен общей толщиной до 60 см. Это позволит бойцам Росгвардии на безопасном расстоянии обнаружить террористов не только внутри зданий, но и на их противоположной стороне, определить траекторию перемещения, а боевиков, стоящих неподвижно, радар обнаружит по дыханию. При этом сам стеновизор очень компактен, его вес не превышает килограмма.

Стеновизор РО-900 уже прошел все испытания, подтвердил характеристики и в настоящее время поставляется одной из российских спецслужб. К изделиям также проявляют интерес МВД и другие силовые ведомства. Особую заинтересованность выразили представители МЧС, которые планируют использовать их для поиска людей в завалах.

Стеновизор РО-900 работает по принципу георадара-локактора, который способен проводить радиоволны не только по воздуху, но и через грунт и стены зданий и регистрировать все отражения от препятствий.

РО-900 похож на обыкновенную рацию без антенны. Он оснащен 3,5-дюймовым цветным дисплеем, который в реальном времени отображает результаты радиолокационной разведки. Полученные данные выводятся на экран в виде движущихся по диагонали красных полос – вертикальное направление экрана отображает информацию о расстоянии, на которое переместился человек, а горизонталь позволяет определить время, за которое он совершил маневр.

Радар также регистрирует повторяющиеся движения с небольшой амплитудой, засекая таким образом расширение грудной клетки во время вдоха или биение сердца. Уже после 20 секунд анализа полученных данных радар выводит информацию об обнаружении затаившегося человека на дисплей в виде горизонтальной синей черты.

Эксперты считают, что стеновизор станет огромным подспорьем при боях или контртеррористических операциях в городах.

Чтение по губам. Исследователи из Оксфордского университета при поддержке Deep Mind и NVIDIA разработали машинный алгоритм чтения по губам LipNet, который распознает текст с точностью 93%.

В отличие от существующих алгоритмов чтения по губам LipNet распознает не слова по отдельности, а фразы и предложения целиком. Как показали испытания программы на базе данных GRID, ее точность достигает 93,4%. По данным разработчиков, это на 40% превышает средний результат людей с нарушениями слуха, которые используют чтение по губам в повседневной жизни как метод коммуникации (52,3% точности).

Машинное чтение по губам имеет огромный потенциал для использования в борьбе с преступностью: распознавание речи в шумной обстановке, биометрическая идентификация и реставрация аудиозаписей.

Глава 7.

Технологии чтения мыслей преступников

Уже сейчас компьютерные программы позволяют читать мысли и даже отображать их на экране. Журналист Татьяна Громова еще в 2014 году удачно обобщила возможности новых технологий.

Так, исследователи из Калифорнийского университета в Беркли работают над созданием декодера, способного считать мысли человека, а также отображать их в видеоформате. Когда человек читает газету или книгу, он слышит звучащий в голове внутренний голос. Такая виртуальная речь является следствием мозговой деятельности, и, если расшифровать возникающие в ходе этого процесса образы, можно выяснить, о чем думает человек.

Во всяком случае, как вариант создания нового типа детектора, это весьма перспективное направление.

Возглавивший исследование Брайан Пэсли поясняет, что когда человек слышит речь, акустические колебания воздуха возбуждают сенсорные нейроны в его внутреннем ухе. Сигналы от этих нейронов передаются в мозг, который путем сложной обработки интерпретирует звуки в слова. Именно на стадии обработки звуковых сигналов в мозге сконцентрировала внимание группа Брайана Пэсли.

В своих исследованиях ученые работают с пациентами, которым для борьбы с эпилепсией уже были внедрены электроды в определенные участки мозга. Записи сигналов мозговой деятельности, снятых при помощи электродов, показали, что в мозге присутствуют группы нейронов, реагирующих на звуки с различными характеристиками, к примеру, одна группа возбуждалась при звуке частотой в 1000 Герц, другая – в 2000 Герц. На базе этой информации составили компьютерную программу, которая может распознать звуки и расшифровать слова, услышанные испытуемыми. Позже ученые выяснили, что алгоритм, способный услышать то, что слышит человек, способен «читать» и его мысли.

Видео мыслей. Чуть позже команда Брайана Пэсли научилась создавать видео мыслей человека. Данная технология работает на тех же принципах, что и чтение картины мозговой деятельности. Установка функционального магнитно-резонансного сканирования[2] считывает образы, которые появляются в мозгу у человека, когда он смотрит видео, а затем проводит корреляцию этих образов с изображением на экране. На основе таких данных создана компьютерная модель, которая соотносит картины мозговой деятельности с изображениями. Для этого ученые накопили огромную базу данных, включившую 18 миллионов секунд видеороликов, взятых на YouTube, и образы мозговых волн, соответствующих этим видеороликам.

Алгоритмы программного обеспечения выбирали наиболее близкие по содержанию видеоролики уже через одну-две секунды после начала анализа мозговой деятельности. Затем мысленные образы и выбранные видеофрагменты объединялись, демонстрируя картину мыслей.

Технологию будут использовать для разработки устройств, получающих видеоизображение прямо из мозга людей. Они, в частности, помогут пациентам, которые не могут говорить в силу различных причин физиологического или психологического характера (например, потерпевшие, пережившие сильный стресс при насилии).

Увеличение разрешающей способности датчиков и более совершенные алгоритмы программной обработки сигналов позволят также создавать портативные устройства, которые найдут применение в самых разных сферах. Так, дизайнер сможет сразу увидеть на экране воплощение своих идей. Такие аппараты смогут служить и для записи сновидений, воспоминаний, а также проведения исследований в области психологии и психиатрии.

Специалисты из нидерландского университета Неймегена создали программу, позволяющую воспроизводить то, что читает человек без произношения текста вслух. Возглавивший проект Марсель ван Джервен рассказывает, что интересующую часть головного мозга условно разбили на участки (объемные пикселы) размером 2х2х2 миллиметра, и вся дальнейшая математическая обработка оперировала значениями среднего уровня активности нервных тканей каждого из участков. Выполняя ряд сложных преобразований, удалось восстановить изображения рассматриваемых объектов, а также нечеткие, но вполне узнаваемые изображения символов текста.

После этого ученые ввели в математическую модель данные о том, как на самом деле выглядят символы текста. Это значительно улучшило способность программы его распознавать: она сравнивает получаемые данные с начертаниями каждого символа и выбирает тот, который наиболее точно подходит к считанному из мозга образу. В результате получается содержание, максимально приближенное к реальному.

Со временем ученые намереваются использовать технологию для воспроизведения того, что человек видел и читал ранее, также его сны и фантазии. Достичь этого позволит мощный сканер MRI, который способен предоставить данные с более высокой точностью и разрешающей способностью. Это позволит оперировать большим количеством объемных пикселов (15 тыс. против 1,2 тыс. нынешних).

Спецслужбы и правоохранительные органы разных стран мира используют программы, которые по движениям губ, челюстей и мышц лица человека могут распознать слова, которые произносит человек. Но интонации и эмоциональная составляющая таким программам были не по силам.

Используя высокоскоростную камеру, делающую тысячи кадров в секунду, исследователям из университета Васеда в Токио удалось сделать запись даже мельчайших колебаний поверхности кожи лица и шеи человека, которыми сопровождаются звуки, исходящие от голосовых связок. После съемки специализированная компьютерная программа, основанная на сложнейших алгоритмах, превратила снятые колебания кожи в голос человека. При этом сохранилось не только содержание, но и все интонации, определяющие эмоциональную окраску речи.

По словам руководителя научной группы Ясухиро Оикоа, камера снимала с частотой 10 тысяч кадров в секунду. Для сравнения, в обычном видео используется съемка с частотой 24 кадра в секунду, а особо качественное видео снимается с частотой 60-80 кадров в секунду. Голос добровольцев записывался с помощью обычного микрофона, а колебания кожи их лица и горла регистрировались с помощью датчиков-виброметров.

Компьютерная программа выдала рассчитанную на основе визуальных данных последовательность звуковых колебаний, которые затем сравнили с реальными, записанными с помощью микрофона и виброметров. Выяснилось, что компьютерные данные почти полностью совпадали с действительностью. Проигрывая получившийся звуковой файл, исследователи смогли достаточно четко распознать отдельные фразы и голосовые интонации. Технология, в первую очередь, будет использоваться правоохранительными органами при расследовании обстоятельств преступлений.

В 2017 году ученые из японского Технологического университета в Тоёхаси разработали устройство, по последним имеющимся данным электроэнцефалограммы (ЭЭГ), определяющее односложные слова и отдельные цифры, о которых размышляет человек.

Изобретение японцев за базу использует механизм работы электроэнцефалограмм, которые сканируют мозговые волны, возникающие, когда человек что-то произносит. Потом эти волны соотнесли со слогами и цифрами с помощью «машинного обучения», применяемого для разработок искусственного интеллекта.

В процессе исследований при помощи аппарата удалось с точностью до 90% отгадывать цифры от 0 до 9, о которых думал человек.

Ученые отмечают, что до этого проблемы появлялись именно в процессе декодирования электроэнцефалограмм.

Они даже предположили, что такое управляемое мобильным приложением устройство будет массово выпускаться уже в 20-х годах этого столетия.

В 2017 году революционный прорыв в чтении чужих мыслей начал осуществлять Facebook во главе с ее основателем Марком Цукербергом.

Известно, что у Facebook в 2016 году появилось секретное подразделение с ни о чем не говорящим названием Building 8. Род занятий новой структуры журналисты смогли определить по объявлению о наборе сотрудников. За столь сложным формулированием кроется чтение и отображение мыслей без физического вмешательства в работу мозга. Марк Цукерберг анонсировал технологию, благодаря которой пользователи социальной сети смогут читать мысли своих друзей. О том, что в Facebook начали разработку технологии, благодаря которой пользователи соцсети в будущем смогут неким образом «слышать» мысли, о которых будут думать их друзья, заявил основатель и владелец компании Марк Цукерберг. «Я думаю, однажды мы сможем посылать друг другу мысли с помощью технологий. Компания Facebook занимается разработкой технологии, которая в будущем позволит читать мысли…».

Напомним, еще в 2015 году создатель Facebook Марк Цукерберг заявил, что люди смогут делиться своими мыслями напрямую на основе исключительно технологий. Мечта Марка Цукерберга – создать такой гаджет, который позволит людям читать мысли друг друга.

Facebook действительно может создать гаджет, напрямую связанный с мозгом владельца, считает российский психофизиолог Александр Каплан (см. Росбалт 21.01.2017).

Скорее всего, по его мнению, речь идет о создании смартфона нового поколения с элементами технологии нейроинтерфейсов. Эта технология позволяет человеку научиться изменять электрическую активность своего мозга – правда, в небольших пределах. Изменения регистрируются, расшифровываются электроникой и уже цифровым кодом передаются к приемникам внешних исполнительных устройств, например, для управления компьютерной клавиатурой. Со стороны это выглядит как мысленное управление компьютерной клавиатурой: человек смотрит на экран, и там буква за буквой появляется текст. Понятно, что это далеко не чтение мыслей, но действительно реальное управление напрямую от мозга. Элементами его можно оснастить и смартфон.

К настоящему времени более 200 научных лабораторий довели нейроинтерфейсы до очень высокого уровня эффективности. Пользовательским структурам типа Facebook или Google остается только внедрить разработки ученых в конкретные продукты. Это специалисты в Facebook умеют лучше, чем ученые в научно-исследовательских лабораториях. Понадобится лишь плотное взаимодействие между ними. Цукерберг заключил контракты с 14-ю университетами, чтобы поддерживать такого рода проекты.

Смартфоны научатся не «мысли читать», а по реакциям электроэнцефалограммы (ЭЭГ) распознавать, какую команду из 20-30 задумал в данный момент пользователь. И это действительно будет некоторый прорыв, потому что до настоящего времени смартфоны управлялись нажатием кнопок или голосом. Теперь они станут понимать безмолвные команды. И, скорее всего, такая революция будет связана не столько с телефонными звонками, сколько с работой в социальных сетях. Насколько известно, Facebook собирается создать специальные графические интерфейсы для того, чтобы с помощью «умных» смартфонов входить в соцсеть и оперировать там ее объектами. То есть в сетях появятся специальные настройки, которыми будет достаточно легко управлять мысленными усилиями.

Уже сейчас интернет достиг той стадии развития, при которой приближенные к искусственному интеллекту алгоритмы, работающие, например, на серверах социальной сети Facebook, могут «чувствовать» эмоциональное состояние пользователей. К таким выводам пришли ученые из Австралии, которые проводили специализированные эксперименты в «Фейсбуке» (2017 г.).

Гнев, радость, а также иные эмоциональные состояния – все это учитывается алгоритмами социальной сети. Соцсеть умеет определять эмоциональную окраску слов, используемых пользователями в сообщениях.

Глава 8.

Глобальные навигационные системы в борьбе с преступностью

В 2015 году в Волгоградской академии МВД России Нина Юрьевна Дусева защитила весьма интересную диссертацию на тему: «Технико-криминалистические основы использования глобальной навигационной системы в расследовании и предупреждении преступлений».

Место и время совершения преступления как элементы события преступления подлежат установлению по каждому уголовному делу независимо от того, имеют ли они значение для уголовно-правовой квалификации содеянного или нет. Источниками такого рода информации являются в числе прочих информационные системы, функционирующие в различных областях гражданского сектора и имеющие разное целевое назначение.

Интеграция разрозненных данных, хранящихся в массивах перечисленных подсистем, в единую глобальную навигационную систему, а также разработка программно-технического комплекса для работы с данной информацией позволят накапливать, хранить и осуществлять аналитическую обработку пространственно-временных данных о различных объектах, представляющих интерес для правоохранительных органов, и обеспечить оперативность их получения.

Глобальная навигационная система – это совокупность методов, программных и технических средств, позволяющих организовать фиксацию пространственно-временной информации и получение ее правоохранительными органами.

Основными задачами, успешно решаемыми с использованием навигационных систем, позволяющих получить пространственно-временную информацию, являются задачи, прямо связанные с оптимизацией оперативно-служебной деятельности правоохранительных органов (автоматизированный контроль сотрудников, определение местонахождения сотрудников и транспортных средств, представление в графической форме информации о позиционировании сил и средств и т.д.).

Основные положения диссертационного исследования Н.Ю. Дусевой сводятся к следующему:

1. Понятие глобальной навигационной системы, включающей методы, а также программные и технические средства, позволяющие организовать фиксацию, обработку и получение пространственно-временной информации правоохранительными органами.

Глобальная навигационная система – это совокупность методов, программных и технических средств, позволяющих организовать фиксацию пространственно-временной информации и получение ее правоохранительными органами. Целью создания данной системы является повышение уровня информационно-аналитического обеспечения деятельности правоохранительных органов при осуществлении расследования и предупреждения преступлений.

2. Структура и связи между составными элементами глобальной навигационной системы.

Глобальная навигационная система представляет собой совокупность средств получения, а также программно-аппаратных комплексов обработки и передачи пространственно-временной информации. Комплекс средств получения пространственно-временной информации включает в себя следующие подсистемы:

• ГЛОНАСС;

• подсистему стационарной связи;

• подсистему мобильной связи;

• подсистему радиочастотной идентификации;

• подсистему видеофиксации;

• подсистемы фиксации фактов обращения и персонализации.

Программно-аппаратные комплексы обработки и передачи пространственно-временной информации направлены на автоматизацию решения задач по организации хранения, передачи, структурирования и обеспечения возможности ее аналитической обработки.

3. Перечень типичных следственных задач, решаемых с использованием ресурсов глобальной навигационной системы при осуществлении правоохранительной деятельности по расследованию и предупреждению преступлений.

Анализ следственной практики и практики проведения оперативно-розыскных мероприятий позволяет выделить задачи, решение которых основано на использовании пространственно-временной информации, полученной средствами глобальной навигационной системы:

• установление фигурантов и возможных свидетелей преступления;

• розыск лиц;

• установление места совершения преступления;

• установление средств совершения преступления;

• установление алиби лица;

• розыск похищенного.

4. Структура программно-технического комплекса, разработанного для получения, накопления, анализа и использования пространственно-временных данных об объектах, имеющих криминалистическое значение, полученных с помощью глобальной навигационной системы.

Глобальная навигационная система, являясь потенциальным источником пространственно-временной информации об объектах и событиях, попавших в поле зрения правоохранительных органов, может быть отнесена к технико-криминалистическим средствам, заимствованным из других областей науки и техники и приспособленным для криминалистических целей.

Подсистемы, входящие в состав глобальной навигационной системы, отличаются набором фиксируемых данных, принципами работы, а также формой представления полученной информации. Для оптимизации комплексного использования составных частей глобальной навигационной системы необходима интеграция всех массивов пространственно-временной информации, зафиксированной их средствами, в единый информационный комплекс. Однако различия в принципах фиксации пространственно-временной информации в системах с автоматической фиксацией данных (ГЛОНАСС, стационарные системы связи, системы мобильной связи, системы радиочастотной идентификации, системы видеофиксации) и системах фиксации фактов обращения и персонализации диктуют необходимость разделения алгоритмов их использования в интересах правоохранительной деятельности.

Для обеспечения оперативности получения пространственно-временной информации о контролируемых объектах, а также представления данной информации в удобном для визуального восприятия виде необходима интеграция систем с автоматической фиксацией данных в единую структуру. Основой для данной интеграции могут служить существующие программно-технические комплексы систем мониторинга транспортных средств, функционирующие на основе спутниковой навигации, которая позволяет получать информацию о контролируемых объектах в виде карты с указанием их местонахождения в определенный момент времени. Одновременное отображение на карте местности пространственно-временной информации из всех систем с автоматической фиксацией данных позволит провести в процессе расследования преступлений анализ потенциальных источников криминалистически значимой информации, составить план последующих следственных действий.

С учетом назначения формируемой глобальной навигационной системы к перечню ее основных функциональных возможностей необходимо отнести:

• мониторинг контролируемых объектов;

• отображение местоположения контролируемых объектов на электронной карте местности;

• аналитическую обработку полученных данных.

5. Правовой механизм процессуального закрепления пространственно-временной информации в качестве доказательства по уголовным делам.

Место и время совершения преступления как элементы события преступления подлежат установлению по каждому уголовному делу. Для придания пространственно-временной информации, полученной с помощью глобальной навигационной системы, доказательственного значения необходимо соблюдение требований относимости, достоверности и допустимости, предъявляемых к доказательствам (ст. 88 УПК РФ).

Каждый случай использования пространственно-временной и иной информации, полученной с помощью глобальной навигационной системы, в расследовании преступлений требует анализа источников для решения вопроса о соответствии требованию относимости полученной информации к произошедшему событию либо конкретному объекту. Это связано с отсутствием неразрывной связи интересующих следствие объектов и мобильных блоков систем, позволяющих фиксировать информацию о времени и месте их нахождения. Для установления относимости полученной информации или же опровержения ее относимости к конкретному лицу или объекту необходимо получение дополнительных сведений.

Исключением являются системы фиксации фактов обращения и персонализации, а также системы видеофиксации. Информация, полученная с помощью данных систем, может быть признана относимой к лицам и объектам, находившимся в зоне их функционирования. Относимость информации, полученной с помощью систем фиксации фактов обращения и персонализации (медицинских, учреждений социальной защиты, отделений банков и т.д.), определяется обязательным предъявлением удостоверяющих документов лицами при обращении в данные учреждения. Для того чтобы информация, полученная с помощью систем видеофиксации, удовлетворяла требованию относимости к конкретному объекту, нужно обеспечить непрерывность видеозаписи, исключение «мертвых зон» на месте контроля, а также уровень качества видеозаписи, позволяющий провести идентификацию лиц и объектов, находившихся в пределах зоны функционирования данной системы.

Системы с автоматической регистрацией данных, входящие в состав глобальной навигационной системы, предполагают минимальное участие человека в процессе фиксации и хранения в них пространственно-временной и иной информации, что обеспечивает отсутствие «человеческого фактора» при ее обработке и сводит к минимуму ее возможные искажения. Данный факт определяет достоверность полученной информации.

Допустимость пространственно-временной информации обеспечивается соблюдением требований УПК РФ при ее получении с помощью глобальной навигационной системы.

Для дальнейшего использования в рамках уголовного судопроизводства в качестве доказательства полученная информация может быть оформлена в виде иного документа, который обязательно должен содержать сведения о лицах, от которых она исходит, с удостоверением ими изложенных в документе данных. Таким образом, документ, содержащий информацию, полученную средствами глобальной навигационной системы, должен быть подписан лицом, представившим данную информацию, и заверен печатью.

6. Правовой механизм использования в процессе доказывания информации, полученной с помощью глобальной навигационной системы, представленной в форме электронного документа.

Наиболее удобной формой представления пространственно-временной информации является электронный документ. К обязательным реквизитам электронного документа необходимо отнести: регистрационный номер и дату; электронную подпись уполномоченного лица; название и местонахождение (почтовый адрес) организации, в которой документ был составлен.

Электронный документ, содержащий пространственно-временную информацию, полученную средствами глобальной навигационной системы в процессе проведения выемки и последующего осмотра носителя информации, должен быть заверен электронной подписью лица, проводившего данные следственные действия. В соответствии со ст. 6 Федерального закона от 6 апреля 2011 г. № 63-ФЗ «Об электронной подписи» информация в электронной форме, подписанная квалифицированной электронной подписью (по ГОСТ Р 34.10-2001), признается электронным документом, равнозначным документу на бумажном носителе, подписанному собственноручной подписью.

Обязательные реквизиты позволяют однозначно идентифицировать электронный документ. Его подлинность обеспечивается наличием электронной подписи уполномоченного лица, а неизменность содержания гарантируется средствами квалифицированной электронной подписи, назначение которых – защита документа от подделки.

Н.Ю. Дусева в своей диссертации сделала акцент на криминалистическом использовании современных геолокационных устройств.

После событий 11 сентября создан ряд интересных технологий дистанционной слежки, которые могут найти повсеместное применение[3].

После ликвидации Усамы бен Ладена командой американского спецназа SEAL Team 6 в поле зрения журналистов попала секретная программа Пентагона под названием «Метки, отслеживание и поиск» или TTL. Целью этого проекта является создание средств, которые позволяют выследить особо важных лиц, скрывающихся в районе боевых действий или даже среди населения другой страны.

С момента подписания первого контракта в рамках этой программы с компанией Blackbird Technologies военные начали получать огромное количество новинок и перспективных разработок. В настоящее время арсенал средств слежки охватывает практически все возможные способы идентификации и сопровождения человека: от классических сканеров отпечатков пальцев и радужки глаза до тепловой сигнатуры конкретного человека и микроскопической пыли, распыляемой с беспилотных самолетов и светящейся в лучах радаров.

Антитеррористическая батарейка. Первой, достаточно простой, была технология инфракрасных маяков, которую используют как солдаты, так и секретные агенты. Маяк представляет собой программируемую ИК-лампу, работающую в импульсном или непрерывном режиме, и источник питания. Свет, излучаемый таким маяком, не виден невооруженным глазом, но хорошо заметен в прибор ночного видения (ПНВ) или тепловизор. В июне 2009 года Аль-Каида выпустила электронную книгу, посвященную тактике шпионов из числа местного населения, которые работают на США. Среди описания тактики действия вражеских агентов авторы Аль-Каиды публикуют фотографии инфракрасного маяка, приспособленного для работы от обычной 9-вольтовой батарейки типа «Крона», которую несложно купить в Пакистане. В книге утверждается, что эти устройства пакистанские шпионы, нанятые американцами, используют для наведения беспилотных самолетов. Возможно, имеется в виду, что агенты таким образом практически ничем не рискуя и не связываясь со своими «работодателями», отмечают маяками автомобили и здания, где скрываются террористы.

Надо отметить, что похожие инфракрасные маяки используют и американские солдаты для того, чтобы пилоты вертолетов и операторы БПЛА могли отличить их от бойцов противника. Сегодня инфракрасные маяки уже морально устарели. Есть сообщения, что полевые агенты получили в распоряжение специальные мобильные телефоны, оснащенные встроенным инфракрасным лазером. В пыльном воздухе лазерный луч с большого расстояния виден в ПНВ или тепловизор, что позволяет агенту указывать на цель, не приближаясь к ней. Кроме того, такой «лазерный телефон» может в режиме реального времени давать целеуказание ракетам Hellfire, что потенциально снижает вероятность побочного ущерба.

Квантовая точка на карте. Чтобы отслеживать передвижение определенного человека и выделять его из толпы, американские военные разрабатывают специальную жидкость, которая позволяет обнаружить объект с большого расстояния.

Компания Voxtel разрабатывает продукт под названием Night Marks. Он представляет собой прозрачную жидкость, состоящую из крошечных нанокристаллических квантовых точек на основе селенида кадмия. Этот материал способен поглощать ультрафиолетовое (200-400 нм) или инфракрасное (700-1600 нм) излучение, а затем эффективно передавать энергию на специальные нанокристаллические люминофоры, которые светятся как в видимой (400-700 нм), так и в ближней инфракрасной области спектра.

