Международный научный вестник2782-384910.24412/2782-3849-2026-7-320-325OtherАктуальные проблемы детекции аудиовизуальных дипфейков в правоохранительной и судебно-экспертной деятельностиCurrent issues in audiovisual deepfake detection in law enforcement and forensic expert practiceСкворцовКонстантин ВасильевичSkvortsovKonstantin Vasilyevichk-skv@yandex.ruАлякринскаяНаталия ОлеговнаAlyakrinskayaNataliya Olegovnamail@law-books.rucandidate of Technical Sciences (PhD), Associate Professor, associate Professor of the Department of Special Technology and Information Technologies of the Law Faculty of Vladimir Law Institute of the Federal Penitentiary Service of Russia, Vladimir, Russiaкандидат технических наук, доцент, доцент кафедры специальной техники и информационных технологий юридического факультета ВЮИ ФСИН России, Владимир, Россия, ORCID 0000-0001- 8611-3353senior Lecturer of the Department of Special Technology and Information Technologies of the Law Faculty of Vladimir Law Institute of the Federal Penitentiary Service of Russia, Vladimir, Russiaстарший преподаватель кафедры специальной техники и информационных технологий юридического факультета ВЮИ ФСИН России, Владимир, Россия1207202673203252105202611072026

Развитие генеративных нейросетей привело к появлению высокореалистичных дипфейков, создающих угрозы достоверности цифровых доказательств. В работе анализируются пассивные (частотный, PRNU, физиологический, аудио-спектральный) и активные (C2PA, цифровые водяные знаки) методы детекции синтетического контента. Показано, что эффективность детекторов резко снижается на реальных («in-the-wild») данных, что требует комплексной экспертизы. Для уголовно-исполнительной системы дипфейки создают риски дискредитации сотрудников и фальсификации доказательств. Обоснована необходимость разработки ведомственной криминалистической методики и подготовки кадров.

The development of generative neural networks has led to the emergence of highly realistic deepfakes, posing threats to the reliability of digital evidence. This paper analyzes passive (frequency-domain, PRNU, physiological, audio-spectral) and active (C2PA, digital watermarks) methods for synthetic content detection. It is shown that the performance of detectors drops sharply on real-world («in-the-wild») data, necessitating comprehensive forensic examination. For the penal enforcement system, deepfakes create risks of staff discreditation and evidence falsification. The need to develop a departmental forensic methodology and to provide relevant training is substantiated.

