Страница 9 из 11
RICAS – это интеллектуальная система криминального анализа данных, которая объединила в едином пространстве отображения основные и наиболее передовые методы и методики криминального анализа и аналитического поиска в реальном времени, что позволяет значительно повысить эффективность и результативность раскрытия преступлений по горячим следам и не раскрытых ранее преступлений.
Аналитическая работа в системе выполняется в автоматизированном режиме: на первом этапе по поступившему в систему запросу с помощью разработанных алгоритмов аналитического поиска автоматически осуществляется поиск, результаты которого отображаются в текстовой форме и на географической карте; на втором этапе оператором в ручном режиме осуществляется визуальный анализ полученных данных и принимается окончательное решение, либо системе задаются дополнительные уточняющие запросы.
Система позволяет оператору выполнять многие виды криминального анализа:
• анализ криминальной обстановки (crime pattern analysis);
• анализ общего профиля (general profile analysis);
• анализ конкретного расследования (case analysis);
• сравнительный анализ (comparative analysis);
• анализ групповой преступности (off ender group analysis);
• анализ особенностей профиля (specific profile analysis);
• анализ расследований (investigation analysis).
Используя все эти виды анализа интегрально, появляется возможность видеть картину целиком – предикативно и постфактум, т.е. систему событий, лиц, объектов, связанных причинно-следственными связями в пространстве и времени.
Поскольку система является надстройкой над существующими базами данных, она может отображать как явно указанные связи между лицами, так и строить визуальные связи между лицами, которые, на первый взгляд, между собой не связаны. Система использует несколько алгоритмов поиска связей. Первый алгоритм – рекурсивный поиск взаимосвязей фигурантов, участвовавших в разных событиях. Второй – визуальный поиск связей. В процессе вывода специальным образом структурированной информации в визуальную среду отображения становятся очевидными связи типа «место совершения – подельник – преступник», «преступление – подозреваемый – подельники».
Инструментарий системы базируется на математических моделях и методах интеллектуального семантического анализа, визуального темпорального анализа, анализа поведенческого профиля, анализа скрытых закономерностей.
Интеллектуальный семантический анализ включает в себя мощное ядро по работе с семантикой. Анализ неструктурированных данных происходит в режиме реального времени. Для унификации поисковых функций и построения поведенческого профиля используется алгоритм классификации, или «тегирования», а также антиципационный алгоритм (схема предвосхищения) – цель поиска известна заранее.
Семантическое ядро системы позволяет строить сложные поисковые запросы, включающие в себя всевозможные динамические и статические компоненты – ограничение по времени, методу совершения преступления, дислокации и т.д. Все функции выполняются мгновенно и позволяют максимально быстро визуализировать информацию и выполнять аналитическую работу.
Визуальный темпоральный анализ. Отображение хронологии произошедших событий и временное разграничение позволяют оперативно выявлять скрытые пространственно-временные закономерности между различными событиями.
Анализ поведенческого профиля. Наиболее постоянным и точным с точки зрения психологии преступника является его поведенческий профиль. Он отображает многие параметры деятельности преступника – привычный способ совершения преступления, места совершения и прочие мелкие зависимости, которые в совокупности соответствуют одному профилю.
Наличие тех или иных поведенческих признаков с определенной долей вероятности может свидетельствовать о том, что данный субъект может быть причастен к событию. Из этого принципа формируется так называемый групповой поведенческий анализ. Безусловно, поведенческий профиль преступника никак не может существовать без влияния на других субъектов. Поэтому в криминальной практике часто заметны совпадения по тем или иным поведенческим параметрам у разных субъектов, когда-либо участвовавших в единых событиях. Анализ группового поведенческого профиля позволяет определять подельников, сообщников без явный связей между собой.
Анализ скрытых закономерностей. Между лицами, каким-либо образом причастными к правонарушению, объективно существуют связи (родственные, по роду профессиональной деятельности, географические – по привязке к месту жительства, месту отбывания наказания и т.п.). Подобные связи существуют также между лицами и событиями, а также между различными событиями. Такие связи могут быть явными, опосредованными и скрытыми. Кроме того, группа преступлений, совершенных одним и тем же лицом, обязательно имеет определенные характерные общие черты, которые явно не зафиксированы. Выявление таких скрытых закономерностей с высокой долей вероятности всегда может идентифицировать связь между преступником и всеми совершенными им преступлениями. Безусловно, некоторые события могут «выбиваться» из общего потока из-за своей спонтанности или внешних факторов. Однако, исходя из предыдущего принципа, такие проявления можно нивелировать.
В RICAS поиск скрытых закономерностей осуществляется, базируясь на интеллектуальном ядре обработки семантики. Семантический анализ является основополагающим, поскольку связи выражаются не всегда явно и их следует искать в контексте.
Система RICAS разрабатывалась с использованием современных, оптимизированных технологий в веб-пространстве и поддерживает мультиплатформность. Ее можно использовать на любых стационарных и мобильных устройствах при наличии защищенного канала связи; интерфейс системы не перегружает пользователя.
Самой известной компанией, специализирующейся на прогнозировании преступлений, является Palantir Technologies, вышедшая на коммерческий рынок из тени спецслужб.
Разработанное Palantir специализированные решения способны собрать воедино самую разную информацию (данные ДНК, записи систем видеонаблюдения и телефонных переговоров), отслеживать передвижения по номерным знакам арендованных машин и многое другое.
Механизм действия этого ПО заключается в анализе персональных данных и выявлении транзакций, которые всегда идут в тесной связке с паттернами, сопровождающими те или иные преступления. Иными словами, у спецслужб имеются внушительные массивы данных, среди которых сведения о финансовых сделках, отпечатки пальцев и образцы ДНК, планы зданий и топографические карты, данные радиоперехвата, «горячие» новости из СМИ, сообщения информаторов, информация из соцсетей и многое другое.
Программное обеспечение Palantir уже помогло раскрыть преступную сеть, готовящую теракты в нескольких странах мира. Его также использовали в Афганистане для прогнозирования атак моджахедов. Кроме того, решение Palantir позволило обнаружить членов мексиканского наркокартеля, убивших сотрудника таможенной службы США.
А также разрешить множество не таких громких, но не менее важных случаев, в том числе найти педофила в Нью-Йорке уже через час после нападения на ребенка, обнаружив его на видеозаписях с камер полицейского управления.
Новые технологии и «Большие данные» нашли свое применение и в полицейских департаментах. Так, например, департамент полиции Нью-Йорка совместно с Microsoft разработал Domain Awareness System (DAS) – систему, которая агрегирует и анализирует информацию об общественной безопасности из отчетов, камер наблюдения, наблюдений очевидцев и т.д. Затем эту информацию о потенциальных угрозах и криминальной активности в режиме реального времени получают следователи и аналитики департамента.
Похожим образом работает ShotSpotter – акустическая система наблюдения, которая фиксирует выстрелы из оружия и оповещает об этом полицию. Сенсоры ShotSpotter позволяют определить место, где произошел инцидент, с точностью до двух футов.