Достаточно нанести такую жидкость на одежду или кожу человека (простым рукопожатием, с помощью БПЛА или другим способом) и беспилотный разведчик сможет надежно отслеживать яркую метку с большого расстояния. Эффектами поглощения и испускания света можно управлять, что позволяет изменить оптические свойства квантовых точек и создать множество своеобразных спектральных штрих-кодов. Таким образом, появляется возможность отслеживать и надежно идентифицировать множество объектов.

Компания Tiax работает над аналогичными метками, которые могут со временем разлагаться. Это позволит избежать путаницы в большом количестве объектов наблюдения, а также снизить вероятность обнаружения факта слежки.

Использование RFID-чипов. Они похожи на те, что применяются для метки товаров в магазинах. В настоящее время армия США уже широко использует эту технологию идентификации своих сил на поле боя и логистики.

Специалисты Sandia National Laboratories разработали RFID-метки, которые способны реагировать на радиолокационный импульс и с высокой точностью определять местоположение объекта слежки. Например, обычные чипы, используемые в магазинах, имеют дальность действия в несколько метров, в то время как RFID-метки от Sandia имеют радиус до 20 км. Особенностью технологии является высокая скрытность – метки «отзываются» только после облучения специальным радиолокационным импульсом.

Подобные RFID-чипы можно использовать не только для оперативной слежки за людьми и автотранспортом, но и в качестве превентивной меры по контролю за оружием, например, встраивать их в переносные зенитные ракетные комплексы или противотанковые ракеты. В случае попадания этого оружия в руки террористов его будет достаточно легко обнаружить и быстро уничтожить ракетным ударом.

Миниатюрные RFID-метки могут работать с компактными радарами вроде М600 Spotter RF. Прибор размером с ноутбук разработан прежде всего для охраны периметра военных баз, но имеет большой потенциал для скрытой слежки. М600 использует радиоволны Х-диапазона и может обнаружить пешеходов на расстоянии до 1 км, а автотранспорт – до 1,5 км. Радар оснащен датчиком GPS и интегрирован с сервисом Google Earth, что позволяет отслеживать местоположение объекта на интерактивной карте.

Технологии уникальных запахов. Технологии оптического и радиолокационного слежения совершенны, но потенциально обнаружимы и поддаются обратному инжинирингу, то есть враг может разобрать найденный маяк и придумать контрмеры.

По этой причине военные ищут дополнительные способы тайной слежки. Технология компании Tracer Detection Technology предполагает использование уникальных запахов, позволяющих безошибочно выделить искомый объект из толпы. Специалисты компании изобрели специальный парафиновый карандаш, наполненный перфторуглеродами, термически стабильными соединениями, которые используются повсеместно – от производства холодильников до парфюмерии. Пары перфторуглеродов могут отслеживаться с помощью различных датчиков, например, газового хроматографа. Достаточно провести карандашом по объекту слежки, и он в течение нескольких часов будет источать специфичный, незаметный для человеческого носа аромат. При этом изоляция в наглухо запертой комнате или под десятком одежек не поможет – по данным исследования, представленного в Министерство юстиции США, перфторуглеродные маркеры проникают сквозь закрытые окна, контейнеры и запертые чемоданы. Остаточные следы маркера сохраняются даже после тщательного смывания.

Технологии биомаркеров. В 2007 году на одном из брифингов сил специальных операций США кратко упомянули об использовании в качестве технологии слежки биомаркеров – биологических веществ, которые позволяют надежно идентифицировать человека. Подробностей об этой технологии нет, судя по всему, она представляет собой протеин, в котором зашифрован определенный код-идентификатор.

На руке человека такая метка выглядит как обычный синяк, можно снять с себя всю одежду, тщательно вымыть тело и сбрить все волосы, но маленькая незаметная биометка позволит идентифицировать человека в любом случае. Тактика использования биомаркеров остается загадкой, особенно это касается считывания информации и внедрения биометки. Теоретически биомаркер может оставаться в человеке на всю жизнь, что позволяет быстро выявить террориста, который выдает себя за другого человека.

Технология трехмерного моделирования лица человека. Все описанные выше технологии имеют один существенный недостаток: нужно подобраться к преследуемому поближе. Однако это не всегда возможно.

Чтобы от подобного «невидимого ока» скрыться было совершенно невозможно, компания Photon-X разрабатывает технологию трехмерного моделирования лица человека по нескольким снимкам с оптических и инфракрасных камер беспилотников. Специальное программное обеспечение позволяет создать детальный профиль головы человека с помощью мультиспектральных датчиков и анализа движения лицевых мышц. Новая система позволит идентифицировать человека в толпе и сопровождать его без необходимости установки каких-либо маяков. Разумеется, оптические сенсоры не могут следить за человеком внутри здания, но зато они могут легко найти его даже на многолюдной улице большого города. Далее при необходимости врага можно уничтожить ракетой или привлечь агентов, которые установят маяк. Система Photon-X решает главную задачу – слежение за большим количеством людей на обширных пространствах.

Отдельным направлением геолокации является использование современных систем навигации и слежения за наземными транспортными средствами на базе спутниковых технологий.

А.Б. Внуков, генеральный директор ООО «Геопарк», подробно рассказал об этом в своей статье на страницах журнала «Горная промышленность» (№ 6, 2006 г.).

Знание своего местоположения всегда было необходимым условием любой деятельности человека, связанной с перемещением (доставкой) грузов, путешествиями, военными действиями, оперативно-розыскной деятельностью. Из этих потребностей и выросла наука «навигация» и появились различные навигационные приборы и средства – секстан, компас, карта и др. При этом самые совершенные и технически сложные средства навигации наибольшее распространение имели на море и в авиации. Наземным путникам в основном были доступны карты, компасы, а также одометры.

По мере развития новых средств навигации – инерциальных, радиотехнических, а также возрастания роли и объема наземных транспортных перевозок в повседневной жизни, современное навигационное оборудование постепенно стало появляться и на наземном транспорте.

Технология определения местоположения (позиционирования) является фундаментом построения систем навигации транспортных средств и систем слежения за ними. На наземном транспорте наиболее употребительными являются следующие методы местоопределения:

• маркерные (зоновые) методы;

• одометрические методы (методы счисления пути);

• инерциальные методы;

• радиомаячные и радиопеленгационные;

• методы космической навигации.

С начала XXI века для определения местоположения наземных транспортных средств все более широкое распространение получают методы космической навигации, основанные на использовании информации космических навигационных и навигационно-связных систем. Космические системы навигации и связи воплощают в себе последние достижения науки и техники и имеют глобальную зону действия, обеспечивают оперативность и высокую точность определения координат непосредственно на транспортном средстве. В космических навигационных системах в качестве ориентиров выступают космические аппараты, относительно которых с помощью специальной навигационной аппаратуры проводятся измерения навигационных параметров.

Наибольшее применение получили космические навигационные системы GPS (США) и ГЛОНАСС (РФ). В настоящее время готовится к развертыванию и европейская космическая навигационная система GALLILEO. Системы ГЛОНАСС и GPS обеспечивают бесплатную глобальную всепогодную круглосуточную навигацию. Каждая из систем включает в себя орбитальную группировку (созвездие) навигационных спутников с высотой орбиты около 20 тыс. км. В отличие от системы GPS, имеющей полную орбитальную группировку (24 спутника), в составе отечественной системы ГЛОНАСС только 14 рабочих спутников. Это ограничивает возможности российской системы. Спутники непрерывно излучают навигационные радиосигналы. На транспортном средстве, где устанавливается навигационный приемник, принимаются сигналы одновременно с нескольких спутников каждой навигационной системы.

При наличии в зоне видимости одновременно четырех спутников в приемнике определяются координаты, высота, скорость, курс транспортного средства и текущее время. В качестве дополнительной информации могут рассчитываться и предоставляться пользователю направление на очередную точку маршрута, пройденное и оставшееся расстояние до различных точек маршрута, время прибытия к цели, отклонение от заданного маршрута и пр.

Точность местоопределения обычных приемников любой из систем составляет 10-30 м. Предпочтительный выбор GPS-приемников связан, в первую очередь, с их невысокой стоимостью.

Следует отметить, что кроме космических навигационных систем GPS и ГЛОНАСС для определения местоположения достаточно широкое применение на наземном транспорте находит и навигационно-связная система Euteltracs, в которой местоопределение осуществляется по измерениям относительно геостационарных спутников связи.

Большинство современных систем навигации автомобиля включает электронный дисплей с картой-схемой автомобильных дорог с пиктограммами, указывающими текущее расположение автомобиля и адресата. Наиболее передовые системы также вычисляют оптимальные маршруты и используют упрощенную графику и/или синтезатор голоса, чтобы обеспечить выдачу подсказок в реальном масштабе времени, постепенно выдавая необходимые команды управления для достижения адресата.

На основе систем определения местоположения транспортных средств строятся системы слежения (мониторинга). Для этого навигационные данные от автомобильной навигационной системы передаются по каналу связи в диспетчерский центр в реальном масштабе времени или после завершения рейса. Полученные данные в диспетчерском центре отображаются на электронной карте местности, заносятся в базы данных и используются для управления перевозками.

Объединение навигационно-связного оборудования транспортных средств, канала связи и обмена данными, а также оборудования диспетчерского центра и образует систему слежения за транспортными средствами (в англоязычной аббревиатуре AVL – Automatic Vehicle Location Systems). В AVL системах на основе спутниковых технологий на транспортном средстве устанавливается бортовой комплект в составе навигационного приемника GPS (ГЛОНАСС, GALLILEO), блока управления (контроллера), модема, средства связи и передачи данных (в простейшем случае, радиостанции).

Полученные от спутникового навигационного приемника данные о текущих значениях долготы, широты, высоты, скорости и направления движения автомобиля или по запросу центра слежения (диспетчерского центра) по каналу связи (выделенному УКВ или КВ-радиоканалу, транкинговой или сотовой системе связи) передаются в диспетчерский центр.

В центре слежения (диспетчерском центре) высокоточная информация о скорости и местоположении транспортного средства отображается на электронной карте. При этом имеется возможность в широком диапазоне менять масштабы карт, отображать текущее положение всего парка и отдельных объектов, видеть весь пройденный маршрут в динамике, с указанием времени и скорости, отображать объекты в различных цветах, масштабировать объекты и т.д. Это позволяет диспетчеру всегда знать текущее местоположение всех транспортных средств, прогнозировать время прибытия в пункт назначения, при необходимости корректировать маршрут движения транспортных средств и иметь двухстороннюю связь с водителем в любое время.

Получаемая в процессе слежения информация о местоположении, скорости и состоянии транспортного средства сохраняется в базе данных и может также быть использована для послерейсового анализа.

Системы слежения за транспортными средствами по зоне действия условно можно разделить на системы:

• локального покрытия (до 50 км);

• регионального покрытия (несколько сотен км);

• глобального покрытия.

Размеры зоны действия систем слежения определяются как зоной действия подсистемы навигации, так и зоной действия систем связи. В системах слежения на основе спутниковых навигационных технологий зона действия систем слежения целиком определяется дальностью действия используемых систем связи.

Для построения локальных систем слежения могут использоваться стандартные (Conventional) системы радиосвязи с использованием ретранслятора или без него. Если система использует прямой радиоканал на выделенной частоте, то радиус зоны охвата может составлять около 5-30 км в зависимости от используемой частоты и мощности передатчика, высоты подъема антенны передатчика и других условий.

Для построения локальных и региональных систем слежения также используются транкинговые и сотовые системы связи. В этом случае рабочая область системы слежения совпадает с зоной действия соответствующей сети связи.

Широкие перспективы в создании систем слежения открывает использование сотовых сетей связи в режиме передачи данных.

Системы слежения с глобальным покрытием используются для контроля за транспортными средствами при междугородних и международных перевозках. Для этих систем могут быть использованы каналы спутниковых систем подвижной связи на базе геостационарных спутников или на базе низкоорбитальных спутников.

В настоящее время основная масса систем слежения для дальних перевозок использует системы на базе геостационарных спутников связи – система Inmarsat, система EutelTracs.

Международная система спутниковой связи Inmarsat разрабатывалась как спутниковая система связи для военно-морского флота и морских перевозок, однако последняя реализация системы Inmarsat рассчитана также и на сухопутные транспортные средства. Зона обслуживания системы Inmarsat охватывает почти всю поверхность земного шара, за исключением околополюсного пространства.

Для контроля за местоположением транспортных средств и связи с ними при их нахождении в любой точке мира на транспортное средство устанавливается спутниковая станция Inmarsat со встроенным приемником GPS. По заданному интервалу или по запросу из диспетчерского центра информация с навигационного приемника GPS (географические координаты, скорость) в цифровом виде поступает в диспетчерский центр. Точность определения местоположения транспортного средства, как правило, не ниже 100 метров. В диспетчерском центре происходит обработка поступающей от транспортных средств информации. Их местоположение отображается на цифровых электронных картах с одновременным занесением принятой информации в базу данных.

Возможен обмен текстовой информацией между диспетчерским центром и подвижным объектом, а также между подвижным объектом и сетями Телекс, Факс, Х.25, Х.400, Email, другими станциями системы Inmarsat. Также между транспортным средством и диспетчерским центром возможен обмен короткими текстовыми сообщениями, которые в автомобиле высвечиваются на индикаторе бортового компьютера.

Комбинированная система определения координат и связи EutelTracs была создана в 1992 г. на основе спутников связи EutelSat и в настоящее время используется в Европе, Северной Африке и на Ближнем Востоке. Система EutelTracs разрабатывалась специально для наземного транспорта.

В состав сети EutelTracs входит центральная станция и станция маршрутизации («почтовый ящик» системы, расположенный во Франции), а также несколько спутниковых диспетчерских пунктов и мобильные терминалы. Связь с абонентами устанавливается с помощью спутниковых диспетчерских пунктов. Станция маршрутизации выполняет обработку сообщений и выдает разрешение на установление соединения. Диспетчерские пункты могут быть связаны со станцией маршрутизации по телефонным линиям общего пользования (PSTN) или каналам сети передачи данных (PSDN). Определение местоположения транспортного средства осуществляется либо по измерениям относительно спутников связи EutelTracs либо с помощью приемника GPS. Точность определения координат – порядка 100 м.

Для организации системы слежения на каждой автомашине устанавливается малогабаритный мобильный связной терминал (МСТ), состоящий из трех блоков: пульта водителя, связного блока и антенны. Рабочее место диспетчера представляет собой стандартный персональный компьютер и модем, обеспечивающий связь с российским региональным центром системы в Москве. Получение, регистрация и хранение информации ведется автоматически даже в отсутствие диспетчера на основе принципа «электронного почтового ящика».

При дополнительном оснащении мобильных терминалов системами телеметрии может вестись дистанционный контроль параметров транспортных средств и грузов. При возникновении на трассе чрезвычайной ситуации, когда срочно требуется помощь (авария или поломка транспортного средства, нападение или внезапная болезнь), водитель имеет возможность послать сигнал бедствия одним нажатием кнопки.

Вторым направлением создания систем слежения для дальних перевозок является использование каналов низкоорбитальных систем подвижной спутниковой связи. Основное отличие данных систем от геостационарных состоит в том, что их орбитальные группировки включают низкоорбитальные спутники с небольшой высотой орбиты (около тысячи километров). Это позволяет создать более дешевые и малогабаритные абонентские спутниковые терминалы.

В настоящее время в России представлена низкоорбитальная система связи Globalstar.

В состав системы спутниковой связи Globalstar входят 48 космических спутников связи, наземный сегмент, пользовательское оборудование. Система обеспечивает персональную связь в пределах 70° ю.ш. – 70° с.ш.

Общий недостаток, объединяющий системы, использующие спутниковые каналы для передачи данных типа Inmarsat, EutelTracs или Globalstar, – это достаточно высокая стоимость бортового оборудования (свыше тысячи долл. США) и сравнительно дорогая абонентская плата за трафик.

Отдельно следует отметить устройства для реализации послерейсового контроля за маршрутом транспортных средств. По аналогии с авиацией эти устройства также названы «черным ящиком».

Эта разновидность систем слежения является наиболее дешевой в реализации, поскольку отсутствуют достаточно дорогое связное оборудование и оплата трафика. Использование «черного ящика» позволяет транспортным предприятиям и компаниям составлять оптимальные задания на грузоперевозки; выявлять нарушения водителем путевого задания» решать спорные вопросы о режимах перевозки грузов (например, скоропортящихся грузов). При массовом использовании бортовых устройств регистрации на автотранспортных средствах полученные данные о маршрутах и режимах движения могут найти применение для разбора причин дорожно-транспортных происшествий.

«Черный ящик» стационарно устанавливается на транспортное средство и включается при начале движения (остановить работу «черного ящика» водитель не может). «Черный ящик» может также устанавливаться скрытно. По возвращении транспортного средства информация о пройденном маршруте считывается при помощи переносного компьютера или специального устройства считывания. Информация о пройденном маршруте отображается на фоне электронной карты местности. Программное обеспечение позволяет также проанализировать прохождение маршрута:

• места/время остановок;

• показания датчиков (например, открытие дверей фургона или температура в рефрижераторе);

• уход с маршрута, запись маршрутов в базу данных, сравнение различных пройденных маршрутов и т.д.

Все это является неоценимой информацией для проведения различных оперативно-розыскных мероприятий (например, таких как контролируемая поставка).

Возможности программы спутникового слежения за мобильными телефонами. Современные GPS технологии могут помочь выполнить поиск телефона через спутник, а также многие другие объекты. Осуществляет все это спутниковая система, работающая через специальную программу слежения (/gps/programma-slezhenija-za-telefonоm) на телефонах фирмы Nokia, iPhone, НТС и на различных операционных системах, например, Android, которая приобретает с каждым днем все большую популярность.

Если система слежения используется для наблюдения за людьми, то у наблюдаемого человека с собой всегда должно быть специальное устройство – персональный GPS-трекер или сотовый телефон фирмы Nokia, iPhone, НТС с поддержкой функции GPS и операционной системой, например, Android. Таким образом, этот мобильный телефон превратится в своеобразный «маячок» с установленной на нем специальной программой слежения. Если использовать программу слежения для наблюдения за людьми, то мобильный телефон легко можно положить в портфель или карман объекта, который нуждается в вашем контроле, или если необходимо GPS слежение за автомобилем, мобильный телефон можно положить и в «бардачок». После определения программой слежения точных координат, местонахождения и скорости данные отправляются на сервер системы. Все эти данные программа слежения получает с заранее заданной периодичностью.

Проследить за тем, как проводится GPS слежение можно в режиме онлайн: с компьютера или мобильного телефона. Помимо местонахождения наблюдаемого объекта в настоящий момент GPS программа слежения позволяет на электронной карте проследить направление движения и его скорость. GPS система слежения сохраняет всю историю передвижений отслеживаемых объектов.

Сегодня каждый желающий, вооружившись специальным программным обеспечением, имеет возможность проследить за действиями любого абонента сотовой связи.

То есть, при помощи специальных программ, таких как ShadowGuard, например, можно прослушать переговоры по чужому телефону или же прочитать переписку по СМС. Еще несколько лет назад это было похоже на шпионскую фантастику, но сегодня это реальность, и уже огромное количество людей воспользовалось такой возможностью. А там, где имеется спрос, как известно из законов рынка, рождается и предложение. И на сегодняшний день появилось множество сервисов, которые предлагают воспользоваться такой невероятной возможностью.

Мы привели в качестве примера программу прослушки мобильного ShadowGuard и воспользуемся этим примером и дальше для того, чтобы раскрыть основные возможности подобного шпионского программного обеспечения. Одной из самых востребованных возможностей является прослушка сотового телефона.

При установке программы на телефон все данные передаются в личный кабинет пользователя программы. Таким образом, все изменения в данных, которые происходят на прослушиваемом телефоне, передаются на сервер. Профессиональное средство прослушки, которым является программа ShadowGuard, позволяет не только следить за информацией на другом телефоне, но и управлять некоторыми функциями – возможно будет блокировать входящие и исходящие сообщения и звонки. Для начала, для того, чтобы прослушка сотовых телефонов и другие возможности программы были доступными, необходимо пройти регистрацию на сайте программы. И после активации пользователь получает доступ к данным на интересуемом телефоне.

Саму программу необходимо скрытно установить на чужой телефон. Здесь пользователь должен проявить настоящую оперативную смекалку и находчивость. Зато при успешно проведенной операции он будет щедро вознагражден – в его распоряжении окажется вся информация: адреса электронной почты, телефонная книжка, переписка. При работе на чужом телефоне программа никак себя не обнаруживает. Замечательно то, что в такой программе возможна прослушка сотовых телефонов бесплатно, установив бесплатный модуль. В режиме тестирования функционал программы ограничен.

Диана Акопян и Анатолий Еляков в статье «Эпоха тотальной электронной слежки»[4] сделали вывод, что в начале XXI века возникла тотальная система наблюдения за человеком, которая «накрывает» ребенка и взрослого, живого и мертвого. Одно дело, когда источники информации существовали отдельно, в разных органах и организациях, и другое, когда их можно собрать воедино, проанализировать и составить информационный портрет человека. Такая уникальная возможность появилась с созданием новейших информационных технологий, базирующихся на электронных устройствах, которые произвели революцию в сборе наблюдения за человеком, причем в тайне от него. Эту информацию можно передать безвозмездно или продать, тогда как источники этой информации – частные лица – даже не подозревают об этом процессе.

Электронное антитеррористическое наблюдение. Серьезный шаг сделали и разведывательные технологии после событий 11 сентября 2001 года, когда были приняты беспрецедентные меры, даже охарактеризованные в СМИ как конец существования конфиденциальной информации в США. Особого внимания заслуживает крупномасштабный проект министерства обороны США «Тотальная информационная осведомленность» (ТИО). Он предполагает разработку и эксплуатацию новейших информационно-компьютерных технологий, с помощью которых можно осуществлять тотальное наблюдение за счет массированного увеличения источников информации, перехвата сообщений любого характера, оперативного анализа в режиме реального времени, то есть сбора колоссального количества данных, а главное – молниеносную реакцию спецслужб. Как утверждается, эти меры будут противодействовать террористическим угрозам за счет «мониторинга местонахождения, передвижений и деловой активности населения. то есть сбора максимально широкой информации обо всех подозрительных явлениях, указывающих на планы террористов».

Система ТИО интегрирует всеобъемлющие цифровые данные об американских гражданах, а также об иностранцах, имеющих контакты с населением США, которые следует подразделить на два типа: личностные6, деловые, функциональные и биометрические. Первые предполагается черпать из всех существующих БД как государственного, так и отраслевого назначения: медицинские, образовательные, торговые, туристические, телефонные, корпоративные, ветеринарные и т.д., а также из источников, куда проникли все отслеживающие электронные устройства: банковские счета, кредитные карточки, аренда машин, транспортные агентства;

медицинские и ветеринарные записи; телефонные и иные коммуникативные сообщения, письменные, электронные, телефонные заявления граждан в госорганы и т.д. Биометрические – это изображение радужной оболочки и сетчатки глаз, отпечатки пальцев, ДНК, графические снимки лица и т.д.

Если учесть, что при этом используется хорошо зарекомендовавшая себя традиционная техника сбора данных, например, просеивание телефонных счетов, магазинных дисконтных карточек и т.д., но уже через виртуальное сито, то сбор информации по линии ТИО достигнет беспрецедентных масштабов. Возникнет уникальная централизованная система, которая преодолев разобщенность и недостатки многочисленных имеющихся БД, будет содержать точные данные, где находился и что делал конкретный человек в заданное время. И тогда каждый гражданин США, будь то потенциальный террорист или лояльный гражданин, окажется под информационным колпаком спецслужб.

Новый этап в эпоху слежения за объектами связан с космическими летательными аппаратами, в частности спутниками, возможности которых с учетом постоянно совершенствующейся фотовидеоаппаратуры безграничны. Причем передающие спутники могут двигаться по определенной траектории, фиксируя все на своем пути, а стационарные – предметы и их передвижение в одной географической точке. Спутники, оснащенные специальными приборами, не только видят, но и слышат, отслеживая разнообразные коммуникативные процессы. Это своеобразные динамические БД, имея в виду, что они не только собирают и хранят информацию, но и могут отправлять ее на землю в заданном режиме. Наличие кода предохраняет ее от расшифровки. Спутникам мирного назначения проложили дорогу спутники-шпионы, существующие уже более 40 лет, оснащенные обычными или инфракрасными фотокинотелекамерами, электрооптическими сканерами и иной аппаратурой, несущие свою службу и сейчас.

