<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">sudexpert</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Теория и практика судебной экспертизы</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Theory and Practice of Forensic Science</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1819-2785</issn><issn pub-type="epub">2587-7275</issn><publisher><publisher-name>The Russian Federal Centre of Forensic Science</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.30764/1819-2785-4-28-35</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">sudexpert-786</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>МЕТОДЫ И СРЕДСТВА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>METHODS AND TOOLS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>К вопросу о возможностях применения систем искусственного интеллекта при криминалистическом исследовании документов и их реквизитов</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>On the Question of the Applicability of Artificial Intelligence Systems to Forensic Examination of Documents and Their Requisites</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0004-2756-521X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Купин</surname><given-names>А. Ф.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kupin</surname><given-names>A. F.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Купин Алексей Фёдорович – к. юр. н., инспектор управления научно-исследовательской деятельности (научно-исследовательского института криминалистики) Главного управления криминалистики (Криминалистического центра) Следственного комитета Российской Федерации, доцент кафедры «Безопасность в цифровом мире» </p><p>Москва 105005</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Kupin Alexey Fedorovich – Candidate of Law, Inspector of the Research Directorate (Research Institute of Criminalistics) of the Chief Criminalistic Directorate (Criminalistic Center) of the Investigative Committee of the Russian Federation, Associate Professor of the Department of Security in the Digital World</p><p>Moscow 105005</p></bio><email xlink:type="simple">alexcrim@rambler.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0001-6185-5868</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Коваленко</surname><given-names>А. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kovalenko</surname><given-names>A. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Коваленко Анна Сергеевна – ассистент кафедры «Безопасность в цифровом мире»</p><p>Москва 105005</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Kovalenko Anna Sergeevna – Assistant of the Department of Security in the Digital World</p><p>Moscow 105005</p></bio><email xlink:type="simple">annekovalenko@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Следственный комитет Российской Федерации; Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>The Investigative Committee of the Russian Federation; Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Bauman Moscow State Technical University»</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Bauman Moscow State Technical University»</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>12</day><month>01</month><year>2024</year></pub-date><volume>18</volume><issue>4</issue><fpage>28</fpage><lpage>35</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Купин А.Ф., Коваленко А.С., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Купин А.Ф., Коваленко А.С.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Kupin A.F., Kovalenko A.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.tipse.ru/jour/article/view/786">https://www.tipse.ru/jour/article/view/786</self-uri><abstract><p>В статье изложены возможности применения систем искусственного интеллекта, используемых при выполнении ряда заданий, возникающих в процессе осуществления правоохранительной деятельности, а также за ее пределами. Приведены примеры решения задач идентификации, предсказания, выявления, которые успешно решаются с помощью указанных систем. На основе рассмотрения принципов построения и функционирования нейронной сети, составляющей основу искусственного интеллекта, как абстрактной модели, создаваемой для решения определенной задачи, раскрыты возможности нейронных сетей в целом, и тем самым продемонстрированы особенности работы с ними. Описаны порядок и принципы работы сверточных нейронных сетей и на их примере обозначены результаты, которые могут быть достигнуты в ходе проведения судебных почерковедческих и технико-криминалистических экспертиз документов, а также исследований, проводимых в рамках осуществления судебно-экспертной деятельности, в частности определения признаков технической подделки документов (монтажа, подчистки, дописки, дорисовки), установления фактов исполнения нескольких подписей либо рукописных записей одним либо разными исполнителями, установления первоначального содержания записей, фрагменты которых были частично утрачены или искажены. Раскрыты перспективы и значение сверточных нейронных сетей, применение которых в процессе производства экспертных исследований позволяет повысить научную обоснованность и объективность выводов судебной экспертизы и, тем самым, создает предпосылки для повышения ее роли в части доказывания фактов, имеющих значение.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The article describes the possibilities of applying artificial intelligence systems used in a number of tasks arising in the course of law enforcement activities and also beyond them. The author gives examples of solving identification, prediction, and detection problems that are successfully solved using such systems. Based on the analysis of the principles of the construction and functioning of the neural network, which forms the basis of artificial intelligence, as an abstract model created to solve a specific problem, the capabilities of neural networks as a whole are revealed, and thus the features of working with them are demonstrated. The procedure and principles of operation of convolutional neural networks are described and, using their example, the results that can be achieved during forensic handwriting and technical forensic examinations of documents, as well as studies conducted within the framework of forensic expert activities, in particular, the identification of signs of technical forgery of documents (installation, erasure, additions, finishing) are indicated, establishing the facts of the execution of several signatures or handwritten records by one or different performers, establishing the original content of the records, fragments of which have been partially lost or distorted. The prospects and significance of convolutional neural networks are revealed, the use of which in the expert research process makes it possible to increase the scientific validity and objectivity of the conclusions of forensic examination and, thereby, creates prerequisites for increasing its role in proving facts of importance.