Курсовая: Комбинаторные методы правовой информатики - текст курсовой. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Курсовая

Комбинаторные методы правовой информатики

Банк рефератов / Математика

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Курсовая работа
Язык курсовой: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 53 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникальной курсовой работы

Узнайте стоимость написания уникальной работы

20 СОДЕРЖАНИЕ 1. ВВЕДЕНИЕ 2. ВЗГЛЯД МАТЕМАТИКА НА КРИМИ НАЛИСТИКУ 3.СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К РАССЛЕДОВАНИЮ ПРЕСТУПЛЕНИЙ 4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМБИНАТОРНЫ Х МЕР ПРАВОВОЙ ИНФОРМАТИКИ ПРИ РАССЛЕДОВАНИИ ПРЕСТУПЛЕНИЙ 5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Введение Преступная, или криминальная, сфера — это комплекс серьезнейши х проблем, к которым в последнее время приковано внимание мировой общест венности. Борьба в Колумбии и друг их странах Латинской Америки с наркомафией, вылившаяся в острейший воор уженный конфликт, массовые беспорядки на всем земном шаре, резко возросш ая активность уличной преступности — все это заставляет рассматриват ь вопрос о борьбе с преступностью как важнейший во внутренней и междунар одной жизни любой (в том числе и нашей) страны. Совершенно очевидно, что преступность всех видов направлена против неп осредственных интересов людей — их жизни, здоровья, имущества. Поэтому и борьба с преступностью должна стать делом не только правоохранительн ых органов, но и всего общества. Рост преступности повсеместно связан с т ак называемой теневой экономикой, т.е. нажитым преступным путем капитало м, который по законам экономики "должен работать”, давать доход. Следоват ельно, существуют и соответствующие способы его (капитала) организации, интеллектуального (очень не хочется говорить — научного, правильнее бы сказать — антинаучного!) обеспечения. Преступные организации через систему кооперативов и другим (е ще не до конца понятным) образом пытаются прорасти в живую ткань экономи ческой, политической и культурной жизни страны. При этом используются но вейшие достижения научно– технического прогресса. Анализ проблем преступности невозможен без учета того вклада, к оторый внес в ее разработку К. Маркс (хотя сейчас и признается, что марксис тское объяснение преступности — это частная теория в рамках более обще й теории конфликта, развитой в трудах американского ученого Р. Мертона). К. Маркс указывал, что в период политических изменений в обществе ит ог борьбы зависит не только от базиса, но и от надстройки, т.е. «формы», в том числе и правовых ее структур, методов их функционирования.* Мертон же гов орит (нисколько не противореча Марксу), что преступность есть раз– реше ние конфликта между нормативно определенными целями и средствами их до стижения.** Таким образом, оба этих ученых убеждены в существовании эконо мических и политических корней преступности. Наряду с таким подходом по лучает определенное развитие и практическое подтверждение теория о кр иминогенном влиянии нарушений в деятельности желез внутренней секреци и либо хромосомных аномалий. Начало такого подхода лежит в известной раб оте Ч. Ломброзо, сконструировавшего в свое время «портрет прирожденного преступника”*** на основе простейших антропологических измерений. Как будто о сего дняшнем дне окружающей нас действительности говорит Э. Сатерленд, утвер ждая, что преступное поведение есть следствие того, что * К. Маркс Полное собрание сочинений. Т. 7, стр. 316. М. 1956 г. ** Мертон Социальная структура и анатомия: Социология преступности. Стр. 183. М. 1966 г. *** Ч. Ломброзо Новейшие успехи науки о преступнике. Стр. 166. СПб. 1892 в окружении человека оценки, благоприятствующие нарушению зако на, преобладают над оценками, способствующими его соблюдению.* Все эти высказывания и те ории свидетельствуют об одном — сейчас нужны серьезные теоретические проработки, экономические и политические реформы, т.е. создание целой ин дустрии борьбы с преступностью. Конечно же, важнейшим элементом этой инд устрии является информатика, электроника и вычислительная техника. Если этим не заняться немедленно, то не исключено, что дальнейшее развит ие событий на преступном фронте может привести общество к состоянию ане мии. Это состояние означает (по французскому социологу Э. Дюркгейму) резк ий упадок морали, отсутствие общепринятых норм поведения, социально– п олитическую дезорганизацию общества. Современная техника должна эффективно использоваться в систем е информационного обеспечения процесса раскрытия преступлений. По име ющимся зарубежным источникам, только 10 — 15% от общего числа преступлений настолько оригинальны, что для их раскрытия требуется воскресить Шерло ка Холмса и доктора Ватсона с их высокоразвитой интуицией. Остальные же преступления можно успешно и достаточно быстро раскрывать с использов анием ограниченного набора стандартных приемов. Более того, на мой взгляд, перелом в борьбе с преступностью наст упит именно тогда, когда скорость раскрытия преступлений резко возраст ет (в идеале будет равна скорости их совершения). Очевидно, что для решения такой задачи необходимо либо автоматизир овать значительную часть процесса раскрытия преступлений, либо переве сти в следственный аппарат большую часть трудоспособного населения, чт о невозможно. В связи с этим обобщим имеющийся опыт и покажем, что задачу б ыстрого раскрытия преступлений можно решить только на