Вся Земля находится в зоне видимости космических аппаратов. Маршруты спутников ничем не ограничены, поэтому с их помощью любое государство способно заглянуть в «огород» соседа, причем не одномоментно, а неограниченное время. Вероятно, с точки зрения военных и политических целей (например, как выполняются двусторонние или многосторонние государственные обязательства) они вряд ли заменимы.

В ряде стран, в первую очередь в США, созданы системы геопространственной разведки – прежде всего в целях национальной безопасности, а также использования в гражданских целях. Спутниковая геопространственная информация находит применение и в борьбе с терроризмом.

В Германии введена единя компьютерная антитеррористическая база данных. Этот информационный банк состоит из двух частей: основной и расширенной. В основную включен набор данных, необходимых для идентификации личности, – имя, пол, дата рождения, адрес, гражданство, владение языками, цветное фото и приметы подозреваемых в террористической деятельности. Доступ к этой информации получат все разведывательные органы и службы по борьбе с преступностью.

В расширенную базу введена информация о семейном положении подозреваемого, его профессии, образовании, конфессиональной принадлежности, номерах автомобилей, банковских счетов и телефонов; данные о передвижении по миру, принадлежность к террористическим ячейкам, навыках владения оружием и обращения со взрывчатыми веществами, круге общения, связях с террористическими ячейками. Эту информацию заинтересованные ведомства смогут получать по спецзапросу. Однако субъекты спецзапросов строго не оговорены. Тогда этот запрос могут организовать и сами террористы, выявив тем самым круг потенциальных сторонников и недоброжелателей. Это – во-первых. Во-вторых, возможны «утечка» информации изнутри и взлом извне или то и другое вместе. Тогда тщательно собранная, всеобъемлющая информация может оказаться во власти посторонних людей, а главное – криминальных структур. Нетрудно представить удовлетворенность последних, когда нужная информация будет подана буквально на блюдечке.

Разведывательные системы становятся все более универсальными: в автоматическом режиме они не только собирают информацию, но и осуществляют ее анализ, делают выводы. Именно так работают системы глобальной слежки: в ряде англоязычных стран – ECHELO, в Европе – ENFOPOL, у нас – COPM-2.

Революционным событием является возникновение с помощью современных информационно-компьютерных технологий возможности обозревать не ее отдельные участки, регионы, но и целиком планету. Совсем недавно произошел беспрецедентный в мировой истории случай, когда известная компания «Google Earth» выставила на сетевое обозрение все без исключения уголки планеты. Появилось множество информации об объектах, о которых никто не ведал, и даже о тех, которые скрывались, например о секретных базах, аэродромах, кораблях, подлодках и т.д. Посредством новейших просматривающих устройств современное человечество в конце концов сумело рассмотреть свою колыбель и место обитания – Землю – в зеркале, называемом электронной информацией.

На повестке дня встала проблема имплантантов с помощью чипов, способных давать информацию о человеке везде и в любое время суток. Комиссия Евросоюза 16 марта 2005 года согласилась с заключением № 20 Европейской группы по этике в науке и новым технологиям, заявив, что использование электронных имплантантов для слежки за людьми законно, если такой контроль будет закреплен законодательно.

Постоянно, целеустремленно ведут сбор информации корпорации, причем в двух направлениях: внешнем и внутреннем. Внешнее предполагает получение данных за пределами организации, а именно: о политической и экономической обстановке в мире, состоянии глобальных и региональных рынков, активах и намерениях конкурентов и т.д. В целом это колоссальный объем информации; при современных масштабах транснациональных корпораций он превосходит данные, получаемые некоторыми государствами. Особое значение придается информации о потребителях продукции. В связи с этим следует обратить внимание на термин «протокол» (Д. Бурнам), который с помощью электронных устройств автоматически фиксирует самые обычные действия людей. Протокол всегда начеку. Он точно фиксирует момент звонка человека по телефону, обналичивание им чека, использование кредитной карточки, покупку товара в магазине, взятие напрокат автомобиля, наконец, включение канала кабельного телевидения. Человек совершает множество и других обыденных действий, не заботясь о последствиях. А все это находит отражение в протоколах.

Глава 9.

Распознавание лиц преступников и террористов, поиск пропавших людей на базе нейронных сетей

Почему технологии распознавания лиц будут все более востребованы в системах безопасности? Зачем помнить постоянно растущее количество паролей для разных сервисов и придумывать все более сложные способы идентификации себя в интернете, когда у каждого человека с рождения есть уникальный идентификатор – его лицо? Крупнейший онлайн-торговец, китайская Alibaba Group, в 2015 году объявила о скором запуске системы Smile to Pay, которая позволит покупателям входить на сайт и подтверждать покупки, глядя в камеру смартфона. И это лишь одно из множества перспективных направлений технологии распознавания лиц.

В вопросах распознавания лиц для обеспечения безопасности железнодорожного транспорта главным экспертом может выступить Япония. Именно в этой стране в сферу рельсовых перевозок людей и грузов внедрено максимальное количество высокотехнологичных решений. И это при том, что Япония считается мировым лидером по объему пассажиропотока, проходящего через вокзалы (а вокзалы здесь зачастую объединяют и наземный, и подземный транспорт). Однако метрополитен Страны восходящего солнца, и в частности Токио, вывели в авангард очень печальные события. Система безопасности в столичной «подземке» кардинально обновилась после марта 1995 года, когда религиозные фанатики из секты «Аум Синрике» распылили на двух станциях ядовитый газ. Теперь токийское метро буквально напичкано современными видеокамерами – на 290 станций их приходится несколько тысяч! Установлены камеры и во многих вагонах скоростных поездов. Также есть камеры, которые специализируются на вычленении предметов и людей, не двигающихся в течение долгого времени. Все видеозаписи поступают в единый ситуативный центр, куда стекается также вся информация от патрулирующих метро полицейских. Кроме того, имеются и специальные стереовидеокамеры, способные «засечь» посторонний предмет или человека на путях и скомандовать поезду остановиться.

В 2012 году «Хитачи Кокусай Электрик» представила систему с камерой скрытого слежения, позволяющую обрабатывать базу данных в 36 миллионов лиц за 1 секунду.

Согласно заявлениям Хитачи «Эта высокая скорость обнаружения достигнута распознаванием лиц путем распознавания картинок на этапе записи камеры наблюдения и группировки полученных похожих лиц». Система объединяет лица, которые поворачиваются в рамках 30 градусов и имеют минимальный размер на картинке 40х40 пикселей.

Планируется, что система скрытого видеонаблюдения будет внедряться в больших корпорациях, на крупных вокзалах и заводах. Применение такой системы в аэропорту или на вокзале поможет обнаружить злоумышленников, чьи фотографии заранее занесены в базу данных как «находящиеся в розыске».

В 2014 году ФБР США объявило об успешном запуске в эксплуатацию системы распознавания нового поколения (NGI). Ее целью является расширение возможностей ведомства по идентификации граждан, и она должна заменить старую, основанную исключительно на отпечатках пальцев. С 2011 года система работала в экспериментальном режиме.

Основной особенностью NGI является то, что она получает и обрабатывает биометрические данные автоматически. Система работает за счет информации, получаемой с камер видеонаблюдения по всей стране. Она выявляет уникальные черты лица того или иного человека и сохраняет их в базе данных. Затем при расследовании преступления она сможет провести быстрый анализ снимков и обнаружить злоумышленников.

Для идентификации человека достаточно обнаружить, например, характерный шрам на его лице или татуировку на теле.

ФБР разработало NGI совместно с Lockheed Martin, Security Solutions и IBM. Целью программы объявили «борьбу с терроризмом и преступностью благодаря улучшению способов биометрической идентификации, а также выработке новых методов анализа архивной информации в результате исследований, оценки и применения перспективных технологий».

С помощью этой системы, в теории, можно распознать человека на любой фотографии, если информация о нем содержится в базе данных. Подобные менее комплексные методы идентификации давно используют такие компании, как Facebook, их технологии позволяют автоматически идентифицировать того или иного пользователя на загруженной в социальную сеть фотографии. Проект разработки NGI рассчитан на десять лет, и в него вложено $ 1,2 млрд. О старте программы официально объявили… в 2008 году, когда ФБР заключило первый контракт на ее реализацию с фирмой Lockheed Martin.

В 2011 году система автоматического распознавания лиц начала функционировать в экспериментальном режиме. Правоохранительные органы США получили от ФБР программное обеспечение, которое позволяло мгновенно сравнивать фотографии подозреваемых с базой данных. Число американских ведомств, использующих ее, постоянно растет.

NGI позволяет вести наблюдение за людьми, занимающими ответственные должности. Например, к ним относятся кассиры, учителя, работники социальных служб – то есть те, кому необходимо сдать отпечатки пальцев и фотографию при приеме на работу. Система позволяет правоохранительным органам каждого штата в течение 24 часов узнать, не совершил ли человек, претендующий на такую должность, какое-либо преступление. ФБР только предупреждает местные правоохранительные органы о том, что соискатель уже был однажды арестован, а дальше им предлагается принимать решение, что с ним делать, самостоятельно.

Эта система помогает также следить за гражданами, освобожденными из мест заключения досрочно. Если бывший арестант совершит преступление в одном штате страны, то эта информация очень быстро будет доступна властям остальных.

Помимо распознавания лиц NGI способна идентифицировать человека по его зрачку. В последнее время фотографии зрачков заключенных активно собирают в американских тюрьмах. В теории, они могут использоваться для идентификации злоумышленников на месте преступления.

Пока что NGI далека от совершенства. Низкая разрешающая способность большинства камер видеонаблюдения не позволяет системе эффективно распознавать лица людей и тем более их зрачки. Но ее использование приносит плоды уже сейчас.

Системы идентификации нового поколения ведут поиск лиц по базе с фотографиями более 50 млн. граждан.

В штате Нью-Йорк система распознавания лиц уже работает в Управлении автотранспорта. Благодаря ей власти арестовали более 100 человек и открыли почти 1000 расследований.

В США в июне 2017 года начались первые испытания системы распознавания лиц в нескольких аэропортах. Пассажирам авиакомпании Jet Blue Airways, ставшей инициатором эксперимента, не придется даже доставать свои паспорта и прочие документы, чтобы попасть на борт самолета. Ведь новой системе достаточно бегло взглянуть на лица людей, чтобы проверить их через базы данных служб безопасности и зарегистрировать на рейс. Для того, чтобы воплотить этот проект в жизнь, Jet Blue Airways объединила усилия с Таможенной службой и Пограничным патрулем США. За программную сторону проекта отвечает компания SITA.

Работа новой системы основывается на сверке лица человека с хранящейся в базе данных фотографией. Людям не нужно будет предъявлять вообще никаких бумаг или заранее регистрироваться, чтобы принять участие в этой программе. В процессе распознавания человеку всего лишь нужно встать напротив камеры, которая моментально отсканирует лицо и сверит его с базой данных.

Другая американская авиакомпания – Delta Air Lines – тоже собирается использовать распознавание лиц для упрощения аэропортовой рутины. На этот раз биометрический сканер будет применяться на стойках сдачи багажа.

После печати ярлыка, который прикрепляется на сумку или чемодан, пассажира пригласят к автомату, оборудованному технологией распознавания лица, для сканирования и сверки с фотографией в документах.

Delta вложила в автоматизированную стойку регистрации багажа $ 600 тыс. На эти средства в Международном аэропорту Миннеаполис/Сент-Пол летом 2017 года установлены четыре подобных автомата.

Технологией заинтересовалась и Австралия. К 2020 году страна планирует ввести биометрическую проверку пассажиров во всех австралийских аэропортах, включая сканирование отпечатков пальцев и лица.

Несмотря на то, что единой биометрической системы пока нет, потенциально в базу данных можно загрузить всю информацию о путешественниках, включая сведения о билетах, туристическую историю, возможные судимости и пр.

В будущем искусственный интеллект на основе этих данных сможет определять, представляет пассажир угрозу или нет. Испытания системы пройдут в аэропорту Канберры, столицы Австралии. Целью проекта является автоматизация проверки 90% пассажиропотока.

Подобные испытания в этой области проводят финская авиакомпания Finnair, голландская KLM, а также международный аэропорт Париж – «Шарль-де-Голль». В некоторых случаях система распознавания лиц будет только дублировать действия сотрудников службы безопасности, так как на настоящий момент она не показывает 100% результата и иногда неточна.

На Чемпионате мира по футболу – 2014 в Бразилии полиция была оснащена солнечными очками со скрытыми камерами, которые отслеживали и идентифицировали по криминальной базе до 400 пар глаз в секунду на расстоянии до 12 миль (оптимизированы для работы на расстоянии 50 метров). Очки – скрытая камера подключены по беспроводной сети к базе данных, которая сравнивает лица с профилями 13 миллионов эталонов и воспринимает 46 тысяч точек на лице для распознавания и идентификации совпадения.

Очки – скрытая камера могут не только идентифицировать преступников, но и отображать полицейскому дальнейшие указания к действию на мероприятии.

Ученые Института Макса Планка в Саарбрюккене в Германии демонстрируют способ идентификации человека по нескольким фотографиям, даже если на большинстве из них его лицо закрыто. Разработанная исследователями система, которую они называют «Безликая система распознавания», тренирует нейронную сеть с помощью множества фотографий, содержащих как закрытые от наблюдения, так и хорошо видимые лица, а затем использует эти знания, чтобы идентифицировать человека с закрытым обличьем, ища сходства в области головы и на других участках тела.

Точность системы меняется в зависимости от того, сколько есть фотографий в наборе с хорошо видимым изображением лица. Даже тогда, когда есть только 1,25 копий изображений полностью видимого лица человека, система способна идентифицировать скрытые от обзора лица с точностью 69,6 процента; если есть 10 копий изображений хорошо видимого лица, точность увеличивается до 91,5 процента.

В Швеции компания Axis создала первый в мире «умный» кодек (программный преобразователь сигнала), созданный для IP видео и IP-видеонаблюдения. Камера служит только первым звеном, не только воспринимает и транслирует, но и интеллектуально обрабатывает изображение. Большое количество охранных агентств используют технологии аналитики как начальный уровень защиты, особенно ночью.

К 2020 году, ожидают в Axis, в видеонаблюдении предстоит все еще развивать качество изображения и светочувствительность. Но одновременно появятся камеры со встроенными системами аналитики, или же со средствами передачи метаданных другой системе (метаданные, это например, любые косвенные сведения о состоявшемся контакте двух лиц: кем и с кем, когда, где, сколько длился, какой была тема и т.п.).

В Axis полагают, что сегодня есть три больших макротренда, которые следует связать. Это технологии Big Data, интернет вещей, а также облачные решения. В числе продвинутых технологий называют систему контроля доступа, сетевую систему контроля дверей, IP-аудио.

Одним из самых важных новых направлений Axis считают то, что панорамные камеры заменят PTZ-камеры начального уровня. Угол обзора у такого прибора составляет 360 градусов, и она одна может заменить сразу четыре камеры. Еще одно новшество – мультисенсор. Мультисенсорная камера, которая имеет угол обзора 180 градусов, появилась около года назад, но сейчас выпускаются и камеры с углом обзора 360 градусов. Она позволяет следить за дорогой, за площадью, за зданием.

Французская компания Orange Labs разработала алгоритм, способный искусственно состаривать и омолаживать изображения лиц на фотографиях и устанавливать их сходство с изображением на исходном фото.

Это первый алгоритм, который генерирует высококачественные изображения лиц в любой заданной возрастной группе с сохранением узнаваемости человека. Для его создания исследователи использовали две генеративные состязательные нейросети.

В процессе обучения нейросети проанализировали, как выглядят лица шести возрастных категорий (до 18 лет, 19-29, 30-39, 40-49, 50-59 и старше). Для этого в них загрузили по 5 тыс. фотографий людей из каждой возрастной категории. Таким образом, нейросети узнали паттерны изображения, характерные для определенного возраста, и смогли применить их для состаривания и омоложения изображения любого лица.

Обученный алгоритм ученые испытали на 10000 изображений из базы IMDB-Wikipedia, а затем проверили результат с помощью программы, которая сравнивает две фотографии и определяет, изображен ли на них тот же человек. В 80% случаев программа сумела идентифицировать людей, которых искусственно изменили на фото.

Технологию можно применять для розыска пропавших много лет назад, а также розыска лиц, скрывающихся много лет от правосудия.

Китайская компания Baidu, занимающаяся созданием веб-сервисов, в начале 2017 года успешно использовала технологию искусственного интеллекта для поиска человека. Пропавший ребенок воссоединился с семьей спустя целых 27 лет. Об этом сообщил ресурс China Daily.

Сотрудничая с благотворительной группой baobeihuijia.com, занимающейся поиском пропавших людей, специалисты Baidu воспользовались программой распознавания лиц для того, чтобы вычислить местонахождение потерянного ребенка. Специалистам удалось выяснить, что 33-летний мужчина по имени Фу Гуи – это и есть маленький мальчик, похищенный после школы в далеком 1990 году.

Фу Гуи, как и его настоящая семья, был зарегистрирован на ресурсе Baidu. Мужчина выложил в Сеть свое фото в 10 лет, а его родители искали мальчика по фотографии с четырехлетнего возраста. Именно эти снимки и сопоставил искусственный интеллект.

Кровное родство было подтверждено с помощью теста ДНК.

Компания Baidu использует базу из 200 миллионов изображений для того, чтобы совершенствовать работу системы распознавания лиц. Глава компании Baidu Робин Ли внес предложение о создании централизованной базы данных со сведениями о пропавших детях, чтобы помочь воссоединиться еще многим семьям.

Еще в 2010 году в России создана первая полностью отечественная биометрическая система моментального распознавания личности в толпе. Разработана она компанией-интегратором «Техносерв» и называется «Каскад-Поток». Система ничем не уступает зарубежным аналогам. Она идентифицирует личность в режиме реального времени путем сопоставления видеоданных, полученных, например, с камер видеонаблюдения, с изображениями в базах данных оперативных учетов. На все это уходит лишь доля секунды, а вероятность правильного распознавания достигает 94%.

В 2013 году в петербургском метро в дополнение к уже действующим камерам, пунктам досмотра и рамкам-металлодетекторам должна появиться «интеллектуальная» система видеонаблюдения. Базируется она на комплексе «КАРС» (комплексной автоматической розыскной системе). Он базируется на системе «Интеллект», разработанной ФСБ России для розыска преступников. Решение состоит из сети видеокамер и серверов для обработки информации. Опираясь на биометрические данные, система способна автоматически распознавать людей в толпе и анализировать их сходство с лицами, занесенными в базу данных преступников и подозреваемых. Если сходство превышает 90%, система оповещает об этом полицейских. Мало того, система даже умеет следить за потенциальным правонарушителем с помощью нескольких камер.

Московский метрополитен, который называют одним из самых уязвимых среди соизмеримых с ним по объему пассажиропотока, тоже в последние годы совершенствует систему безопасности. Уже создано единое информационное радиопространство, позволяющее сотрудникам «подземки» быстро связываться со службой охраны, станции и поезда оборудованы системой видеонаблюдения, на платформах установлены колонны экстренного вызова. Планируется оснастить каждую станцию дополнительными камерами, а также турникетами, способными распознать взрывные устройства, опасные предметы, отравляющие и радиоактивные вещества.

Заслуживает внимания и аппаратно-программный комплекс биометрической идентификации лиц, находящихся в розыске или представляющих оперативный интерес для органов внутренних дел (АПБИ «АТИГ»), который кроме лицевой геометрии при распознавании использует все четыре основных алгоритма биометрической идентификации, известные науке на сегодняшний день:

• алгоритм векторного сравнения (VFA);

• алгоритм сравнения иерархических графов лица (HGM);

• алгоритм анализа локальных особенностей лица (LFA);

• алгоритм анализа структуры кожного покрова лица (STA).

Этот аппаратно-программный комплекс разработан компанией НТК «ПрофИТ», транспортной полицией в инициативном порядке установлен в аэропорту г. Белгорода и с осени 2014 г. введен в эксплуатацию. Видеокамеры этого комплекса расположены на контрольном пункте, и система фиксирует всех пассажиров, пересекающих контрольный рубеж. При выявлении признаков сходства проходящего пассажира с разыскиваемым преступником (находящимся в розыске не только за преступления террористического характера, но и за иные противоправные деяния) система сигнализирует об этом сотрудникам полиции.

Уже первые месяцы эксплуатации аппаратно-программного комплекса принесли положительные результаты в отождествлении лиц, находящихся в федеральном розыске[5].

Российская компания «Вокорд» выпустила собственную систему дистанционного биометрического распознавания лиц Vocord Face Control. «Вокорд» до сих пор работает с сервисами и устройствами, не связанными с распознаванием лиц.

Vocord Face Control 3D работает с синхронными изображениями со стереокамер, строит 3D-модель лица в кадре (это занимает меньше секунды) и автоматически ищет совпадение полученной модели с моделями в имеющейся базе данных. Можно сопоставить 3D-модель и с обычными фото.

Разработку проекта Vocord Face Control 3D «Во-корд» начал с двухмерного распознавания лиц и сразу столкнулся с проблемой. Если человек отворачивался от камеры больше чем на 15 градусов в любой плоскости, построить модель лица уже не удавалось. Поэтому инженеры «Вокорда» разработали систему, которая на основе синхронных снимков с нескольких камер строит трехмерную модель лица. Эта модель сравнивается с фотографией на пропуске или в доступной базе, система идентифицирует личность человека на снимке и сохраняет модель в архиве.

Но даже с переходом на 3D-моделинг получить хорошее качество снимков мешало плохое качество съемки стандартных обзорных камер. Крупным компаниям невыгодно было разрабатывать и производить камеры только для распознавания изображений – ниша была слишком узкой. «Вокорд» разработал свою технику на стыке классических обзорных камер и камер машинного зрения, которые обладали высокой чувствительностью, адаптировались к освещению, автоматически управляли объективом и делали снимки более четкими.

Клиенту предлагается не отдельный софт, а полноценный аппаратно-программный продукт – тогда это было прорывом в области распознавания лиц.

В России у «Вокорда» несколько конкурентов в области технологий распознавания лиц: VisionLabs, «Техносерв», «Стилсофт» и «Смиларт». «Вокорд» и «Техносерв» работают на одном поле, но «Во-корд» – это в первую очередь разработчик ПО, а «Техносерв» – интегратор, поэтому пространства для маневров на рынке достаточно, считает начальник отдела подготовки биометрических решений «Техносерва» Иван Тихонов. Но, как и «Вокорд», «Техносерв» ориентирован в основном на большие комплексные проекты для крупных государственных и коммерческих структур.

Первые технологии распознавания лиц появились вместе с распространением фотографии и использовались для идентификации и поимки преступников. Об автоматизации речи не шло – лицо подозреваемого с изображенным на снимке преступником сверял человек. В середине 1980-х годов стали широко использоваться компьютерные технологии, и распознавание вышло на новый уровень: на снимке лица выделялись биометрические точки, расстояние между которыми измерял компьютер. Главным критерием был набор цифр, который получали путем деления длин отрезков, соединяющих эти точки. Затем к биометрическим точкам добавились уникальные признаки человеческого лица, что значительно облегчило процедуру распознавания, появились полностью автоматические системы. В 1990-х годах оформилась четверка компаний – лидеров в этой сфере: немецкая Cornitec Systems, немецкая Neven Vision (купленная Google в 2006 году), американская LI Identity Solutions и японская NEC.

Но за последние десять лет технология очень изменилась: для распознавания лиц начали использовать искусственные нейронные сети – математическую модель, построенную по принципу организации сетей нервных клеток живого организма. В процессе обучения нейронной сети задействованы две ее способности: запоминание, когда сеть дает верный отклик на входные данные, и обобщение, когда сеть выдает правильные результаты в ответ на входные данные. Именно эти свойства позволяют новейшей системе автоматически сравнивать новое изображение (фотографию или 3D-модель лица) с тем, что уже есть в ее базе.

Российская компания NTechLab победила в конкурсе алгоритмов распознавания лиц Megaface, организованном Вашингтонским университетом. Основатель компании – выпускник факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В.Ломоносова Артем Кухаренко. Участвовать в конкурсе можно было в двух категориях, в каждой из которых предлагалось анализировать по два пакета – больше 500 тыс. изображений и меньше 500 тыс. изображений. NTechLab победила в двух соревнованиях и заняла второе место еще в двух.

Продукт NTechLab называется FaceN. Компания на сайте указывает, что он уже используется для поиска людей по фотографии и контроля доступа. Чтобы идентифицировать человека по фото, алгоритм должен уметь выделять такие черты лица, которые не зависят от того, как меняется внешность человека и как по-разному его можно сфотографировать, указывает компания. FaceN построена на так называемых инвариантных признаках – таких, которые характеризуют индивидуальное строение лица и не изменяются. При этом часть признаков (величина глаз, фактура бровей, форма губ) человеческий глаз распознает, а часть – выделить не способен, указывают создатели технологии.

