Кто такой криминалист-аналитик
Криминалистический анализ данных — это метод изучения и оценки цифровой информации, чтобы реконструировать обстоятельства преступлений как в реальной жизни, так и совершенные в виртуальном пространстве.
Основная цель криминалистического анализа данных — выявление и расследование схем преступной деятельности. Метод может применяться в различных сферах, в том числе в юридической, финансовой и правоохранительной.
Чаще всего криминалист-аналитик восстанавливает, анализирует и интерпретирует данные, найденные в электронных устройствах. Люди этой профессии часто работают с правоохранительными органами и частными фирмами, помогая раскрывать преступления или разрешать споры.
Чем занимается криминалист-аналитик
Криминалисты-аналитики используют свои навыки в области IT и расследованиях преступлений, чтобы помогать раскрывать громкие дела. Например, такая работа помогла поймать американского серийного убийцу Денниса Рейдера, который скрывался от правосудия более 30 лет. В 2004 году он возобновил переписку с полицией и СМИ и отправил на местный телеканал KSAS-TV в штате Канзас дискету с файлом, в котором содержались инструкции для анонимной коммуникации с ним. Криминалисты-аналитики восстановили удаленные метаданные и смогли выйти на церковь, в которой он был прихожанином. Это позволило полиции значительно сузить круг подозреваемых и в итоге поймать Рейдера.
В другом случае анализ данных был использован для доказательства вины американца Скотта Петерсона. Следствие подозревало его в убийстве жены. Криминалисты-аналитики смогли доказать, что обвиняемый активно искал в интернете информацию о течениях и приливах в районе, где впоследствии было найдено тело его жертвы.
Результаты работы криминалистов-аналитиков применяются в уголовных делах, в кибербезопасности и расследовании финансового мошенничества.
Основные навыки криминалиста-аналитика
Чтобы стать успешным криминалистом-аналитиком данных, необходимо обладать широким набором компетенций. К основным требованиям относятся:
- технические навыки — знание работы с ИИ, различных операционных систем, баз данных и принципов их хранения, языков программирования и специализированного программного обеспечения;
- аналитические навыки — способность интерпретировать сложную информацию из различных источников и делать логические выводы на основе анализа данных;
- внимание к деталям — умение выделять из набора данных нужные фрагменты, которые могут иметь решающее значение для расследования;
- навыки решения проблем — способность преодолевать возникающие трудности новаторскими методами;
- коммуникативные навыки — криминалисты-аналитики данных должны уметь четко доносить результаты расследования до людей, которые не обладают техническими знаниями, таких как сотрудники правоохранительных органов, адвокаты и присяжные.
Криминалисты-аналитики в своей деятельности сталкиваются с бюрократическими процедурами. В их рамках специалисты работают по следующим правилам:
- обеспечивают целостность доказательств через документирование процедур их сбора, обработки и хранения;
- соблюдают правовые нормы работы с цифровыми доказательствами для обеспечения их допустимости в суде;
- создают подробные отчеты, документирующие процесс анализа, результаты и выводы.
Тренды профессии
Криминалистический анализ данных — область, которая развивается параллельно с рынком цифровых устройств и программ. Специалисты этой профессии обладают множеством методов для поиска доказательств. К ним относятся:
- восстановление данных — просеивание носителей информации, чтобы найти остатки удаленных или фрагментированных файлов;
- фильтрация и сортировка данных — поиск по ключевым словам и проверка метаданных для поиска нужной информации;
- корреляция данных — выявление и установление связей между различными фрагментами цифровых доказательств;
- анализ цифровой хронологии — реконструкция хронологической последовательности событий на основе временных меток, метаданных файлов и других цифровых артефактов.
В последние несколько лет все более важную роль в работе криминалистов-аналитиков начинает играть ИИ. Области его применения включают в себя:
- Анализ текстовой информации. ИИ интерпретирует большие объемы текстовых данных, а затем помогает выявлять ключевые слова, фразы, темы и аномалии, что особенно важно при расследованиях мошенничества или коррупции.
- Распознавание образов. ИИ также используется для анализа визуальных данных, таких как фотографии, видеозаписи и другие изображения. Его технологии позволяют автоматически идентифицировать лица, номерные знаки автомобилей и другие важные элементы, что существенно ускоряет процесс расследования и повышает его эффективность.
- Предиктивный анализ. Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ способен анализировать данные о прошлых преступлениях для прогнозирования вероятных мест и времени будущих инцидентов. Это помогает правоохранительным органам эффективнее распределять ресурсы и предотвращать преступления.
- Анализ социальных сетей. ИИ помогает анализировать социальные связи между лицами, что может быть критически важно для расследования преступлений, связанных с террористическими группировками.
- Автоматизация рутинных задач. ИИ может брать на себя трудоемкие задачи по обработке данных, высвобождая время специалистов для более сложной аналитической работы.
Несмотря на преимущества, использование ИИ в криминалистике также вызывает вопросы относительно конфиденциальности, предвзятости алгоритмов и этичности. Например, в 2020 году программное обеспечение для распознавания лиц, используемое полицейским управлением Детройта, ошибочно идентифицировало мужчину по имени Роберт Уильямс как подозреваемого в краже из магазина. Он был арестован перед своим домом на глазах у жены и маленьких дочерей и потом содержался под стражей в течение 30 часов, прежде чем следователи поняли, что программное обеспечение ошиблось. Важно, чтобы внедрение ИИ-технологий сопровождалось тщательным регулированием и контролем.
Откуда пришла профессия
Профессия криминалиста-аналитика данных начала формироваться в конце 1990-х годов, с распространением цифровых технологий и ростом киберпреступности. Изначально анализом цифровых улик занимались специалисты по компьютерной криминалистике, однако со временем стало очевидно, что для эффективного расследования преступлений необходимы навыки работы с большими данными и продвинутыми аналитическими инструментами.
Одним из первых громких дел, в котором были применены методы анализа данных, стало расследование терактов 11 сентября 2001 года. ФБР использовало технологии визуализации данных и сетевого анализа для выявления связей между террористами и их пособниками.
В 2000-е годы начали появляться первые специализированные программные продукты для криминалистического анализа данных, такие как Forensic Toolkit и Encase Forensic. Они позволили автоматизировать процесс сбора и анализа цифровых улик, значительно ускорив расследования.
Важным этапом в развитии профессии стало внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. В 2016 году группа исследователей представила систему, способную автоматически идентифицировать подозрительную активность в компьютерных сетях. С тех пор ИИ-алгоритмы стали широко применяться для выявления аномалий, анализа текстов и изображений, а также прогнозирования преступлений.
Как стать криминалистом-аналитиком
В российских университетах пока нет специализированных программ по криминалистическому анализу данных. Можно научиться азам профессии на частных курсах, однако для полноценной профессии этого будет недостаточно.
Проще всего поступить в бакалавриат или магистратуру на программу «Анализ данных». После этого стоит получить юридическое образование и устроиться в органы правопорядка. Или наоборот, сперва стать полицейским или следователем, а затем пройти профильные занятия по переподготовке и повышению квалификации — например, в мае 2021 года Центробанк запустил курс по информационной безопасности в финансовой сфере для сотрудников МВД. Вполне возможно, что с развитием технологий будут проводиться похожие семинары по работе с наборами данных.