базе принципиал ьно иной технологии обеспечения следственной работы — информатики и Э ВМ. В своей работе я хочу рассмотреть комбинаторные меры правовой информат ики. Взгляд математика на криминалистику. Допустим, что преступност ь (как явление) в экономическом отношении (только в экономическом, без уче та моральных факторов!) сводится к изъятию из государственного бюджета с уммы денег, равной Х 1 . Поскольку уголовна я юстиция не относится к производительной сфере, то ее развитие также св язано с изъятием из бюджета определенной суммы (обозначим ее Х 2 ). Очевидно, что оба эти изъятия из бюджета, взятые вместе (X = Х 1 + Х 2 ) должны быть минимальны. На рис. 1 показана зависимость величины общих потерь бюджета (X) от вклада государства в уголовную юстицию ( с целью борь бы с преступностью ). * Э . Сатерленд Cyclie AMP, New York, 1971; Studies on the mechanism q Hormone action, “Science ” , 1972, p. 316 Как видно из рис. 1, не всякий вклад полезен, а только оптимальный, обо значенный Х 2. * При условии что вклад гос ударства будет меньше, чем Х 2 *, преступн ость будет продолжать наносить ощутимый экономический урон обществу. П ри увеличении вклада больше чем X 2 * прес тупность будет "побеждена", но государственные деньги будут уходить на р азросшуюся систему уголовной юстиции в значительном большем, чем это не обходимо, х х х* х 2 х 2 * х 1 * х 2 х 2 * х Рис. 1 размере. Задача ученых криминологов и социологов сводится в да нном случае к расчету функции Х 1 . Замет им, что задача очень непростая, но совершенно необходимая, без ее решения нет ориентира в деятельности по техническому (да и иному) вооружению пра воохранительных органов. Конечно, и при таком оптимальном вкладе престу пность будет существовать и изымать из бюджета определенную часть (X 1 *). Более того, расходы на правоохранительную систему (X 2 *) будут з начительно больше, чем отнимает в такой ситуации преступный мир! И кому – то может показаться, что криминалистика слишком дорого обходится общ еству. Вот для таких борцов за дешевую правоохранительную систему и нужн ы такие расчеты, из которых видно, что при малейшем сокращении государст венных расходов кривая преступности резко идет вверх! А для производства так их расчетов нужны модели, нужны ЭВМ, математики и программисты, стоимост ь которых тоже, кстати, можно учесть при составлении модели зависимости Х 1 от Х 2 . Р ПР 5 4 3 2 1 - улучше ние работы следствия 0 Р ЛР Рис. 2 Так что математика и ЭВМ оказываются необходимы уже на первом эта пе, при самом начале подхода к формированию правоохранительной системы! Пойдем дальше. Обратимся к следственной работе, конечным результатом ко торой является подготовка материалов по уголовному делу. В последнее вр емя появились частые сообщения о так называемых следственных ошибках и соответственно требование полностью их исключить. С точки зрения матем атика, исключить полностью возможность какого бы то ни было события (даж е возможность читающего эти строки дочитать фразу до конца!) нельзя. Поэт ому речь может идти о минимизации (при заданных условиях) вероятности со вершения нежелательного события (в нашем случае — следственной ошибки). Следователь, как и всякий человек (или автомат), принимающий реше ние, может ошибаться. Даже если из ста следователей ошибается только оди н и только один раз за всю свою жизнь (просмотрев более тысячи дел), то и тог да это значит лишь то, что вероятность ошибки в конкретном деле равна 10 -5 . Поэтому работу следователя можно в общем в иде представить как работу некой решающей системы, принимающей иногда л ожные решения. На рис.2 это обстоятельство иллюстрируется графиком, где п о вертикальной оси отложена вероятность изобличения преступника — Р пр , а по горизон– тальной — вероятность лож ного обвинения (невиновного) — Р л.р. Улучшени е работы следственного аппарата связано с движением по горизонтали вле во (как это показано на рис.2), т.е. с уменьшением вероятности следственной о шибки, доведения ее до величины, близкой к нулю. Естественно, что та– кого рода деятельность связана с повышением «порога качества», т.е. улучшени ем документального обоснования доказательств, повышением требований к их качеству, увеличением объема работы в целом. Очевидно, что при такой вы сокой требовательности к делу может произойти и снижение вероятности и зобличения преступника, чего не должно быть. На рис.2 представлены пять кр ивых, описывающих работу следователя. Идеальный следователь работает п о кривой 5 (т.е. при любом повышении требований к качеству, повышая «порог к ачества”, он не пропускает преступника. Самая плохая работа — по кривой 1 (где малейшее повышение «порога качества» приводит к оправданию прест упника). Очевидно, что введение технического оснащения, создание электро нного сервиса в работе следователя только тогда оправданы, когда это обс тоятельство способствует переходу с кривой 2 на кривую 3, а затем — 4 и так д алее, все более и более приближаясь к «идеальному» следователю. Здесь же заметим, что само построение таких графиков опять связано с моделирован ием, математикой, программированием и ЭВМ. Системный подход к расследованию преступлений Представим себе, что следователь при разборе материалов уголов ного дела столкнулся со следующим странным обстоятельством. У проходящ их по делу подозреваемых обнаружены интересные для следствия свойства. К числу их относится постоянство посещений одним из подозреваемых во вр емя летних отпусков одних и тех же городов. Другое лицо