Інтегрування системи штучного інтелекту в кримінальний аналіз

Размещено на http://www.allbest.ru/

Навчально-науковий інститут права та підготовки фахівців для підрозділів Національної поліції Дніпропетровський державний університет внутрішніх справ

ІНТЕГРУВАННЯ СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В КРИМІНАЛЬНИЙ АНАЛІЗ

Макаренко Владислав Ігорович здобувач вищої освіти

Науковий керівник: Кисельов Андрій Олександрович кандидат юридичних

наук, доцент, доцент кафедри оперативно-розшукової діяльності

Анотація

штучний інтелект кримінальний правоохоронний

Ця стаття присвячена розгляду перспектив інтеграції системи штучного інтелекту (ШІ) в сучасний кримінальний аналіз з метою покращення ефективності правоохоронних органів. Автори проводять аналіз поточного стану кримінального аналізу, виділяючи його виклики та обмеження. Досліджується роль та потенціал ШІ у виявленні злочинів, прогнозуванні кримінальної активності та підтримці прийняття раціональних рішень у сфері правопорядку. Стаття висвітлює можливості застосування глибокого навчання, аналізу природної мови та технологій розпізнавання обличчя для поліпшення точності та чутливості системи. Також звертається увага на етичні аспекти та питання захисту приватності в контексті використання ШІ в кримінальному аналізі. Дослідження встановлює цілі, такі як оптимізація процесів прийняття рішень та ефективне використання інформації з різних джерел для комплексного аналізу кримінальної ситуації. Заключні висновки статті акцентують важливість подальших досліджень у цьому напрямі та впровадження рекомендацій для забезпечення безпеки суспільства в умовах швидких змін інформаційного середовища.

Ключові слова: штучний інтелект, кримінальний аналіз, ефективність правоохоронних органів, прогнозування кримінальної активності, кібербезпека.

Постановка проблеми

Сучасні технології та наукові досягнення, пов'язані із штучним інтелектом (ШІ), відкривають нові перспективи для покращення ефективності кримінального аналізу. Інтеграція системи штучного інтелекту в цей процес може значно полегшити виявлення злочинів, прогнозування кримінальної активності та сприяти у прийнятті раціональних рішень у сфері правопорядку. Розглядаючи цю динаміку, науковці та фахівці мають продовжувати дослідження в напрямку оптимізації алгоритмів машинного навчання для точного виявлення кримінальних патернів, розробки нових методів аналізу великих обсягів даних, а також вивчення можливостей інтеграції технологій розпізнавання образів та обличчя для посилення ідентифікації злочинців. Ці зусилля сприятимуть створенню більш ефективних та високотехнологічних інструментів для боротьби зі злочинністю та забезпечать безпеку громадян у сучасному інформаційному суспільстві.

Метою цього дослідження є ретельне вивчення та аналіз потенціалу інтеграції системи штучного інтелекту в кримінальний аналіз для покращення ефективності правоохоронних органів та забезпечення безпеки суспільства.

Виклад основного матеріалу

Штучний інтелект охоплює різні галузі, такі як машинне навчання, обробка природної мови, комп'ютерний зір та інші. Завдяки постійному розвитку цих технологій, стає можливим застосування їх у сфері кримінального аналізу для обробки та аналізу великих обсягів даних. Машинне навчання дозволяє створювати алгоритми, які можуть автоматично виявляти складні закономірності та патерни у надходячих даних, що сприяє виявленню злочинів та прогнозуванню кримінальної активності. Обробка природної мови дозволяє системам аналізувати та розуміти текстову інформацію, що включає в себе дані з великої кількості джерел, включаючи соціальні мережі, новини та інші засоби масової інформації. Комп'ютерний зір надає можливість аналізувати візуальні дані, такі як відеозаписи чи фотографії, що допомагає в ідентифікації злочинців та розслідуванні подій. Ці технології стають ключовими інструментами у руках правоохоронних органів, сприяючи забезпеченню безпеки громадян та ефективнішому виявленню та протидії злочинності.

Системи штучного інтелекту (ШІ) можуть аналізувати великі набори даних, включаючи відеоматеріали, текстові дані, соціальні мережі та інші джерела. Алгоритми машинного навчання дозволяють автоматично виявляти закономірності, що можуть служити індикаторами можливих злочинів або незаконних дій. Це значно спрощує роботу правоохоронних органів у виявленні та аналізі потенційно небезпечних ситуацій. Застосування ШІ в кримінальному аналізі також дозволяє створювати моделі, які враховують не тільки видимі фактори, але й складні зв'язки між різними параметрами, що підвищує точність передбачення та ускладнює обхід захисних стратегій злочинців. Такий підхід вирішує завдання попередження та протидії злочинності на новому рівні, дозволяючи оперативно реагувати на зміни у кримінальній ситуації та запобігати можливим загрозам [1].