Сегодня система распознавания лиц применяется в борьбе с криминалом. Фоторобот преступника сверяется с изображениями в базах данных либо производится съемка человеческого потока в людных местах, и лица людей в реальном времени сравниваются с лицами нарушителей, находящихся в розыске. Систему можно использовать и в борьбе с банковским мошенничеством. Биометрические технологии практически исключат возможность получить кредит по подложному паспорту и снять в банкомате деньги, даже если злоумышленник знает pin-код карты.

Распознавание работает в системах контроля доступа. Обычно технология действует в связке с электронными пропусками: образец фото на них сравнивается с моделью, полученной в результате съемки человека, входящего в здание. В этом случае фиксация лица – самый удобный способ идентификации. Получение качественного отпечатка пальца занимает сравнительно много времени, да и не все готовы приложить палец к экрану, к которому до них прикасались десятки человек. Анализ сетчатки глаза – тоже не самая быстрая процедура: вам нужно встать точно напротив сканера и какое-то время не моргать. Лицо же всегда доступно для съемки, если только вы не носите паранджу. Фотографирование происходит мгновенно, и процедура не требует от человека никаких дополнительных действий.

Следующим вызовом для «Вокорда» в течение ближайших пяти-десяти лет станет разработка системы по распознаванию человеческих эмоций. Система распознавания эмоций, основанная на работе нейронных сетей, может в разы упростить и ускорить этот процесс.

Каждая из российских компаний старается захватывать лидерство в разных нишах. Если заказчики «Вокорда» озабочены в первую очередь распознаванием лиц в местах массового скопления людей, то другой разработчик, компания VisionLabs, нацелен преимущественно на банковскую сферу.

VisionLabs предлагает две версии системы распознавания лиц.VisionLabs Luna – платформа, которую клиенты приобретают и используют у себя. Второй продукт – облачная версия Face Is, которая доступна при оформлении подписки. Обе системы работают со сложными алгоритмами компьютерного зрения, которые выявляют специфические черты каждого лица (например, разрез глаз, форму носа и т.д.) и впоследствии позволяют найти их же на фото в архивах клиента. Luna обычно покупают крупные заказчики, в том числе банки, чтобы бороться с мошенниками, увеличивать лояльность посетителей отделений, а также следить за работой сотрудников в точках. А Face Is, как более дешевый вариант, покупают небольшие магазины: система, распознав лицо, находит нужную «карточку» посетителя в CRM-системе, узнает из нее его историю покупок, интересы и данные профиля.

Новую волну популярности и клиентов NTechLab принес сервис FindFace для поиска людей по фотографиям в «ВКонтакте». Сервис предлагает 30 бесплатных поисков ежемесячно, чтобы использовать его чаще и получить дополнительные настройки, нужно купить платную подписку. Большинство обычных пользователей познакомились с технологией распознавания лиц именно благодаря FindFace.

Правоохранительные органы уже используют технологию приложения FindFace, позволяющего связать фотографию человека, сделанную на улице, с его профилем в социальных сетях, для поиска преступников и нарушителей.

В мае 2016 года создатель технологии Артем Кухаренко (N-Tech.Lab) договорился с правительством Москвы о тестировании технологии распознавания лиц на видео, которые снимают городские камеры, рассказывает издание. Их в столице очень много: 98 тысяч на подъездах, 20 тысяч во дворах.

Люди, которые проходят мимо камер, сверяются с загруженной в систему базой преступников или пропавших людей. Если на человеке показывается высокая степень сходства, то предупреждение об этом отсылается сотруднику полиции, который находится рядом.

Алгоритм также сможет «выделять отдельных людей в любой части города и находить их страницы в социальных сетях, из которых почти всегда можно узнать многое об их жизни», искать участников протестных митингов. Даже если человек забыл телефон дома, его перемещения по городу можно будет отследить, если он попадет в объективы камер, и связать с профилем в «ВКонтакте». В полиции используют технологию для раскрытия преступлений: берут фотографии, прогоняют через приложение, находят профили людей, видят, что те вчера были онлайн, делают запрос во «ВКонтакте», там выдают IP-адрес, откуда человек заходил.

Нейронная сеть дает набор признаков, по которому можно отличить одного человека от другого (цвет и форма глаз, мимика и др.). Но большинство признаков, которые выдает нейронная сеть, не видимы человеческому глазу. Точность определения изображения нейронной сетью составляет около 90%, а человеком – 25% (при объеме базы, например, в десять тысяч фотографий).

Алгоритм NTechLab дает возможность сравнивать пары лиц с 99% степенью точности и проводить поиск по достаточно большой базе фотографий менее чем за 0,3 секунды с точностью более 70%. Эта технология была признана лучшей на мировом чемпионате The MegaFace Challenge, организованном Университетом Вашингтона в 2015 году. В этом чемпионате приняли участие более ста команд со всего мира, в том числе и команда Google.

Для поиска человека по базе из одного миллиарда фото такому алгоритму потребуется меньше секунды. Подобная скорость поиска может решить множество задач не только в масштабах города, а страны и даже мира. Например, поиск преступника в режиме реального времени. Среди преимуществ, помимо скорости поиска по базам фотографий глобального масштаба, у алгоритма очень высокая точность распознавания. Это стало возможным благодаря глубинному обучению и правильно подобранной архитектуре нейронной сети.

Процесс распознавания представляет собой построение вектора признаков с помощью обученной нейронной сети. Вектор признаков состоит из 80 чисел, которые содержат всю информацию о лице. Для одного человека числа похожи, для двух разных людей – отличаются. На этом отличии и построена система поиска. Важно, что информация о лице не изменится, если человек наденет очки, отрастит бороду и усы, или если между фотографиями есть разница в несколько лет.

Стоит отметить, что информация об одном лице занимает менее килобайта на каждое изображение, что позволяет осуществлять работу алгоритма, не используя больших вычислительных мощностей.

Алгоритм достаточно устойчив к изменениям во внешнем облике и способен идентифицировать людей, если они наденут очки, отрастят бороду или сменят прическу. Узнать человека можно даже в медицинской маске, только при этом процент точности будет ниже.

В процессе обучения нейронная сеть сама формирует признаки и выбирает их в зависимости от статистических закономерностей в данных. Обычно они не интерпретируемы человеком.

Для проекта с социальной сетью «ВКонтакте» было проиндексировано более 250 млн. фотографий.

Алгоритм распознавания лиц может широко применяться в различных областях, таких как розничная торговля, банковское обслуживание, обеспечение безопасности, индустрия развлечений, спортивные мероприятия, сервисы знакомств и многих других, а также для распознавания лиц преступников на видео с камер слежения или на фотографиях в социальных сетях.

На базе алгоритма NTechLab уже запущен сервис поиска людей по фото в соцсети «ВКонтакте» FindFace, который за первые три месяца набрал более миллиона пользователей. Сервис был запущен 18 февраля 2016 года в качестве демонстратора технологии. На сегодняшний день запущено два продукта для бизнеса – это облачный сервис FindFace Cloud API и решение FindFace Enterprise Server SDK. Теперь любая компания в мире может интегрировать технологию распознавания лиц NTechLab в свою деятельность. Сервисы предлагают два основных сценария работы: верификацию (сравнение пар лиц) и идентификацию (поиск лиц) по собственным базам фотографий любого масштаба.

Нейросети можно обучить под абсолютно разные задачи: распознавание изображений, речи, письма, предметов, эмоций и многое другое. Этими вопросами занимаются многие мировые корпорации, такие как Google, Facebook и др. Распознавание лиц является одной из самых сложных задач.

Что ждет технологии 3D-распознавания лиц в России и в мире? С распространением автоматизации бизнес-процессов они получат все более широкое внедрение. Уровень качества технологий (точность распознавания сейчас превышает 95%) уже довольно высок, а экономия времени и ресурсов огромна. Чуть больше 10 лет назад фотографии предполагаемых преступников или банковских мошенников сравнивали с имеющейся базой изображений вручную, и после 30-й фотографии человек начинает работать медленнее и ошибаться гораздо чаще. Сегодня все системы распознавания лиц не просто автоматизированы, а используют искусственные нейронные сети. Это позволяет им работать с колоссальным объемом данных, сокращать количество ошибок и увеличивать скорость.

Технологии уйдут дальше исключительно чтения лиц. Для авторизации личности уже зачастую используются распознавание полного образа, и, например, особенностей походки. Называется несколько сфер, куда системы распознавания лиц только приходят, – все более продвинутые рекламные технологии на стыке онлайна и офлайна или автономные автомобили, где повышенный спрос на технологии цифрового зрения объясняется их важностью для безопасности дорожного движения.

В связи с распространением технологии распознавания лиц можно было ожидать, что в скором времени появятся недорогие контрсредства, препятствующие такому распознаванию. Оказалось, что простым решением этой проблемы могут служить солнцезащитные очки и защитные очки «Reflectacles», разработанные для защиты пользователей от распознавания по чертам лица, осуществляемого видеокамерами систем безопасности с помощью программного обеспечения, и оберегающие их частную жизнь от вторжения без их ведома.

Это новая революционная концепция в индустрии очков, дающая возможность защититься от шпионящих за всеми камер систем видеонаблюдения, а также посылать предупреждающие сигналы водителям во время прогулок или езды на велосипеде в ночное время.

«Reflectacles» – так называются светоотражающие защитные очки, разработанные Скоттом Урбаном. Урбан использовал для создания «Reflectacles» самые современные светоотражающие материалы.

Стоит отметить, что новинка подходит не только для велосипедистов, увеличивая их шансы быть замеченными водителями на дорогах, но и для пешеходов. Разработано несколько вариантов очков из высококачественного светоотражающего материала.

В частности, модель Reflectacles Ghost обладает способностью отражать свет видимой и инфракрасной области спектра. Это означает, что камеры видеонаблюдения, которые в основном работают с использованием инфракрасных технологий, никогда не смогут зафиксировать черты лица пользователя, когда на нем эти очки. Поэтому их по праву можно назвать средством противодействия технологии распознавания лиц. Данная модель может также отражать свет видимой части диапазона, благодаря чему водители смогут заметить пользователя с такими очками, как только он появится на дороге пешком или на велосипеде.

Очки Reflectacles Originals, способные отражать только видимый свет, представлены в семи различных цветовых решениях. Модели каждого из цветов имеют специфическую отражательную способность, возрастающую в таком порядке: серебряный, неоновый, золотой, синий, зеленый, оранжевый, красный.

В светоотражающих очках не используются батареи или лампочки; они просто отражают свет в направлении его источника. При облучении оправа ярко светится, не мешая пользователю.

Защитные очки собираются из выполненных из прозрачного ацетата целлюлозы цельных деталей, которые подвергаются обработке на станке с ЧПУ – вместо использования традиционной отливки из пластика в пресс-формах. В дужку очков вмонтирована металлическая проволока, повышающая прочность конструкции и дающая ультрафиолетовое излучение покрытием из высококачественного пластика CR39. Имеется возможность заменять эти стекла другими в соответствии с указанием врача.

Компания IDX и разработчик «Центр речевых технологий» в 2017 году вывели на российский рынок сервис удаленной биометрической идентификации личности – по лицу и голосу. Партнеры рассчитывают, в частности, на принятие законопроекта, разрешающего такой способ идентификации для открытия счетов и выдачи кредитов в банках. К 2019 году объем этого рынка в России может вырасти до $325 млн.

IDX добавила технологии аутентификации по лицу и голосу от компании «Центр речевых технологий» (ЦРТ; входит в группу Газпромбанка) в свою систему управления идентификацией. Таким образом, компании-участники IDX смогут удостоверять клиентов не только с использованием документов, но и с помощью биометрических данных. Для этого достаточно, чтобы человек один раз создал и сохранил с помощью специального приложения «цифровые слепки» голоса и лица в информационной системе (принадлежащей, например, банку, оператору связи, страховой компании, авиакомпании). С согласия клиента такие биометрические данные могут быть использованы для удаленного удостоверения личности всеми участниками рынка без нарушения цифрового суверенитета субъекта персональных данных.

Идентификация с использованием биометрии может занять более 50% рынка идентификации в течение ближайших пяти лет в кредитных организациях.

Проведение удаленной идентификации – обязательное требование антиотмывочного законодательства, сейчас предусматривающее только два способа – через подтвержденную учетную запись клиента на портале госуслуг и подтверждаемый особым способом набор персональных данных (ФИО, паспорт и т.д.).

Биометрическая идентификация набирает обороны. На рынке недвижимости есть риск столкнуться с недобросовестным посредником и стать жертвой обмана. Удаленная идентификация может быть востребована в сегментах бизнеса, где критически важно точно знать, что на другом конце находится нужный человек – например, при создании штата удаленных сотрудников, работающих с конфиденциальными данными в финансовом или юридическом секторе.

Глава 10.

Дроны против браконьеров, террористов и контрабандистов

Одними из первых, кто начал использовать беспилотники для охраны правопорядка, стали полицейские США. Федеральное управление гражданской авиации (FAA) авторизовало уже более 74 правительственных агентств по использованию беспилотников в воздушном пространстве страны, 17 из которых – правоохранительные. Наиболее известные среди них – Montgomery County в Техасе, Mesa County Sheriff’s Department в Колорадо и Grand Forks из Северной Дакоты.

Разрешение FAA позволило силовикам абсолютно легально задействовать беспилотники для детального обследования мест преступления и поиска пострадавших людей. Однако американские полицейские активно привлекали вышеуказанные агентства к работе и раньше, до получения агентствами необходимых юридических прав. Известно, что с 2013 года группа Grand Forks успела обработать около 30 запросов силовых структур, среди которых числятся 4 случая сбора данных об обстоятельствах самоубийств. С помощью дронов даже было обнаружено тело пропавшего охотника.

М. Гудман в своей книге «Будущее преступности» приводит такой пример: в 2013-2014 годах на 80% сократился браконьерский отстрел слонов и носорогов в Африке. Секрет открывался просто. Американское правительство и корпорация Google в порядке гуманитарной помощи африканским странам, особо страдающим от браконьерства, предоставили подразделение патрульных и боевых дронов и обучили местный обслуживающий персонал обращению с этим грозным оружием. Единственной модификацией боевых дронов, используемых против браконьеров, было то, что с них были сняты огневые установки и установлены липучие сети и поражающие дротики со снотворным.

Полицейские США пытаются использовать дроны и в более сложных операциях, например, таких, как наблюдение за потенциально опасными преступниками.

Британские полицейские начали использовать практически бесшумные мультикоптеры Black Hawk, позволяющие вести видеозапись со звуком.

Также стало известно о планах британской полиции использовать беспилотники в операциях по преследованию преступников. По различным оценкам, это обойдется силовикам намного дешевле и безопаснее, чем применение мотоциклов, машин и вертолетов. Покупка дрона и его длительная эксплуатация обойдется в сумму меньшую, чем одна погоня с использованием вертолета (что возможно далеко не всегда) и двух полицейских машин. Вдобавок к тому применение беспилотников никак не угрожает жизни полицейских.

О первом успешном применении квадрокоптера британской полицией стало известно еще в феврале 2010 года, когда с помощью аппарата AirRobot AR100B, оснащенного системой видеонаблюдения и тепловизионной камерой, силовики графства Мерсисайд на западе Англии смогли разыскать в густом тумане автомобильного вора. Подобные дроны применяются в Великобритании до сих пор. Известно, что технология аппарата первоначально разрабатывалась для нужд военной разведки. Он практически бесшумный и может работать ночью, передавая изображение в режиме реального времени.

В 2016 году рабочая группа при Совете руководителей национальной полиции и Центр прикладной науки и технологий обсуждали возможность использования беспилотных летательных аппаратов для преследования подозреваемых, использующих двух– и четырехколесные транспортные средства для совершения преступлений – говорится в заявлении Службы столичной полиции Лондона.

В последнее время лондонские полицейские борются с ростом краж, совершенных грабителями на мопедах и мотоциклах. За 12 месяцев в британской столице подобным образом было украдено более 3000 телефонов.

В то же время Служба столичной полиции была вынуждена пересмотреть свою тактику преследований после инцидента, повлекшего за собой гибель 18-летнего Генри Хикса. Молодой человек погиб в погоне на высокой скорости, пытаясь на мопеде уйти от двух патрульных машин. Использование дрона может снизить шансы повторения подобного инцидента.

В конце 2015 года дроны поступили на службу токийской полиции. Они вошли в специальный отряд по борьбе с другими дронами.

В настоящий момент беспилотники используются в правоохранительных органах целого ряда стран. Однако стоит отметить, что пока полицейские лишь оценивают потенциальные возможности подобных аппаратов. Так, в апреле прошлого года мэрия города Дубай запустила в небо дрона-полицейского, основной задачей которого стало слежение за экологическим порядком в местах отдыха и пустыне, а именно обнаружение тех, кто бросает мусор мимо урн.

Подобные дроны-полицейские смогут быстро появляться в различных местах, снимая на камеру всех нарушителей. При этом особо отмечается, что если дроны хорошо себя зарекомендуют, силовики ОАЭ всерьез задумаются об использовании этих аппаратов для более сложных задач.

Во Франции и Японии беспилотники активно используются для дистанционного наблюдения за «скоплениями людей». Однако особый интерес вызывают отдельные подразделения, которые создаются в этих странах с целью борьбы со случаями несанкционированного использования дронов.

В частности, полиция Токио совсем недавно заявила, что квадрокоптеры, нарушающие те или иные правила полетов, будут отлавливаться с помощью специальных дронов большого размера. Принцип работы здесь предельно прост: к большому квадрокоптеру снизу прикрепляется сеть размером примерно 2х3 метра. Далее такой аппарат догоняет мелких дронов-нарушителей и, поймав их сетью, выносит из запретной зоны.

Впервые на практике подобный метод отлавливания дронов-нарушителей был опробован в феврале 2016 года. С этого момента «дроны-отлавливатели» исправно несут службу в рядах силовиков. Как сообщает полиция Токио, основная цель подобных работ – защита важных локаций «с учетом самых худших возможных сценариев», из чего можно сделать вывод, что речь здесь, возможно, идет не столько об обезвреживании дронов-папарацци, ведущих наблюдение за частной жизнью знаменитостей, сколько о противодействии серьезной угрозе со стороны дронов-террористов, вооруженных взрывчаткой. В современных условиях вещь весьма актуальная, особенно если учесть, что по сообщению Министерства обороны РФ, уже известны случаи использования беспилотников, начиненных взрывчаткой, в Сирии. Также летом 2016 г. ФСБ предупреждала о планах террористов использовать дроны для совершения терактов в Европе.

Согласно сообщению пресс-центра МВД, в России беспилотники различных типов стали использоваться полицейскими, начиная с Олимпийских игр 2014 в Сочи. Дроны позволяют сотрудникам правопорядка эффективнее контролировать дорожную обстановку, проводить воздушную разведку, бороться с браконьерами и др. Ранее стало известно, что в июне 2016 года дроны позволили сотрудникам авиационного отряда МВД по Республике Адыгея за полгода выявить более 150 нарушений ПДД. А в Красногвардейском и Майкопском районах беспилотники позволили обнаружить нарушения в сфере недропользования и незаконные вырубки лесов.

Серьезных правовых проблем по использованию беспилотников в рядах силовиков в нашей стране нет. Однако стоит отметить, что даже этот факт не приводит к активному распространению дронов-полицейских в России – стражи порядка пока лишь присматриваются к возможности использования подобных аппаратов. При этом, по словам представителей МВД, потенциальные возможности использования квадрокоптеров велики – они могут применяться полицейскими в различных ситуациях, вплоть до обезвреживания опасных преступников.

Израильская компания Laser Detect Systems (LDS) представила на выставке HLS & Cyber Expo в Тель-Авиве первый в мире беспилотник SpectroDrone, оснащенный датчиками для определения взрывчатки и самодельных взрывных устройств с безопасного расстояния.

Беспилотник использует разработанную компанией лазерную систему обнаружения взрывчатки и других опасных материалов в газах, жидкостях, порошках с расстояния в несколько километров. SpectroDronе способен выполнять эти задачи, имея оперативный радиус действия в три километра.

Предполагается, что новый аппарат можно применять для розыска баз и складов террористов, а также для обнаружения мин и фугасов в зонах локальных конфликтов. В настоящее время для этих целей используют системы обнаружения взрывчатки, размещаемые на автомобильной технике, а также носимые комплекты и служебных собак.

В стране помимо беспилотников планируется использовать инфракрасные камеры для поимки преступников и определения людей с холодным и огнестрельным оружием.

Мэр индонезийского Макасара заявил, что с 2017 года преступников в городе будут ловить дроны. Город планирует запустить дроны, которые будут преследовать нарушителей во время погонь. Также аппараты будут оснащены системой распознавания лиц, чтобы иметь возможность определять находящихся в розыске в толпе.

Макасар уже собирает различные биометрические данные своих жителей. Среди этих данных лица, отпечатки пальцев и сканы радужки глаза. «У нас есть биометрические данные всех наших жителей – 1,8 млн. человек», – сказал мэр города.

Мэр назвал общественную безопасность приоритетным направлением своей деятельности на весь 2017 год. Помимо дронов, рассказал он, некоторые улицы оснастят инфракрасными камерами, чтобы определить людей с холодным и огнестрельным оружием. В городе 80% преступлений совершают мотоциклисты, так что тепловые камеры направлены в первую очередь на них, так как определить оружие в автомобиле им не удастся.

Перспективным для полиции является компактный квадрокоптер Snipe(«Бекас») производства компании AeroVironment. Он проектировался в качестве дополнительного источника информации о противнике для пехотинцев армии США, внедряется с 2016 года.

Основное предназначение наноквадрокоптера – ведение визуальной разведки на близлежащем участке местности. Snipe оснащен четырьмя несущими винтами и весит всего 140 граммов. До момента применения дрон хранится в небольшом легком и прочном футляре.

Находясь в воздухе, Snipe производит видеосъемку с помощью оптической и инфракрасной камер в режиме реального времени с высоким разрешением, включая темное время суток. Мобильность камер обеспечивается встроенным механизмом поворота. Полученная картинка отображается на блоке управления оператора.

На борту беспилотника находится радиоаппаратура – встроенное УВЧ-радио и программно-определяемая радиосистема SDR, что делает его доступным для широкого круга покупателей.

Крошечный квадрокоптер, несмотря на свои габариты, уверенно чувствует себя при порывах ветра до 24 км/ч, не создает лишнего шума, что позволяет ему оставаться невидимым для противника даже с близкого расстояния. В случае потери радиосвязи Snipe автоматически возвращается к оператору.

Американский производитель нелетального оружия Taser International заявил, что готов предоставить полиции США беспилотники, оснащенные электрошокерами. Компания провела переговоры с представителями полиции на конференции в Сан-Диего, пишет The Wall Street Journal.

Летом 2015 года полиция США впервые в истории использовала робота для нейтрализации преступника. С помощью робота Remotec F-5, снабженного взрывчаткой, полицейские Далласа убили Мику Ксавьера Джонсона, застрелившего пятерых полицейских во время уличной акции. «После этого инцидента нам поступали вопросы, возможно ли оборудовать оружием Taser автономное транспортное средство», – говорит спикер Taser International Стив Таттл. Тазер – электрошоковое оружие нелетального действия с радиусом действия до 10 метров, позволяющее проводить задержание правонарушителя с минимумом увечий.

В полиции США считают, что применение вооруженных тазером дронов может сохранить жизни сотрудников полиции во время опасных операций, однако признают, что этот вопрос остается дискуссионным. «Неприятие обществом идеи, что беспилотные летательные аппараты могут быть оборудованы каким-то видом оружия – это препятствие, которое предстоит преодолеть», – говорит представитель департамента полиции Портленда Пит Симпсон.

В исследовательской группе Police Foundation добавили, что такие технологии могут быть эффективным средством борьбы с преступностью, однако опасения правозащитников по этому поводу вполне обоснованны. «Многие люди обеспокоены тем, что если вы можете вооружить беспилотник электрошокером, то ничто не помешает вам оборудовать его огнестрельным оружием», – говорит президент организации Джим Буерман.

В 2015 году власти штата Северная Дакота приняли закон, позволяющий оснащать дроны нелетальным оружием. Полиция штата имеет право запускать беспилотники с электрошокерами, слезоточивым газом и травматическим оружием.

Вооруженные дроны могут стать по-настоящему грозной силой против преступников, и для этого в некоторых странах уже прорабатывается законодательная база. Например, законодательные органы Северной Дакоты (США) еще в августе 2015 года разрешили силовикам использовать любое оружие на беспилотниках, кроме огнестрельного. Иными словами, полицейские этого штата получили возможность дополнить дроны стреляющими электрошокерами, мощными распылителями газа и травматическим оружием, стреляющим резиновыми пулями.

