Российский научный вестник

2782-38302782-3830

10.24412/2782-3830-2026-11-295-299

Other

Интеграция нейросетевых решений в следственную деятельность: тактические и экспертные аспекты

Integrating neural network solutions into investigative work: tactical and expert aspects

Исаева

Елена Дмитриевна

Isaeva

Elena Dmitrievna

isaevaelena190373@yandex.ru

Bryansk Branch of the Oryol Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.V. Lukyanov, Bryansk, Russia

Брянский филиал Орловского юридического института МВД России имени В.В. Лукьянова, Брянск, Россия

13112026

112952992009202612112026

В статье рассматриваются теоретические и прикладные проблемы внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и нейросетей в уголовно-процессуальную деятельность. Автор анализирует потенциал нейросетевых алгоритмов для оптимизации следственных действий, криминалистического анализа и судебной экспертизы. Особое внимание уделяется тактическим аспектам использования ИИ (планирование расследования, выдвижение версий, работа с доказательствами) и экспертным аспектам (автоматизация почерковедческих, баллистических, фоноскопических исследований). Выявляются риски алгоритмической предвзятости, проблемы верификации выводов нейросетей и вопросы процессуального закрепления результатов. Предлагаются пути совершенствования законодательства и методик применения ИИ в следственной практике.

This article examines the theoretical and practical challenges associated with integrating artificial intelligence (AI) technologies and neural networks into criminal procedural activities. The author analyzes the potential of neural network algorithms to optimize investigative actions, forensic analysis, and expert examinations. Particular attention is paid to the tactical aspects of AI application—such as investigation planning, the formulation of hypotheses, and the handling of evidence—as well as to expert-related applications, including the automation of handwriting, ballistic, and phonoscopic analyses. The article identifies risks such as algorithmic bias, the challenges of verifying conclusions drawn by neural networks, and issues concerning the formal procedural validation of results. Furthermore, it proposes ways to improve legislation and the methodologies for employing AI within investigative practice.

искусственный интеллектнейросетикриминалистикаследственная тактикасудебная экспертизацифровизация правосудиядоказываниеалгоритмическая предвзятость

artificial intelligenceneural networksforensicsinvestigative tacticsforensic expert examinationdigitalization of justiceevidentiary proofalgorithmic bias

[1] Криминологический анализ зарубежной правоохранительной практики по применению нейросетей в борьбе с преступностью и возможность использования данных технологий в Российской Федерации / // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. — 2024. — № 2 (46). — С. 56–61.

[2] Интервью руководителя НИИ криминалистики СК России А.А.Бессонова информационному агентству ТАСС // https://sledcom.ru/press/interview/item/1621439/.

[3] Федоров А. Р., Федоров П. А. Предиктивная аналитика при расследовании преступлений: методологические и технологические аспекты // Высокотехнологичное право. — 2025. — Т. 1, № 2. — (High tech law. 2025. 1(2)).

[4] Романова, Л. А. Большие данные (big data) в контексте применения искусственного интеллекта при расследовании преступлений прошлых лет / Л. А. Романова // XVII итоговая студенческая научная конференция: Сборник статей, Санкт-Петербург, 02 апреля 2025 года. Том 4. – Санкт-Петербург: Всероссийский государственный университет юстиции (РПА Минюста России), 2025. – С. 225-230.

[5] Воробьева И. Б. Применение больших данных (big data) при прогнозировании и расследовании преступлений // Вестник СГЮА. 2021. № 3 (140).

[6] Кульпин А. А. ИИ‑агенты в следственной деятельности: размышления о рисках и недопустимых последствиях // Вестник Академии Генеральной прокуратуры Российской Федерации. 2026. № 3. С. 209–216.

[7] Малина М. А. Проблемы и перспективы применения искусственного интеллекта в деятельности следователя // Актуальные проблемы российского права. — 2026. — Т. 21, № 2. — С. 150–164.

