+7 (495) 953-91-08
Sign Up Log In
Basket (0)
Русский English
Russian Investigator № 05/2024
Published Date: 02.05.2024

Применение искусственного интеллекта и индикаторов риска для противодействия киберпреступности

Annotation

Цифровое пространство все чаще используется для совершения многочисленных киберпреступлений. Необходимость обеспечения кибербезопасности и организации эффективного противодействия киберпреступности обуславливают потребность новых подходов в выявлении преступлений в цифровом пространстве. В статье рассматриваются особенности и классификация киберпреступлений, имеющие значение для организации противодействия киберпреступности. Применяя методы анализа и сравнительного правоведения, автор исследует возможности и риски использования искусственного интеллекта и технологий больших данных для выявления признаков киберпреступлений. Дается определение индикаторов риска совершения киберпреступления, а также раскрываются возможности их использования в противодействии киберпреступности. Сделан вывод, что наиболее эффективным в противодействии киберпреступности является применение схемы «человек — машина» с установлением системы адаптивных индикаторов риска, определение и методы разработки которых должны быть нормативно закреплены.

Type Article
Information Russian Investigator № 05/2024
Pages 47-51
DOI 10.18572/1812-3783-2024-5-47-51
Library
1. Ангапов В.Д. Использование технологий машинного обучения в защите информационных систем / В.Д. Ангапов, А.В. Бобров, В.А. Тимонин, А.С. Вишняков // Наука, техника и образование. 2023. №. 4 (92). С. 20–26.
2. Валеев М.В. Анализ существующих систем обнаружения атак: современное состояние и перспективы развития / М.В. Валеев, А.В. Царегородцев // Международная научно-практическая конференция по компьютерной и информационной безопасности (INFSEC 2023) : сборник с
3. Маслиенко М.А. Киберпреступность на современном этапе / М.А. Маслиенко // Проблемы правоохранительной деятельности. 2021. №. 2. С. 28–32.
4. Минбалеев А.В. Проблемы использования искусственного интеллекта в противодействии киберпреступности / А.В. Минбалеев // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Право. 2020. Т. 20. № 4. С. 116–120. DOI: 10.14529/law200420.
5. Набиев Ф.Ф. Некоторые аспекты предупреждения преступлений в сере IT-технологий / Ф.Ф. Набиев // Право: история, теория, практика : материалы IV международной очно-заочной научно-практической конференции (г. Москва, 21 октября 2022 г.) : сборник научных ст
6. Тамбиев С.А. Основные направления деятельности оперативных подразделений органов внутренних дел по выявлению и предупреждению киберпреступлений, связанных с экстремистской деятельностью / С.А. Тамбиев, А.С.У. Теунаев // Пробелы в российском законодательст
7. Янгаева М.О. Социальная инженерия как способ совершения киберпреступлений / М.О. Янгаева // Вестник Сибирского юридического института МВД России. 2021. №. 1 (42). С. 133–138.
8. Amarasinghe R. Big Data Analytics: Best Practices from Singapore in the Context of Sri Lanka’s Digital Defence Requirements / R. Amarasinghe, M. Ranmuthugala // 13th International Research Conference. General Sir John Kotelawala Defence University, 2020.
9. Angin P. Big data analytics for cyber security / P. Angin, B. Bhargava, R. Ranchal // Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019. Art. ID 4109836. <a href="https://doi.org/10.1155/2019/4109836." target="_blank">https://doi.org/10.1155/2019/4109836.</a>
10. Koops, B.J. Megatrends and grand challenges of cybercrime and cyberterrorism policy and research / B.J. Koops // Combatting Cybercrime and Cyberterrorism: Challenges, Trends and Priorities / B. Akhgar, B. Brewster. Cham : Springer, 2016. P. 3–15. DOI: 10.
11. Montasari R. The Potential Impacts of the National Security Uses of Big Data Predictive Analytics on Human Rights / R. Montasari // Countering Cyberterrorism: The Confluence of Artificial Intelligence, Cyber Forensics and Digital Policing in US and UK Nat
Other articles