Актуальные задачи и перспективы криминалистического изучения человека в контексте цифровой трансформации

• КАГИРОВА Камила МарселевнаУфимский юридический институт МВД Россииkamilla-kagirova@mail.ru

В статье рассматриваются актуальные задачи и перспективы развития криминалистического изучения человека в условиях цифровой трансформации общества. Анализируется влияние современных технологий (геномных исследований, искусственного интеллекта, анализа больших данных) на расширение инструментария криминалистики и трансформацию её методологических основ. Особое внимание уделяется проблемам на стыке технологий и права: сохранности цифровых улик, защите персональных данных, преодолению анонимности в сети и этическим вопросам применения прогностических алгоритмов. Обосновывается необходимость комплексного подхода, объединяющего технические инновации, адаптацию правового поля и подготовку специалистов нового поколения. Делается вывод о формировании междисциплинарной парадигмы криминалистики, способной ответить на вызовы цифровой эпохи.

Ключевые слова: криминалистика, цифровая трансформация, цифровые следы, искусственный интеллект, большие данные, цифровая криминалистика, правовое регулирование

Цифровая трансформация,

пронизывающая все сферы современного общества, кардинально меняет ландшафт преступности и, как следствие, бросает вызов традиционной криминалистике. Если ранее преступность преимущественно существовала в физическом мире, оставляя материальные и идеальные следы, то сегодня её эпицентр всё чаще смещается в цифровую среду.

Преступления не только совершаются с помощью технологий, но и традиционные правонарушения неизбежно генерируют цифровые следы. По некоторым оценкам, свыше 90% современных преступлений имеют цифровой компонент [1]. Это формирует новую, гибридную следовую картину, где виртуальные отображения событий становятся не менее значимыми, чем физические улики. В научной среде активно дискутируется вопрос о выделении «цифровой криминалистики» в качестве самостоятельного научного направления [2; 3; 4]. Позволю себе утверждать, что данный переход настолько масштабен, что речь идёт не просто о расширении арсенала, а о качественной трансформации самой науки требующей переосмысления её классических постулатов. Криминалистика переживает период фундаментальной перестройки, пытаясь не догонять, а опережать преступность.

Рассматривая понятие цифровой трансформации применительно к криминалистике, необходимо осмыслить реалии Индустрии 4.0, где интеграция производственных систем с информационными технологиями меняет весь уклад жизни. Как справедливо отмечает Е.И. Галяшина, сервисы получения, хранения и обмена информацией получают приоритет над всеми другими видами человеческой деятельности [5, с. 380]. С этим нельзя не согласиться, однако, с моей точки зрения, важно подчеркнуть и другое: цифровая трансформация в криминалистике – это не только новые технические возможности, но и принципиально иная онтология следа.

Цифровой след не является материальным в классическом понимании, он существует лишь в момент интерпретации, что требует пересмотра самого понятия «доказательство» в уголовном процессе.

Проведённый анализ позволяет выделить несколько ключевых направлений, в которых цифровая трансформация [9] формирует новые задачи и одновременно открывает перспективы [10] для криминалистики. Первым и наиболее значимым направлением, на мой взгляд, является переход от изучения физического человека к анализу его комплексного цифрового профиля. Современный человек оставляет массивный цифровой след, который становится криминалистически значимым отображением его личности, социальных связей и поведенческих паттернов. Этот профиль формируется из данных геолокации, истории поисковых запросов, переписки в мессенджерах, активности в социальных сетях, а также биометрических показателей. При этом цифровые следы обладают специфическими свойствами: латентностью, изменчивостью, системностью и зависимостью от технических носителей [6, с. 125]. Следствием этого является актуальная задача разработки унифицированных методик комплексного сбора и интерпретации разнородных цифровых следов для построения многомерной модели личности. Перспективой видится создание интегрированных платформ, способных агрегировать данные из различных источников и выявлять скрытые связи.

Второе направление охватывает технологическую революцию в традиционном криминалистическом инструментарии. В генетической криминалистике методы работы с малыми образцами и криминальная генеалогия позволили раскрывать так называемые «холодные дела» [1]. В сфере трасологии и идентификации произошел качественный скачок благодаря 3D-сканированию и нейросетевым алгоритмам реконструкции лица [8, с. 247]. Цифровая криминалистика решает задачи обеспечения целостности улик, анализа зашифрованных каналов и отслеживания криптовалют.

Однако, как показывает практика, технические инновации [11] неизбежно обгоняют правовое регулирование, и этот разрыв становится главным препятствием для эффективного использования новых возможностей.

