Artificial Intelligence in Forensic Automotive Expertise

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The purpose of the study. The article deals with topical issues arising from the introduction of artificial intelligence (AI) technology into forensic automotive expertise, in particular when solving the problem of establishing the technical condition of a vehicle (vehicle). The essence of any forensic examination, including this kind, is manifested through a set of mandatory elements (signs): the subject, object and methods of solving the tasks set. Conclusions. Changes in the vehicle object due to the introduction of AI technology leads to changes in the subject of expertise and the methods used. The expansion of the subject of expertise invariably affects the competence of the expert – the range of issues that he is competent to solve. In addition, AI performs in two qualities in forensic automotive expertise: 1) an updated object and 2) a tool (technical means) used by an expert to study the updated object. Promising areas of AI use in the study of the technical condition of the vehicle as a type of forensic automotive expertise are computer vision technologies and artificial neural networks.

Sobre autores

Ivan Koltyapin

Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University)

Autor responsável pela correspondência
Email: vanes405@gmail.com

postgraduate student of the Forensic Activities Department, Institute of Law

Rússia, Moscow

Elena Chesnokova

Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: elenaches@yandex.ru
Código SPIN: 9043-6982
Scopus Author ID: 473619

Dr.Sci.(Law), Head of the Forensic Research Methodology Department of the Russian Federal Centre of Forensic Science of the Russian Ministry of Justice, Associate Professor of the Forensic Activities Department, Institute of Law

Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Chesnokova E.V., Usov A.I., Omel’yanyuk G.G., Nikulina M.V. Artificial Intelligence in Forensic Expertology. Theory and Practice of Forensic Science. 2023. Vol. 18. No. 3. P. 60–77. (In Russ.). https://doi.org/10.30764/1819-2785-2023-3-60-77.
  2. Bessonov A.A. Artificial Intelligence in Crime Investigation: Present and Future. The Materials of the International Scientific and Practical Сonference “Artificial Intelligence and Big Data in the Judiciary and Law Enforcement: Realities and Needs”. Kosshi, 2023. P. 24–29. (In Russ.).
  3. Hmyz A.I. Using the Power of Artificial Intelligence in Judicial Expertise. Bulletin of Economic Security. 2022. No. 5. P. 224–227. (In Russ.).
  4. Kokin A.V., Denisov Yu.D. Artificial Intelligence in Criminalistics and Forensic Examination: Issues of Legal Personality and Algorithmic Bias. Theory and Practice of Forensic Science. 2023. Vol. 18. No. 2. P. 30–37. (In Russ.).
  5. Shlyakhov A.R. Proceedings on forensic examination. – M.: Nauka, 2006. – 567 p. (In Russ.)
  6. Fundamentals of forensic expert science: an educational and methodological guide. – Federal State Budgetary Institution of the Russian Federation under the Ministry of Justice of Russia, 2023. – 384 p. https://doi.org/10.30764/978-5-91133-267-9-2023.
  7. Grigoryan V.G. Auto–technical expertise // Multimodal edition "Forensic examination: reboot". - Part 2. Encyclopedic dictionary of the theory of forensic examination /Edited by S.A. Smirnova. – M.: Ecom, 2012. – 456 p.
  8. The Basics of Forensic Science. Part 1. General Theory. Moscow: RFCFS, 1997. 431 p. (In Russ.).
  9. Edzhubov L.G. Reliability and Validity of Forensic Expert’s Conclusions. In: Smirnova S.A. (Ed.). Multimodal Edition “Forensic Science: Reset”. Part 2. Encyclopedic Dictionary of Theory of Forensic Science. Moscow: EKOM, 2012. P. 100–101. (In Russ.).
  10. The basics of forensic examination of the technical condition of vehicles (Forensic automotive expertise. Part of the Sh. Issue 1)/Comp. G.V., Zhilinsky/ Under the scientific editorship of A.B. Razumov. – Kiev VNIISE, 1987. - 112 p.
  11. Edzhubov L.G. Expert Situation (Situation). In: Smirnova S.A. (Ed.). Multimodal Edition “Forensic Science: Reset”. Part 2. Encyclopedic Dictionary of Theory of Forensic Science. Moscow: EKOM, 2012. P. 307–309. (In Russ.).
  12. Korukhov Yu.G. Diagnostic expert tasks // Multimodal edition "Forensic examination: reboot". – Part 2. Encyclopedic dictionary of the theory of forensic examination / Edited by S.A. Smirnova. – M.: Ecom, 2012. – pp.87-90.
  13. Rossinskaya E.R. The concept of a private theory of digitalization of forensic activities // Bulletin of Economic Security. No.5, 2022. pp.173-176.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».