ТЕХНОЛОГИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В СУДЕБНО-ЭКСПЕРТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ - Студенческий научный форум

XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

ТЕХНОЛОГИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В СУДЕБНО-ЭКСПЕРТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Евстратьева А.А. 1, Газиева А.Р. 1
1ГСГУ
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

В профессиональной деятельности судебного эксперта всё чаще применяются направления, связанные с обработкой больших данных. Например, результаты проведённых экспертиз очень удобно заносить в облачные хранилища, ведь крупные data-центры являются надёжным способом хранения информации, где вероятность сохранения данных высокая даже в случае аппаратных сбоев. Также возможна организация совместной работы с данными между коллегами, что, в свою очередь, позволяет значительно сэкономить время и силы. Кроме того, организациям, осуществляющим экспертную деятельность, нет необходимости заниматься приобретением и обслуживанием собственной инфраструктуры по хранению данных, что, в конечном счёте, уменьшает общие издержки производства.

Стоит упомянуть о еще одной важной и полезной для судебных экспертов сфере big data — искусственном интеллекте. Особые алгоритмы программ изучают материалы дел, позволяют классифицировать их и подготовить к расследованию. Разобрать уголовное дело ИИ ещё не в состоянии, но выполнять рутинную работу ему по силе. Нейросети подключенные к национальной базе ДНК, могут обнаружить связь между определёнными событиями и найти недостающие улики. На данный момент в криминалистике активно используются различные автоматизированные информационно-поисковые системы, такие как "Блок", "Маньяк", "Спрут", "Зеркало" и др. 

Большие данные – современное технологическое направление, связанное с обработкой крупных массивов данных, которые постоянно растут. Big Data – это сама информация, методы её обработки и аналитики. Перспективы, которые может принести Big Data интересны бизнесу, маркетингу, науке и государству. В первую очередь большие данные – это всё-таки информация. Настолько большая, что ей сложно оперировать с помощью обычных программных средств. Для Big Data разрабатываются свои алгоритмы, программные инструменты и даже машины. Чтобы придумать средство обработки, постоянно растущей информации, необходимо создавать новые, инновационные решения. Именно поэтому большие данные стали отдельным направлением в технологической сфере.

Чтобы уменьшить размытость определений в сфере Big Data, разработаны признаки, которым они должны соответствовать. Все начинаются с буквы V, поэтому система носит название VVV: volume – объём (объём информации измерим); velocity – скорость (объём информации не статичен – он постоянно увеличивается, и инструменты обработки должны это учитывать); variety – многообразие (информация не обязана иметь один формат, она может быть неструктурированной, частично или полностью структурированной). К этим трём принципам, с развитием отрасли, добавляются дополнительные V. Например, veracity – достоверность, value – ценность или viability – жизнеспособность. Но для понимания достаточно первых трёх: большие данные измеримые, прирастающие и неоднообразные.

Среди российских компаний широко используют технологию больших данных:

• Яндекс. Это корпорация, которая управляет одним из самых популярных поисковиков и делает цифровые продукты едва ли не для каждой сферы жизни. Для Яндекс Big Data – не инновация, а обязанность, продиктованная собственными нуждами. В компании работают алгоритмы таргетинга рекламы, прогноза пробок, оптимизации поисковой выдачи, музыкальных рекомендаций, фильтрации спама.

• Мегафон. Телекоммуникационный гигант обратил внимание на большие данные примерно пять лет назад. Работа над геоаналитикой привела к созданию готовых решений анализа пассажироперевозок. В этой области у Мегафон есть сотрудничество с РЖД.

• Билайн. Этот мобильный оператор анализирует массивы информации для борьбы со спамом и мошенничеством, оптимизации линейки продуктов, прогнозирования проблем у клиентов. Известно, что корпорация сотрудничает с банками – оператор помогает анонимно оценивать кредитоспособность абонентов.

• Сбербанк. В крупнейшем банке России супермассивы анализируются для оптимизации затрат, грамотного управления рисками, борьбы с мошенничеством, а также расчёта премий и бонусов для сотрудников. Похожие задачи с помощью Big Data решают конкуренты: Альфа-банк, ВТБ24, Тинькофф-банк, Газпромбанк.

Уже сейчас большие данные помогают в решении профессиональных таких задач: повышение производительности труда; алгоритмы отслеживания и прослушивания среди массива соединений между абонентами необходимых; оперативно-розыскные мероприятия с отождествлением и распознаванием личности злоумышленника; использование банков данных; прогнозирование ситуаций и совершенствование поисковых методик.

Просмотров работы: 26