В настоящий момент активно ведутся эксперименты по оснащению полицейских дронов газовыми баллончиками. Более того, французская компания Drone Volt серийно выпускает беспилотник TEAR GAS, который предназначен для распыления газа или перечного экстракта. Однако о подобном практическом использовании дронов ничего неизвестно – французские силовики пока используют эти аппараты лишь для дистанционного наблюдения за «скоплениями людей».

Необходимо отметить, что потенциал использования беспилотников в рядах правоохраните-лей может быть ограничен не столько технически, сколько юридически. Так, американский союз защиты гражданских свобод ACLU уже выразил опасение, что вооружение полицейских беспилотников может стать причиной необоснованного применения оружия, поскольку оператор дрона не присутствует на месте событий лично, а значит не сможет адекватно ориентироваться по обстановке. Также в настоящий момент активно ведутся дискуссии с гражданскими правозащитными организациями по поводу законности использования дронов для наблюдения за подозреваемыми. Является ли наблюдение за потенциальными преступниками вторжением в их частную жизнь и есть ли в подобных случаях какие-либо исключения?

Правоохранителям и законодательным органам различных стран еще предстоит решить юридические вопросы, связанные с возможностями использования дронов. Однако уже очевидно, что возможности силовиков с привлечением беспилотников возрастут многократно. На сегодняшний день можно выделить следующие варианты использования дронов силовыми структурами:

• Профилактическое видеонаблюдение;

• Контроль за массовыми мероприятиями;

• Обеспечение встреч VIP, включая встречи на высшем уровне;

• Предотвращение террористических актов

• Контроль акций протеста;

• Операции по борьбе с организованной преступностью;

• Операции по поимке преступников;

• Розыск пропавших людей;

• Изучение места преступления;

• Поддержка оперативной связи;

• Предотвращение нелегальной иммиграции;

• Наблюдение за наземными и морскими линиями регулярных сообщений;

• Наблюдение за транспортными потоками;

• Анализ причин ДТП;

• Отслеживание угнанных автомобилей;

• Борьба с морскими пиратами;

• Предотвращение незаконной разработки недр и т.д.[6]

Глава 11.

Роботы-полицейские cтали явью

В Аналитическом исследовании «Мировой рынок робототехники», подготовленном в 2016 году Национальной ассоциацией участников рынка роботов (НАУРР), приводятся следующие данные.

В промышленной робототехнике с 2010 по 2014 гг. в мире средний рост продаж в год составлял 17%. В 2014 г. было продано 229 тыс. робототехнических комплексов для использования в промышленности и 70% мировых продаж пришлось на 5 стран: Китай, Япония, США, Республика Корея и Германия. Данные страны имеют ряд государственных программ, направленных на поддержку и развитие робототехнической отрасли. Наибольшие продажи промышленных роботов в 2014 г. наблюдались в автомобилестроении (98 тыс. шт.) и в производстве электроники (48,4 тыс. шт.).

Сервисные роботы подразделяются по использованию на профессиональных и персональных. Рост продаж сервисных роботов для профессионального использования составил 11,5%, достигнув 24207 робототехнических единиц в 2014 г. Долю в 45% от данного числа занимают роботы специального и военного назначения (11000 единиц). В 2014 г. было продано 4,6 млн. сервисных роботов для персонального использования, что свидетельствует о росте в 28%. Объем продаж возрос до $2,2 млрд.

Во всем мире, по данным The Robot Report, существует более 343 компаний, производящих промышленных роботов, более 347 компаний, занимающихся интеграцией робототехнических комплексов в производственный процесс, более 886 компаний, производящих сервисных роботов для профессионального использования, и 204 компании, производящие сервисных роботов для персонального использования.

Анализ тематик 100 наиболее цитируемых научных публикаций в области робототехники показал, что существует два ярко выраженных тематических кластера: базовые технологии робототехники и робототехника в медицине.

Ключевыми технологиями робототехники и направлениями перспективных исследований и разработок являются получение энергии из внешней среды, роботы, способные менять форму и производить саморемонт, мультимодальные интерфейсы, анализ и синтез жестов, «роевой» интеллект, гибкие производственные модули и др.

По данным IFR, прогнозируется значительный рост всех сегментов рынка робототехники: продажи промышленных роботов в 2018 году ожидаются в размере 400 тыс. шт., продажи сервисных роботов для профессионального использовании яза период 2015-2018 составят 152375 шт. и $ 19,6 млрд., а продажи сервисных роботов для персонального использования составят 35 млн. шт. и $ 12,2 млрд. Myria Research считает, что общий объем рынка робототехники и интеллектуальных операционных систем, а также их экосистема, включая аппаратное, программное обеспечение и сферу обслуживания, достигнут уровня в более чем $ 320 млрд. к 2020 году. В исследовании Myria Research общий объем рынка робототехники и интеллектуальных операционных систем в 2015 г. оценивается в $ 63 млрд., а в 2025 г. – $ 1,2 трлн. Аналитики Myria Research считают, что в течение 10 лет появится новая должность – начальник робототехнического отдела (как сейчас IT-директор), в связи с широким распространением использования робототехники в компаниях и важностью данных технологий для оптимизации процессов, протекающих в организациях. Myria Research дает рекомендации по оценке потенциала использования робототехники для компаний-потребителей робототехники и для поставщиков робототехнических решений. PwC считает, что с распространением роботов появится «смешанная рабочая сила», которую будут составлять тесно взаимодействующие люди и роботы.

Что касается робототехники в России, то здесь ситуация выглядит иначе. В 2014 году произошел значительный спад продаж промышленных роботов до 340 шт., в то время как в 2013 году было приобретено предприятиями 615 промышленных роботов. Доля российского рынка промышленных роботов составляет 0,15%.

Проведенный Ассоциацией опрос выявил специфику российского рынка робототехники. Как наиболее перспективную область применения промышленной робототехники респонденты отметили военную промышленность, но автомобильная и электронная промышленность, лидеры по применению промышленных роботов, не были отмечены респондентами как перспективные, что свидетельствует об ориентации российских компаний на нужды военно-промышленного комплекса, а не на гражданский сектор. Как наиболее перспективную область сервисной робототехники респонденты назвали медицину, а также автономные транспортные средства и использование роботов для безопасности/охраны. При ответах респондентов на вопрос об ограничениях, препятствующих развитию робототехники в России, в качестве главных причин почти все респонденты выделили отсутствие квалифицированных специалистов в области робототехники и слабость образовательной инфраструктуры (устаревшие образовательные программы, слабая учебная инфраструктура и т.п.). Среди других важных причин были названы: отсутствие собственных технологических решений, непонимание ситуации на международном и российском рынке робототехники и непонимание спроса на робототехническую продукцию, недостаточность финансирования, небольшой объем рынка венчурных инвестиций внутри РФ, затрудненность экспорта/импорта технологических продуктов и их комплектующих, отсутствие понятных и прозрачных механизмов финансирования исследований, бюрократические препоны и др.

В начале 2016 года стартап Knightscope из Пало-Альто, Калифорния разработал флотилию роботов, цель которой – обеспечение общественной безопасности.

Робот Knightscope К5 может видеть, слышать, ощущать и фиксировать запахи – и использует этот набор возможностей для борьбы с преступностью. По задумке разработчиков, некоторых преступников отпугнет даже присутствие робота.

Высота роботов достигает порядка 1,5 метра, вес – около 136 кг. Для их передвижения используется технология, схожая с той, которая применяется в беспилотных автомобилях Google. К5 получает информацию с ряда сенсоров, анализирует ее и сопоставляет с законами и прочими данными, на основе которых может выявить факт какого-либо нарушения. Если робот обнаруживает подозрительную активность, он отправляет отчет уполномоченным лицам.

Машины записывают все, что происходит вокруг них (в радиусе в 360 градусов) на камеры с высоким разрешением – обычные и инфракрасные. При необходимости устройства могут использовать микрофон и динамики для общения оператора с прохожими. Роботы сопоставляют ряд предзаписанных параметров, например, звуков, с потенциальными преступлениями – машины способны реагировать на выстрел, разбитое стекло и т.д. Если подозревается нарушение, робот сохранит гео-тэг, сделает фотографии, передаст видеопоток. Устройство запечатлит номера находящихся поблизости автомобилей, лица прохожих.

24 устройства были задействованы в Кремниевой долине для «охраны» кампусов и дата-центров. Глобальная задача компании – создать систему предотвращения преступлений, основанную на роботах. Стартапу уже удалось собрать порядка $ 12 млн. Конечно, о замене охранников супермаркетов или сокращении полицейских речь не идет, однако устройства могут помочь при расследовании ряда преступлений и, возможно, предотвратить совершение некоторых из них.

Еще более умный патрульный робот создан в Китае – Anbot. Его главное отличие от калифорнийского аналога в том, что он не только замечает внештатную ситуацию, но и легко может в нее вмешаться – во-первых, применив электрошоковое оружие (есть подозрение, что где-то внутри робота также спрятан резервуар и для слезоточивого газа), во-вторых, погнавшись за нарушителем (машина разгоняется до 18 километров в час). Робот оценивает обстановку благодаря аудиодатчикам и камерам, размещенным со всех сторон. Кроме того, он способен реагировать на истошные крики жертв. Также у аппарата есть сенсорный экран, на котором можно нажать кнопку SOS и попросить об экстренной помощи. Робот весит всего 78 килограммов, зарядки аккумулятора хватает на 8 часов.

Также в Китае (Пекин) в рамках международной конференции 2015 WorldRobot состоялась презентация трех боевых роботов китайского производства, предназначенных для борьбы с терроризмом.

Один из них выполняет функцию химика-разведчика и сапера. В его обязанности входит обнаружение отравляющих и взрывчатых веществ, после чего он немедленно передает информацию военнослужащим спецподразделений.

Второй робот будет заниматься утилизацией обнаруженных боеприпасов. Он весит всего около 12 кг и может транспортироваться на спине бойца. Основное его предназначение – помощь в индивидуальных миссиях.

В случае возникновения «горячих» ситуаций в дело вступит третий робот-боец. Он оснащен оружием небольшого калибра и гранатометом. В комплексе с современными прицелами робот сможет уничтожать террористов на дальней дистанции.

Разработчиком является компания из Харбина HIT Robot Group. Среди потенциальных покупателей боевых роботов значится пекинская полиция. Набор из трех машин может обойтись в 1,5 млн. юаней (235 тыс. долларов).

В начале июля 2016 года полицейского робота впервые использовали для убийства преступника: в Далласе был подорван подозреваемый в стрельбе по полицейским.

Полиция решилась на использование робота для убийства преступника, так как тот отказался вести переговоры с правоохранительными органами. К гаражу, где скрывался стрелок, направили робота, обычно используемого для обезвреживания взрывных устройств. Робот не предназначен для убийства, но может переносить небольшое количество взрывчатки, потому что при необходимости подрывает большие подозрительные предметы. В этот раз к нему прикрепили примерно 450 граммов пластичного взрывчатого вещества военного назначения С-4. Этого хватило, чтобы при детонации на небольшом расстоянии от преступника нанести ему травмы, несовместимые с жизнью. Сам робот практически не пострадал: повреждена только длинная «рука», переносящая дополнительный груз.

По словам эксперта в области военных технологий и автора книги «Изменяющийся характер войны» Питера Сингера, американцы впервые использовали такую тактику внутри страны, но за рубежом американские роботы уже убивали. В Ираке военные много раз использовали в качестве самостоятельного взрывного устройства недорогого робота MARCbot (он стоит около 15 тысяч долларов). В Далласе взрыв устроил более мощный робот Remotec Androx Mark VA-1, который был приобретен полицией в 2008 году за 151 тысячу долларов. Помимо обезвреживания бомб он может разбивать окна, распылять слезоточивый газ, перерезать провода, пилить и проделывать отверстия. Робот не самостоятелен, каждое действие контролирует человек за пультом.

Помимо Remotec Androx Mark VA-1 в американской полиции «служит» и большое количество других роботов.

Их особенности проанализировал журналист «Медузы» Владислав Воронин (Meduza, 14.07.2016).

Наиболее популярны роботы, подрывающие подозрительные предметы и деактивирующие взрывные устройства; их использование военными заметно увеличилось во время войн в Афганистане и Ираке.

Стоимость подобных роботов колеблется от 10 до 150 тысяч долларов – в зависимости от механизмов поиска взрывчатых веществ и дополнительных функций. Как правило, полиция выбирает компактные модели, чтобы они могли пролезать под машины и проникать в различные помещения. Часто роботы снабжены микрофонами и двумя-четырьмя камерами, передающими изображения в центр управления, а также мощными сенсорами, определяющими химический состав бомбы. Полиция активно использует модель PackBot 510 с детектором Fido, который «нюхает» бомбу и быстро определяет тип взрывчатки. От этого зависит выбор дальнейшей тактики – подрыв или обезвреживание на месте.

Иногда роботы помогают полиции не рисковать и действовать максимально аккуратно при захвате заложников. Простые модели, снабженные панорамными камерами и мощными микрофонами, позволяют оценить количество заложников и обстановку внутри здания, вести переговоры с захватчиками, а также доставлять еду и медикаменты по требованию.

Для этих целей используются даже роботы, которые обычно не работают «курьерами». В апреле 2015 года аппарат, обезвреживающий бомбы, передал телефон и пиццу мужчине, который планировал совершить самоубийство и представлял угрозу для остальных, потому что держал в руке нож. Через час после получения пиццы и начала телефонного разговора с полицейскими мужчина бросил нож и сдался.

Сложные роботы-разведчики – например, BOZ 1 – могут вскрывать двери, проламывать стены и разбивать стекла, чтобы проникнуть в закрытые помещения. Еще более мощный робот Dragon Runner, разработанный компанией QinetiQ по заказу Пентагона, умеет подниматься по лестницам, двигать механической рукой, фиксировать движения людей и подслушивать их разговоры на довольно большом расстоянии. Однажды в Северной Каролине этот робот пробрался к вооруженному мужчине, который заперся в своем доме и не сдался даже после пуска слезоточивого газа. Первый аппарат преступник разбил на мелкие кусочки, но когда приехал второй, между мужчиной и полицией начались переговоры (через камеру и микрофон у робота).

Другой робот в 2013 году в Альбукерке подобрался к мужчине, который забаррикадировался в своем доме и угрожал самоубийством. Аппарат при помощи манипулятора сбросил с него одеяло, чтобы убедиться, что тот не вооружен, и только после этого в дом вбежали полицейские.

Отдельный тип роботов помогает полиции оценивать обстановку в условиях очень плохой видимости, например, в абсолютной темноте. Перед тем, как направить наряд полиции в темную квартиру, где могут скрываться подозреваемые, нередко активируют робота Throwbot XT (36 сантиметров в длину, вес – полкило, шум – всего 22 децибела). Благодаря специальной оптической системе он позволяет оператору, сидящему за пультом управления, четко видеть то, что недоступно человеческому взгляду. Это существенно упрощает проведение рискованных полицейских операций.

В некоторых районах Киншасы – столицы Демократической Республики Конго – автомобильным движением управляют человекоподобные роботы высотой более двух с половиной метров. Они работают как светофоры на перекрестках с особенно беспорядочным движением.

Зеленые, желтые и красные огни размещаются на спине, груди и руках роботов. На их туловищах закреплены четыре камеры наблюдения, фиксирующие нарушение ПДД и оперативно отправляющие данные в полицейский участок. Каждый робот, изготовленный из алюминия и питающийся от солнечной батареи, стоит 21 тысячу евро.

Уже в ближайшее время в эксплуатацию попадут сразу несколько роботов, которые сильно изменят проведение полицейских операций. Например, в Германии в 2019 году должен появиться робот-сапер нового уровня. Предполагается, что сотрудникам правоохранительных органов даже не придется приближаться к подозрительным предметам, оставленным на улице: машина сама просканирует вещи и создаст 3D-модель закрытой сумки. Работа аварийно-спасательных служб сведется к просмотру готовых кадров на компьютере: инженеры должны будут проанализировать полученную картинку, сделать выводы о том, есть ли там бомба, и дать роботам следующие задания в зависимости от ситуации.

В Дубае в 2020 году должны появиться самостоятельные роботы-полицейские. Они будут следить за безопасностью на улицах, в парках и торговых центрах. Правда, все роботы будут безоружны, так что в экстренной ситуации не смогут вмешаться, а только передадут информацию полиции. Роботы, наделенные искусственным интеллектом, должны будут также предоставлять справочную информацию на шести языках, уметь шутить и заботиться о детях.

В ближайшие годы у полиции появятся и специальные роботы для убийства. В Израиле в мае 2016 года представили модель, которая выглядит чуть крупнее игровой приставки, но без проблем имитирует известный самозарядный пистолет Glock 26 на колесиках.

И совсем из области фантастики, которая фактически стала явью, – о киборгах. Исследователи из Университета Вашингтона в Сент-Луисе превращают насекомых в киборгов, которых можно отправить куда угодно для вынюхивания взрывчатки.

Работы ведутся по заказу ВМС США. Исследователи изучают, как насекомые анализируют запахи. Обнаружено, что саранча может идентифицировать конкретные запахи, которые их научили обнаруживать, даже при наличии посторонних запахов. Насекомые-киборги будут более эффективными, чем роботы, потому что они используют массу природных датчиков.

Даже самые передовые миниатюрные химические устройства используют всего несколько датчиков. С другой стороны, если посмотреть на антенну насекомых, то там несколько сотен тысяч датчиков различных типов. Для того, чтобы превратить обычную саранчу в машину по поиску взрывчатки, инженеры планируют вживить в их мозг электроды, чтобы подключиться к их антеннам в виде усиков и расшифровать электрические сигналы. Так как операторы должны получать информацию, собранную насекомыми, исследователи также разрабатывают крошечный рюкзачок, который может передавать данные. На приемнике будет загораться красный светодиод при наличии взрывчатых веществ, в то время как зеленый свет сигнализирует об отсутствии угрозы.

И, наконец, инженеры планируют нанести татуировку на крылья насекомых с помощью биосовместимого шелка, способного преобразовывать свет в тепло. Лазер, который, вероятно, будет в рюкзаке, позволит оператору контролировать действия киборга. Фокусирование лазера на левом крыле обеспечит движение насекомого влево, и наоборот. Насекомое будет функционировать так же, как дистанционно управляемый дрон. Если у ученых все будет идти по плану, то они надеются реализовать весь проект до 2018 года.

Глава 12.

Новые технологии и неоломброзианство

Как известно, одним из основателей антропологической теории преступности был итальянский криминалист Чезаре Ломброзо. Он считал, что преступников можно определить по особым чертам: скошенный лоб, специфическое строение ушных раковин, различные асимметрии лица и длинные руки. Чтобы доказать свою точку зрения, он провел много измерений. Поскольку Ломброзо был по образованию доктором, он провел сотни сравнительных вскрытий мозга – умерших преступников и обычных людей.

Долгие годы теория Ломброзо и неоломброзианцев подвергалась жесточайшей критике. Дискуссии на эту тему вновь вспыхнули в 2011 году. Тогда группа психологов из Корнелльского университета продемонстрировала, что люди способны отличать преступников от других людей, просто просматривая их фотографии. Как такое оказалось возможным?

Сяолинь Ву и Си Джан из Шанхайского университета транспорта попытались дать ответ на этот вопрос. Ученые использовали различные алгоритмы машинного зрения, чтобы изучить лица преступников и законопослушных граждан, а затем проверили, может ли машина выявить разницу.

В отличие от человека компьютерный алгоритм классификации изображений совершенно не отягощен багажом субъективности, не имеет эмоций и неточностей, связанных с прошлым опытом, расовыми, религиозными или политическими предпочтениями, полом, возрастом и так далее, он не утомляется и не страдает от последствий недостатка сна или пищи, пишут китайские ученые, предлагая свою автоматизированную систему предсказания преступных наклонностей на основе снимков лиц.

Ученые использовали четыре подхода к автоматической классификации объектов:

• метод опорных векторов;

• метод k (ближайших соседей);

• логистическую регрессию;

• использование сверточной нейронной сети.

Этим алгоритмам они предложили набор из 1856 фотопортретов мужчин (китайцев возрастом от 18 до 55 лет, без растительности, шрамов и татуировок, с нейтральным выражением лица), из которых 730 попадали под подозрение полиции или имеют за плечами криминальный опыт (включая 235 – в связи с тяжкими преступлениями). Авторы отдельно отмечают, что лица преступников были показаны на обычных фотографиях, а не снимках, сделанных для полицейских архивов.

Пройдя обучение, все четыре алгоритма продемонстрировали определенную способность выделять лица преступников среди законопослушных граждан. Лучше других показала себя сверточная нейронная сеть, точность предсказаний которой достигла почти 90 процентов. Более того, авторы указывают на конкретные черты, якобы свойственные криминальной личности, включая более выраженный изгиб верхней губы, меньший угол между уголками рта и кончиком носа, увеличенное расстояние между внутренними уголками глаз.

Возможная связь между внешним видом человека и сложными чертами личности, такими как честность или жестокость, интересовала людей всегда. В худшем своем изводе эти взгляды были взяты на вооружение идеологами ультраправых движений. Однако современная наука отрицает такие однозначные и грубые взаимосвязи. Разумеется, известна корреляция между склонностью к агрессивному поведению и уровнем тестостерона; известно и что тестостерон влияет на черты лица. Однако связь между лицом и агрессией уже практически исчезает.

Все это совершенно не смущает китайских ученых, которые ссылаются на психологические исследования, показавшие, что и опытные взрослые, и даже дети 3-4 лет способны неплохо «считывать» характер других людей по лицу. Неудивительно, что статья шанхайских ученых вызвала шквал критики. Одни обозреватели обрушились на сомнительную этическую сторону работы, то другие оспаривают саму методологию исследования.

Они отмечают, что хотя компьютерный алгоритм действительно «не отягощен багажом субъективности», от нее может страдать сама подборка лиц, на которой он обучался и проверялся. Авторы могли, сами того не осознавая, отобрать лица, удобные для такой интерпретации. Судьи могут выносить более строгие решения по отношению к людям с более суровыми и жестокими чертами лица.

В работе также сказано: в отличие от эксперта или судьи у алгоритма компьютерного зрения нет субъективного «багажа за плечами», эмоций, предубеждений относительно опыта, расы, религии, политических убеждений. Он не устает, ему не нужен сон или еда. Это действительно так. Но это вовсе не значит, что машины не могут быть предвзятыми. Например, Beauty.ai позиционировался как первый международный конкурс красоты, в котором участники оценивались искусственным интеллектом. Как выяснилось позднее, одним из критериев оценки стала этническая принадлежность и цвет кожи, за что он и подвергся резкой критике. Результаты конкурса показали, что ИИ отдавал предпочтение более светлокожим конкурсантам.

Естественно, работа китайских ученых нуждается в более серьезном обосновании и доработке. Нужно повторить эксперимент с людьми разного возраста, пола, этнических групп и увеличить количество наборов данных. Это должно помочь разрешить некоторые спорные моменты. Например, Ву и Чжан считают, что криминальные лица можно разделить на четыре подгруппы, а законопослушные только на три. Почему так происходит? И как этот алгоритм будет работать с другими группами людей? В то же время работа поднимает важные вопросы. Если результат действительно выдерживает критику, то как его объяснить? Почему у лиц преступников гораздо больше отклонений по сравнению с обычными людьми? Как люди определяют преступников? Это врожденное или приобретенное умение?

Если ученым удастся ответить на эти вопросы, тогда, возможно, работа ученых даст новый виток развития антропометрии уголовного или иного характера.

Будущих преступников можно выявить по строению их мозга в детстве.

Развитие и «здоровье» мозга уже в трехлетнем возрасте может предсказать будущий риск оказаться в больнице или в тюрьме.

Проследив за личными историями людей вплоть до 38-летнего возраста, ученые показали, что львиную долю преступлений совершает сравнительно небольшая группа населения. Признаки будущей принадлежности к этой «группе риска» можно заметить уже с трех лет. Об этом сообщается в статье, опубликованной журналом Nature Human Behaviour.

Работающий в Университете Дьюка нейрофизиолог Авшалом Каспи (Avshalom Caspi) и его соавторы проанализировали данные по более чем 1000 жителей Новой Зеландии, которые родились в 1972-1983 гг. и в трехлетнем возрасте проходили всестороннее медицинское, психологическое и социальное обследование. Ученые выяснили и их личные истории вплоть до возраста 38 лет, в том числе данные о приводах в полицию и об обращениях к врачам.

Это позволило выделить группу из 22 процентов людей, которые создают максимальную «нагрузку» на общество. Члены этой небольшой группы ответственны за 36 процентов обращений к страховщикам, 57 процентов ночных посещений больниц, 66 процентов получения государственных пособий, 77 процентов оставленных детей, 78 процентов выписанных лекарств и 81 процент преступлений. По замечанию Каспи и его коллег, это распределение в целом следует известному принципу Паре-то, согласно которому «20 процентов усилий дают 80 процентов результата».

