Тульских Вячеслав Дмитриевич - аспирант кафедры уголовно-правовых дисциплин института
реклама
Тульских Вячеслав Дмитриевич - аспирант кафедры уголовно-правовых дисциплин института правоведения НОУ ВПО «Международная академия бизнеса и управления» , г. Москва. 129594 г. Москва, 5-й проезд Марьиной рощи, МАБиУ д. 15a Тел.: 8-903-256-00-03. E-mail: [email protected] В.Д. Тульских ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЭКСПЕРТНО-КРИМИНАЛИСТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Понятие «биометрия» применяется для характеристики специальных процедур, используемых для измерения уникальных поведенческих и физических характеристик лиц для удостоверения их личности и опознания. Биометрические технологии рассматриваются чаще всего как автоматизированные или автоматические методы, с помощью которых осуществляется распознавание лица человека по его индивидуальным характеристикам. В криминалистических исследованиях биометрия рассматривается как единственное направление, позволяющее обеспечить безусловную идентификацию лица путем автоматического определения его биометрических характеристик. Вопросы криминалистических исследований с использованием биометрических технологий нашли отражение в работах А.А. Гинце [6], А.И. Харламова [11], О.С. Ушмаева и А.В. Босова [10], а также других российских юристов. Актуальность исследования биометрических методов и технологий для идентификации лиц обусловлена увеличением количества информации, в том числе видео- и аудиоинформации, в криминалистических исследованиях. В настоящей статье представлены результаты анализа применения методов биометрической идентификации лица в криминалистике, систематизация методов идентификации и обоснование целесообразности использования биометрических технологий идентификации по голосу и звуку в криминалистических исследованиях, а также разработка предложений по нормативному закреплению использования биометрических технологий в криминалистике. Существуют различные способы и методы биометрической идентификации, среди них наиболее известны такие направления, как распознавание по отпечаткам пальцев, радужной оболочке, внутренней структуры глазного дна, чертам лица, геометрии руки и пальцев, венозной структуре. В настоящее время в России и многих зарубежных странах ведутся разработки биометрических криминалистических идентификационных систем. Примером таких криминалистических систем может быть «АДИС Папилон», глобальная система идентификации, которая разрабатывается ФБР. В настоящее время принят ряд нормативных актов, регламентирующих различные аспекты и процедуры использования биометрических систем для идентификации лиц, в частности: «Концепция создания государственной системы изготовления, оформления и контроля паспортно-визовых документов нового поколения» [8], Постановление Правительства РФ от 6 июля 2008 г. № 512 «Об утверждении требований к материальным носителям биометрических персональных данных и технологиям хранения таких данных вне информационных систем персональных данных» [9] и ряд других нормативных документов. Законодательство РФ предусматривает, что использование и обработка биометрических персональных данных может осуществляться в связи с осуществлением правосудия даже в том случае, если субъект персональных данных не дает свое согласие, а также в других случаях, которые предусмотрены законодательными актами РФ о государственной службе, об оперативнорозыскной деятельности, о безопасности, миграционным и уголовноисполнительным законодательством РФ. Эффективные методы идентификации способствуют оперативному расследованию и раскрытию преступлений, позволяют быстро устанавливать лиц, которые стали жертвами преступных посягательств. Необходимо отметить, что порядок использования биометрических технологий в различных сферах деятельности, в том числе, в криминалистике, регламентируется международными стандартами, в которых содержатся требования к безопасности в информационных технологиях, к процедурам автоматической идентификации и захвата данных, к содержанию идентификационных карт. В настоящее время существует более 53 международных стандартов, регламентирующих вопросы биометрической идентификации лиц. В связи с этим актуальным является регламентация применения международных стандартов и разработка отечественных стандартов, в которых должны найти отражение вопросы использования биометрических технологий в криминалистических исследованиях. Объекты, по которым происходит идентификация лица при использовании биометрических технологий в криминалистике, уникальны для конкретного лица и их очень трудно (в некоторых случаях даже невозможно) сфальсифицировать. Все биометрические технологии, используемые в настоящее время, являются вероятностными, ни один из них не способен гарантировать полное отсутствие ошибок FAR/FRR, поэтому актуальность методов, направленных на повышение уровня достоверной идентификации, вне всякого сомнения. В настоящее время в криминалистических исследованиях используются две основные группы методов биометрической идентификации: идентификация по статическим признакам лица (не изменяющимся со временем) и динамические методы идентификации (подсознательные действия человека). Методы статической идентификации основываются на физиологических особенностях человека (отпечатки пальцев, ДНК, радужная оболочка глаза, изображение лица, сетчатка глаза, геометрия кисти руки, расположение вен на