во время зимних ка никул берет туристическую путевку с одним и тем же маршрутом. Допустим, ч то следователь имеет самый современный компьютер и, заметив эти особенн ости, может сформулировать машине задание в такой общей форме: «Установи ть максимально возможное количество связей между всеми фактами, имеющи мися в деле, и сообщить обо всех найденных фактах, обобщив их”. После того как следоват ель поставил такую (пока что фантастическую) задачу, компьютер вывел на э кран следующие колонки текста: г. Муром Иванов г. Иркутск Петров г. Владивосток Погосян г. Сочи Рабинович Оказывается, что в упомянутых городах проживают лица, ранее нахо дившиеся в том же месте заключения, что и посещавший их подозреваемый. Фа милии этих лиц выведены компьютером в правой колонке. Другие колонки тек ста связаны таким образом: г . Рига Рабинов ич г. Вильнюс Погосян г. Таллинн Петров г. Калининград Сидоров В левой колонке — города, которые посещает подозреваемый во вр емя туристического маршрута на автобусе, идущем из Ленинграда, а в право й — известные уже нам лица, родившиеся в этих городах. При такой информированности следователь получает в руки практи чески ключ к раскрытию преступления, так как налицо преступная организа ция, ее состав и методы «работы». К сожалению, компьютеров способных воспринимать информацию в так ом виде, пока нет. Но на этом простом примере можно проследить всю последо вательность развития соответствующих систем. Во– первых, необходимо создать базовую информационную структ уру, т.е. занести в память ЭВМ как можно больше данных о потенциально интер есующих правовые органы объектах, их с оциальной среде, ближайшем и отдаленном окружении. По– видимому, одними анкетными данными здесь не обойдешься. В нашем случае компьютеру потреб овались подробные сведения о составе преступного окружения подозревае мого, которые, очевидно, удалось получить через компьютер соответствующ его специального учреждения. Если бы оказалось, что подозреваемые посещ ают одну и ту же больницу, ресторан, клуб, то соответствующие данные были б ы затребованы у компьютеров, обслуживающих эти учреждения. Таким образом, мы видим, что важнейшим условием хорошей работы явл яется автоматическая связь компьютеров между собой. т.е. создание сети к омпьютеров. Следующим этапом после включения максимально возможного объема данн ых в различные компьютеры является организация возможности запроса им енно интересующих нас данных (преступник такого– то возраста, года рожд ения, профессии, привычек, судимости и т.д.). Это уже информационно– поиско вые системы, развивающие возможности информационно– справочных. И, наконец, машины, обеспечивающие возможность отвечать на самые общи е вопросы типа тога, что был сформулирован в вышеприведенном примере с т аинственными путешествиями. А это уже экспертные системы (или системы ис кусственного интеллекта). Конечно, системный подход к работе любого специалиста, в том числе и след ователя, предполагает возможность формального описания. или, как еще гов орят, моделирования его деятельности. Рис. 3 Поскольку это выражение стало в последнее время исключительно час то повторяться в самых разных аудиториях, а для правоведа оно имеет особ ое значение, то постараемся разобрать, что же это за феномен такой — моде лирование? Примером физического модел ирования в следствии является следственный эксперимент, в процессе кот орого может не только подтверждаться какая– то гипотеза, но и вырабатыв аться новая информация. Примером аналитического моделирования является описание какого– то процесса (чаще это относится к криминологии, а не к криминалистике) с помо щью специальных дифференциальных уравнений (например, "типа Вито Вольте ра" — о взаимодействии "хищника" и "жертвы"). Имитационное моделирование в криминалистике получается путем предст авления отдельных следственных действий (например, допроса) в виде самос тоятельных блоков программы с "входом" и "выходом”. Наибольший интерес предс тавляет возможность перенесения словесного, "образного" моделирования преступления, которое постоянно проделывает следователь, на рельсы ими тационного и аналитического моделирования. Именно в таком виде (см. рис. 3) представляет себе большинство следователей т.е., что скрывается за понятием "модель расследования прес тупления”. По сути дела, такая формализация в словесных образах – непре менное условие любого абстрактного (условно-знакового) моделирования. В едь еще великий Лейбниц сказал: "3наки коротко выражают и как бы отображаю т глубочайшую природу вещи, и при этом удивительным образом сокращается работа мышления”.* По сути дела, в этом определении — все о моделирования , а главное — четко выражена его цель: сокращение работы мысли. Ведь приме нительно к конкретному преступлению следователь должен продумать таки е моменты, составляющие процесс развития преступления, как время, место, способы и цель его совершения, личность преступника и степень его вины, х арактер и размер ущерба, обстоятельства, способствующие совершению пре ступления. Информация, которая поступает следователю, состоит из резуль татов проведения следственных действий (осмотр места происшествия, доп рос, очная ставка и т.д.) оперативно-розыскных мероприятий, просмотра крим иналистических и иных картотек специального назначения. Как видим, боль шая часть этой информации выражается не числом, а словами. В то же время мо делирование в математическом смысле должно быть как– то связано с пред ставлением информации в числовой форме. Здесь уместно вспомнить известного писателя и математика Ж.