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>искусственный интеллект</kwd><kwd>сверточные нейронные сети</kwd><kwd>архитектура нейронных сетей</kwd><kwd>машинное обучение</kwd><kwd>судебная экспертиза</kwd><kwd>документы</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>artificial intelligence</kwd><kwd>convolutional neural networks</kwd><kwd>neural network architecture</kwd><kwd>machine learning</kwd><kwd>forensic examination</kwd><kwd>documents</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / Пер. с англ. А.И. Осипова. М.: ДМК Пресс, 2011. 312 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jones M.T. AI Application Programming. Charles River Media, 2005. 496 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бессонов А.А. Искусственный интеллект и математическая статистика в криминалистическом изучении преступлений: монография. М.: Проспект, 2021. 816 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bessonov A.A. Artificial Intelligence and Mathematical Statistics in the Forensic Study of Crimes: Monograph. Moscow: Prospekt, 2021. 816 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бахтеев Д.В. Искусственный интеллект в следственной деятельности: задачи и проблемы // Российский следователь. 2020. № 9. С. 3–9. https://doi.org/10.18572/1812-3783-2020-9-3-6</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bakhteev D.V. Artificial Intelligence in Investigative Activities: Tasks and Problems. Russian In- vestigator. 2020. No. 9. P. 3–9. (In Russ.). https://doi.org/10.18572/1812-3783-2020-9-3-6</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бессонов А.А. Использование алгоритмов искусственного интеллекта в криминали- стическом изучении преступной деятельности (на примере серийных преступлений) // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина. 2021. № 2 (78). С. 45–53. https://doi.org/10.17803/2311-5998.2021.78.2.045-053</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bessonov A.A. The Use of Artificial Intelligence Algorithms in the Criminalistic Study of Criminal Activity (on the Example of Serial Crimes). Courier of Kutafin Moscow State Law University. 2021. No. 2 (78). P. 45–53. (In Russ.). https://doi.org/10.17803/2311-5998.2021.78.2.045-053</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Earl B.H. Artificial intelligence. New York: Academic Press, 1975. 559 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Earl B.H. Artificial Intelligence. New York: Academic Press, 1975. 559 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бахтеев Д.В. Искусственный интеллект в криминалистике: состояние и перспективы использования // Российское право: образование, практика, наука. 2018. № 2 (104). С. 43–49.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bakhteev D.V. Artificial Intelligence in Criminalistics: State and Prospects of Use. Russian Law: Education, Practice, Researches. 2018. No. 2 (104). P. 43–49. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бахтеев Д.В. Компьютерное зрение и распознавание образов в криминалистике // Российское право: образование, практика, наука. 2019. № 3 (111). С. 66–74. https://doi.org/10.34076/2410-2709-2019-3-66-74</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bakhteev D.V. Computer Vision and Pattern Recognition in Criminalistics. Russian Law: Education, Practice, Researches. 2019. No. 3 (111). P. 66–74. (In Russ.). https://doi.org/10.34076/2410-2709-2019-3-66-74</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. СПб.: Питер, 2018. 480 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nikolenko S., Kadurin A., Arkhangelskaya E. Deep Learning. Saint-Petersburg: Piter, 2018. 480 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Buduma N., Lacascio N. Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms. O’Reilly Media, 2017. 298 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Buduma N., Lacascio N. Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms. O’Reilly Media, 2017. 298 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lake B.M., Salakhutdinov R., Tenenbaum J.B. Human-Level Concept Learning through Probabilistic Program Induction // Science. 2015. Vol. 350. Iss: 6266. P. 1332–1338. https://doi.org/10.1126/science.aab3050</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lake B.M., Salakhutdinov R., Tenenbaum J.B. Human-Level Concept Learning through Probabilistic Program Induction. Science. 2015. Vol. 350. Iss. 6266. P. 1332–1338. https://doi.org/10.1126/science.aab3050</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Fjodor Van Veen. The Neural Network Zoo // The Asimov Institute. 14.09.2016. https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Fjodor Van Veen. The Neural Network Zoo. The Asimov Institute. 14.09.2016. https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rosenblatt F. The Perceptron: a Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain // Psychological Review. 1958. Vol. 65. No. 6. P. 386–408. https://doi.org/10.1037/h0042519</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rosenblatt F. The Perceptron: a Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain. Psychological Review. 1958. Vol. 65. No. 6. P. 386–408. https://doi.org/10.1037/h0042519</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Elman J.L. Finding Structure in Time // Cognitive Science. 1990. Vol. 14. No. 2. P. 179–211. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1402_1</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Elman J.L. Finding Structure in Time. Cognitive Science. 1990. Vol. 14. No. 2. P. 179–211. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1402_1</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lecun Y., Bottou L., Bengio Y., Haffner P. Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition // Proceedings of the IEEE. 1998. Vol. 86. No. 11. P. 2278–2324. https://doi.org/10.1109/5.726791</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lecun Y., Bottou L., Bengio Y., Haffner P. Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Proceedings of the IEEE. 1998. Vol. 86. No. 11. P. 2278–2324. https://doi.org/10.1109/5.726791</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дикий Д.И., Артемьева В.Д. Исследование применимости искусственных нейронных сетей для верификации пользователей по динамике почерка // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 4. С. 677–684. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2017-17-4-677-684</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dikiy D.I., Artem'eva V.D. Research of Artificial Neural Network Applicability for User`s Online Handwritten Signature Verification. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2017. Vol. 17. No. 4. P. 677–684. (In Russ.). https://doi.org/10.17586/2226-1494-2017-17-4-677-684</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Chollet F., Allaire J.J. Deep Learning with R. Manning Publications, 2018. 360 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chollet F., Allaire J.J. Deep Learning with R. Manning Publications, 2018. 360 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru"></mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
