сотрудник с 01.01.2022 по настоящее время
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
УДК 343.9 Криминология. Криминалистика
Введение. Статья посвящена актуальной проблеме дистанционного мошенничества в условиях цифровой трансформации общества, с особым упором на использование преступниками искусственного интеллекта (ИИ). Методы. Автором проведен комплексный виктимологический анализ современных мошеннических схем, основанных на технологиях глубокого обучения, генерации текстов, аудио- и видеоподделок (deepfake). Результаты. Подчеркивается, что доступность и развитие технологий ИИ существенно усиливают возможности мошенников по созданию персонализированных атак и автоматизированных схем социальной инженерии. Рассматриваются виктимологические последствия данного феномена, включая рост уязвимости широких слоев населения и снижение эффективности традиционных мер защиты. Исследование опирается на зарубежную научную традицию, отражающую передовые подходы к пониманию социальных и технических аспектов цифровой виктимизации. Выявлены ключевые направления противодействия мошенничеству, включая развитие антифрод-систем, многоуровневую аутентификацию, интеграцию обучающих материалов в популярные онлайн-платформы и совершенствование международного правового регулирования. Выводы. Автор заключает, что для эффективного снижения виктимности в условиях использования ИИ необходимы комплексный подход, объединяющий технологические инновации, повышение цифровой грамотности и развитие правовых механизмов защиты.
дистанционное мошенничество, искусственный интеллект, виктимологический анализ, цифровая виктимизация, deepfake, социальная инженерия, антифродсистемы, машинное обучение, персонализированные атаки, цифровая безопасность, международное сотрудничество, киберпреступность
1. Jagielski M., Carlini N., Berthelot D., Kurakin A., Papernot N. High Accuracy and High Fidelity Extraction of Neural Networks / Proceedings of the 29th USENIX Security Symposium (USENIX Security ’20). 2020. P. 1345–1362. https://doi.org/10.48550/arXiv.1909.01838
2. Chawki M. Navigating legal challenges of deepfakes in the American context: a call to action // Cogent Engineering. 2024. Vol. 11. No. 1. P. 2320971. https://doi.org/10.1080/23311916.2024.2320971
3. Tolosana R., Fierrez J., Vera-Rodriguez R., Morales A. DeepFakes and Beyond: A Survey of Face Manipulation and Fake Detection. 2020. 23 p. https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.00179
4. Verdoliva L. Media Forensics and DeepFakes: An Overview // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2020. Vol. 14. Is. 5. P. 910–932. https://doi.org/10.1109/JSTSP.2020.3002101
5. Hadnagy C. Social Engineering: The Science of Human Hacking. 2nd ed. USA, Indianapolis : John Wiley & Sons, Inc., 2020. 322 p.
6. Stajano F., Wilson P. Understanding Scam Victims: Seven Principles for Systems Security // Communications of the ACM. 2019. Vol. 62, Is. 3. P. 70–75.
7. Wall D. S. How Big Data Feeds Big Crime // Current History. 2018. Vol. 795. No. 117. P. 29–34. https://doi.org/10.1525/curh.2018.117.795.29
8. Макаров В. В., Блатова Т. А., Ворошилова Е. Ю. Ускоренное развитие информационных технологий в период пандемии // Экономика и качество систем связи. 2021. № 2 (20). С. 12–19.
9. Палий Е. С. Виктимологическая характеристика лиц пенсионного возраста: постановка проблемы // Судебная экспертиза и исследования. 2025. № 1. С. 115–123.
10. Еськова Л. К., Рябчиков В. В. Новые преступные способы мошенничества в период пандемии коронавирусной инфекции // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2020. № 12-2. С. 68–70. https: //doi.org/10.23672/c3413-0996-0433-v
11. Иванцов С. В. Преступления, совершаемые с использованием информационно-телекоммуникационных сетей: вопросы предупреждения // Криминологический журнал. 2019. № 2. С. 35–39.
12. McGuire M., Dowling S. Cyber Crime: A Review of the Evidence : Research Report 75 : Summary of key findings and implications. London : Home Office Research Report, 2013. 29 p.
13. Яковлева Л. В. Современные способы совершения дистанционного мошенничества // Вестник Краснодарского университета МВД России. 2021. № 4 (54). С. 77–80.
14. Brenig C., Accorsi R., Müller G. Economic Analysis of Cryptocurrency Backed Money Laundering / European Journal of Information Systems. ECIS 2015 Completed Research Papers. Paper 20. 2015. https://doi.org/10.18151/7217279
15. Gercke M. Understanding Cybercrime: Phenomena, Challenges and Legal Response. Switzerland, Geneva : ITU: International Telecommunication Union, 2012. 356 p.
16. Cross C., Lee M. Exploring Fear of Crime for Those Targeted by Romance Fraud // Victims & Offenders. 2022. Vol. 17. No. 5. P. 735–755. https://doi.org/10.1080/15564886.2021.2018080
17. Baym N. K. Personal Connections in the Digital Age. 2nd ed. UK, Cambridge : Polity, 2015. 240 p.
18. Leukfeldt E. R., Roks R. Cybercrimes on the Streets of the Netherlands? An Exploration of the Intersection of Cybercrimes and Street Crimes // Deviant Behavior. 2021. Vol. 42. No. 11. P. 1458–1469. https://doi.org/10.1080/01639625.2020.1755587
19. Floridi L. What Is Data Ethics? // Philosophical Transactions A. 2016. Vol. 374 (2083). https://doi.org/1098/rsta.2016.0112
20. Лустин В. И. Дистанционные мошенничества // Закон и власть. 2023. № 5. C. 67–74.