А. Кондорсе, который говорил, что правовая и политическая науки лишь тогда станут дей ствительно науками, когда научатся применять математику. Не случайно и в ыдающийся русский математик А. Колмогоров постоянно указывал на необхо димость математикам расширять свои знания, больше интересоваться проб лемами гуманитарных наук. Вот сейчас– то мы и подошли к важнейшей позиции, которая определяет все, что связано с использованием математики в любой науке о человеке, в част ности правоведении. Это известное заявление И.М. Сеченова в его книге __________________________________________________________________ * Лейбниц Избранные от рывки из математических сочинений «Успехи математических наук». Т. 3. Стр . 314. М. 1948 г. "Рефлексы головного м озга": "При одних и тех же внутренних и внешних условиях человека деятельн ость его должна быть одна и та же".* Эта же мысль повторяется и В.И. Лениным: "И дея детерминизма, устанавливая необходимость человеческих поступков, отвергая вздорную побасенку о свободе воли, нимало не уничтожает ни разу ма, ни совести человека, ни оценки его действий».** Вся уголовная юстиция в своей деятельности опирается на два фундаментальных документа – угол овный кодекс и уголовно-процессуальный кодекс. Первый представляет изб себя законодательный акт, определяющий, какие общественно опасные деян ия являются преступлениями, и устанавливающий наказание за их совершен ие. УПК регулирует порядок и содержание производства по этим делам, возн икающие при этом правоотношения. Деятельность следователя заключается , по сути дела, в том, чтобы, пользуясь определенными приемами, отталкиваяс ь от факта преступления, в рамках УК и УПК, прорисовать портрет преступни ка и представить достаточные для обвинения доказательства. Каждый из эл ементов этой деятельности нужно отразить в символической форме, т.е. пре дставить количественно. Обозначим вектором Х ( см. рис. 4) параметры, характеризующие «портрет преступника» (например, Х 1 – пол, Х 2 – возраст, Х 3 – образование, Х 4 – со циальное положение и т.д.). Очевидно, что Х 1 … Х n . – координаты вектора Х, а п. – размерность дискретного пространства его с уществования. При этом, конечно, области определения координат в числово м выражении могут быть совершенно различными. Так в приведенном примере Х 1 может принимать два значения: «1» и «0» (пол – мужской и женский), а Х 2 зависит о т того, на сколько градаций разбивается в статистической отчетности гра фа о возрастном составе преступников и подозреваемых. Обозначим вектором У параметры «следовой активности» преступника, т.е. т о, что зафиксировано в результате осмотра места происшествия и первичны х действий оперативно-розыскной службы. Р(х/ y) Р(х/ y*) х 1 х 2 х 3 х 4 х 5 х х 1 х 2 х 3 х 4 х 5 х а б Рис. 4 __________________________________________________________________ * Лейбниц Избранные философские сочинения. Стр. 186. М. 1908 г. ** В. И. Ленин Полное собрание сочинений. Т. 12. Стр. 237. М. 1984 г. При этом для каждого вида п реступления эти параметры могут иметь свои специфические значения. Нап ример, при краже автомобиля это может быть: Х 1 — способ взлома гаража (отмычкой, украденным ключом, ломом, подъем ным краном и т.д.); Х 2 — наличие или отсут ствие на месте преступления орудий взлома; Хз — способ отключения сигна лизации и т.д. Тогда деятельность следователя не может быть не чем иным, ка к воспроизведением либо мысленно (не до конца отдавая себе в этом отчет л ибо с помощью ЭВМ функции апостериорной вероятности Р (Х/У), т.е. вероятнос тной картины "портрета преступника" в зависимости от оставленных им след ов. Здесь уместно вспомнить известное высказывание У. Эшби о том, что "сист ема не вещь, а перечень переменных" или "замкнутое однозначное преобразо вание». Если имеется статистика, то первоначальная работа следователя может б ыть существенно облегчена с помощью ЭВМ, которая при вводе в нее данных о следовой активности (вектора У) пре образует их по известной формуле Байеса в интересующую следователя фун кцию: Р , где Р(X) — вероятность совершения преступления лицом, описываемым вектором X, до того, как стало известно в следаx, оставленных на месте происшествия; Р(У) — вероятность совершения преступления, в результате которого остались зафиксированными следы У; Р(У/X) — вероятность того, что совершение преступления лицом Х привело к оставлению им на месте происш ествия следов У. Способ расчета Р(X/У) за висит от того, какого рода статистика собирается по итогам анализа уголо вных дел. Формула Байеса использована в данном случае потому, что входящ ие в нее справа переменные соответствуют часто приводимым в статистике данным о типах преступника и способах соверше- ния преступлений. Совершенно очевидно, что при выводе на экран ЭВМ графика, аналогичн ого изображенному на рис. 4, следователь может спланировать свою деятель ность по отработке версий о том или ином типе преступника в такой послед овательности: X 3 , X 2 , Х 4 , Х 1 , Х 5 . Вскользь заметим, что в про грамму для ЭВМ должна входить проверка: р(X 1 /У) + р(X 2 /У) + … р(X 5 /У) = 1 При таком плане действий по каждой версии следователь п роводит так называемые следственные действия (допрос, очные ставки и т.