Российские правоохранительные органы приступили к решению задачи создания единых автоматизированных информационных систем аналогичного уровня интеграции в начале третьего тысячелетия. Разработку и поэтапное внедрение таких систем осуществляют МВД России, ФТС России и Росфинмониторинг 18. В рамках данных систем ведомства переходят от использования баз данных, хранящих копии электронных документов, к базам, содержащим сведения о состоянии функциональных процессов. Для этого названные организации приступили к созданию подсистем, выполняющих автоматизированный поиск информации о признаках совершения преступлений. Выполнение этой задачи потребовало применения элементов криминалистического описания анализируемой предметной области.
В частности, разработанная по заказу Федеральной службы по финансовому мониторингу России «Система комплексного анализа данных и обеспечения поддержки принятия решений» включает в себя «Примерную методику выявления признаков легализации (отмывания) доходов, полученных преступным путем» (признаки выявляются в процессе обработки массивов информации, поступающей в виде электронных документов). Эта методика подготовлена на основе предписаний уголовного и уголовно-процессуального права, а также рекомендаций криминалистики.
С учетом особенностей предполагаемого информационного поиска в основу раскрытия механизма легализации преступных доходов положено описание маскировочных действий, которые совершаются с целью сокрытия: а) подлинных участников незаконных операций путем использования лжекоммерческих (фиктивных) организаций и подставных физических лиц; б) подлинного происхождения денежных средств, полученных в результате преступной деятельности (придание им видимости легальной прибыли в результате производственной, финансовой или иной деятельности, получения кредитов и т. п.); в) подлинного содержания операций с целью скрыть в массиве банковской технологической информации действительное назначение проводок и конечного получателя денежных средств.
Каждое из указанных направлений маскировочных действий описано через набор типичных признаков, введенных в компьютерную программу в качестве многоаспектного шаблона автоматического поиска данных, интересующих Росфинмониторинг.
Применение информационных технологий интеллектуального анализа, использующих рекомендации криминалистики, позволило перевести процесс поиска признаков преступных посягательств на качественно новый уровень. Важно, что система позволяет вести поиск ранее неизвестных признаков отмывания денег, добытых преступным путем, с помощью метода кластеризации при обработке данных о заведомо установленных фактах совершения данного преступления.
Осмысливая эти тенденции, В. А. Гамза и М. К. Чокпаров пришли к следующим выводам:
1. Процесс сближения науки криминалистики и информатики активно развивается.
2. Взаимное влияние этих наук на практике наиболее рельефно выражается при создании новых информационно-аналитических систем.
3. Функционирование таких систем предъявляет определенные требования к форме применения криминалистических знаний.
4. Данные, полученные в результате использования информационно-аналитических систем антикриминальной направленности (в правоохранительной деятельности и в сфере бизнеса), представляют существенный интерес для пополнения багажа классической криминалистики 19.
Бурное развитие Интернета и связанной с ним виртуальной реальности заметно опережает процессы создания и совершенствования нормативных правовых актов, необходимых для урегулирования возникающих при этом проблем, в том числе имеющих криминальную подоплеку.
Всемирная компьютерная сеть уже давно зарекомендовала себя как удобнейший способ быстрой связи и глобального поиска нужной информации. С ее помощью можно в считанные минуты отправить сообщение в любую точку земного шара, где есть компьютер, или получить на экране монитора интересующие сведения по самым разным вопросам. Интернет активно используется для решения различных правовых задач, в том числе для розыска преступников и людей, пропавших без вести. У пользователей давно появилась возможность широко использовать всемирную паутину в личных и коммерческих целях, в частности для установления физического контакта после взаимодействия электронным способом 20.
Выделяются два крупных класса систем электронной коммерции: «бизнес-бизнес» и «бизнес-потребитель». В первом случае корпоративная информационная система коммерческого предприятия имеет автоматический шлюз в Интернет, передача данных осуществляется в едином стандарте, данные интегрированы по всей системе, а между партнерами по электронной коммерции отсутствует иерархия.
Читать дальше