«Виртуальные следы» под «скальпелем Окамма»

При выделении идеальных и виртуальных следов, ни у одного из криминалистов, пишущих на данную тему, не возникало сомнений в материалистической природе изучаемых явлений и первичности материи в целом. Вместе с тем, настал цифровой век криминалистки, который настоятельно требует не только переосмысления активно использующихся «традиционных» уголовно-­процессуальных и криминалистических категорий, но и скорейшей разработки новых, отражающих сущность и особенности использования, информационных технологий в расследовании преступлений.

Автор: Мещеряков В.А.

Широко известный в науке принцип Оккама (известный также как «бритва Оккама», или «скальпель Оккама») гласит: «Entia non sunt multiplicanda praeter necessitatem», – что в дословном переводе означает: «сущностей не следует умножать сверх необходимости». В нарушении данного принципа вот уже на протяжении более чем восьми лет упрекают [1–7] автора настоящей статьи за предложение, высказанное в 2000–2001 гг. о введении новой категории – «виртуальные следы» [8].

Данное предложение в целом было поддержано большинством исследователей [9–12]. В то же время появился ряд публикаций (в основном представителей Саратовской научной школы), высказывающихся категорически против введения новой категории. При этом наиболее яркой и эмоциональной (судя по количеству восклицательных знаков) из которых, несомненно, является работа В. Н. Черкасова и А. Б. Нехорошева [2].

Представляется, что основной причиной такого негативного отношения является то, что автор нового термина, лишь обозначив необходимость введения новой категории следов, этой теме практически не уделял должного внимания, и она осталась без надлежащей детализации и проработки, несмотря на периодический выход нескольких статей в Воронежских криминалистических чтениях [13–15]. Попыткой исправить сложившееся положение является настоящая работа.

Вопросы, касающиеся сущности, понятия и классификации следов, достаточно полно и глубоко исследованы в работах отечественных криминалистов [16–19]. В соответствии с положениями этих работ «в самом общем и широком смысле слова, след в криминалистике – это любое изменение, любое отражение, любая информация, причинно обусловленные любой стадией совершения преступления, которые можно использовать для их процессуального исследования» [20]. Исходя из приведенного понимания, следы в криминалистике традиционно на уровне классических учебников для вузов подразделяются на две основные группы [21]:

• материальные следы преступления – изменения в элементах вещной обстановки, возникающие в результате механического, химического, биологического, термического и иного воздействия;
• идеальные следы преступления – отображение криминалистически значимой информации в сознании людей, хранящееся в памяти человека.

Данное деление было предложено более двадцати лет назад и практически не претерпело каких-­либо существенных модификаций. Вместе с тем, исследование ряда криминалистических проблем, связанных с использованием цифровых носителей информации (аудио­ и видеозаписи), при расследовании «традиционных» преступлений и преступлений в сфере компьютерной информации в первую очередь (компьютерные программы, базы данных и т.п.) столкнулись с ситуацией, когда в процессе отражения событий и явлений, связанных с преступлением, возникают следы, которые не могут быть в полной мере отнесены ни к одному из выделяемых криминалистикой видов, хотя обнаруживают в себе свойства как одних, так и других. Такую разновидность следов было предложено назвать «виртуальными следами».

При этом при выделении идеальных и виртуальных следов, ни у одного из криминалистов, пишущих на данную тему, не возникало сомнений в материалистической природе изучаемых явлений и первичности материи в целом. Безусловно, любой идеальный след (мысленный образ) с точки зрения физики и биологии наверняка представляет собой совокупность химических взаимодействий и электрических потенциалов в определенных участках головного мозга, которые когда­-нибудь научатся распознавать с помощью более совершенных, чем нынешние, томографов и энцефалографов. Уверенности в справедливости данного утверждения добавляют успехи, достигнутые учеными в этом направлении уже сегодня [22, с. 7].

Вместе с тем мы занимаемся не физикой и не биологией, а криминалистикой, имеющей собственный предмет исследования, свои категории и свои методы. При этом нередко бывает, когда в различных науках одни и те же явления и ситуации классифицируются по-разному, одни и те же категории имеют различные значения. Например, то, что скрывается за понятием идентификации в криминалистике, не совпадает с пониманием идентификации в биологии.

Криминалистика, выделяя различные категории следов в качестве основания классификации, в меньшей степени руководствуется физической природой следовоспринимающего объекта среды, воспринимающей отражение процессов, связанных с преступлением). На наш взгляд, решающим в данной ситуации становится наличие однородных и специфических по своей природе научно обоснованных приемов и методов обнаружения, извлечения (фиксации), исследования и оценки следов.

Для каждой категории следов наработана определенная положительная практика, которая нашла свое закрепление в нормах УПК и ряде подзаконных актов. Так, в УПК Российской Федерации закреплены правила работы с материальными следами, где определен порядок изъятия, хранения вещественных доказательств (ст. 81, 82 УПК РФ), предъявления для опознания предметов (ст. 193 УПК РФ). Сформированы и нормативно закреплены рекомендации по обращению с идеальными следами – установлена максимальная продолжительность и время допроса (ст. 187 УПК), порядок его проведения (ст. 189 УПК), особенности фиксации идеальных следов в протоколе допроса (ст. 190 УПК). В законе закреплено, что при производстве следственных действий, связанных с извлечением идеальных следов, недопустимо применение насилия, угроз и иных незаконных мер, а равно создание опасности для жизни и здоровья, следователю запрещено задавать наводящие вопросы и т.д.

К сожалению, специфических норм для работы с виртуальными следами в действующем законодательстве нет, хотя необходимость в них давно назрела и обосновывалась большим числом криминалистов. Использование рекомендаций, разработанных для работы с материальными следами, для обращения с виртуальными следами малоэффективно, а в ряде случаев и совершенно бессмысленно. В частности, использование положений ст. 185 УПК, регламентирующих осмотр и выемку почтово-­телеграфных отправлений, практически полностью не применим для производства выемки сообщений электронной почты или пейджеров мгновенных сообщений (ICQ, MIRC и т.п.).

Теперь непосредственно о принципиальных отличиях виртуальных следов от материальных, которыми традиционно занимается трасология. Легче всего это показать на примере цифровых аудиозаписей, которые очень часто фигурируют в качестве доказательств по различным уголовным делам и игнорирование принципиальных особенностей которых может привести к серьезным ошибкам. Для этого мы вынуждены несколько слов сказать о самой технологии цифровой записи звука (в терминологии рассматриваемой нами проблемы – механизме образования следа).

Как известно из школьного курса физики, звук – это акустическая волна, создаваемая источником звука (в случае человеческой речи – голосовыми связками). Звук идеально чистого тона содержит колебания только одной частоты. При этом низкая частота колебания воспринимается человеком как «тревожный гул», высокая частота воспринимается как «свист», а изменение амплитуды звукового сигнала (воспринимаемое человеком как громкость) чистого тона может быть представлено в виде идеальной синусоиды.

Однако в обычной практике звуки с идеально чистым тоном (одной частотой) встречаются крайне редко. Как правило, помимо тона основной частоты в реальном звуковом сигнале присутствуют другие гармоники – звуки других различных частот. Набор этих гармоник и их процентное соотношение образует окраску звука, которая, как правило, индивидуальна и используется в криминалистике для идентификации говорящего или распознавания записанного акустического явления. Вот так, например, выглядят осциллограммы одной и той же фразы: «Мама мыла раму», произнесенной различными людьми (рис. 1).

Любой звук можно представить в виде некоторого бесконечного набора абсолютно чистых звуков различных частот и различной амплитуды. Совокупность частот таких чистых звуков образует спектр звука.

Рассмотренный реальный звуковой сигнал является аналоговым по своей природе, т.е. он непрерывен по времени и по амплитуде. Именно в этой форме в аналоговой аппаратуре звуковой сигнал преобразовывался в аналоговый электрический сигнал с помощью микрофона и записывался на материальный носитель (например, магнитную кассету).

Развитие техники телекоммуникаций, записи и хранения информации показало, что аналоговый сигнал по ряду направлений значительно уступает цифровой форме представления информации [24], когда непрерывное изменение электрического сигнала (изображения звука) заменяется некоторой математической моделью этого процесса, а его параметры дискретизируются по времени и представляются последовательностью чисел, отражающих соответствующий уровень сигнала в определенный момент времени (рис. 2).

При этом частота дискретизации выбирается исходя из требований теоремы Котельникова, которая гласит, что если непрерывный процесс квантовать с интервалом ∆t = 1/2Fmax, где Fmax –

максимальная частота, имеющаяся в спектре сигнала, то функция будет восстановлена верно даже в те интервалы времени, в которые измерение не проводилось [25].

Полученная в результате описанной выше процедуры последовательность чисел в дальнейшем записывается на магнитный носитель или направляется в канал связи для ее последующей передачи абоненту. При воспроизведении информации происходит процедура, обратная описанной выше.

Однако не все так просто и однозначно в данном процессе с точки зрения криминалистики. В частности, уже на этапе дискретизации аналогового сигнала возникает несколько вариантов решения задачи (в зависимости от того, какой вид математической модели дискретизируемого явления мы используем) – например, дискретизация по переднему фронту, по заднему фронту и по среднему значению (рис. 3).

При этом следует помнить, что простая дискретизация информационного сигнала позволяла применять методы и процедуры, резко повышающие надежность хранения информации и помехоустойчивость при ее передаче, и совершенно не затрагивала вопросов минимизации необходимого объема информации для кодирования реального сигнала, которые из­за сложности формы и ширины их спектральных характеристик оказывались весьма внушительными.

Такие объемы информации технически не могли быть достаточно быстро записаны на цифровые магнитные носители, да и носители не могли хранить их в компактном виде. Все это потребовало разработки различных приемов сжатия информации. С точки зрения криминалистики это означало отбрасывание части той информации, которая традиционно лежала в основе процессов идентификации источников звуков.

Первым направлением сжатия информации стало простое сужение спектра звукового сигнала. Так, для передачи речи по стандартному телефонному каналу из акустического сигнала со спектром шириной от 20 Гц до 20 кГц оставили всего около 3 кГц (от 300 Гц до 3,4 кГц). Это привело к тому, что люди иногда перестали узнавать друг друга по телефону.

Кроме этого, изучение особенностей человеческой речи, позволившее выявить ряд доминирующих формант (и соответственно основных частот, влияющих на разборчивость речи), а также выявление автокорреляционной связи человеческой речи привело к разработке большого числа специальных приемов дискретизации речевой информации:

• предварительная частотная фильтрация речевого сообщения на 16 каналов шириной по 200 Гц с последующей дискретизацией каждого канала;
• неравномерная дискретизация сигнала в зависимости от уровня сигнала;
• адаптивная дискретизация, когда шаг квантования меняется в зависимости от скорости изменения исходного сигнала от его минимального значения до максимального) и т.п.

Для уменьшения объема записываемой (передаваемой) информации передаваемый поток подвергается процедуре сжатия – специальному кодированию, одним из вариантов которого может быть сопоставление самого короткого кода наиболее часто встречающемуся элементу (фрагменту) информационного потока. Кроме чисто математической обработки исходного информационного потока, в ход идет учет особенностей передаваемой информации и специфики ее последующего использования.

Все эти способы позволяют значительно снизить требования к качеству аппаратуры записи и передачи речевых сообщений (что резко снизило стоимость и сделало возможным их производство огромными тиражами), практически не затрагивая разборчивость речи и качество звука, субъективно воспринимаемое человеком. Именно эти достоинства цифровых технологий обеспечили их мощнейшее конкурентное преимущество перед аналоговой техникой, однако вместе с этим породили существенные проблемы их использования для решения задач криминалистики.

Таким образом, завершая анализ особенностей виртуальных следов на примере цифровой аудиозаписи, можно сделать следующие принципиальные выводы.

1) При использовании цифровой записи фиксируется не сам исходный объект (например, звуковая волна) или его полное отражение (например, электрический сигнал от микрофона), а его абстрактная (математическая) модель. Причем эта абстрактная модель характеризуется двумя основными элементами – видом используемой математической модели и параметрами этой модели.

Примером видов абстрактных моделей в таком элементарном процессе, как дискретизация непрерывного сигнала, будет являться выбор варианта оцифровки: по переднему/заднему фронту или по среднему значению (рис. 3). Ведь при одних и тех же числовых значениях, характеризующих исходный непрерывный сигнал, без знания способа дискретизации можно получить совершенно различные варианты восстановленного сигнала.

Из теории моделирования известно, что любая абстрактная модель конкретного объекта отражает далеко не все его стороны. Модель как раз и строится для того, чтобы детально изучить одно из свойств (качеств) реального объекта, абстрагируясь от других, не значащих для целей исследования сторон и свойств. Более того, малозначимым (при заданной цели моделирования) свойствам реального объекта могут быть сопоставлены характеристики, существенно ухудшающие или искажающие (по сравнению с реальным объектом) эти свойства. Так, например, исследуя аэродинамические свойства кузова легкового автомобиля, изготавливают пенопластовую модель его кузова, досконально повторяя все мельчайшие особенности изгибов. При этом прочностные характеристики пенопласта, естественно, не могут сравниться с прочностью реального кузова. Они не только не остались прежними, как у реального автомобиля, – они стали значительно хуже. Тем не менее на это не обращают никакого внимания, поскольку в задачу, решаемую при выборе модели для аэродинамического исследования, учет прочности кузова не входит.

Схожая ситуация происходит и в рассматриваемой нами ситуации цифровой записи звука. Когда решают вопрос о выборе абстрактной модели для описания реальной акустической волны, то во главу вопроса ставят разборчивость речи, сложность устройства записи, удобство передачи полученной цифровой записи по системам связи и ее хранения на материальных носителях, но никак не требования максимально полного сохранения ее индивидуальных признаков, столь значимых для решения криминалистических задач.

2) При цифровой записи информации на материальном носителе вместо звуковой волны или иного реального объекта с многообразием ее индивидуальных признаков записывается всего лишь последовательность чисел, характеризующая параметры ее абстрактной модели.

Из этого положения следует как минимум два принципиальных для криминалистики следствия:

а) Для случая цифровой записи информационного отражения реального объекта бессмысленно говорить об оригинале и копии. В данном случае и оригинал и копия (причем их может быть сколько угодно) будут обладать совершенно одинаковой информационной емкостью.

Последовательность чисел как результат отражения (и заключенное в ней содержание) останется неизменной независимо от того, в какой форме мы ее запишем и на каком носителе: электронном, магнитном, оптическом или даже бумажном.

Фактически это уже признается современной судебной и следственной практикой, когда аудиозапись, полученная на цифровой диктофон в ходе оперативного эксперимента (оригинал), сначала копируется на компьютер (первая копия), а затем MP3­файл записывается на оптический диск (вторая копия) и передается на судебную экспертизу в качестве вещественного доказательства.

б) Сложившаяся в настоящее время практика определять цифровые записи как вещественные доказательства нам представляется совершенно неоправданной, поскольку само вещество, из которого создан носитель информации, никакой криминалистически значимой информации не несет. Вся значимая информация в цифровой записи содержится в последовательности цифр и может быть полностью, без малейшего изъяна или искажения легко перенесена на другой материальный носитель, в том числе и на бумагу.

Следуя блестящему примеру, приведенному Е. И. Галяшиной и В. Н. Галяшиным для иллюстрации соотношения цифровой звукозаписи и реального объекта [23, с. 89], продолжим аналогию со следами обуви.

Представьте, что если бы вместо изготовления слепка следа обуви криминалист записал бы значения ширины следа через каждый сантиметр (или миллиметр) и приобщил бы эту последовательность чисел, записанную на листе бумаги, в качестве вещественного доказательства. Криминалистическая значимость такой записи практически нулевая, поскольку никто из вменяемых экспертов не возьмется решать идентификационные задачи, сопоставляя реальную обувь с набором чисел, характеризующих ширину следа.

3) Для правильного воспроизведения, а следовательно, и восприятия цифровой записи звуковой волны необходимо обеспечить точное соответствие абстрактных (математических) моделей, используемых при записи и при воспроизведении.

4) Для цифровой записи аналогового сигнала существует верхняя граница ее информационной емкости, ограниченная разрядностью дискретизации по уровню и частотой дискретизации по времени. Это означает, что, зная характеристики устройства аналого­цифрового преобразования, можно заранее оценить, сколько индивидуальных особенностей реального сигнала можно будет записать в цифровом виде, т.е. насколько точно цифровой сигнал будет отражать реальный.

Фактически это означает возможность на основе анализа технических возможностей и режимов работы используемой технической аппаратуры априорно взвесить «доказательственную» силу информации, которая будет зафиксирована с использованием конкретных цифровых технологий.

В заключение следует отметить, что настал цифровой век криминалистки, который настоятельно требует не только переосмысления активно использующихся «традиционных» уголовно-­процессуальных и криминалистических категорий, но и скорейшей разработки новых, отражающих сущность и особенности использования, информационных технологий в расследовании преступлений.

Литература

1. Шорин И. Ю., Шатило Я. С. Особенности следов компьютерных преступлений // Информатика в судебной экспертизе : сб. трудов. – Саратов: СЮИ МВД России, 2003. – ISBN 5­7485­0208­9.
2. Черкасов В. Н., Нехорошев А. Б. «Виртуальные следы» в «кибернетическом пространстве» // Судебная экспертиза : межвуз. сб. науч. ст. – Вып. 2. – Саратов: СЮИ МВД России, 2003.
3. Черкасов В. Н. Понятия и термины в информатике. Проблемы понимания // Проблемы системного подхода при изучении естественнонаучных дисциплин слушателями гуманитарных специальностей : матер. межвуз. научн.­практ. семинара. – Саратов: СЮИ МВД России, 2004. – ISBN 5­7485­0242­9.
4. Черкасов В. Н. Понятийный аппарат информатики и право // Информационная безопасность и компьютерные технологии в деятельности правоохранительных органов : межвуз. сб. – Саратов: СЮИ МВД России, 2005. – ISBN 5­7485­0294­1.
5. Черкасов В. Н. Кто живет в «кибернетическом пространстве»? // Информационная безопасность и компьютерные технологии в деятельности правоохранительных органов : межвуз. сб. – Саратов: СЮИ МВД России, 2005.– ISBN 5­7485­0294­1.
6. Черкасов В. Н. Давайте разберемся «по понятиям» // Защита информации – Инсайд. – 2005. – № 4.
7. Черкасов В. Н. Еще раз о терминах // Информационная безопасность регионов. – 2008. – № 2 (3).– ISSN 1995­5731.
8. Мещеряков В. А. Основы методики расследования преступлений в сфере компьютерной информации: дис. … д­ра юрид. наук. – Воронеж, 2001.
9. Гаврилин Ю. В. Расследование неправомерного доступа к компьютерной информации: учеб. пособие / под ред. Н. Г. Шурухнова. – М.: ЮИ МВД России, 2001.
10. Семенов Г. В. Расследование преступлений в сфере мобильных телекоммуникаций: дис. ... канд. юрид. наук. – Воронеж: ВГУ, 2003.
11. Усов А. И. Концептуальные основы судебной компьютерно­технической экспертизы
12. : дис. … д­ра юрид. наук. – М.: МИ МВД России, 2002.
13. Преступления в сфере компьютерной информации: квалификация и доказывание:
14. учеб. пособие / под ред. Ю. В. Гаврилина. – М.: ЮИ МВД России, 2003.
15. Мещеряков В. А. Электронные цифровые объекты в уголовном процессе и криминалистике // Воронежские криминалистические чтения : сб. науч. тр. / под ред. О. Я. Баева. – Вып. 5– Воронеж: Изд-­во ВГУ, 2004.
16. Мещеряков В. А. Цифровые (виртуальные) следы в криминалистике и уголовном процессе // Воронежские криминалистические чтения : сб. науч. тр. / под ред. О. Я. Баева. – Вып. 9. – Воронеж: Изд-­во ВГУ, 2008.
17. Мещеряков В. А., Агибалов В. Ю. Механизм следообразования при использовании электронной почты // Воронежские криминалистические чтения : сб. науч. тр. / под ред. О. Я. Баева. – Вып. 10. – Воронеж: Изд­во ВГУ, 2008.
18. Шевченко Б. И. Научные основы современной трасологии [Текст]. – М., 1947. 17. Грановский Г. Л. Основы трасологии. – М., 1965.
19. Крылов И. Ф. Криминалистическое учение о следах. – Л., 1976.
20. Белкин Р. С. Курс криминалистики. – М., 2001.
21. Баев О. Я. Основы криминалистики. – М., 2001.
22. Россинская Е. Р. Криминалистика. Вопросы и ответы: учеб. пособ. для вузов. – М.: Юнити­Дана, 1999.
23. Мысли в клеточку // Компьютерра. – № 01–02(765–766). – 2009.
24. Галяшина Е. И., Галяшин В. Н. Цифровые фонограммы как судебное доказательство // Воронежские криминалистические чтения : сб. науч. тр. / под ред. О. Я. Баева. – Вып. 8. – Воронеж: Изд­-во ВГУ, 2007.
25. Семенов Ю. А. Алгоритмы телекоммуникационных сетей. Ч. 1. Алгоритмы и протоколы каналов и сетей передачи данных. – М.: Интернет­университет информационных технологий – Интуит.ру «БИНОМ. Лаборатория знаний», 2007.
26. Котельников В. А. О пропускной способности эфира и проволоки в электросвязи – Всесоюзный энергетический комитет // Матер. к Всесоюз. съезду по вопросам технич. реконстр. дела связи и развития слаботочной промышленности, 1933.

Опубликовано: Информационная безопасность регионов. 2009. № 1 (4).