д .), дает задание уголовному розыску и ставит задачи перед экспертными слу жбами. В результате такой деятельности могут возникнуть новые обстояте льства, вскрыться новые факты и картина, показанная на рис. 4 а, может сущес твенно измениться, преобразуясь, например, к виду, показанному на рис. 4 б. Это может быть связано, например, с тем обстоятельством, что лица Х 1 , Х 2, X 3 представили алиби, или с какими-то друг ими фактами по делу. Если считать, что векторы Х 1, Х 2 … описывают некоторый обоб щенный тип преступника, например возрастную группу, то после окончатель ного вы– бора одного из значений Х требуется аналогичная работа по вскр ытию более тонкой описательной структуры, характеризующей преступника с постепенным доведением этого процесса до конкретного лица или группы лиц. При этом каждый уточняющий, расширяющий информацию следователя о пр еступнике этап связан с выбором по максимально вероятной версии и постр оении в соответствии с этим плана «отработки версий». Использование комбин аторных мер правовой информатики при расследовании преступлений. Деятельность по рассле дованию преступлений связана с работой многих правоохранительных и ин ых государственных и общественных организаций. Однако важнейшие из них — это следствие, уголовный розыск, экспертиза и надзор. Попытаемся пред ставить себе, каким образом использование ЭВМ может повысить эффективн ость действия этих структур. Следствие — это собирательное понятие, охватывающее предварительное следствие, самостоятельную стадию уголовного процесса, следующую за во збуждением уголовного дела, и судебное следствие — составную часть суд ебного разбирательства в суде первой инстанции. Мы здесь остановимся на предварительном следствии, основной фигурой которого является следова тель. Расследование прест уплений как род человеческой деятельности предполагает планирование, организацию и проведение определенной совокупности соответствующих д ействий, направленных на правильное разрешение уголовного дела. Чем ограничен следова тель прежде всего? Временем и материальными ресурсами. В чем он свободен? В выборе порядка и характера следственных действий, в постановке задач п еред органами дознания, привлечении общественности и т.д. Какой параметр при прочих равных условиях желательно сократить? Конечно, время расслед ования. Вот и попытаемся использовать ЭВМ для наведения порядка в таком хозяйстве. Представим себе, что следователь может запланировать Х 1 следственных действий, типа Х (например, допрос), У 1 следственных действий, типа У (напри мер, осмотр места происшествия) и Z 1 типа Z (следственный эксперимент). При этом каждое из данных действий связано с затратами времени: t ( х), t(у) и t(z) соответственно. Тогда очевид но, что план его должен быть составлен так, чтобы минимизировать функцию: Е==Х 1 t ( х) + у 1 t(у)+ Z 1 t(z) минимум. При этом выбор Х 1, У 1 и Z 1 ограничен материальными и людскими ресу рсами. Допустим, что каждое следственное действие оплачивается денежной сумм ой р(X), р(У), р ( Z) и требует для своег о проведения определенного числа людей: м(x), м(у), м( z ) соответственно. Полагаем также, что след ствие ограничено денежными ресурсами в виде суммы «Р» и людскими — «М» ч еловек. Тогда математическая формулировка ограничений будет в виде: X 1 Р(x) + у 1 р(у ) + Z 1 р( z ) Р, X 1 м(х) +у 1 м(у) + Z 1 м( z ) М. Такого рода задачи минимизации заданной функции нескольких п еременных при определенных ограничениях на их суммы с взвешенными коэф фициентами относятся к числу задач линейного программирования и при чи сле переменных больше 3 — 5 вручную практически неразрешимы. Перед обработкой уголовных дел (законченных) задумались о возможностях стати стик, ЭВМ и человек пришли к таким выводам. Во– первых, характеристи ка преступника (или преступной группы) должна быть достаточно яркой, обе спечивающей хорошую фильтрацию оперативных данных с выходом на субъек т преступления. Во– вторых, параметр ы, описывающие преступника, должны быть максимально независимы (некорре лированы), так как только независимость несет дополнительную информаци ю и оправдывает использование памяти машины. В– третьих, способ престу пления должен иметь также достаточность и некоррелированность в подбо ре описывающих его параметров. В– четвертых, надо пом нить о том , что не только возможности м ашины для сплошного перебора ограничены, но ограничены и возможности че ловека для восприятия представленной ЭВМ информации. Исходя из этих соображений, выбрали следующие параметры для о писания преступника: пол, возраст, образоваиие, национальность, место пр оживания, судимость, отношение к алкоголю и наркотикам, семейное положен ие, психическое состояние, характер работы, тип личности. Даже при наличии дв оичной системы описания отдельных параметров (мужчина — женщина, молод ой — старый, с высшим образованием — без такового и т.д.) с помощью такой м одели может быть описана 2 11 = 2048 типов п реступников (отличающиxся хотя бы поодному параметру). Если же брать три – четыре позиции, что по большинству приведенных параметров представл яется вполне сстественным, то количество типов возрастает до нескольки х десятков тысяч. В качестве способа совершения кражи выбрали иаличие транспортного сре дства, особенности способа проникновения через дверь, через окно, насиль ственным путем. При подробном описании данных способов совершения прес тупления потребуется дать по крайней мере несколько десятков (а то и сот ен) вариантов. Совершенно очевидно, что главным затруднением в работе будет неполнота статистики. Всдь для того чтобы в описанном случае получить полную стати стику, нужно обработать по крайнсй мере несколько сотен тысяч законченн ых уголовных дел