цифровая криминалистикадипфейкгенеративно-состязательные сетидиффузионные моделиаудио-дипфейкуголовно-исполнительная системасудебная экспертизаdigital forensicsdeepfakegenerative adversarial networksdiffusion modelsaudio deepfakepenal enforcement systemforensic examinationБодров, Н. Ф. Понятие дипфейка в российском праве, классификация дипфейков и вопросы их правового регулирования / Н. Ф. Бодров, А. К. Лебедева // Юридические исследования. – 2023. – № 11. – С. 26-41. – DOI 10.25136/2409-7136.2023.11.69014. – EDN DYIHIR.Tolosana, R., et al. «Deepfake Media Forensics: Status and Future Challenges» // Journal of Imaging (спецвыпуск по теме Media Forensics). – 2025. – Vol. 11, No. 3. – Art. 73.Deepfake Statistics 2025: The Data Behind the AI Fraud Wave [Электронный ресурс] // DeepStrike: website. – URL: https://deepstrike. io/blog/deepfake-statistics-2025 (дата обращения: 12.05.2026)Basu R., Chakraborty S., Datta R., Zhang S. Generative Artificial Intelligence and the Evolving Challenge of Deepfake Detection: A Systematic Analysis // Journal of Sensor and Actuator Networks. 2025. Vol. 14, no. 1. P. 17. URL: https://www. mdpi.com/2224-2708/14/1/17 (дата обращения: 12.05.2026)Скворцов, К. В. О мерах профилактики киберпреступлений в уголовно-исполнительной системе Российской Федерации / К. В. Скворцов, В. И. Силенков // Профессиональное юридическое образование и наука. – 2024. – № 3(15). – С. 61-63. – EDN USZQFGСкворцов, К. В. Кибератаки как угроза информационной безопасности учреждениям и органам уголовно-исполнительной системы Российской Федерации / К. В. Скворцов, В. И. Силенков, А. В. Печенин // Профессиональное юридическое образование и наука. – 2025. – № 1(17). – С. 48-51. – EDN EPQAVA.Цимбал, В. Н. Анализ деятельности государственных органов Российской Федерации по противодействию киберпреступности / В. Н. Цимбал // Вестник Московского университета МВД России. – 2024. – № 4. – С. 183-191. – DOI 10.24412/2073-0454-2024-4-183-191. – EDN JUBWVA.Korus, P., & Huang, J. «Multi-scale Analysis Strategies in PRNU-based Tampering Localization» // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. – 2017. – Vol. 12, No. 4. – pp. 809–824.Verdoliva, L. «Media Forensics in the Age of Generative AI: A Survey of Recent Advances and Challenges» // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. – 2024. – Vol. 18, No. 2. – pp. 120-145.Deepfake-Eval-2024: A Multi-Modal In-the-Wild Benchmark of Deepfakes Circulated in 2024. arXiv:2503.02857. – 2025.Alnaqbi M., Ikuesan R. A. A systematic review of audio deepfake detection techniques for digital investigation // Discover Computing. — 2026. — Vol. 29, iss. 1. — DOI: 10.1007/s10791-026- 10077-1Левшин, Д. В. Исследование задачи автоматизированного сопоставления аудиофайлов / Д. В. Левшин, Д. В. Быстряков, А. В. Зубков // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2025. – Т. 13, № 4(51). – DOI 10.26102/2310-6018/2025.51.4.004. – EDN LJEWOD.Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA). C2PA Technical Specification // C2PA: [сайт]. — URL: https://c2pa.org (дата обращения: 12.05.2026)Скворцов К.В., Силенков В.И. Киберпреступность в Российской Федерации: историко-криминологический анализ (2000– 2025 гг.) // Профессиональное юридическое образование и наука. – 2026. – № 4 – С. 867-876.Зайцев В. В. Дипфейки: криминалистические риски и возможности использования в доказывании // Судебная экспертиза. – 2023. – № 3 (75). – С. 34–42.Богатырев, К. М. Формирование частной теории использования специальных знаний в целях обеспечения информационномировоззренческой безопасности в цифровой среде / К. М. Богатырев // Актуальные проблемы российского права. – 2021. – Т. 16, № 10(131). – С. 124-134. – DOI 10.17803/1994- 1471.2021.131.10.124-134. – EDN TNTMEW.Bodrov, N.F. The concept of deepfake in Russian law, the classification of deepfakes and issues of their legal regulation/N.F. Bodrov, A.K. Lebedeva//Legal research. – 2023. – № 11. - S. 26- 41. – DOI 10.25136/2409-7136.2023.11.69014. – EDN DYIHIR.Tolosana, R., et al. «Deepfake Media Forensics: Status and Future Challenges» // Journal of Imaging (спецвыпуск по теме Media Forensics). – 2025. – Vol. 11, No. 3. – Art. 73.Deepfake Statistics 2025: The Data Behind the AI Fraud Wave [Электронный ресурс] // DeepStrike: website. - URL: https://deepstrike. io/blog/deepfake-statistics-2025 (accessed on: 12.05.2026)Basu R., Chakraborty S., Datta R., Zhang S. Generative Artificial Intelligence and the Evolving Challenge of Deepfake Detection: A Systematic Analysis // Journal of Sensor and Actuator Networks. 2025. Vol. 14, no. 1. P. 17. URL: https://www.mdpi. com/2224-2708/14/1/17 (accessed on: 12.05.2026)Skvortsov, K.V. On measures to prevent cybercrime in the penal system of the Russian Federation/K.V. Skvortsov, V.I. Silenkov//Professional legal education and science. – 2024. – № 3(15). - S. 61-63. – EDN USZQFGSkvortsov, K.V. Cyberattacks as a threat to information security to institutions and bodies of the penal system of the Russian Federation/K.V. Skvortsov, V.I. Silenkov, A.V. Pechenin//Professional legal education and science. – 2025. – № 1(17). - S. 48-51. – EDN EPQAVA.Tsimbal, V. N. Analysis of the activities of state bodies of the Russian Federation to counter cybercrime/V. N. Tsimbal//Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. – 2024. – № 4. - S. 183-191. – DOI 10.24412/2073- 0454-2024-4-183-191. – EDN JUBWVA.Korus, P., & Huang, J. «Multi-scale Analysis Strategies in PRNU-based Tampering Localization» // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. – 2017. – Vol. 12, No. 4. – pp. 809–824.Verdoliva, L. «Media Forensics in the Age of Generative AI: A Survey of Recent Advances and Challenges» // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. – 2024. – Vol. 18, No. 2. – pp. 120-145.Deepfake-Eval-2024: A Multi-Modal In-the-Wild Benchmark of Deepfakes Circulated in 2024. arXiv:2503.02857. – 2025.Alnaqbi M., Ikuesan R. A. A systematic review of audio deepfake detection techniques for digital investigation // Discover Computing. — 2026. — Vol. 29, iss. 1. — DOI: 10.1007/s10791-026- 10077-1Levshin, D.V. Study of the task of automated comparison of audio files/D.V. Levshin, D.V. Bystryakov, A.V. Zubkov//Modeling, optimization and information technologies. – 2025. - T. 13, NO. 4 (51). – DOI 10.26102/2310-6018/2025.51.4.004. – EDN LJEWOD.Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA). C2PA Technical Specification // C2PA: [сайт]. - URL: https://c2pa.org (accessed on: 12.05.2026)Skvortsov K.V., Silenkov V.I. Cybercrime in the Russian Federation: historical and criminological analysis (2000-2025)//Professional legal education and science. – 2026. - NO. 4 - S. 867-876.Zaitsev V.V. Deepfakes: forensic risks and possibilities of use in evidence//Forensic examination. – 2023. – № 3 (75). - S. 34-42.Bogatyrev, K. M. Formation of a private theory of the use of special knowledge in order to ensure information and ideological security in the digital environment/K. M. Bogatyrev//Actual problems of Russian law. – 2021. - T. 16, NO. 10 (131). - S. 124- 134. – DOI 10.17803/1994-1471.2021.131.10.124- 134. – EDN TNTMEW.