Третьим стратегическим направлением, которое я считаю наиболее перспективным, является внедрение искусственного интеллекта и анализа больших данных. Алгоритмы машинного обучения анализируют терабайты данных для выявления экстремистского контента, поведенческих паттернов, deepfakes. Искусственный интеллект перестаёт быть вспомогательным инструментом, постепенно становясь ядром аналитической работы. Это открывает перспективу перехода от реактивной модели расследования, которая запускается постфактум, к проактивной модели, основанной на прогнозировании криминальных угроз. Однако, на мой взгляд, именно здесь кроется главный риск: алгоритмы, обучаясь на исторических данных, могут воспроизводить и усиливать социальные предубеждения, а их «чёрный ящик» ставит под сомнение допустимость результатов в суде. Интеграция цифровых инструментов сталкивается с комплексом системных проблем. Наиболее острыми, с моей точки зрения, являются правовые и процедурные вызовы.

Действующее законодательство заметно отстаёт от технологической реальности. Остро стоят вопросы статуса и допустимости цифровых доказательств, стандартов их изъятия и проверки. Как отмечает К.В. Обидин, электронная информация фактически стала новым источником доказательств, но это не нашло адекватного отражения в процессуальном законе [7, с. 233]. Кроме того, массовый сбор данных вступает в конфликт с конституционными правами на неприкосновенность частной жизни [6, с. 126]. Этический аспект не менее важен: алгоритмы могут дискриминировать определённые группы, а слепое доверие к машине противоречит презумпции невиновности [8, с. 248]. Наконец, кадровый дефицит – подготовка специалистов с гибридными компетенциями – остаётся серьёзным препятствием.

Резюмируя авторскую позицию, хочу подчеркнуть: цифровая трансформация инициирует смену научно-практической парадигмы криминалистики. Основными задачами являются преодоление правового разрыва, обеспечение этической безопасности ИИ и ликвидация кадрового дефицита. Перспектива видится в формировании междисциплинарной области на стыке юриспруденции, компьютерных наук и социологии. Успех будет зависеть от системной триады: передовые технологии – адекватное право – квалифицированный специалист. Будущее криминалистики – не в отказе от классических методов, а в их синергии с цифровой аналитикой, что повысит не только раскрываемость, но и справедливость правосудия.

Список литературы

1. РБК Тренды. Как современные технологии помогают криминалистам. URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/6189242f9a794 74c426293ad (дата обращения: 10.01.2026).
2. Спектор Л.А., Малютин А.Д. Цифровая криминалистика в условиях компьютеризации современного общества // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022. № 9-1. С. 159–164.
3. Криминалистика в условиях цифровой трансформации: программа научной конференции. Саратов, 2024. URL: http://sslalf.ru/ sectionmol24-13 (дата обращения: 16.01.2026).
4. Ломоносов-2025: подсекции «Криминалистика» и «LegalTech. Цифровая криминалистика» // Сайт МГУ им. М.В. Ломоносова. 2025. 21 апреля. URL: https://www. law.msu.ru/news/lomonosov_-_2025_podsekcii_ kriminalistika_i_legaltech_cifrovaya_kriminalisti ka__2025-04-21_13_11-9923 (дата обращения: 16.01.2026).
5. Галяшина Е.И. О понятии цифровой трансформации в криминалистике // Всероссийский криминологический журнал. 2024. Т. 18, № 4. С. 379–389. DOI 10.17150/2500- 4255.2024.18(4).379-389.
6. Сукманов В.О. Сущность, понятие и виды электронно-цифровых следов, используемых в раскрытии и расследовании преступлений // Вестник Калининградского юридического института МВД России. 2020. № 4 (22). С. 124–127.
7. Обидин К.В. О роли электронной информации в уголовном судопроизводстве в условиях цифровизации // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина. 2020. № 10 (74). С. 231–236.
8. Байчорова А.Т. Современные технологии в криминалистике: цифровая криминалистика и искусственный интеллект в расследованиях // Молодой ученый. 2025. № 14 (565). С. 247–248.
9. Мирхайдарова, М. Ю. Некоторые вопросы рабочего этапа предъявления лица для опознания по голосовым и речевым свойствам опознаваемого лица / М. Ю. Мирхайдарова // Право и государственность. – 2026. – № 1(10). – С. 82-88. – DOI 10.70569/2949-5725.2026.10.1.012. – EDN MIGCFP.
10. Шевелева, С. С. Сбалансированная цмфровизацил уголовного судопроизводства: критерии допустимости и минимизация латентных рисков / С. С. Шевелева // Право и государственность. – 2025. – № 4(9). – С. 61-64. – DOI 10.70569/2949-5725.2025.9.4.011. – EDN HWOGAY.
11. Муфаздалов, Р. Р. Научно-технический прогресс и преступность / Р. Р. Муфаздалов // Право и государственность. – 2025. – № 3(8). – С. 63-67. – DOI 10.70569/2949-5725.2025.8.3.010. – EDN BMKKBA.

Скачать