Ученые обнаружили, что попадание человека в эту группу можно с высокой надежностью предсказать еще в трехлетнем возрасте по результатам обследования развития нервной системы, языковых, моторных и познавательных навыков, а также особенностей характера. Несколько лет назад Каспи и его соавторы предложили обобщать результаты таких тестов в единый р-фактор, индикатор нормального развития и состояния мозга. И, хотя на положение человека в «группе риска» влияют также социоэкономические факторы, фактор «здоровья мозга» (так его назвали авторы статьи) может служить хорошим предсказателем будущей судьбы.

В семьях среднего класса и в богатых не так много детей с плохим состоянием «здоровья мозга», – сказал один из авторов работы, – но если они появляются, то они вырастают такими же «дорогостоящими» для социума.

Стоит отметить, что предсказательная сила этого показателя не слишком велика. В частности, риск оказаться в «группе риска» для трехлеток из бедных семей с низким уровнем «здоровья мозга» всего на 19 процентов выше, чем для их сверстников с хорошими показателями развития.

Согласно статье, опубликованной в начале 2017 года в издании Guardian, группе неврологов из Виргинского медико-технологического исследовательского института Карильон удалось установить разницу в работе мозга настоящих преступников и тех, кто совершает правонарушение непреднамеренно. Для этого достаточно лишь проанализировать снимок головного мозга.

В ходе серии экспериментов ученые просканировали мозг 40 человек, каждого из которых просили пронести через воображаемую границу чемодан. Часть участников осведомили, что в чемодане лежат наркотики. Остальные не знали, что проносят через «границу», но подозревали, что делают что-то незаконное. Кроме того, ситуация осложнялась еще и тем, что никто из испытуемых не знал, будут ли «на таможне» проводить полный досмотр, а «таможенники» случайно выбирали людей, которых этому досмотру необходимо подвергнуть. В ходе опытов специалисты под руководством Рида Монтегю провели МРТ-сканирование головного мозга всем участникам эксперимента. Как выяснилось, во время совершения преступления у тех людей, кто осознанно нарушал закон, и у тех, кто был «преступником поневоле», проявляют активность нейроны из абсолютно разных отделов головного мозга.

Как утверждают эксперты, естественно, подобное исследование требует дальнейших изысканий, и на основании данных, полученных от всего 40 человек, рано делать какие-либо выводы. Но в случае успеха подобное обследование сможет дать новый инструмент для раскрытия преступлений.

Глава 13.

Технологии XXI века: криминалистические и оперативные исследования

Прежде всего, интерес представляют новые технологии, используемые в дактилоскопии. Они направлены на расширение возможностей по выявлению папиллярных узоров на различных следово-спринимающих поверхностях, в том числе с применением различных температурных и световых режимов (освещения) и др. В частности, английскими фирмами «Polyciano Foster+Freeman», «SUPER fume Foster+Freeman» и «Naturall Foster+Freeman» разработаны технологии окуривания следов флуоресцирующим реагентом, использования цианакрилата и ИК флуоресцентного дактилоскопического порошка. Немецкой фирмой «Nincha Attestor Forensics» и английскими фирмами «TFD-2 Foster+Freeman» и «Crime-Lite Imager Foster+Freeman» предложены соответственно технологии выявления следов в климатических камерах в низкотемпературном режиме после обработки поверхности раствором нингидрина, высокотепловой обработки следов на бумажных носителях, а также система полуавтоматического и автоматического улучшения качества следов. Данные технологии позволяют значительно расширить имеющиеся возможности выявления папиллярных узоров на различных следово-спринимающих поверхностях, в частности, на полиэтилене, коже, металле, пенопласте и т.д.

К другому, наиболее активно развивающемуся направлению, следует отнести расширение сферы использования компьютерной техники и информационных технологий – криминалистическое исследование информации из мобильных устройств: данные о входящих и исходящих звонках, контактах, полученных и отправленных сообщениях, в том числе содержащихся в закодированном или скрытом виде, и др.

Практика борьбы с преступностью свидетельствует, что научные достижения, с одной стороны, в абсолютном большинстве случаев используются преступниками для совершения преступлений, а, с другой стороны, – развитие инновационных технологий и их активное внедрение в различные сферы общества, в том числе и в правоохранительную, включая экспертную, создает необходимые условия интенсивного научного творчества, поднимая на новый уровень современные возможности экспертных учреждений России. Прежде всего, это относится к медицинскому (биологическому), психологическому и некоторым другим направлениям, в которых наиболее хорошо разработаны инновационные подходы к решению задач выявления диагностических признаков и свойств человека.

Как известно, методы решения диагностических задач (и их достаточно много) наиболее хорошо разработаны в вышеназванных направлениях, что обусловливает повышение роли судебных экспертиз как средства выявления диагностических признаков и свойств человека.

Магнитно-резонансная томография (МРТ) как разновидность метода лучевой диагностики является наиболее перспективным направлением для получения диагностической информации при производстве судебно-медицинских исследований. Основным преимуществом применения данного метода является возможность длительного хранения объективных результатов исследования, в том числе в электронном виде. Более того, по результатам МРТ возможно установить: прижизненный или посмертный характер колотых, огнестрельных и других повреждений на трупе, обнаружить гематомы (кровоизлияния), переломы костей в местах, затруднительных при обычном вскрытии трупа, например, области лица, головы, внутренних органов и др.

Выполнение посмертной МРТ или компьютерной томографии (КТ) повышает диагностические возможности судебно-медицинского или патологоанатомического исследований. Благодаря проведенному исследованию возможно повысить объективность получаемой информации, в частности, при определении вида, характера и давности наступления смерти, возможных изменений, патологии в организме при патологоанатомическом исследовании трупа и т.д.

Отдельного рассмотрения заслуживает генотипоскопическая экспертиза (ДНК-идентификация), проводимая в настоящее время, как правило, по тяжким преступлениям, совершенным против личности (убийство, изнасилование и др.). Необходимость в использовании генотипоскопической экспертизы возникает и в тех случаях, когда проведение визуального опознания данной категории погибших не представляется возможным: по причине произошедших необратимых изменений внешнего облика человека также назначается судебная…

Учет биометрических параметров человека при решении диагностических задач на первоначальном этапе предварительного расследования позволяет выделить некоторые его свойства и признаки, по которым возможно проведение оперативно-розыскных мероприятий, направленных на его розыск.

В этом отношении определенный интерес представляют исследования в данной области разработчиков американской компании «Advanced Optical Systems», позволившие считывать узоры папиллярных линий человека бесконтактным способом в течение одной десятой секунды посредством устройства «AIRprint». Считывание папиллярных линий осуществляется источником поляризационного света и двух камер, фиксирующих свет различной поляризации. При этом человек должен находиться в состоянии статичности (неподвижности) на расстоянии до двух метров от камер. Отражение поляризационного света от папиллярных линий и бороздок происходит по-разному: первые отражаются горизонтально, вторые – вертикально. В ходе последующей компьютерной обработки возможно получить изображение только одного пальца человека. Несмотря на это, в случае, если в дактилоскопической базе данных имеется его дактокарта, установить личность данного человека возможно в течение короткого промежутка времени.

Помимо этого, данные системы применяются в биометрическом контроле авиапассажиров при их биометрической регистрации перед входом в зону досмотра и посадки в самолет, автоматической регистрации паспортных данных.

Многие из нас читали научно-фантастические рассказы или смотрели фантастические фильмы, в которых полицейские и детективы, добравшись до места преступления и используя специальный сканер, ищут отпечатки и ДНК убийцы и здесь же, на месте, сравнивают их со своей базой данных. Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) смогли миниатюризировать технологию, носящую название масс-спектроскопия. В настоящий момент применение подобной технологии возможно исключительно в специальных лабораториях, и ее сутью является анализ различных субстанций и их определение. Как вы уже могли понять, наличие под рукой такой технологии и возможность ее использования прямо на месте преступления могло бы оказаться очень полезным для более быстрого и эффективного расследования дела.

Специалисты MIT объясняют, что смогли уменьшить все компоненты тестового оборудования до наноскопического уровня. И теперь вместо необходимости в наличии целой специально оборудованной лаборатории для проведения нужных тестов, следователи смогут использовать небольшие карманные гаджеты размером со смартфон. При этом устройство будет настолько эффективным, что сможет упаривать (выделять нужные элементы) образцы без потери качества.

Ученые из Университета Калифорнии в Сан-Диего смогли узнать о пищевых предпочтениях, состоянии здоровья и образе жизни добровольцев, взяв биохимические пробы с поверхности их смартфонов.

«Представьте себе сценарий, в котором следователь находит какую-то персональную вещь – к примеру, ручку, телефон или ключ, на которых нет ДНК преступника, или же его ДНК нет ни в одной базе данных. И на этом расследование закончится. Мы подумали – что если мы воспользуемся следами химии его кожи на этих предметах для определения того, какой образ жизни ведет хозяин?» – говорит автор исследования Питер Доррештайн.

Для этого ученые использовали масс-спектрометрию – метод исследования вещества путем идентификации и определения структуры сложных органических молекул. Они взяли несколько проб с передней и задней панели телефона, а также с четырех точек на правой руке владельца. В исследовании приняли участие 39 добровольцев.

Ученым удалось определить 500 различных молекул. Сравнив их с имеющимися образцами в базе данных, они смогли описать примерный образ жизни каждого владельца телефона. «Если владелец – женщина, мы можем определить, пользуется ли она дорогой косметикой, красит ли волосы, пьет ли кофе, предпочитает ли пиво вину, любит ли острую пищу, лечится ли от депрессии, пользуется ли солнцезащитным кремом или репеллентами от насекомых, в связи с этим – сколько проводит времени на открытом воздухе и другую информацию. Это та информация, которая может помочь следователю сузить круг поиска владельца объекта», – говорит соавтор исследования Амина Боуслимани из Университета Калифорнии, Сан-Диего.

Легче всего, таким образом, оказалось определить пищевые привычки человека: на телефонах оказались молекулы цитрусовых, кофеина и алкалоидов. В основном эти молекулы переносятся на телефон через кожу рук и пот. А следы солнцезащитных средств и средств от комаров удалось обнаружить спустя несколько месяцев после последнего использования.

Другая группа ученых из США и Германии также выяснила, что биохимические следы на смартфонах могут дать очень много информации об их владельцах – об образе жизни, предпочтениях в еде, напитках, используемой косметике и лекарствах, посещаемых местах. Такие сведения в числе прочего могут помочь полиции определить примерный портрет преступника и сузить круг подозреваемых.

Ученые говорят, что биохимические следы, оставляемые людьми на смартфонах, позволяют судить о самых разных аспектах их образа жизни: что они едят, какие лекарства принимают, какими средствами для ухода за волосами и телом пользуются, какие мета посещают. Статья, посвященная тому, как биохимические следы на смартфонах помогают судить об образе жизни человека и составить его психологический портрет, вышла в престижном научном журнале Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA (PNAS), издаваемом Вашингтонской национальной академией наук, инженерии и медицины. Группа ученых из США и Германии взяла пробы со смартфонов и рук 39 человек и проанализировала их с помощью высокочувствительной техники. Ученые выяснили, что наборы биохимических следов на руках людей представляют своего рода почерк, характерный для каждого конкретного человека. Следы на смартфонах в значительной степени пересекаются со следами на руках, что может помочь идентифицировать владельца смартфона. Согласно статье, в 69% эксперты смогли идеально сопоставить смартфон и человека, которому он принадлежит, по биохимическим следам.

Тем не менее, наиболее важным является не идентификация человека с помощью смартфона, которая все-таки сильно уступает по надежности тестам ДНК или проверке отпечатков пальцев, а составление его портрета по следам, обнаруженным на телефоне. По мнению ученых, подобный анализ может быть полезен как для медиков, так и для полицейских. «Вы можете сузить выборку. узнав, мужчина это или женщина, если вы обнаружите, что человек пользуется солнцезащитным кремом, вы можете выбирать среди людей, которые много времени проводят на свежем воздухе, – все эти небольшие подсказки сужают круг возможных подозреваемых при расследовании», – заявил один из авторов исследования Питер Доррестейн из Калифорнийского университета. Также этот метод может применяться и в других случаях – например, чтобы проверить, принимает ли пациент назначенный ему препарат.

По мнению авторов исследования, может быть создана база данных, в которой будут примеры различных веществ, она поможет полиции делать выводы об образе жизни и привычках владельцев смартфонов, ключей и других найденных предметов. Следы некоторых веществ сохраняются довольно долго – например, следы репеллента от комаров или солнцезащитного крема были обнаружены на смартфоне через несколько месяцев после того, как его владелец последний раз пользовался этим средством.

По мнению Мелани Бейли, эксперта по криминалистическому анализу из Университета Суррея, такой подход может оказаться полезным. «Проблема в том, что если вам в руки попал смартфон, вы можете получить отпечатки пальцев, но они будут бесполезными, если владельца смартфона нет в базе данных или если отпечатки смазаны. А информация, полученная таким образом, позволит вам сузить список подозреваемых или по крайней мере понять, с человеком какого рода вы имеете дело», – считает она.

В качестве свидетелей преступлений», а вернее фиксаторов информации, начинают использоваться гаджеты, считают авторы отчета RAND Corporation за 2016 год. Действующее законодательство пока не готово к такому повороту событий, а первые прецеденты зачастую нарушают права человека.

Органы правопорядка начнут использовать не только полученные от сотового оператора сведения о передвижениях пользователя смартфона и детализацию его звонков, но и такие физиологические детали, как сердечный ритм и степень физической активности человека. Фитнес-трекеры помогут узнать, когда и куда бежал подозреваемый. Впрочем, доступ следствия ко всей информации в личных гаджетах пока затруднен из-за пробелов в законодательстве.

Отчет приводит в пример случай со смартфоном стрелка из Сан-Бернардино, к которому полиция пыталась получить доступ при содействии Apple. Айфон убитого преступника был защищен паролем, и ФБР потребовало от компании ПО для разблокировки. Apple отказалась содействовать, но спецслужбам удалось самостоятельно получить доступ к данным. Это лишь один из наиболее громких прецедентов в цепочке похожих историй.

Гаджеты станут еще более полезным инструментом для полицейских, и, как полагают авторы отчета, полиция активно начнет их использовать. Это происходит уже сегодня. Недавно полиция потребовала от Amazon предоставить аудиоданные с колонки Amazon Echo, которая находилась в комнате подозреваемого. Стражи порядка нашли и другие свидетельства против обвиняемого. В ночь убийства в доме умные счетчики воды зарегистрировали расход более 500 литров. Предполагается, что так преступник пытался отмыть следы крови и замести следы преступления.

Авторы отчета подчеркивают, что подобное использование гаджетов пока никак не обозначено в правовой системе. Более того, оно противоречит Пятой поправке к Конституции США, которая позволяет обвиняемому не свидетельствовать против себя. Подозреваемый не обязан предоставлять пароль от своего смартфона, хотя некоторые представители власти думают иначе. Отсюда возникает беспокойство, что со временем досмотр смартфона станет такой же стандартной практикой, как и досмотр автомобиля на дороге.

Глава 14.

Достижение истины по уголовным делам в XXI веке: полиграфы с искусственным интеллектом и «эликсиры правды» биотехнологической революции

Полиграфы

Как известно, первый прибор для детекции лжи назывался «гидросфигмометр». Его стал использовать итальянский криминалист Чезаре Ломброзо. В 1890-х годах с помощью гидросфигмометра он измерял у подозреваемых давление крови, в то время как их допрашивала полиция. Ломброзо утверждал, что может определить, когда преступники лгут. Показывая фотографии, связанные или не связанные с преступлением, он одновременно фиксировал частоту пульса и крови у подозреваемых.

Прообраз современного полиграфа разработал в 1920-х годах Джон Ларсон, офицер калифорнийской полиции. Созданное им устройство фиксировало одновременную регистрацию кровяного давления, пульса и дыхания. С помощью этого аппарата было проведено большое количество проверок лиц, подозреваемых в уголовных преступлениях. Ларсон назвал свой инструмент «полиграф», позаимствовав это название у Джона Хавкинса, придумавшего этот термин в 1804 году. Так называлась изобретенная им машина для создания точных копий рукописных текстов (см. рис. ниже). Название «полиграф» произошло от двух слов – «поли» (много) и «граф» (писать). Этим аппаратом пользовались в XIX веке многие, включая Томаса Джефферсона, третьего президента США и автора Декларации независимости. Однако именно Джону Ларсону принадлежит первенство в приложении слова «полиграф» к прибору для определения лжи.

В 1926 году ученик и сотрудник Джона Ларсона по имени Леонард Килер ввел в уже имеющийся полиграф дополнительный канал, регистрирующий изменение кожного сопротивления. Это значительно повысило точность тестирования.

За столетнее существование полиграфы получили широкое применение.

В XXI веке отмечается тенденция увеличения практики применения психофизиологических экспертиз с использованием полиграфа в ведущих странах мира: США, Франции, Италии, Германии. Военная разведка, полиция, министерство обороны, ФБР, ЦРУ применяют эту методику, так же как и промышленные компании, банки, торговые фирмы. По данным Американской ассоциации операторов полиграфа, в настоящее время полиграф используется более чем в 60 государствах.

На сегодняшний день и в России сложилась следственная и судебная практика проведения психофизиологических экспертиз с использованием полиграфа. За последние годы разработана система применения полиграфа применительно к оперативно-розыскной деятельности: создана нормативная база, разработаны квалификационные требования к специалистам, проводящим опросы, методика их подготовки, отработаны приемы проведения опроса и подготовлены рекомендации по его проведению.

В уголовном судопроизводстве также имеются прецеденты принятия заключения экспертов-полиграфологов судами первой инстанции в качестве доказательства. Заключения экспертов-полиграфологов в совокупности с иными доказательствами, собранными по уголовному делу, не только находят отражение в обвинительных заключениях, но и ложатся в основу судебных решений.

В известном специалистам письме Генеральной прокуратуры России (исх. № 28-15-05 от 14.02.2006 г.) «Обобщение практики использования возможностей полиграфа при расследовании преступлений» отмечается, что «в последние годы следственные и оперативные органы все чаще стали обращаться к возможностям полиграфа (детектора лжи, «лай-детектора»), используемого более полувека во многих странах мира. Управление криминалистики Генеральной прокуратуры Российской Федерации на основе анализа информации из прокуратур субъектов Российской Федерации провело обобщение практики использования полиграфа при расследовании преступлений.

Обобщение показало, что полиграф стал применяться не только при осуществлении оперативно-розыскных мероприятий, но и для получения новых доказательств путем производства психофизиологических исследований виде заключения эксперта или специалиста. Опросы, в основном, проводятся специалистами-полиграфологами, состоящими в штате органов внутренних дел. Экспертизы назначаются и производятся в подразделениях МВД России и в экспертных учреждениях Минюста России, а также нештатными экспертами…

…В соответствии с УПК РФ оценка доказательств производится по внутреннему убеждению участников уголовного процесса, и полиграф может сыграть определенную роль как дополнительный элемент убежденности в невиновности конкретного лица в инкриминируемом ему деянии или, наоборот, способствовать изменению ориентира в расследовании, отступлению от неверных предположений о причастности лиц к исследуемым событиям…

…Результатом подбора обоснованных и необходимых вопросов к опрашиваемому лицу может стать не только возможность получения признательных показаний, но и выявление дополнительных обстоятельств, существенно расширяющих доказательственную базу, а именно: установление вещественных доказательств, отыскание трупа…

…Трансформация результатов опроса на полиграфе, как одного из видов оперативно-розыскных мероприятий, в процессуальную форму для последующего использования в процессе доказывания нашла свое распространение в Брянской области, где механизм закрепления результатов опроса состоит из следующих этапов:

– к материалам уголовного дела приобщается справка-меморандум о проведенных оперативно-розыскных мероприятиях и справка специалиста-полиграфолога;

– допрос специалиста о результатах опроса и научных методах, используемых при снятии данных и подсчете результатов полиграмм;

– допрос ранее опрошенного лица с предъявлением результатов опроса…

…Несколько иным способом, наиболее перспективным, возможности полиграфа при установлении и доказывании обстоятельств используются работниками прокуратур Астраханской, Тамбовской и Саратовской областей, г. Москвы, а также республик Мордовия, Бурятия и Северная Осетия-Алания. Ими назначается нетрадиционный вид судебных экспертиз – психофизиологические, результаты которых в дальнейшем, при раскрытии преступлений и направлении уголовных дел в суд, используются в качестве доказательств.

В Республике Бурятия по двум уголовным делам, рассмотренным с вынесением обвинительных приговоров, заключения комплексных психолого-психофизиологических экспертиз, произведенных полиграфологом и психологом, являлись одним из доказательств…

…Эффективность использования детектора лжи в отмеченных, а также во многих других ситуациях, с которыми часто приходится сталкиваться работникам прокуратуры, безусловна. Следователь уполномочен самостоятельно направлять ход расследования и принимать решения о производстве следственных и иных процессуальных действий. При этом адекватным противодействием преступности является и совершенствование путей поиска доказательств, и придание им (дозволенными методами) труднооспоримой процессуальной значимости…».

Современные полиграфы бывают самыми необычными. Например, в 2002 году появились принципиально новые детекторы лжи. Новая модель реагирует на изменения температуры вокруг глаз. Это один из первых приборов, считывающих психофизические данные без непосредственного контакта с телом человека.

Более того, данные обрабатываются мгновенно, и экспертиза не требует присутствия психофизиологов, как в случаях с традиционными детекторами лжи.

Принцип действия основывается на том, что когда человек испытывает психический дискомфорт – лжет либо лукавит – у него повышается внутриглазное давление, наблюдается прилив крови к глазным яблокам, из-за чего температура окологлазного пространства повышается.

Устройство предназначено для использования в аэропортах и на контрольно-пропускных пунктах. Оно представляет собой термокамеру, фиксирующую в инфракрасном изображении изменение температуры. Самая маленькая камера может иметь размеры почтовой марки. Изображение поступает на компьютер. Прибор безошибочно срабатывает в 80% случаев.

Открытие связи инфракрасного эффекта и эмоционального состояния произошло, как это часто бывает, случайно: ученые изучали зависимость метаболизма от физической активности. Во время серии экспериментов испытуемого, жующего жвачку, исследовали при помощи термокамеры.

На снимках были отчетливо видны температурные «разводы» и перепады в лицевой части в связи с интенсивным жеванием. Внезапно на пол лаборатории упала книга, и испытуемый, испугавшись, вздрогнул. Камера зафиксировала изменение «термопортрета».

Но и этот детектор несовершенен. Внести погрешность в результат могут самые различные факторы: наличие сквозняка в помещении или пища, которую ел подозреваемый незадолго до допроса.

В конце 2000 года был создан портативный детектор лжи Handy Truster, который интерпретирует малейшие изменения в голосе человека.

Результат прослушивания голоса отображается на экране в виде надкушенного яблока и крышки над чайником. Яблоко характеризует волнение и лукавство: слегка надкушенное – подозрительное волнение, половинка – попытка избежать ответа, худой огрызок – ложь. Положение крышки описывает уровень стресса: на чайнике – человек спокоен, подлетела в воздух – раздражен, вскипела до предела – взбешен.

В NASA разрабатывается новая технология, которая может избавить нас от необходимости произносить слова вслух. Дело в том, что когда человек говорит сам с собой, мозг посылает сигналы управления языком, тот непроизвольно шевелится, в то время как воздух не подается, и рот человека закрыт.

Специальные сенсоры улавливают колебания языка и считывают их, преобразуя в связную информацию. Сейчас система имеет маленький словарный запас, но уже в состоянии понять, о чем человек думает. Технологию можно использовать в сотовых телефонах и похожих устройствах.

Портативный детектор эмоций – Truster корейского производства. Технологически используется принцип того, что вне зависимости от языка (русского, английского или даже банту), когда человек обманывает, в голосе появляется «предательская дрожь». Действительно, во время высказывания учитывается тональность, громкость, а также тот самый профиль «правдивых» ответов. Первоначально устройство калибруется, для этого вы должны включить соответствующий режим и задать около 5-6 вопросов, ответы на которые будут заведомо правдивыми.

Диагноз-01 является универсальным компьютерным полиграфом. В организме человека было обнаружено явление, которое называют психологической дрожью или же мускульной микродрожью. Дрожь сама по себе проявляется виде колебаний и волнообразных движений работающих мышц. Пока человек находится в спокойном состоянии, амплитуда колебаний достигает максимального уровня и убывает пропорционально степени стресса. Голосовые связки образуют мембраны, управляют которыми три группы мышц. Они придают им определенную форму, что проходящий через них воздух создает настолько высокий звук, насколько сильно напряжение мышц. Отклонения настолько незначительны, что человеческий слуховой аппарат просто неспособен их уловить, чего нельзя сказать о технических средствах. Они фиксируют и обрабатывают эту микродрожь. Такой эффект проявляется в изменении параметров голоса.