такого вида. Слава богу, такого сделать не удастся, даже е сли отвлечься от техничсских трудностей, по той про– стой причине, что т акого числа уголовных дел по кражам не существует не только в судебном а рхиве этого города, но и во всех городах России. Чтоделать? Можно уменьшить число параметров, описывающих преступника и способ прс ступления. Для того чтобы обработка в полном объеме стала реальной, тако е уменьшение должно произойти до двух– трех параметров и до двух– трех способов совершения преступленияе Однако так поступать не хотелось бы, потому что экспертныс оценки дают представленный выше набор как наибол ее типичный и интересный. Как быть? Оказывается, выход есть. Сделаем небол ьшой экскурс в теорию сигналов, не забывая о только что полученных парам етрах описания преступников. Представим себе, что каждый из параметров о писывается в двоичной систсме (например мужчина — женщина, молодой — с тарый и т.д.). Тогда, приписывая этому параметру в зависимости от его значе ния величину "0" (молодой) или "1" (старый) мы получим портрет преступника в n – мерном ( n — число параметров) двоичном простран стве. Каждая вершина (на таких вершин будет 2 n ) отражает некий символический портрет. В общей теории и нформации все пространство, занимаемое кубом, делится на несколько равн ых областей так, что все вершины, относящиеся к одной области считаются к ак бы одной вершиной Обычно такой подход используется в теории связи при передаче одного из m сигналов . Из 2 n вершин выбираются m равноотстоящиx, все пространств о делится на m областей, и если за счет помехи одна из передаваемых вершин искажается, то за истинную пр инимается та, в область которой попадает искаженная вершина. Эта задача из области теории кодирования, и до сих пор в общем виде она не решена. Вспомним, что наиболее часто в теории сигналов применяется та к называемое ортогональное кодирование, когда число выбранных для пере дачи сигналов равно n и передав аемые сигналы являются векторами, равностоящими друг от друга. Название « n – мерное пространство” про исходит по аналогии с трехмерным (и двумерным — плоским) пространстве. К ак нетрудно убедиться на примере трехмерного пространства, в этом случа е ортогональные (связанно– перпендикулярные) векторы оказываются как бы наиболее отстоящими друг от друга или, если дать качественную оценку — наиболее непохожими. Возвращаясь к задаче описания преступника, можно сказать, что при заданн ом количестве признаков (представленных в двоичной системе) отбор типов (наборов признаков), производимый по принципу наибольшей непохожести, д олжен происходить в соответствии с теорией формирования ортогональных векторов в n – мерном двоичном пространстве ( n — число призна ков). Тогда все остальные возможные типажи будут относиться к одному из о ртогональных "основных" типов. В такой постановке вопроса речь, очевидно, должна идти не о сокращении числа признаков (длины кода или мерности про странства), а, наоборот, об увеличении ее до нескольких десятков. При этом, конечно, важнейшим принципом будет, как мы уже говорили выше, принцип нек оррелированности признаков (элементов кода или параметров вектора. Реш ение этой задачи строго и в полной мере произвести пока нельзя. Дело здес ь за оценками и мнением экспертов. Далее поступают следующим образом. При обработке статистическо го материала все типы преступников, отнесенные установленным выше поря дком к той или иной области двоичного пространства, полагают совпадающи ми с одним из "ортогональных" типов. И для данного обобщенного типа строит ся гистограмма распределения совершения преступлений, а затем — гисто грамма распределения способов совершения преступлений. При поступлени и оперативной информации о способе совершения преступления строится а постериорная гистограмма распределения вероятности совершения прест упления тем или иным обобщенным типом и получается соответствующая кар тина обработки версий. При обработке версий следует опять– таки учитыв ать обобщенный характер типа преступника и иметь вспомогательную хара ктеристику всех действительных векторов, описывающих "тип" попавших в пр остранство обобщенного вектора (типа) преступника. Подозреваемые при эт ом располагаются по принципу "если — то". Если параметр соответствует па раметру обобщенного вектора - типа, то пишется "1" на выходе, скажем, условно го блока сравнения. Если не соответствует, то пишется "0". Таким образом, под озреваемый также оказывается представлен в виде типа– вектора. В итоге обработки каждой версии окажется некоторое количество векторов– типо в подозреваемых, записанных в блоке памяти. При этом подозреваемые, вект оры которых выходят за рамки пространства, образуемого вектором обобще нного типа данной версии, вычеркиваются из блока памяти. С оставшимися п одозреваемыми (уже реальными, а не их отражениями в векторном пространст ве блока памяти ЭВМ) проводятся следственные действия, собираются доказ ательства, опровергающие или подтверждающие их вину. Главное при формализации следственных действий — это не упус тить какую– нибудь "мелочь", которая может определять весь итог работы. Д ело в том, что математические методы, обладающие возможностью глубоко пр оникать в суть явления, слабы с точки зрения первичного моделирования. Э то проявляется в том, что можно просмотреть важную "мелочь". В качестве при мера хочется привести случай с ньютоновской механикой, когда проглядел и "мелочь" — постоянство скорости света в любых системах; зацепившись