тыльной стороне ладони и другие). Они не изменяются в течение жизни человека. Методы динамической идентификации основываются на поведенческой характеристике человека (особенности голоса, динамика рукописного клавиатурного почерка и др.) [1]. Рассмотрим методы статической и динамической идентификации более детально. В криминалистике наиболее распространенным на данный момент методом является распознавание отпечатков пальцев. Данный метод основывается на уникальности папиллярного рисунка отпечатка пальца. В процессе его работы происходит считывание рисунка отпечатка пальца с помощью специального сканера, его анализ и сохранение информационной части в базе данных. К недостаткам данного метода следует отнести легкость повреждения папиллярного рисунка пальца, а также возможность фальсификации рисунка. Метод идентификации по изображению лица основывается на уникальности лица человека. Анализ может проводиться как по двумерному, так и по трехмерному изображению лица человека. Заметим, что более надежным, но более сложным в реализации является метод при использовании трехмерного изображения. Как преимущество данного метода можно выделить идентификацию на расстоянии, при этом объекту идентификации не обязательно находиться в непосредственной близости к датчикам, а также контактировать с ними [5, с. 23]. В соответствии с требованиями международной организации ICAO, для биометрической идентификации лица обязательной информацией служит изображение лица владельца документа. Другая биометрическая информация в загранпаспорте (сетчатка глаза, отпечатки пальцев, геометрия руки и др.) используется лишь как дополнительная. То есть каждая страна использует эту информацию на собственное усмотрение. Системы, которые предназначены для криминалистических и оперативнорозыскных мероприятий, должны объединять полевые терминалы и центральные базы данных. В последнее время у исследователей вызывает интерес и считается перспективной идентификация человека по характерным чертам лица, например, по форме носа. Одним из вариантов применения такого способа установления лица является криминалистическое исследование видеоинформации, снятой на камеры скрытого наблюдения. Компьютерная идентификация человека по изображению лица является одним из направлений биометрической индустрии, которое наиболее динамично развивается и занимает около 12% рынка современных биометрических технологий [2]. К преимуществам систем компьютерного распознавания лиц также следует отнести отсутствие потребности в дорогом или специальном оборудовании, а также пассивное взаимодействие с человеком, когда не нужен физический контакт с соответствующими устройствами. Основной задачей системы компьютерного распознавания лиц является автоматическое отнесение исследуемого объекта (изображение лица), заданного совокупностью наблюдений, к одному из взаимоисключающих классов (людей), или формирования вывода о том, что объект не относится ни к одному из известных классов. Такие системы, как правило, состоят из двух основных частей: выявление и, собственно, распознавание лиц. Целью процедуры выявления является нахождение координат всех лиц, присутствующих на изображении, а также максимальное отбрасывание фоновых участков, которое уменьшает объем обрабатываемой информации для процедуры распознавания. При этом информационные технологии выявления лиц внедрены с использованием различных по характеристикам аппаратных средств: от персональных компьютеров до портативных устройств. Поэтому основными требованиями к процедуре выявления лиц является достоверность и быстродействие в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Специалистами прогнозируется также расширение использования в криминалистических исследованиях биометрических технологий, основанных на голосовой биометрии. Начиная с 2006 года на каждые три доллара, вложенные в системы защиты, использующие биометрические параметры, приходится один доллар, вложенный в системы идентификации/верификации по голосу. Более того, прогнозируется изменение этого соотношения до 2/1 с опережающим ростом доли, занимаемой голосовой биометрией (до $1.4 млрд.) [3, р. 2008]. Важно отметить, что только 2% лиц не смогли зарегистрироваться в системе верификации по голосу, в то время как доля отказов в регистрации для отпечатка пальцев составила 4%, а по радужной оболочке глаза - уже 7% [4, р. 197]. В криминалистике продолжается накопление опыта использования голосовой биометрии. Поскольку многие преступления, в частности, грабеж и разбой, совершают открытым способом, важным источником информации о нападающем может стать внешность преступника, если ее запомнил очевидец. Как известно, одним из самых эффективных средств, с помощью которых раскрывают такие преступления, является составление субъективного портрета по показаниям очевидца. В этом контексте ключевым заданием криминалистики является определение нормативной основы для сбора и исключения такой информации. Анализ материалов следственной практики показывает, что фиксация идеальных следов (таких, которые содержатся в памяти человека), полученных из показаний потерпевших и свидетелей, ограничивается лишь составлением протокола, в котором описывание признаков внешности человека осуществляется путем использования метода словесного портрета. На наш взгляд, такой подход не является эффективным, поскольку полученная информация является знаковой (изложенной с помощью символов), что