Когда человек говорит неправду, у него происходит микростресс, из-за которого происходит снижение модуляции голоса. Это явление легло в основу разработки психологического определителя стресса (PSE). Этот прибор был запатентован в Канаде, США, Японии и Великобритании.

Голосовой анализатор стресса обладает рядом преимуществ перед обычным детектором лжи. Поскольку исследуется прежде всего голос, то пропадает необходимость подключать к человеку датчики. Также появляется возможность использовать запись, что решает проблему личного присутствия испытуемого. Вопросы можно задавать в обычном темпе. В силу того, что тестируемый человек вынужден отвечать полными, развернутыми предложениями, исчезает неестественность.

Новый детектор лжи был разработан в министерстве внутренних дел Великобритании. Принцип действия нового полиграфа существенно отличается от традиционных. Этот аппарат не имеет с испытуемым контактов в виде множества датчиков. Поэтому человек может даже не догадываться о том, что его поведение и речь анализируют.

В структуру системы входит обычная видеокамера, набор алгоритмов и тепловой датчик высокого разрешения. Действует механизм, основываясь на неосознанное выражение человеком эмоций, выражение лица, прилив крови к коже.

Создатели нового полиграфа оценивают его точность приблизительно в 70%. Так как эта система не гарантирует стопроцентной точности, ее использование планируют совмещать с другими способами анализа правдивости.

Исследователи из Мичиганского университета нашли применение в качестве детектора лжи машинного обучения. Для проверки точности системы ученые использовали 120 видео с реальных судебных заседаний. Предметом анализа стали речь и жесты выступающих. Искусственный интеллект в 75% случаев определил, когда человек лжет, а когда говорит правду. Люди смогли выявить ложь лишь в 50% случаев.

Программное обеспечение учитывало такие факторы, как направление взгляда говорящего, использование слов-паразитов и повторяющиеся жесты – движение головы, рук, бровей и рта.

По итогам исследования ученые сформулировали главные «симптомы» лжи. К ним относятся движения рук, чрезмерная мимика, использование слов-паразитов («эээ», «мм» и других), попытка придать речи большую убедительность, частое кивание головой и намеренное стремление смотреть в глаза тому, кто задает вопросы.

В будущем устройства смогут давать более точную оценку, так как станут замерять сердечный ритм, дыхание и температуру тела говорящего. Для этого не понадобятся даже датчики: программа сможет делать это на расстоянии, используя технологию тепловидения.

Группа ученых из Лондонского городского университета разработала алгоритм для выявления лжи по структуре и особенностям языка. Программа поможет не только раскусить мелкий обман о болезни или задержке дедлайна, но и укажет на случаи мошенничества и предательства.

Ученые исследовали архив электронных писем и на его основе выявили несколько признаков лжи, которая отражается в языке на микроуровне (выбор слов, их использование), на макроуровне (структура письма) и на метауровне (взаимосвязь между частями текста). Для разработки алгоритма использовались большие данные и система распознавания естественной речи.

Оказалось, что неискренность в письмах выдает отсутствие личных местоимений и использование излишних прилагательных. Также авторы таких сообщений часто излишне структурируют свои аргументы, стараются минимально осуждать самих себя и делают акцент на похвале. При этом люди часто подстраиваются под собеседника и меняют тон сообщения в соответствии с его тоном.

Ученые отметили, что алгоритм предназначен для того, чтобы обезопасить организации от мошенничества и финансовых потерь. Разработка может использоваться не только внутри компании, но и для анализа переписки с клиентами.

Стартап из Торонто NuraLogix запатентовал новый метод распознавания скрытых эмоций по видеозаписи. Технология под названием трансдермальное оптическое изображение позволяет определять эмоции человека на основании изменения лицевого кровотока, игнорируя мимическое выражение.

Под кожей нашего лица существует большая сеть кровеносных сосудов. Когда мы испытываем различные эмоции, наш лицевой кровоток едва заметно изменяется. И эти изменения регулируются автономной системой, которая неподвластна контролю нашего сознания. Глядя на изменения лицевого кровотока, мы можем обнаружить различные человеческие эмоции. Так как изменения кровотока невозможно увидеть невооруженным глазом, ученые разработали новую методику создания изображений, которую назвали трансдермальным оптическим изображением – Transdermal Optical Imaging (TOI). Сначала они снимают на обычную видеокамеру лицо человека, эмоции которого хотят расшифровать. Затем, используя эту технологию, извлекают трансдермальные изображения изменений лицевого кровотока. Алгоритм измеряет концентрацию гемоглобина, входящего в состав крови.

Применяя новейшие алгоритмы машинного обучения и нейронауки, можно использовать эту информацию для моделирования и обнаружения скрытых человеческих эмоций, независимо от выражения лица.

В мае 2017 года российскими разработчиками из Новосибирска представлено приложение Verity, которое распознает ложь, считывая мимику человека, говорящего на камеру. В разработке использованы современные мобильные технологии: компьютерное зрение, машинное обучение, элементы искусственного интеллекта.

Приложение Verity – первый в мире детектор лжи в виде приложения, пользоваться которым смогут обычные пользователи. При этом вердикт приложения строится на максимально научных основаниях.

Самой главной задачей на первом этапе разработки стал вопрос данных, которые станут основанием вердикта мобильного детектора лжи.

В итоге работа приложения выглядит так:

• с помощью компьютерного зрения приложение собирает данные о мимике, пульсе и движении зрачков говорящего на камеру человека;

• далее обученный машинным способом алгоритм сравнивает полученные данные с паттернами двух типов: экспертные паттерны на основе исследований психологов и паттерны, выявленные самим алгоритмом в ходе обучения на людях;

• в результате сравнения выводится вердикт в процентном соотношении.

Приложение Verity умеет распознавать человеческое лицо. Оно считывает микродвижения и пульс с лица: программа выделяет на лбу определенный наиболее подходящий участок и по микроизменению тона кожи может распознавать колебания пульса. Также влияет движение глаз, бровей, губ, щек. Чтобы выяснить, говорит человек правду или нет, нужно навести на собеседника камеру и задать вопрос. Приложение запишет на видео лицо говорящего и выдаст результат в процентах.

Тестирования показали, что верные вердикты выдаются в более чем 80% случаев. Работа над улучшением алгоритма до сих пор ведется. После релиза приложений для iOS и Android начали разрабатывать версию для десктопа, которую можно использовать, например, при собеседованиях по Скайпу.

Саратовские ученые из лаборатории математического моделирования правовых явлений и процессов Саратовского госуниверситета им. Чернышевского изобрели и запатентовали бесконтактный дистанционный полиграф, оценивающий достоверность информации без контакта с испытуемым.

В отличие от аналогов данный аппарат не требует закрепления датчиков на теле. Достоверность информации определяется по невербальным признакам – изменению тембра и громкости голоса, темпа речи, количеству запинок и других. Заложенный в аппарат принцип решает две проблемы современных полиграфов. Во-первых, он не требует добровольного согласия испытуемого на прохождение теста. Во-вторых, работа полиграфа может проходить в удаленном доступе, например, с использованием существующих средств дистанционной аудиосвязи.

Принцип работы саратовского полиграфа основан на сложном алгоритме, который оценивает десятки невербальных признаков речи. Новая технология уже отработана на практике – с использованием данной методики в последние годы было проведено более 150 судебных экспертиз. Все результаты были подтверждены параллельным исследованием на классическом полиграфе и оперативно-розыскными мероприятиями.

Сегодня программное обеспечение для полиграфа продолжает совершенствоваться. Конечная цель – создать такой продукт, в котором анализ показаний проводился бы в автоматическом режиме. Это значительно упростит использование полиграфа, снизит себестоимость экспертизы и требуемое время на подготовку специалистов.

В перспективе детектор лжи можно будет устанавливать в качестве приложения на обычный смартфон или планшет. Однако это не значит, что воспользоваться им сможет любой желающей. Необходимо обучение для правильного проведения интервью. В первую очередь, он рассчитан для профессионального использования, оперативно-розыскной работы.

Российская компания Tselina Data LAB, использующая для создания программного обеспечения алгоритмы машинного обучения, разработала программный алгоритм глубокого обучения для камер под названием Fraudoscope, который определяет ложь по эмоциям на лице человека. Натренированное с помощью CUDA и графических процессоров TITANX, распознающее ложь приложение использует камеру высокого разрешения для съемки допросов и декодирования результатов. Камера направлена на допрашиваемого, и программное обеспечение отмечает на видео изменение пикселей, которые соответствуют дыханию, пульсу, расширению зрачка, лицевым тикам. Уже сейчас незавершенное приложение демонстрирует точность более 75 процентов.

Как и в случае с тестами на полиграфе, при использовании Fraudoscope для калибрации опрашиваемому необходимо задать вопросы, ответы на которые хорошо известны. Опрашиваемого также просят представить, что он только что выиграл олимпийскую медаль. На примере того, как человек обдумывает вымышленные ответы, система учится распознавать ложь конкретного испытуемого.

Группой пермских ученых совместно с работниками ГУВД Пермского края предпринята попытка создания интеллектуальной программы обсчета полиграмм с использованием принципиально нового подхода, основанного на применении современных нейросетевых технологий и социальных генетических алгоритмов. Применение нового подхода позволило бы устранить все отмеченные недостатки существующих полиграфов, уменьшить влияние человеческого фактора и, таким образом, значительно повысить надежность работы полиграфа.

Принципиальное отличие нового подхода состоит в том, что разработчики применили современные методы искусственного интеллекта. Они максимально отказались от использования известных закономерностей и правил, традиционно закладываемых в обсчитывающие программы. Эти правила в неявном виде автоматически формируются самой компьютерной программой в ходе обмена информацией между прибором и обследуемым человеком. Компьютерная программа, являясь системой искусственного интеллекта, сама извлекает и формализует в виде правил закономерности организма опрашиваемого человека, автоматически настраивается на его индивидуальные физиологические особенности, отсеивает возможные артефакты. В конечном итоге сокращается объем и время работы полиграфолога, уменьшается влияние «человеческого фактора», увеличивается компьютерная достоверность обсчетов.

«Сыворотка (эликсир) правды»

Прогнозируемый рост терроризма и насильственного экстремизма, о которых мы писали в книге «Криминал будущего уже здесь», заставляет вспомнить долгие споры о возможности применения «сыворотки (эликсира) правды» для предотвращения и раскрытия особо тяжких преступлений.

Известный американский психиатр Эрик Берн в своей книге, написанной еще после Второй мировой войны (1947 г.) «Введение в психиатрию и психоанализ для непосвященных», пишет, что во все времена применялись различные лекарства с целью расслабить эмоциональную блокаду и дать человеку возможность свободнее чувствовать и говорить. В результате военного опыта психиатры начали применять в некоторых случаях два новых лекарства: в Америке используется обычно амитал натрия (в ССР называется барбамил), часто назначаемый для приема внутрь в виде снотворного порошка; в Англии же многие психиатры предпочитают пентотал натрия (в СССР называется тиопентал натрия). Это последнее лекарство применяется в обеих странах в качестве анестезирующего средства при кратковременных операциях. При лечении неврозов эти лекарства вводятся в кровь, от чего наступает состояние сонливости, а затем пациента опрашивают в этом сонливом состоянии. Поскольку лекарство ослабляет его систему подавления, считается, что больной легче расскажет в этих условиях некоторые вещи, о которых без инъекции он не мог бы говорить и думать.

По мнению Берна, большинство психиатров считают, что инъекции этого рода приводят лишь к таким результатам, которые могут быть с большим успехом достигнуты путем психотерапии с применением в случае надобности транквилизаторов и других медикаментов. Они утверждают, что под действием лекарств или гипноза пациент, как правило, не сообщает о себе какой-либо информации и не проявляет каких-либо чувств, которые не обнаружились бы и в бодрствующем состоянии.

С точки зрения лечения психически больных Берн, видимо, прав. Тем не менее все указанные средства активно применялись спецслужбами США и других стран.

В 40-х годах в США был очень популярен мескалин – наркотик из мексиканского кактуса пейот, на котором сделал себе имя Карлос Кастанеда. За него серьезно взялись Секрет-Сервис и Бюро стратегических служб США (OSS, предшественник ЦРУ). Спецслужбы заинтересовались тем эффектом, который мескалин производил на индейцев Мексики, использовавших его в обрядах покаяния. Этнограф Уэстон ла Барр в монографии «Культ пейота» (1938 г.) писал: «По призыву вождя члены племена вставали и публично признавались в проступках и обидах, нанесенных другим… Слезы, отнюдь не ритуальные, текли по лицам чистосердечно признающихся и полностью раскаивающихся. Все они просили вождя наставить их на путь истинный». Научные эксперименты доказали, что во время действия мескалина значительно подавляется воля. Эксперименты проводились не в лабораториях, а в концлагерях. Наркотик вводили незаметно ничего не подозревающим узникам.

Есть сообщения, что в 1942 году руководитель секретной лаборатории НКВД СССР Г. Майрановский (расстрелян после разоблачения культа личности Сталина), занимаясь опытами с ядами на приговоренных к расстрелу, обнаружил, что под влиянием определенных доз препарата подопытный начинает исключительно откровенно говорить. После этого с одобрения руководства он занялся «проблемой откровенности» на допросах.

Также широко известен случай применения «сыворотки правды» спецслужбами Индии в отношении обвиняемого в участии в теракте в Мумбаи в 2008 году. Этот факт применения «сыворотки правды» привел к положительному для следствия результату.

Достижения биотехнологической революции, в частности синтетической биологии, позволяют «сконструировать» средства, которые не дают негативного воздействия на здоровье, как вышеперечисленные препараты. Но открывают возможности получения необходимой информации у подозреваемых.

Например, в 2007 году швейцарские ученые на мировом конгрессе по невропатологии в Мельбурне (Австралия) заявили о том, что им удалось обнаружить средство от застенчивости, сообщает Росбалт.

Гормон окситоцин изучается разными отраслями науки уже несколько десятилетий, и за это время было выявлено немало эффектов, которые он способен производить на наш организм. Медицинские справочники сообщают, что это вещество стимулирует родовую деятельность и выделение молока при кормлении, но помимо воздействия на мускулатуру соответствующих органов окситоцин попутно вызывает массу удивительных проявлений.

Не так давно исследование американских ученых провозгласило его «гормоном доверия», поскольку прием окситоцина в таблетках заставил участников эксперимента полностью полагаться на любого, кто попытается внушить им что-либо. После этого гормоном заинтересовались военные, собравшиеся использовать его в качестве альтернативы скополамину – так называемой «сыворотки правды».

Руководитель проекта университета Цюриха Маркус Хейнрикс считает, что ему вместе с коллегами удалось открыть принципиально новое свойство окситоцина. Он полагает, что воздействие этого гормона, вырабатываемого гипоталамусом и поступающего в кровь из гипофиза, способно сделать даже самого скованного молчуна душой любой компании. Все дело в подавлении боязни и чувства дискомфорта, вызванного попаданием в тревожную для человека ситуацию.

В отдельном исследовании Хейнрикс с коллегами установили, что окситоцин снижает реакцию миндалевидной железы – отдела мозга, связанного с чувством страха – при рассматривании рисунков с изображением испуганных, счастливых или рассерженных лиц. Хейнрикс считает, что этим можно объяснить, почему пациенты, получившие дозу окситоцина, более расположены к участию в общении.

Безусловно, ученым известны и другие новые препараты, относящиеся к «сыворотке (эликсиру) правды», но и понятно, почему эти знания недоступны широкой общественности.

Глава 15.

Роботы-судьи и система электронного правосудия

Основным кандидатом на роль первого роботизированного судьи стал суперкомпьютер Watson от IBM. А саму возможность его применения в юриспруденции проанализировали эксперты из авторитетной Йельской юридической школы. Watson прославился тем, что нанес поражение человеку, участвуя в интеллектуальной игре Jeopardy (аналог в России – «Своя игра»). Машина успешнее людей-конкурентов отвечала на вопросы, сформулированные ведущим, и обставила многократных победителей этой передачи.

Исследователи пока не спешат сажать робота в кресло судьи. Они лишь отмечают, что Watson является очень качественным текстовым анализатором. В частности, компьютер легко справляется с тем, чтобы выбрать верное по смыслу значение слова, изучая контекст текста. Скажем, он должен совершить правильный выбор в отношении слова «лук» – разобрать, говорится о растении или об оружии.

Таким образом, американские эксперты полагают, что Watson получилось бы использовать, если не в качестве судьи, то уж точно для обработки всей документации, представляемой в суде. Машина могла бы анализировать ее, что называется, «без лишних эмоций».

В 2016 году Робот-адвокат Ross, созданный компанией IBM на основе искусственного интеллекта Watson, был принят на работу в международное адвокатское бюро Baker & Hostetler. По другую сторону баррикад появился прототип кибернетического судьи. Пока что это всего лишь компьютерный алгоритм, умеющий проверять обоснованность отклонения жалоб в ЕСПЧ.

Программисты из Университетского колледжа Лондона, Университета Шеффилда и Университета Пенсильвании создали алгоритм с 79% точностью, предсказывающий решения Европейского суда по правам человека.

Для обучения алгоритма ученые выбрали 584 постановления ЕСПЧ. Алгоритм анализировал тексты исков, а затем давал свой вердикт каждому делу в терминах «нарушение – не нарушение». Чтобы избежать смещения, ученые отобрали одинаковое количество тех кейсов, нарушения в которых были подтверждены судом, и тех, в которых суд не нашел нарушений.

Исследователи обнаружили, что судьи ЕСПЧ рассматривают иски с позиций «реалистов», а не «формалистов»: больше шансов на успех имеют обращения с простым и убедительным изложением фактов, даже если им недостает юридической аргументации.

Разработчики считают, что в дальнейшем такой ИИ можно использовать для оценки показаний свидетелей или заявлений адвокатов.

В начале 2017 года ученые из Стэнфордского центра правовой информатики и Юридического колледжа Южного Техаса в Хьюстоне заявили о создании алгоритма, который верно прогнозирует решения Верховного суда в 70% случаев. Результаты работы опубликованы в журнале PLOSONE.

Ученые уже не в первый раз пытаются предсказать решения суда. Например, в 2011 году был создан алгоритм, который анализирует поведение восьми судей и на основе этих данных прогнозирует, как проголосует девятый, с точностью до 83%. Еще раньше, в 2004 году, другая группа исследователей предсказывала решения суда за 2002 год с точностью в 75%.

На этот раз специалисты из Стэнфорда и Хьюстона создали алгоритм, который прогнозирует решения любой коллегии судей в любой момент времени. Для этого они использовали Базу данных Верховного суда США (Supreme Court Database). В ней хранится информация о делах, которые рассматривались этой инстанцией с 1791 года – практически с момента основания. В каждом деле содержится 240 переменных, из них ученые выбрали 16 и вдобавок создали новые, которые не были включены в базу данных. Они учли год, суд, который рассматривал дело раньше, административные меры, суть вопроса, наличие/отсутствие судебных прений и так далее.

Ученые создали модель на основе алгоритма машинного обучения «случайный лес» (random forest). Искусственный интеллект анализировал информацию за 1816-2015 годы и искал связь между параметрами дела, его исходом и решениями отдельных судей. Верховный суд США, в основном, имеет дело со случаями, которые уже рассматривались в нижестоящем суде. Поэтому прогнозируя работу отдельного судьи, алгоритм предсказывал, выскажется ли он за подтверждение существующего статус-кво (например, за то, чтобы оставить решение суда без изменения), изменит его (отменит решение суда) или сделает что-то другое. А под исходом дела ИИ понимал один из двух вариантов: подтвердит или опровергнет Верховный суд решение нижестоящей инстанции.

Модель протестировали на 28000 дел, в ходе которых судьи проголосовали 240000 раз. Алгоритм смог верно предсказать исход в 70,2% случаев, а поведение судей – в 71,9%. Авторы работы отмечают, что юристы, прогнозируя решение Верховного суда, часто используют стратегию «всегда ставь на изменение статус-кво», и она работает в 63% случаев. Таким образом, ИИ хоть и не добился стопроцентной точности, но перегнал профессионалов.

В 2016 году Верховный Суд штата Висконсин (США) приговорил некоего Эрика Лумиса к 6 годам заключения по рекомендации секретного проприетарного программного обеспечения Compas частной компании. Лумис, который уже имел криминальную историю и был приговорен за то, что бежал из полиции на угнанной машине, теперь утверждает, что его право на процедуру было нарушено, поскольку ни он, ни его представители не смогли рассмотреть или опротестовать алгоритм рекомендации.

Программой Compas продается компаниям Notrpointe судам. Программа воплощает новую тенденцию в исследованиях ИИ: помогает судьям принять «лучшее» (или по крайней мере более ориентированное на данные) решение в суде.

Хотя конкретные подробности дела Лумиса остаются закрытыми, у журналистов есть информация, что в нем наверняка содержатся диаграммы и числа, определяющие жизнь, поведение и вероятность рецидива Лумиса. Среди них возраст, раса, гендерная идентичность, привычки, история браузера и какие-нибудь измерения черепа. Точнее никто не знает.

Известно, что прокурор по делу сказал судье, что Лумис продемонстрировал «высокий риск рецидивизма, насилия, досудебного разбирательства». Это стандартно, когда дело касается вынесения приговора. Судья согласился и сказал Лумису, что «по оценке Compas он был определен как лицо, представляющее высокий риск для общества».

Верховный суд штата Висконсин осудил Лумиса, добавив, что отчет Compas привнес ценную информацию в его решение, но отметил, что без него он вынес такой же приговор.

А. Нальгин в статье «О силиконовом правосудии» описывает так недалекое будущее: «Робот-судья привычно расположился в зале заседаний и разбирает очередное дело. Его оптические сканеры считывают малейшее проявление эмоций у подсудимого, свидетеля, эксперта. Его чувствительные микрофоны улавливают даже незначительную дрожь в голосе, даже крохотную запинку. Инфракрасные датчики следят за температурой и пульсом допрашиваемого, не знающая ошибок память моментально сопоставляет все сказанное с показаниями из дела и материалами предварительного следствия, а также с показаниями других участников процесса. При этом изощренные алгоритмы моментально распознают ложь, а также выявляют прорехи и нестыковки в деле».

Но это не все. «Искусственный интеллект тщательно перебирает десятки и сотни прецедентов, оценивает мнения правоведов и комментарии практиков применительно к каждому повороту разбираемого дела. При необходимости и сам проводит экспертизу – лингвистическую, например, или почерковедческую. На незримых весах с микронной точностью взвешивает все pro et contra, не давая преимущества ни одной стороне и не забывая любое неустранимое сомнение толковать в пользу обвиняемого».

Как пишет А. Нальгин, «робот-судья всегда будет судить только по закону. Ему нельзя позвонить сверху, на него нельзя надавить и его нельзя испугать или подкупить. А самое главное – робот-судья будет судить точно так же, как все остальные роботы-судьи. Без эмоций, только на доводах чистого разума.

В этом, правда, будет и минус его. Робот-судья не войдет в положение. Не примет во внимание не относящиеся к делу другие возможные аспекты. Ему будет чуждо «интуитивное чувство справедливости того или иного дела». И у него не будет опыта переживания человеческих эмоций – ревности, отчаяния, раскаяния и проч., – на основе которого судьей-человеком делаются те или иные выводы о субъективной стороне любого преступления».

Правда, многие юристы относятся скептически к быстрому внедрению искусственного интеллекта в юридическую практику. Искусственный интеллект в ближайшие 10 лет сможет претендовать только на роль помощника специалиста и лишь на несколько процентов автоматизирует труд профессионалов.

Одновременное внедрение всех существующих юридических технологий позволит сократить часы работы юристов лишь на 13%, отмечают исследователи из МТИ и Университета Северной Каролины. Согласно наиболее реалистичному сценарию в ближайшие пять лет автоматизация ежегодно будет сокращать часы работы специалистов на 2,5%. Теоретически лишь 23% задач юристов способны выполнить роботы и алгоритмы.

Вероятнее всего обладатели высокооплачиваемых юридических должностей сохранят свои позиции, а технологии заменят помощников юристов без профильного образования.

Лучше всего алгоритмы справляются с наиболее рутинными задачами – сортировкой и анализом документов. Юристы уже сейчас тратят на базовую работу с документацией не более 4% своего времени, поручая ее роботам и сотрудникам на аутсорсинге.

После кризиса 2008 г. бизнес начал сокращать расходы на юридическое сопровождение, а новые технологии позволяют автоматизировать многие рутинные задачи, которыми раньше занимались начинающие юристы. «2020-е годы станут десятилетием распада юридической отрасли», – уверен профессор Ричард Сасскинд, соавтор книги «Будущее профессий: Как технологии изменят работу экспертов».