за которую Альберт Эйнштейн открыл теорию относительности. Поэтому "мелоч и" очень важны, и следователю никак нельзя их пропустить при моделирован ии. Помочь здесь может теория криминалистической классификации престу плении, которая сейчас бурно развивается. В основе такой классификации л ежат как уголовно– правовые, так и криминалистичсскис критерии. Конечн о, при этом уголовно– правовые критерии играют основную роль. Одной из основных пробл ем предварительного следствия является проблема быстрого и качественн ого решения экспертных задач. Судебная экспертиза в нашей стране представлена довольно сло жной системой государственных учреждений (в Минюсте, Минздраве, МВД и ФС Б) и отдельных лиц, которые привлекаются судом, следствием, органами дозн ания и прокуратурой для дачи мотивированного заключения по тем или иным обстоятельствам дела. Заключение эксперта, сделанное по установленной законом форме, является одним из видов доказательств. Все экспертно– кр иминалистические исследования принято объединять в один класс судебны х экспертиз — криминалистические, в рамках которого выделяют 10 родов кр иминалистических эксперт, а в каждом роде — виды и подвиды. Например, тра сологическая экспертиза (следоведение) бу дучи одним из указанных 10 родов — сама состоит из 10 видов и 24 подвидов. В рам ках же каждого подвида насчитывается 10 и более задач трасологического х арактера. Основу трасологии составляет учение о следах и следообразова нии, выразившееся в классификации следов: отображений с учетом механизм а их возникновения и вида следообразующего и следовоспринимающего мат ериала. Трасологическая экспертиза чрезвычайно важна и, пожалуй, должна стать предметом глубокого изучения как для следователя, так и для всех и ных участников уголовного процесса. Она позволяет идентифицировать че ловека по следам рук, ног, зубов; обувь — по ее следам; орудие преступлен ия и инструменты — по следам взлома, разреза, разруба, выбросы отравляю щих веществ (и их источники) — по минимальным их остаткам и т.д. Р 1,0 0,5 t 0 1 2 3 4 5 Рис. 5 Именно трасологическая экспертиза служит тем материальным звеном, кот орое объединяет и уголовный розыск, и следователя, и прокурора, и суд. Эксп ресс– анализ в трасологической экспертизе крайне необходим. На рис.5 при водится зависимость ценности такой экспертизы (связанной с вероятност ью раскрытия преступления) от скорости ее выдачи следователю). Очевидно, можно записать р = ехр (Lt), где L— коэффициент, определяющий в ид экспертизы. С точки зрения математика, применительно к трасологии, ме тодология судебных экспертиз (при всем многообразии задач, возникающих при этом) может быть, пожалуй, названа фильтрацией и имеет некоторую анал огию с задачей выделения сигналов на фоне помех в информатике. Рассмотрим, например, такой случай. Преступник, совершив разбой, ск рылся на автомашине, зарегистрированной в некотором контрольном пункт е. Затем сходное преступление было совершено опять– таки с помощью авто машины, зарегистрированной в другом пункте, и т.д. Допустим, что таких пунк тов пять и в каждом из них было зарегистрировано по 50 автомашин. Тогда воз никает вопрос: как выбрать одинаковые по некоторым признакам автомобил и, т.е. произвести фильтрацию пяти массивов данных, каждый из которых содержит по 50 чисел? Надо эти числа межд у собой сравнить. При полном сравнении всех возможных чисел потребуется произвести 50 5 — 250 тысяч сравнений. Зада ча для человека явно не– выполнимая! Хотя, конечно же, в будущем такого рода задачи могут перейти и к след ователю, по мере постановки и решения вопроса об экспресс– анализе в про цессе проведения следственных действий. Ведь ни у кого не вызывает сомне ния возможность проведения следователем фотографирования и видеосъем ки места происшествия. Особенно эффективен метод фильтрации может оказаться при рассле довании массовых преступлений, когда по делу проходит большое количест во людей. Социология говорит о том, что действиями толпы обычно управляе т сравнительно небольшая группа лиц более или менее однородного социал ьного содержания. Что это значит? Это значит, что люди, входящие в такую группу, близки по своим социальным х арактеристикам (возрасту, национальности, происхождению, образованию, с удимости, характеру интересов и т.д. Допустим, что по делу проходит 100 челов ек, и надо отфильтровать этот массив, выбрав 5 — 6 социально близких лично стей или несколько таких групп. Пользуясь простыми сведениями из школьн ой комбинаторики; определим, сколько таких групп возможно образовать из 100 человек: C n m = Получилось около 100 милли онов групп. А ведь каждую группу надо еще проверить на совместимость. Оче видно, что число достаточно сложных действий достигнет нескольких милл иардов, и по указанным выше причинам решение такой задачи методом прямог о перебора окажется недоступным да– же мощным ПЭВМ. В таком случае в раб оту должны включиться (до программистов) математики, специалисты по комб инаторике и направленному перебору. А резерв здесь есть по сокращению чи сла действий. Вот его– то и надо использовать. Расчеты показывают, что, п рименяя сложные математические методы из области комбинаторики, можно сократить объем вычислений в несколько тысяч раз и сделать программу до ступной для работы с ПЭВМ. Так, например, можно начать со сравнения групп п о два человека (таких сравнений всего 5 тысяч) и для дальнейшего анализа ос тавить только отвечающие критерию «близости» пары, полагая каждую пару неразличимой, т.