делает невозможной ее визуальное отображение. Поэтому основным направлением усовершенствования материализации идеальных следов является применение научно-технических средств, в частности, во время моделирования субъективного портрета преступника со слов пострадавшего или свидетеля. Учитывая все вышеизложенное, необходимо сделать вывод: в криминалистике биометрия и основанные на ее принципах системы стали эффективным средством криминалистической идентификации лиц, в том числе на основе видео- и аудиозаписей. Их последующее внедрение является актуальной задачей, ведь это обеспечит создание удобных и надежных инструментов для проведения криминалистических исследований и выявления фальсифицированных видео- и аудиозаписей. Представляется, что изменение законодательства, развитие научнотехнического прогресса в сфере биометрической идентификации позволят пересмотреть и изменить подход к применению того или иного метода, что сможет изменить специфику их использования и повысит их ценность. Общественная опасность преступных проявлений обусловливает необходимость создания всемирной базы данных биометрической информации. Нормативное и техническое совершенствование инструментальной базы биометрической идентификации позволят сократить время обработки и снятия информации. Разнообразие биометрических методов, наличие у них тех или иных достоинств и недостатков дает основание сделать вывод, что надежная идентификация личности возможна только на основе комплексного использования различных методик. Методы идентификации личности требуют постоянного совершенствования с учетом постоянной их «проверки на прочность», попыток преступников фальсифицировать информацию о личностных признаках, исключить или затруднить их розыск и отождествление. В Российской Федерации отсутствует федеральный закон о применении видеонаблюдения и биометрических систем контроля, увязанного с необходимостью видеонаблюдения за местами, которые могут быть подвергнуты террористической атаке. По нашему мнению, такой закон необходим, и он должен отражать, в первую очередь, положения Конвенции ETS №181 «О защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных данных, о наблюдательных органах и трансграничной передачи информации», где определены положения по обеспечению защиты прав и свобод человека и гражданина при обработке его персональных данных, в том числе защиты прав на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну [7]. Для использования биометрических данных в криминалистике особое значение имеет гармонизация отечественных стандартов, регламентирующих применение биометрических технологий, и разработка отечественных стандартов, в которых должны найти отражение вопросы использования биометрических технологий в криминалистических исследованиях. Особое значение имеет разработка процедуры и методического обеспечения применения результатов биометрической экспертизы как доказательств в экспертно-криминалистических исследованиях оперативнорозыскной деятельности и судебном процессе. * * * 1. Biometrics Market and Industry Report 2009-2014 [Электронный ресурс] // Global Information: [сайт]. URL:http://www.giiresearch.com/report/ibg76458-biometrics-mkt.html 2. Garcia C., Delakis M. Convolution Face Finder: A Neural Architecture for Fast and Robust Face Detection [Электронный ресурс] // Pub Med.gov: [сайт US National Library of Medicine National Institutes of Health]. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15521490 3. Hierarchical Classification and Feature Reduction for Fast Face Detection with Support Vector Machines / B. Heisele, T. Serre, S. Prentice, T. Poggio // Pattern Recognition. 2003. Vol. 36 № 9. P. 2007-2017. 4. Lu J., Plataniotis K., Venetsanopoulos A. Face Recognition Using LDA-Based Algorithms // IEEE Transactions on Neural Networks. 2003. Vol. 14 № 1. P. 195-200. 5. Rowley H., Baluja S., Kanade T. Neural Network-based Face Detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1998. Vol. 20. P. 22-38. 6. Гинце А.А. Биометрические технологии: мифы и реальность // Защита информ. Инсайд (информационно-методический журнал). 2005. № 1. С. 59–63. 7. Дополнительный протокол к Конвенции о защите частных лиц в отношении автоматизированной обработки данных личного характера, о наблюдательных органах и трансграничной передаче информации (ETS N 181) (Страсбурге, 08.11.2001) [Электронный ресурс] // Информзащита: [сайт]. URL: http://www.zki.infosec.ru/law/personal/134/ 8. О Концепции создания государственной системы изготовления, оформления и контроля паспортно-визовых документов нового поколения: распоряжение Правительства РФ от 15.03.2005 N 277-р [Электронный ресурс] // Хорос: [сайт]. URL:http://www.horos.ru/base/baza.shtml?mode=apostille&link=baza-60 9. Об утверждении требований к материальным носителям биометрических персональных данных и технологиям хранения таких данных вне информационных систем персональных данных: постановление Правительства РФ от 6 июля 2008 г. № 512 // Российская газета. 2008. 11 июля. 10. Ушмаев О.С., Босов А.В. Реализация концепции многофакторной биометрической идентификации в интегрированных аналитических системах // Бизнес и безопасность в России. 2008. № 49. С. 104-105. 11. Харламова И.Ю. Использование биометрических образов человека как источника криминалистически значимой информации // Человек как источник криминалистически значимой информации. Саратов, 2003. Ч. 2. С. 186 – 188.