[8] Киуру Х., Саволайнен А., Виртанен Т., Хейккиля М., Лахтинен Дж. Влияние консультаций с большой языковой моделью на объём поиска информации: экспериментальное исследование // Психологический журнал. — 2024. — Т. 45, № 3. — С. 45–58.

[9] Россинская, Е. Р. Искусственный интеллект в судебной экспертизе: возможности и риски / Е. Р. Россинская, А. И. Усов, А. А. Топорков // Эксперт-криминалист. — 2023. — № 2. — С. 3–8.

[10] Лебедева А. К. Судебно-экспертное противодействие нейросетевым фальсификациям цифровых доказательств в цивилистических процессах // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина (МГЮА). 2026. № 4 (140). С. 83–89.

[11] Иванов, А. А. Проблема верификации экспертных данных, полученных с помощью нейросетевых технологий / А. А. Иванов, Б. Б. Петров // Новые образовательные технологии в инженерной подготовке : сборник материалов конференции / под ред. В. С. Тимченко. — 2025. — С. 13–18.

[12] Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации от 18.12.2001 г. № 174-ФЗ (ред. от 26.07.2026) Доступ из справочно-правовой системы «КонсультантПлюс».

[1] Criminological analysis of foreign law enforcement practice on the use of neural networks in the fight against crime and the possibility of using these technologies in the Russian Federation // Bulletin of the Siberian Institute of Business and Information Technologies. — 2024. — № 2 (46). - S. 56-61.

[2] Interview of the head of the Research Institute of Criminalistics of the Investigative Committee of Russia A.A. Bessonov to the TASS news agency // https://sledcom.ru/press/interview/item/1621439/.

[3] Fedorov A.R., Fedorov P.A. Predictive analytics in crime investigation: methodological and technological aspects // High-tech law. — 2025. - T. 1, NO. 2. — (High tech law. 2025. 1(2)).

[4] Romanova, L. A. Big data in the context of the use of artificial intelligence in the investigation of crimes of past years / L. A. Romanova // XVII final student scientific conference: Collection of articles, St. Petersburg, April 02, 2025. Volume 4. - St. Petersburg: All‑Russian State University of Justice (RPA of the Ministry of Justice of Russia), 2025. - S. 225-230.

[5] Vorobyova I. B. The use of big data in predicting and investigating crimes // Bulletin of the SSLA. 2021. № 3 (140).

[6] Kulpin A.A. AI agents in investigative activities: reflections on risks and unacceptable consequences // Bulletin of the Academy of the General Prosecutor's Office of the Russian Federation. 2026. № 3. S. 209-216.

[7] Malina M. A. Problems and prospects for the use of artificial intelligence in the activities of the investigator // Actual problems of Russian law. — 2026. - T. 21, NO. 2. - S. 150-164.

[8] Kiuru H, Savolainen A, Virtanen T, Heikkilä M, Lahtinen J. The impact of consultations with a large language model on the volume of information search: an experimental study // Psychological journal. — 2024. - T. 45, NO. 3. - S. 45-58.

[9] Rossinskaya, E.R. Artificial intelligence in forensic science: opportunities and risks/E.R. Rossinskaya, A.I. Usov, A.A. Toporkov // Forensic expert. — 2023. — № 2. - S. 3-8.

[10] Lebedeva A.K. Forensic counteraction to neural network falsifications of digital evidence in civil processes // Bulletin of O. E. Kutafin University (MSLA). 2026. № 4 (140). S. 83-89.

[11] Ivanov, A. A. The problem of verification of expert data obtained using neural network technologies / A. A. Ivanov, B. B. Petrov // New educational technologies in engineering training: collection of conference materials/ed. V. S. Timchenko. — 2025. - S. 13-18.

[12] Code of Criminal Procedure of the Russian Federation No. 18.12.2001 dated 174-FZ (rev. dated 26.07.2026) Access from the ConsultantPlus legal system.