Datacentrism as the basis for the digital transformation of crime detection, investigation and prevention | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal. 2025. № 514. DOI: 10.17223/15617793/514/27

Datacentrism as the basis for the digital transformation of crime detection, investigation and prevention

The author proposes a new concept of datacentrism as one of the most important aspects and drivers of the digital transformation of crime detection, investigation and prevention. The article is based on the use of materialistic dialectics as a universal method, as well as general scientific methods such as analysis, synthesis, modeling, extrapolation, and others. The author includes in datacentrism: expanding the range of information used in the investigation, its sources; increasing the complexity of methods of working with information; increasing the speed of information processing; increasing the reliability and security of storing and processing information in electronic document management; paying increased attention to analytical methods and expanding the range of methods for remote information collection. The author consistently examines these elements and makes recommendations for each of them. As part of the expansion of the range of information used in the investigation, new types and forms of information are considered, as well as the need to activate new methods of searching for orienting and evidentiary information: methods of intellectual intelligence. It is stated that the specifics of working with certain types of distributed information and services for working with it (for example, peer-to-peer networks, Raid arrays, blockchain, other distributed registries, etc.), remote work with information, splitting an information object into small parts and finding parts from different people or on different hard drives (in Raid arrays) and so on require the development of special recommendations. The author highlights the need for new forms of information retrieval and defines the specifics of network profiling, OSINT, data mining, Big Data analysis, automation of information collection and research using neuromorphic technologies. The main directions of the implementation of data-centric methods and tools are: (1) building and estimating the probability of versions using automated technologies; (2) determining the priorities of the investigation; (3) identification of potential witnesses; (4) crime prevention. The conclusions indicate that: the application of the ideas of datacentrism in investigative activities for the detection, investigation and prevention of crimes can significantly increase the effectiveness of the investigation. This information acquires evidentiary value being confirmed by the results of investigative actions; the use of a platform concept organized according to a block-modular principle with different levels (circles) of access will ensure effective access to data for both managers and specific researchers, as well as analysts, technical specialists and other involved persons, while maintaining the restrictions provided for by law; a cloud-based form of information storage is suggested as optimal. The author declares no conflicts of interests.

Download file
Counter downloads: 6

Keywords

datacentrism, digital transformation of investigations, distributed information, raid arrays, network profiling, intelligent intelligence methods, data mining, application of neural networks, big data analysis

Authors

NameOrganizationE-mail
Smushkin Aleksandr B.Saratov State Law AcademySkif32@yandex.ru
Всего: 1

References

Зайцев О.А., Пастухов П.С. Формирование новой стратегии расследования преступлений в эпоху цифровой трансформации // Вестник Пермского университета. Юридические науки. 2019. Вып. 46. C. 752-777.
Введенская О.Ю. Особенности предварительного и первоначального этапов расследования незаконного сбыта наркотических средств с использованием информационно-телекоммуникационных технологий : дис. канд. юрид. наук. Краснодар, 2022. 200 с.
Вехов В.Б., Смушкин А.Б. Об информационной емкости криминалистических объектов // Сибирские уголовно-процессуальные и криминалистические чтения. 2023. № 2 (40). С. 39-48.
Мещеряков В. А. Основы методики расследования преступлений в сфере компьютерной информации : дис. д-ра юрид. наук. Воронеж, 2001. 387 с.
Милашев В. А. Проблемы тактики поиска, фиксации и изъятия следов при неправомерном доступе к компьютерной информации в сетях ЭВМ : дис. канд. юрид. наук. М., 2004. 208 с.
Краснова Л.Б. Компьютерные объекты в уголовном процессе и криминалистике : дис. канд. юрид. наук. Воронеж, 2005. 202 с.
Лыткин Н.Н. Использование компьютерно-технических следов в расследовании преступлений против собственности : дис. канд. юрид. наук. М., 2007. 201 с.
Агибалов В.Ю. Виртуальные следы в криминалистике и уголовном процессе : дис. канд. юрид. наук. Воронеж : Воронежский государственный университет, 2010. 198 с.
Цифровая криминалистика : учеб. для вузов / В.Б. Вехов [и др.] ; под редакцией В.Б. Вехова, С.В. Зуева. 2-е изд., перераб. и доп. М. : Юрайт, 2024. 490 с.
Смушкин А.Б. Концептуальные основы частной теории электронной цифровой криминалистики (частной теории собирания, исследования и использования электронной цифровой информации и информационно-технологических устройств) / под общ. ред. B. Б. Вехова. М. : РУСАЙНС, 2022. 222 с.
Островский О.А. Киберкриминалистика в цифровую эпоху: вызовы и перспективы развития // Юридическая гносеология. 2024. № 5. C. 106-114.
Федотов Н.Н. Форензика - компьютерная криминалистика. М., 2007. 360 с.
Агафонов Е.П. Особенности использования OSINT в раскрытии и расследовании преступлений // Преступность в СНГ: проблемы предупреждения и раскрытия преступлений : сб. материалов конф., Воронеж, 28 мая 2023 г. Воронеж : Воронежский институт Министерства внутренних дел Российской Федерации, 2023. С. 13-18.
Яковлева К.Ю. Использование технологии OSINT в ходе обыска места нахождения электронной информации // Проблемы правовой и технической защиты информации. 2023. № 11. С. 131-136.
Бессонов А.А. Использование в раскрытии преступлений информации из открытых источников информации (OSINT) // Актуальные вопросы теории и практики оперативно-разыскной деятельности: Межведомственная научно-практическая конференция, 16 сентября 2022 г. : сб. науч. тр. М. : Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя, 2022. С. 40-45.
Keyvanpour M.R., Javideh M., Ebrahimi M.R. Detecting and investigating crime by means of data mining: a general crime matching framework // Procedia Computer Science. 2011. Vol. 3. P. 872-880.
Ozkan K. Managing data mining at digital crime investigation // Forensic Science International. 2004. Vol. 146, Supplement. P. S37-S38.
Deepa D. Shankar, Adresya Suresh Azhakath, Nesma Khalil, Sajeev J., Mahalakshmi T., Sheeba K. Data mining for cyber biosecurity risk management - A comprehensive review // Computers & Security. 2024. Vol. 137. Art. No. 103627.
Развитие информационных технологий в уголовном судопроизводстве: монография / под ред. С.В. Зуева. М. : Юрлитинформ, 2018. 248 с.
Свиридов Д. А. Цифровой след и его значение в практике расследования преступлений // Правовая культура в современном обществе : сб. науч. ст. VI Междунар. науч.-практ. конф., Могилев, 19 мая 2023 года. Могилев : Могилевский институт Министерства внутренних дел Республики Беларусь, 2023. С. 260-263.
Стивенс-Давидовиц Сет. Все лгут. Поисковики, Big data и Интернет знают о вас все / [пер. с англ. Л.И. Степановой]. М. : Эксмо, 2020. 480 с.
 Datacentrism as the basis for the digital transformation of crime detection, investigation and prevention | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal. 2025. № 514. DOI: 10.17223/15617793/514/27

Datacentrism as the basis for the digital transformation of crime detection, investigation and prevention | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal. 2025. № 514. DOI: 10.17223/15617793/514/27

Download full-text version
Counter downloads: 100