Як зазначає Кисельов А.О, тактично правильне здійснення кримінального аналізу здатне мінімізувати витрати часу працівників оперативних та слідчих підрозділів Національної поліції на вирішення поставлених перед ними завдань та, відповідно, підвищити якість їх діяльності з попередження та протидії злочинності [2; 3, с. 149-1 52; 4].

Застосування систем штучного інтелекту у кримінальному аналізі дозволяє створити прогностичні моделі для передбачення потенційних злочинів. На основі аналізу історичних даних та інших факторів, системи можуть надавати оцінки ймовірності вчинення злочинів у конкретних районах чи контекстах. Це не лише полегшує роботу правоохоронних органів у виявленні можливих загроз, але й дозволяє вчасно вживати заходів для запобігання злочинам [1].

Прогностичні моделі можуть стати ефективним інструментом для вдосконалення стратегій безпеки та ресурсного розподілу, забезпечуючи раціональне використання обмежених ресурсів правоохоронних органів. Відповідно, використання систем штучного інтелекту у прогнозуванні злочинності сприяє покращенню ефективності правопорядку та забезпеченню високого рівня безпеки у суспільстві [5].

Інтеграція системи штучного інтелекту в кримінальний аналіз сприятиме покращенню обміну інформацією між різними правоохоронними органами. Системи можуть автоматично аналізувати та інтегрувати дані з різних джерел, що допоможе утворювати комплексні картини кримінальної ситуації та сприяти спільним діям для боротьби з злочинністю. Це сприятиме підвищенню ефективності розслідувань та оперативності в прийнятті стратегічних рішень. Забезпечуючи швидкий та автоматизований обмін інформацією між різними суб'єктами правоохоронної системи, інтеграція штучного інтелекту у кримінальний аналіз створює базу для ефективного реагування на кризові ситуації та формування єдиної стратегії боротьби зі злочинністю. Це важливий крок у напрямку створення сприятливого середовища для взаємодії правоохоронних структур та досягнення спільних цілей щодо забезпечення громадської безпеки [6].

Інтегровані системи штучного інтелекту можуть допомагати у розслідуванні кримінальних проваджень, виявляючи спільні ознаки та зв'язки між різними злочинами. Автоматизована обробка доказів та пошук великих обсягів інформації спростить роботу правоохоронців, прискорюючи процес збору та аналізу необхідної інформації. Системи штучного інтелекту можуть ефективно визначати патерни злочинності, виявляючи невидимі на перший погляд зв'язки та спільні аспекти різних кримінальних подій. Це дозволяє правоохоронним органам отримувати більш глибокий інсайт у структуру та динаміку злочинності, що полегшує ефективне вживання превентивних заходів та забезпечує швидше виявлення та затримання злочинців [5].

Застосування інтегрованих систем штучного інтелекту в розслідуванні кримінальних випадків також сприяє удосконаленню стратегій протидії злочинності через ефективнішу координацію дій між різними службами та підрозділами правоохоронних органів. Використання аналітичних засобів штучного інтелекту дозволяє оперативно реагувати на нові тенденції у злочинності та вдосконалювати методи протидії відповідно до мінливого кримінального середовища [7].

Інтеграція штучного інтелекту (ШІ) в кримінальний аналіз дозволяє створювати інтелектуальні системи безпеки, які можуть автоматично реагувати на підозрілі дії та події. Це забезпечить вдосконалення систем виявлення та запобігання злочинам. Інтелектуальні системи безпеки, побудовані на базі ШІ, можуть аналізувати реальний час інформації з різних джерел, включаючи відеоспостереження, датчики, та соціальні мережі. Здатність системи виявляти непередбачені аномалії та підозрілі взаємодії може слугувати важливим інструментом у запобіганні та виявленні потенційно небезпечних ситуацій [7].

Додатково, інтеграція ШІ дозволяє автоматизувати взаємодію між системами безпеки та правоохоронними органами, що прискорює реакцію на події та оптимізує використання ресурсів. Такі системи можуть ефективно ідентифікувати потенційні загрози та надавати рекомендації для прийняття стратегічних рішень. Це забезпечить високий рівень безпеки та допоможе у створенні превентивних заходів для зменшення ймовірності вчинення злочинів, сприяючи таким чином створенню безпечного та захищеного суспільства [6].

У світлі швидкого розвитку кіберзлочинності важливо вивчати можливості використання штучного інтелекту для виявлення та захисту від кібератак. Технології машинного навчання можуть допомогти у виявленні аномальних поведінок та захисті від кіберзагроз. Використання алгоритмів машинного навчання дозволяє аналізувати великі обсяги даних, виявляти незвичайні тенденції та розпізнавати нормальні відхилення в мережі. Це надає можливість оперативно реагувати на нові види кіберзагроз і вчасно вживати заходів для їхнього запобігання.

Штучний інтелект також може забезпечити вдосконалення систем виявлення кібератак через аналіз та інтерпретацію великого обсягу даних з різних джерел. Алгоритми можуть виявляти вразливості та потенційні точки атак у реальному часі, попереджаючи про можливі загрози перед їхнім виникненням. Використання штучного інтелекту у кібербезпеці стає стратегічним напрямком в боротьбі з кіберзлочинністю, надаючи ефективні та інтелектуальні засоби для захисту інформації та мережевої інфраструктури [1].

Розвиток та вдосконалення інтегрованих систем штучного інтелекту в кримінальний аналіз залишається актуальним напрямком подальших досліджень. Важливо досліджувати нові алгоритми, методи обробки даних, а також вдосконалювати аспекти етики та захисту приватності. Розробка та впровадження більш продуктивних методів аналізу великих обсягів даних, зокрема врахування взаємодії різних видів інтелектуальних систем, може значно підвищити точність та ефективність кримінального аналізу.

Окрім технічних питань, дослідження має охоплювати етичні аспекти використання штучного інтелекту в кримінальному аналізі. Необхідно розглядати питання прозорості та відповідальності у прийнятті рішень, а також розробляти стандарти безпеки для запобігання зловживанням. Забезпечення конфіденційності та захисту приватності громадян в контексті використання ШІ також вимагає постійного уваги та досліджень.

Усі ці аспекти взаємодії штучного інтелекту та кримінального аналізу мають важливий вплив на сучасне суспільство. Подальше дослідження цих питань дозволить не лише вдосконалити технічні можливості систем, але й створити ефективні рамки та стандарти для забезпечення справедливого, етичного та безпечного використання штучного інтелекту в кримінальному аналізі.

Висновки

У висновку слід відзначити, що інтеграція систем штучного інтелекту в кримінальний аналіз представляє значний потенціал для покращення ефективності правоохоронних органів у виявленні та запобіганні злочинам. Розвиток інтелектуальних систем безпеки, які здатні автоматично реагувати на підозрілі дії та події, покликаний забезпечити високий рівень безпеки в суспільстві. Технології машинного навчання та аналізу даних дозволяють підвищити точність та оперативність виявлення кримінальних активностей.

Однак, разом із технологічними вигодами, важливо удосконалювати аспекти етики та захисту приватності, щоб уникнути можливих ризиків та забезпечити справедливе та законне використання інтегрованих систем ШІ. Необхідно продовжувати дослідження в цьому напрямку та розробляти стандарти безпеки для забезпечення високого рівня довіри громадськості до таких технологій.

Всеосяжні дослідження та удосконалення інтегрованих систем ШІ в кримінальному аналізі є необхідними для забезпечення високої ефективності правопорядку та збереження безпеки громадян. Використання штучного інтелекту має потенціал стати ключовим чинником в подоланні сучасних викликів у сфері кримінального аналізу та забезпеченні суспільної безпеки.

Список використаних джерел

1. Топчій В. В. Штучний інтелект у кримінальному законодавстві України як вид інтелектуального продукту. Міжнародний юридичний вісник: актуальні проблеми сучасності (теорія та практика). 2018. № 1 -2 (10-11). С. 156-164.

2. А.О. Кисельов. Особливості здійснення кримінального аналізу на прикладі складання аналітичного звіту (за матеріалами УКА ГУНП в Дніпропетровській області). Бюлетень з обміну досвідом роботи №228/2021. РВВ ДНДІ. К., 2021, с. 63-67.

3. Kyselov A.O. Combating illegal amber mining: peculiarities of conflict resolution. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, №2. Dnipro: 2019. Pp. 146-152.

4. Kyselov A., Kovalevska O. An investigation of effective police communication. law enforcement roles requiring language skills. Methodological bases of studying the processes of general mental laws in human interaction with the environment. International Science Group. - Boston: Primedia eLounch, 2022. 194 p. Available at: DOI - 10.46299/ISG.2022.MONO.PSYCHOL.1/ Pp. 39-47.

5. Карчевський М. В. Штучний інтелект та протидія злочинності. Використання технологій штучного інтелекту у протидії злочинності: матеріали наук.-практ. онлайн-семінару (м. Харків, 5 листоп. 2020 р.). Харків: Право. 2020. С. 32-43.

6. Удовенко Ж., Руденко Н. Переваги та недоліки впровадження системи штучного інтелекту у правосуддя України. Актуальні питання у сучасній науці. 2023. № 4 (10).

7. Струков В. М. та інш. Інструментальні інтелектуальні платформи для кримінального аналізу. Право і безпека. 2021. № 4 (83). С. 64-79.

Размещено на Allbest.ru