В 2016 году в компании IBM на базе суперкомпьютера Watson создали искусственный интеллект, способный распознавать естественный язык и отвечать на вопросы юридического характера. Международная юридическая фирма Baker&Hostetler купила права на использование ИИ и доверила ему общение со своими клиентами – поиск аналогичных запросов в базе данных, анализ соответствующих правовых норм и подбор рекомендаций.

Эксперты в области права считают, что технологии снимут значительную часть нагрузки с юристов в лучшем случае в ближайшие 10-20 лет, а не через 1-2 года. Крупные компании уже готовятся к новой реальности и покупают стартапы или открывают подразделения для разработки технологий. Так, международная фирма Dentons открыла отдел по работе с инновациями Next law Labs и инвестировала в семь юридических стартапов. В феврале 2017 года Baker McKenzie сформировала из своих ведущих партнеров комитет, который отслеживает последние технологии в сфере юриспруденции и создает стратегию их внедрения.

Всего с 2012 года более 280 стартапов в сфере права привлекли $757 млн., сообщает СВ Insights. Большинство из них специализируется на одной задаче. Например, работают только с банкротством или только с патентами, или проводят экспертизу договоров. Чаще всего стартапы используют ПО на основе машинного обучения, разработкой и тестированием которого занимаются люди.

Автоматизация простых задач дается с большим трудом даже экспертам с многолетним опытом. Специалист по компьютерным технологиям и создатель Kira Systems Александр Худек собирался автоматизировать процесс экспертной оценки контрактов за четыре месяца, но в итоге на это потребовалось два с половиной года.

Технология виртуальной реальности, используемая в игровой индустрии, может в скором будущем начать применяться и в уголовном правосудии – например, для демонстрации места преступления присяжным.

Ученые из Стаффордширского университета работают над проектом, экспериментирующим с разными технологиями и техниками по виртуальному переносу жюри присяжных на место преступления.

Проект, получивший грант Европейской комиссии в 140.000 фунтов стерлингов (больше 200 тыс. долларов), использует зеленые экраны, шлемы виртуальной реальности и последней модели и другие технологии, позаимствованные из инженерного дела, компьютерной и игровой индустрии.

Проект экспериментирует с целым рядом технологий – от лазерного сканирования до беспилотных аппаратов.

Надев шлем виртуальной реальности, можно ходить вокруг места преступления. Ощущения невероятно реальные.

Таким образом, в суде присяжным могут показать место преступления без всякой путаницы. Потому что картина, которую вы видите, насыщена деталями. Это не сравнить с 3D-очками. Это выход на другой уровень.

«Новые технологии избавят от ненужных слушаний, сократят расходы для участников судебного разбирательства и в целом сделают правосудие более доступным», – заявили в министерстве юстиции Великобритании.

В 2016 году под эгидой Министерства юстиции Соединенного королевства Великобритании и Северной Ирландии была опубликована совместная статья Лорда-канцлера Элизабет Трас (Mary Elizabeth Truss), Лорда Главного судьи барона Роджера Томаса (Roger John Laugharne Thomas, Baron Thomas of Cwimgiedd) и Старшего председателя специальных судов сэра Эрнеста Райдера (Sir Ernest Nigel Ryder), озаглавленная как «Трансформация нашей судебной системы».

В статье отмечено, что технологическая революция определит лицо будущей судебной системы. Гражданские, уголовные, семейные и административные дела будут возбуждаться и рассматриваться с использованием единой онлайн-системы. Это не только поможет людям лучше понять объем и содержание их прав, но и существенно преобразит деятельность судов, избавит их от неэффективной бумажной загрузки.

Некоторые дела можно будет полностью перевести на электронный формат. Уже сейчас часть уголовных судов рассматривают материалы дел вне залов судебных заседаний, в режиме онлайн на основании предоставленных в электронной форме документов. Это позволит всем участникам процесса работать с большей гибкостью и эффективностью. В будущем предлагается внедрение структурированной процедуры подачи документов, а также проведения «виртуальных» судебных заседаний, предоставляющих сторонам и их адвокатам возможность участия по телефону или по видеосвязи.

Особое значение получит практика предоставления письменных свидетельских показаний до слушания дела (pre-trial evidence). Свидетель, находящийся в более комфортной для него обстановке, чем в зале судебных заседаний, сможет более сосредоточенно и детально изложить показания, которые могут быть оценены сторонами и судом до начала слушаний.

С течением времени суды в своей работе будут использовать виртуальные или традиционные слушания в зависимости от того, какой из указанных способов будет способствовать лучшему разрешению спора.

Тем не менее, представителей юридической профессии ожидают кардинальные перемены. Во-первых, вскоре любое дело сможет быть начато только в онлайн-режиме, независимо от того, будет ли в последующем по делу проведено слушание в традиционной форме либо в режиме онлайн. Во-вторых, некоторые дела будут полностью рассматриваться в режиме онлайн. Это касается дел о изыскании незначительных сумм долга, а также обращений в органы социальной защиты и поддержки детей.

Подлежит введению в действие новый процессуальный закон, согласно которому посредством онлайн-формы люди смогут инициировать и отслеживать свое дело на любой стадии. Этот новый подход создаст дополнительные условия для разрешения споров при невысоких издержках на судебное представительство.

Как следствие модернизации судебной системы потребуется все меньше зданий для размещения судов, залы судебных заседаний будут более эргономичными. Посещение слушаний станет реальностью только тогда, когда нет иного приемлемого способа урегулировать спор.

От практики разрешения конфликта будет сделан шаг в сторону его исключения либо направления к пользе обеих сторон.

Первую попытку перенести хотя бы небольшую часть правовой документации в электронный вид предприняли в 1971 году. Тот эксперимент был узконаправленным и должен был упростить жизнь членам Конгресса США. Справочная система JURIS стала первопроходцем. Американские разработчики и пресса впервые заговорили о том, что в электронном формате можно хранить не только законопроекты и многочисленные поправки к ним: оцифровать можно все и, в первую очередь, бюрократичную и неповоротливую систему судопроизводства.

В 1975 году Федеральный судейский центр начал проект COURTRAN, в котором предусматривалось создание полной электронной системы для ведения уголовных дел и контроля за сроками, установленными Актом об ускоренном судопроизводстве.

Сердцем системы был компьютер, находившийся в Вашингтоне, которым осуществлялись хранение и обработка данных. Соединение между судами обеспечивали «немые терминалы», которые служили лишь для доступа к информации, находящейся в базе данных. Система впервые была опробована в сентябре 1977 года в Федеральном окружном суде Северного округа штата Джорджия. Эксперимент оказался удачным, а в 1979 году завершилась разработка программы COURTRAN для ведения гражданского судопроизводства.

В середине 80-х состоялся переход от COURTRAN к интегрированным системам автоматизированного судопроизводства (ICMS). Конгресс США принял закон о создании Фонда автоматизации судебной системы.

В 1996 году в судах штатов Огайо, Миссури и Нью-Йорк в качестве образца была введена система подачи обращений Case Management/Electronic Case Files (CM/ECF), а с 2001 года данная система активно используется для подачи исковых заявлений и иных судебных документов в электронной форме, подписываются которые электронной цифровой подписью, выполняющей функции идентификации и аутентификации и гарантирующей целостность и неизменность скрепленного ею документа.

Данная система является, по существу, специализированной системой электронного документооборота, обеспечивающей движение электронных документов в суде и их хранение. В целях предоставления доступа к материалам судебных дел в США существует система «Открытый электронный доступ к судебным материалам» (Public Access to Court Electronic Records (PACER). Таким образом, СМ/ECF обслуживает поступление и хранение документов в электронном виде, а PACER обеспечивает предоставление публичного доступа к документам из СМ/ECF. Эксперименты по созданию электронных баз данных судебных актов начались в федеральных судах США еще в 1988 г. Система СМ/ECF была разработана Административным офисом федеральных судов США и введена в 1996 г. в нескольких окружных судах, далее она стала использоваться в окружных судах по банкротству. С 1998 г. эта система стала основой для внедрения электронного хранения документов во всех федеральных судах США.

В судах Сингапура возможность подавать иски в электронном варианте появилась в 1997 г., и к 2000 году пользование данной возможностью стало обязательным для всех категорий гражданских дел. То есть, в течение короткого промежутка времени из экспериментальной программы, которая предназначалась для предоставления дополнительной возможности реализовывать свои права, стала полностью работоспособной системой, осуществляющей документооборот в суде. Сама система получила название Electronic Filing System (сокращенно EFS), которая автономно идентифицирует предъявленный документ, проверяет его составление на соответствие процессуальным требованиям и направляет в соответствующий регистр для дальнейшей обработки.

Начиная с 2011 года в Сингапуре начала работать Интегрированная электронная судебная система (сокращенно IELS), которая постепенно заменяет EFS. Более чем за десять лет благодаря таким нововведениям в области судопроизводства значительно повысилась оптимизация и производительность работы суда, решилась проблема нехватки персонала.

Применение информационных и коммуникационных технологий в судебной деятельности иностранных государств, в частности, США, Великобритании, Англии, Австралии, Италии, Канаде, Сингапуре, осуществляется для решения следующих задач: подачи исковых заявлений и документов в электронной форме, извещения о судебных заседаниях через мобильные смс-сообщения, проведения предварительных судебных заседаний посредством видеоконференц-связи, рассмотрения заявлений отсутствующих сторон или заявлений, не содержащих спорных вопросов, получения показаний свидетелей в том случае, когда они не способны физически присутствовать в суде.

Положительный результат от внедрения информационных и коммуникационных технологий в судебную деятельность иностранных государств достигается за счет:

• повышения производительности судов при помощи автоматизации рабочих процессов;

• уменьшения нагрузки на аппарат суда, затрат на хранение бумажных документов в связи с использованием трудовых ресурсов, сроков рассмотрения дела;

• создания дополнительных гарантий обеспечения доступа к информации о деятельности судов и осуществлению правосудия.

А как обстоят дела в России?

Председатель Мосгорсуда Ольга Егорова в июне 2016 года презентовала комплексную информационную систему (КИС) «Электронное правосудие», позволяющую существенно упростить рассмотрение гражданских и уголовных дел, обжаловать их сторонами, не выходя из дома, и осуществлять контроль исполнения судебных решений, сидя у компьютера.

«Электронное правосудие» предполагает создавать по каждому спору электронное дело. В него будут сканироваться материалы, поступившие в суд (в судах общей юрисдикции они оформляются на бумаге), в деле будет вестись архив видеопротоколов заседаний, стороны через специальный электронный кабинет смогут знакомиться с делом, заявить ходатайства, а также отслеживать исполнение судебных решений, для этого судебное производство свяжут с исполнительным. Обжаловать решение также можно будет в электронной форме, не выходя из квартиры или офиса. Причем речь идет не только о гражданских делах, но в будущем – и уголовных.

Отдельная опция в «Электронном правосудии» предусмотрена для лиц, содержащихся в СИЗО, которым предполагается открывать доступ к сканированным делам для ознакомления в специальных комнатах с аппаратурой, связанной с судами. Таким образом, процесс ознакомления не будет, как сейчас, затягиваться на месяцы, когда фигуранты уголовных дел читают их материалы в оригинале. Извещения же о заседаниях стороны получат на электронную почту.

Основой единой технологической платформы и связующим звеном всех элементов проекта стал центр обработки данных (ЦОД), который занимает площадь порядка 200 кв. м в бывшем помещении архива Мосгорсуда. Его запуск состоялся еще в декабре 2015 г. Сейчас в нем 20 стоек, а общий объем памяти – 1,5 петабайта. В случае отключения электроэнергии ЦОД сможет работать в течение часа без каких-либо сбоев. В нем 2300 процессорных ядер, на платформе виртуализации развернуто более 300 виртуальных серверов, реализующих инфраструктурные сервисы, информационную безопасность и прикладные системы Мосгорсуда и районных судов. Высокая степень виртуализации серьезно сэкономила средства Московского городского суда и упростила управление всей системой. Объем оперативной памяти – 24 Тбайт.

ЦОД отличается уникальной энергоэффективностью. При уличной температуре ниже 15 градусов компрессоры во внешних блоках охлаждения не будут потреблять электричество. Круговой оборот жидкости внутри системы при таких условиях обеспечат малопотребляющие насосы.

В ЦОД будут поступать записи судебных заседаний, которые предполагается собирать системой аудио– и видеофиксации. Их будут записывать на серверы районных судов, ног ночью файлы в автоматическом режиме перенесут в центр обработки данных. Участники дел могут ознакомиться с ними на портале судебной системы столицы с помощью «Личного кабинета». Доступ к нему будет осуществляться через портал госуслуг и ЕСИА (Единая система идентификации и аутентификации).

Система аудио– и видеозаписи заседаний даст возможность показывать резонансные дела на внешнем портале Мосгорсуда в онлайн-режиме. Законодательная база для подобных мероприятий в настоящий момент прорабатывается Правительством и Госдумой. Созданная техническая база позволит запустить трансляции сразу после принятия соответствующих законов. Трансляции будут организованы с помощью специальных сервисов, которые позволят поддерживать качество и непрерывность видеопотока для практически неограниченного числа пользователей.

На внешнем портале у каждого районного суда будет свой подраздел. Помимо информации о рассматриваемых делах или расписания заседаний там созданы еще несколько удобных сервисов.

Параллельно идет работа над внедрением систем «Электронное дело» и «Электронный архив». Первая будет содержать отсканированные копии всех необходимых документов дел. Вторая обеспечит полную автоматизацию процессов ведения судебных архивов, позволяя мгновенно найти бумажные версии. Избавиться от них полностью пока не разрешает законодательство. Технически реализация этой части проекта потребует установки разного типа сканеров, этот процесс уже начался. В числе устанавливаемых сканеров, в частности, планетарные, позволяющие сканировать сшитые документы в двухслойном формате. В базе данных по электронным делам можно будет выполнять поиск по ключевым словам, который значительно облегчит доступ к получению информации.

В 2016 году к ЦОД подключен Мосгорсуд и все 35 районных судов, участвующих в проекте. Их базы данных уже перенесены в дата-центр.

Два защищенных канала связи по 100 Мбит каждый избавят районные суды от необходимости заниматься поддержкой серверов. Наличие высокоскоростных дублируемых защищенных каналов связи между районными судами и Мосгорсудом позволяет отказаться от развертывания локальных вычислительных ресурсов в каждом из судов и централизовать их в дата-центре Мосгорсуда.

Такой подход повышает надежность прикладных сервисов, удешевляет решение в целом и повышает уровень безопасности и защиты от несанкционированного доступа к локальным данным. Благодаря автоматизации процесса обработки судебных решений сотрудники аппаратов также избавлены от лишней писанины. К слову, будет автоматизирован и процесс подготовки отчетов по деятельности судов. Для этого развернута специальная аналитическая подсистема.

Подсистема информационной безопасности будет следить за неприкосновенностью данных. Она состоит из восьми блоков, каждый из которых будет отвечать за отдельное направление от антивирусов на рабочих компьютерах и анализа трафика до службы межсетевого экранирования и соблюдения стандартов аутентификации пользователей внутреннего портала (им будут пользоваться судьи и сотрудники аппаратов). Они же защитят в случае DDoS-атак. Эта проблема актуальна для Мосгорсуда. Но особенно важно защитить сведения, которыми суды будут обмениваться друг с другом и с 12 госорганами в рамках систем межуровневого и межведомственного взаимодействия.

Речь идет не только о быстрой и безболезненной передаче дела по инстанциям. Интеграция с СИЗО, например, позволит обвиняемым участвовать в заседаниях с помощью видеоконференц-связи (ВКС). Это сможет экономить миллионы рублей на этапировании заключенных. Для этого в рамках проекта добавили 30 новых комплектов оборудования Polycom, существенно повысив качество изображения и четкость звука в ходе видеоконференц-связи.

На уровне логической архитектуры проект был готов еще в конце 2015 года, а физически его реализуют к концу 2016 года. Многие подсистемы проходят тестирование. Конечный список установленного оборудования достаточно объемен. В первую очередь, это то, что установлено на рабочих местах пользователей. Плюс «железная» часть системы аудио-, видеофиксации: камеры, микрофоны, усилители, микшеры и так далее. Также были закуплены принтеры, поточные сканеры, комплекты автоматизированных рабочих мест пользователей и каналообразующее оборудование.

Создание и поддержание такой сложной инфраструктуры – уникальное начинание даже в мировых масштабах. Тем более что реформаторы в значительной степени используют либо отечественные разработки, либо программное обеспечение с открытым исходным кодом. На нем построена, например, инфраструктура той части проекта, которая касается взаимодействия с различными инстанциями судопроизводства или внешними госорганами. Речь идет об интеграционной шине WSO2 ESB. Также в качестве базы данных в работе большинства систем используется PostgreSQL.

Заключение

На VII Петербургском международном юридическом форуме в мае 2017 года многие выступающие вполне оправдано говорили о необходимости преобразования современной правовой системы в эпоху глобальных технологических изменений в т. н. «умное право» (по аналогии с «умным домом», «умным автомобилем» и т.д.). Современные правовые конструкции должны быть адекватны достижениям технологической революции. Речь идет о разработке новых моделей правового регулирования, в т.ч. возникающих и в сфере уголовно-правовых отношений; о пересмотре, в ряде случаев, правового языка; о правовом допуске искусственного интеллекта для подготовки приговоров по уголовным делам; о преобразовании самих уголовных дел в электронные (что уже с успехом делается в Казахстане и Азербайджане).

Для интеграции в единое мировое цифровое пространство России придется синхронизировать законодательство в области цифровой экономики и цифровой безопасности с теми странами, в которых зарегистрированы крупнейшие международные цифровые корпорации.

Технологическая революция развивается небывалыми в истории темпами. В скором времени, например, будут запущены сети пятого поколения (5G), которые обеспечат работу интернета вещей, искусственного интеллекта, виртуальной и дополненной реальности, обеспечат удаленное управление автотранспортом, работу телемедицины и многое другое, в т.ч. работу «умной», «цифровой» полиции и «умных», «цифровых» судов. 5G – это не одна технология, а набор технологий радиодоступа, включая революционные, которые потребуют своего правового обеспечения и защиты от преступных посягательств.

Или другой пример.

Компания IBM и ее партнеры по производству чипов Global foundries и Samsung разработали технологию производства транзисторов, которая приведет к появлению 5-нанометровых чипов. Новые чипы могут уместить 30 миллиардов транзисторов на чипе, который по размерам не больше ногтя (для сравнения, 7-нанометровый чип умещает 20 миллиардов транзисторов).

Специалисты IBM планируют использовать технологию при создании собственных когнитивных вычислительных систем, интернета вещей и других «связанных с переработкой больших объемов данных».

Но и это еще только начало. Сейчас индустрия работает над оптоэлектронными чипами первого поколения, в которых используются большие фотонные волноводы. Эти чипы, видимо, появятся на рынке через года три-четыре. А российские ученые работают над тем, чтобы сделать второе поколение этих чипов, более компактное: это позволит увеличить количество ядер от сотни на одном кристалле, как сейчас, до тысяч, а значит, возрастет и производительность. То есть мы получим настоящий суперкомпьютер на одном единственном маленьком полупроводниковом кристалле.

Одновременно российские ученые из Центра коллективного пользования МФТИ изобрели технологию на основе метода атомно-слоевого осаждения, которая может стать основой для носителя универсальной компьютерной памяти, не требующего электрического питания и способного вмещать в себя значительно больше информации, чем широко используемая в наши дни флэш-память.

Многие известные ученые считают, что информационной атомной бомбой может стать создание квантового вычислительного устройства, оно может устроить для нашей цивилизации настоящую катастрофу. Практически вся информационная инфраструктура современного общества может быть парализована с появлением универсального квантового компьютера, поскольку обычные алгоритмы шифрования использовать будет нельзя. Уже сейчас Агентство национальной безопасности США (NSA) рекомендует переходить на устойчивые к квантовому взлому криптографические алгоритмы. Идут поиски путей создания постквантовой криптографии, устойчивой к квантовым вычислениям. И здесь также возникает масса не только технологических, но и правовых проблем.

Мы живем в XXI веке, а система уголовного судопроизводства (и в России, и в большинстве стран мира) остается средневековая. До сих пор «царицей доказательств» является признание виновного. Поэтому эти признания и продолжают выбивать с нарушениями законности.

И все это происходит в период новой промышленной революции, когда уже имеются технические средства (детекторы лжи, они же – полиграфы или лай-детекторы), использующие искусственный интеллект, и медицинские средства («сыворотка правды»), которые с 90-процентной точностью указывают на виновность или невиновность человека.

Первый детектор лжи в конце XIX века создал небезызвестный Чезаре Ломброзо. Уже с помощью примитивных аппаратов он достигал высоких результатов в установлении виновности или невиновности подозреваемых лиц. В 20-30-е годы ХХ века активные работы над совершенствованием полиграфа велись в США и СССР. Но в СССР они были признаны противозаконными в 1937 году. Для Большого Террора полиграфы были не нужны. Там «доказательства» вины выбивались другими методами. Только в 1993 году Генпрокуратура России разрешила использовать детекторы лжи в оперативно-розыскной деятельности. В 2006 году та же Генпрокуратура одобрила позитивный опыт использования полиграфа и в следственной, и в оперативной работе. Но в УПК изменения до сих пор не внесены.

Психотропные и иные вещества («сыворотки правды») применяются только в разведывательной и контрразведывательной деятельности. Эти средства считаются почему-то антигуманными и недемократическими (видимо, удушение противогазом – более демократичный метод). Но еще в 20-е годы ХХ века врач из Техаса Роберт Хауз, который использовал при допросах подозреваемых (с согласия полиции) вещество скополамин, доказал высокую эффективность установления истины по уголовным делам. В наши дни «сыворотка правды» была официально применена при допросе подозреваемых в серийных убийствах в индийском городе Мумбай, в прошлом Бомбей. С помощью этого метода были изобличены маньяк и его слуга-сообщник, которые изнасиловали, убили и съели несколько десятков малолетних детей. После сделанных инъекций подозреваемые указали на места захоронения останков убитых. Такие же меры были приняты к террористам в Мумбаи.

Нет сомнения, что в XXI веке в уголовно-процессуальное законодательство будут введены нормы о допросах с использованием детекторов лжи и специальных фармацевтических средств. Конечно, такие допросы должны проводиться с согласия подозреваемых, в присутствии их адвокатов и приглашенных специалистов-медиков. Результаты таких допросов должны наряду с другими доказательствами рассматриваться в суде.

Такая революция в уголовном процессе, безусловно, снизит вероятность осуждения невиновных, будет способствовать изобличению реальных маньяков на ранней стадии. Другого пути просто нет.

Примечания

1

Например, пассажиропоток в аэропортах и на вокзалах.

2

Еще в 2013 году женщина в Индии была признана виновной в убийстве своего бывшего жениха при помощи мышьяка. Главной уликой были показания МРТ.

3

Михаил Левкевич обобщил ряд таких технологий. http://www. nanonewshet.ru/articles/201 1/tekhnologii-slezhki-kak-idet-okhota-na-lyudei.

4

http://scepsis.net/library/id_2078.html.

5

https://m.cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-avtomatizirovannyh-informatsionno-p… 19.01.2017.

6

http://iot.ru/gadzhety/nasha-sluzhba-i-opasna-i-trudna-drony-na-sluzhbe-pravookhran… 18.01.2017.

Content

Овчинский В.С.
Технологии будущего против криминала

Вместо введения «Умным» «цифровым» обществу, государству и экономике – «умные» «цифровые» полицию и суды

Глава 1. Стратегический подход в использовании технологий XXI века для предотвращения преступности

Глава 2. Искусственный интеллект и «большие данные» для предупреждения и раскрытия преступлений

Глава 3. Искусственный интеллект, большие данные и квантовая криптография против хакеров и финансовых мошенников

Глава 4. Борьба с биткоин-преступностью и использование технологии блокчейн для предупреждения преступности

Глава 5. Борьба с преступностью и 3D-принтеры

Глава 6. Важно для борьбы с терроризмом: научные достижения, позволяющие видеть сквозь стены и читать по губам

Глава 7. Технологии чтения мыслей преступников

Глава 8. Глобальные навигационные системы в борьбе с преступностью

Глава 9. Распознавание лиц преступников и террористов, поиск пропавших людей на базе нейронных сетей

Глава 10. Дроны против браконьеров, террористов и контрабандистов

Глава 11. Роботы-полицейские cтали явью

Глава 12. Новые технологии и неоломброзианство

Глава 13. Технологии XXI века: криминалистические и оперативные исследования

Глава 14. Достижение истины по уголовным делам в XXI веке: полиграфы с искусственным интеллектом и «эликсиры правды» биотехнологической революции

Глава 15. Роботы-судьи и система электронного правосудия

Заключение

Примечания