е. как бы состоящей из одного укрупненного социального т ипа. Очевидно, что максимальное количество таких пар в нашем случае — 50, м инимальное — 0. Предположим, что пар оказалось 20. Тогда дальнейшую работу можно вести, сравнивая между собой группы по 2 из 20 чисел (таких сравнений б удет 190). Число получившихся укрупненных групп будет колебаться в результ ате такого сравнения от 0 до 10. Предположим, что их оказалось 10. Тогда для дал ьнейшего шага необходимо произвести выборку по 2 из 10 (таких операций буде т 45). Итак, всего за 5 с небольшим тысяч шагов (вместо 100 миллионов) почти удало сь решить задачу. Мы говорим — почти, потому, что в поле нашего зрения ока зались группы по 2, 4 и 8 человек (а нам бы хотелось иметь по 5, 6 и 7 человек). Это — во– первых. Во– вторых, каждая группа по нашей методике состоит из соци ально неразличимых лиц. В действительности дело обстоит намного сложне е. Возможна и такая ситуация, когда группа состоит из цепочки, связанной т олько через звенья, т.е. когда для двух несмежных звеньев социальная близ ость практически отсутствует. Разнообразие начальных условий слишком велико, чтобы его подробно обсуждать. Здесь важно заметить, что совершен но простым приемом, в первом приближении очень грубо, мы сократили колич ество вычислений в 20 тысяч раз и перевели задачу в разряд практически раз решимых с помощью современных ПЭВМ. Нам представляется, что для раскрытия организованных преступных групп такой метод в принципе также подходит. Однако он требует серьезней шей математической проработки и создания определенного (достаточно ги бко реагирующего на начальные условия) математического обеспечения. Зд есь важно отметить, что экспертиза массовых (организованных) преступлен ий без применения ПЭВМ и специальной математической проработки вопрос а совершенно невозможна. Можно сколько угодно и на каких угодно форумах ( включая Государственную Думу) говорить о борьбе с организованной прест упностью, но для реального решения вопроса нужна техника, математика, тв орчески мыслящие и по новому подготовленные следователи и эксперты, их в заимная заинтересованность и тесный контакт в применении ПЭВМ для раск рытия преступлений. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В своей работе я рассмотрел использование комбинаторных мер прав овой информатики при расследовании преступлений. Из данной работы видно, что любая область человеческой деятельнос ти связана с получением информации, ее обработкой и на основе этого прин ятием решения. При этом развитие новых информационных технологий приня тие решений, основанных на применении вычислительной техники и математ ического моделирования, позволяет усовершенствовать процесс анализа в озможных решений в задачах проектирования сложных систем и планирован ия их деятельности. Возможности новых информационных технологий позво ляют повысить качество принимаемых решений за счет использования ЭВМ в процессе сбора, переработки, хранении и представления информации. Однак о развитие новых информационных технологий зависит от темпа математич еского моделирования, которое включает методы построения математическ их моделей объектов и методов анализа этих моделей. Особое место я уделил системному подходу к расследованию преступлений, работе следователей и криминалистов при расследовании преступлений ис пользуя комбинаторные меры правовой информатики и применяя ЭВМ. Мы види м, что применяя сложные математические методы из области комбинаторики, можно сократить объем вычислений в несколько тысяч раз и сделать програ мму доступной для работы с ЭВМ. В настоящее время деятельность юриста немыслима без использования инф ормационных технологий, которые позволяют усовершенствовать процесс о бработки информации и принятия решения следователем, криминалистом, ра ботником уголовного розыска и другими лицами расследующими преступлен ия. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 1. КАРАТАЕВ О.Г. НАУКА И ПР ЕСТУПНОСТЬ. ВЕЧЕРНИЙ ЛЕНИНГРАД. 1991 г. 16 МАРТА. 2. КАРАТАЕВ О.Г., ПАЩЕНКО Е. Г. КРИМИНАЛИСТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАТИКА. М. 1991 г. 3. ЛАЦМАН Р.Н. КИБЕРНЕТИК А И КРИМИНАЛИСТИЧЕСКАЯ ЭКСПЕРТИЗА ПОЧЕРКА. М. 1968 г. 4. ЛЕЙБНИЦ ИЗБРАННЫЕ ФИЛ ОСОФСКИЕ СОЧИНЕНИЯ. М. 1908 г. 5. ЛЕЙБНИЦ ИЗБРАННЫЕ ОТР ЫВКИ ИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ СОЧИНЕНИЙ, «УСПЕХИ МАТЕМАТИЧЕСКИХ НАУК». Т. 3. 1948 г. 6. ЛОМБРОЗО Ч. НОВЕЙШИЕ У СПЕХИ НАУКИ О ПРЕСТУПНИКЕ. СПб 1892 7. МЕРТОН СОЦИАЛЬНАЯ СТР УКТУРА И АНАТОМИЯ: СОЦИОЛОГИЯ ПРЕСТУПНОСТИ. М. 1966 г. 8. ПОЛЕВОЙ Н.С. КРИМИНАЛИ СТИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА. М. 1988 г. 9. РЕЙНГОЛЬД Э., НИВЕРГЕЛ ЬТ Ю., ДЭО Н. КОМБИНАТОРНЫЕ АЛГОРИТМЫ. М. 1980 г. 10. РОБОЗЕРОВ В.Ф. РАСК РЫТИЕ ПРЕСТУПЛЕНИЙ, СОВЕРШЕННЫХ В УСЛОВИЯХ НЕОЧЕВИДНОСТИ. ЛЕНИНГРАД. 1990 г . 11. Э. Сатерленд Cyclie AMP, New York, 1971; Studies on the mechanism q Hormone action, “Science” , 1972. 12. СЕЧЕНОВ И.М. РЕФЛЕКСЫ ГОЛОВНОГО МОЗГА. М. 1992 г. 13.СУХАРЕВ А.Я. ЮРИДИЧ ЕСКИЙ ЭНЦИКЛОПЕДИЧЕСКИЙ СЛОВАРЬ.М. 1987 г. 14.ФОКС В.В. ВВЕДЕНИЕ В КРИ МИНАЛОГИЮ. М. 1980 г. 15.ЯБЛОКОВ Н.П. КРИМИН АЛИСТИЧЕСКАЯ МЕТОДИКА РАССЛЕДОВАНИЯ. М. 1985 г.
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
В семье бюрократов отец не смог собрать нужный пакет документов, чтобы поставить сына в угол.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, курсовая по математике "Комбинаторные методы правовой информатики", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru