УДК 343.98

doi 10.52068/2304-9839_2022_58_3_71

PDF СТАТЬЯ СКАЧАТЬ

Страница 71-76

Применение нейросетей в деятельности органов внутренних дел

Кетия Тимур Анзорович

Адъюнкт адъюнктуры Волгоградской академии Министерства внутренних дел Российской Федерации

400075, г. Волгоград, ул. Историческая, д. 130, Российская Федерация

Аннотация: В статье рассматривается предметный и функциональный подход к дефиниции понятия «нейросеть», применяемого в последнее время в целях обеспечения высокой эффективности деятельности сотрудников правоохранительных органов. Представлена интерпретация основополагающих терминов, относящихся к продуктам искусственного интеллекта (нейросети), а также описаны перспективные направления развития и использования существующих разработок для внедрения в практику сотрудников правоохранительных органов. Соответственно, произведен анализ материала, полученного из различных гражданских и ведомственных организаций. Приведена подробная классификация нейросетей, исходя из принципа их функционирования. Автор рассматривает имеющиеся возможности интеграции существующих в настоящее время гражданских систем и программных комплексов, созданных на основе нейросетей, полезных для раскрытия и расследования различных видов преступлений, а также для ежедневного использования в деятельности сотрудников правоохранительных органов. Особое внимание уделено зарубежному опыту использования различных разработок, официально закрепленных для использования в деятельности сотрудниками правоохранительных органов. Рассмотрены различные нормативные правовые акты, в которых приводятся трактования основополагающих терминов, применимых в рамках исследования по заданной проблематике. В завершение данной статьи сделан вывод о высокой актуальности заданной темы.

Ключевые слова: нейросеть, продукты искусственного интеллекта, правоохранительная деятельность, автоматизированные системы

Список источников

1.Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Утв. Указом Президента Российской Федерации № 490 от 10.10.2019 [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731.

2.Постановление Губернатора Волгоградской области от 27 марта 2019 г. № 153 «Об утверждении Концепции комплексной системы обеспечения безопасности жизнедеятельности населения Волгоградской области» [Электронный ресурс]. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/3400201903290003?index=0&rangeSize=1.

3.Приказ МЧС № 199 от 02.04.2015 «Об организации мероприятий по построению и развитию аппаратно-программного комплекса «Безопасный город» на территории Волгоградской области» [Электронный ресурс]. URL: https://static.mchs.ru/upload/site31/document_file/RB35HUR8pW.pdf.

4.Рашид Т. Создаем нейронную сеть: пер. с англ. СПб.: ООО «Альфа-книга», 2017.

5.Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ. 2-е изд., испр. М.: ИД «Вильямc», 2006.

6.Статистика киберпреступности за 2020 г. в России // Информационный портал «ТАСС» [Электронный ресурс]. URL: https://tass.ru/obschestvo/10382703.

7.Состав комиссии по вопросам, связанным с внедрением и развитием систем аппаратно-программного комплекса технических средств «Безопасный город» на территории Волгоградской области // Информационный портал Комитета информационных технологий Волгоградской области [Электронный ресурс]. URL: https://kit.volgograd.ru/coordination/structure/mvk_bg/sostav/.

8.Нейронная сеть // Большая российская энциклопедия: в 35 т. / гл. ред. Ю.С. Осипов. М.: Большая российская энциклопедия, 2004–2017.

9.Информационный портал «Neronus» [Электронный ресурс]. URL: https://neuronus.com/stat/1271-nejronnye-seti-iskusstvennyj-intellekt.html.

10.Брилюк Д.В., Старовойтов В.В. Распознавание человека по изображению лица нейросетевыми методами. Минск, 2002. (Препринт / Институт Кибернетики НАН Беларуси).

11.Рязанская полиция и NtechLab представили мобильный биометрический комплекс: статья // Информационный портал «Лента» [Электронный ресурс]. URL: https://lenta.ru/news/2018/03/06/ntechlab//.

12.Информационный портал «Machine Learning» [Электронный ресурс]. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title= Машинное_обучение.

13.Жмурко Д.Ю. Понятие, сущность и классификация адаптивного управления системами с организационной сложностью // Научный журнал КубГАУ. 2013. № 90 (06).

14.Информационный портал ГУ МВД России по г. Москва [Электронный ресурс]. URL: https://77.мвд.рф/news/item/22825421/.

15.Полиция будущего [Электронный ресурс]. URL: http://ipa-russia.org/wp-content/uploads/2019/08/Полиция-будущего.pdf.

16.Информационный портал «ТАСС» [Электронный ресурс]. URL: https://tass.ru/obschestvo/6757981/.

17.Щенников И.В. Юридическая природа искусственного интеллекта. Его правовое регулирование в Российской Федерации и за рубежом. Перспективы развития // Global & Regional Research. 2021. Т. 3. № 1.

18.Информационный портал «СNEWS» [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnews.ru/news/top/2021-08-24_mvd_planiruet_sozdat_sistemu/.