УГРОЗЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ НЕЗАКОННОГО ОБОРОТА НАРКОТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ

THREATS OF THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR ILLEGAL DRUG TRAFFIC

Albert Ruzyev

Student, Kazan Institute (branch) of the All-Russian State University of Justice (RPA of the Ministry of Justice of Russia)

Russian, Kazan

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена угрозам, вызванным распространением систем искусственного интеллекта. В статье обсуждаются угрозы использования искусственного интеллекта для незаконного оборота наркотических средств.

ABSTRACT

The article is devoted to the threats caused by the spread of artificial intelligence systems. The article discusses the threats of using artificial intelligence for drug trafficking.

Ключевые слова: искусственный интеллект, интернет, преступность, применение искусственного интеллекта, наркотики, оборот наркотических средств.

Keywords: artificial intelligence, Internet, crime, the use of artificial intelligence, drugs, drug trafficking.

Данная статья посвящена вероятным и уникальным угрозам использования искусственного интеллекта (далее-ИИ) для незаконного оборота наркотических средств. Количество технологических средств способствующих распространению наркотических средств велико, а их применение столь обширно, что внедрение ИИ в данную сферу повышает угрозы общественной безопасности на новый уровень. Это связанно с тем, что данная технология является новым средством совершения преступлений, в связи с чем отсутствует выработанная методика противодействия.

Торговлю наркотиками с использованием ИИ можно рассматривать как угрозу, во-первых, из-за того, что преступники используют беспилотные транспортные средства, которые полагаются на технологии планирования ИИ и автономную навигацию, в качестве инструментов для повышения показателей успеха контрабанды.

Поскольку сети контрабанды прерываются путем мониторинга и перехвата транспортных линий, правоохранительным органам становится сложнее, когда для перевозки контрабанды используются беспилотные транспортные средства. По данным Интерпола, дроны представляют угрозу в виде автоматизированной контрабанды наркотиков [1]. Дистанционно управляемые подводные лодки для перевозки кокаина уже были обнаружены и конфискованы правоохранительными органами в США [2, с.115].

Беспилотные подводные аппараты представляют собой пример рисков двойного назначения ИИ и, следовательно, потенциал для совершения преступлений, с использованием искусственного интеллекта. Беспилотные летательные аппараты были разработаны для законных целей (например, для обороны, охраны границ, патрулирования вод), однако они также доказали свою эффективность в незаконных действиях, представляя, например, серьезную угрозу для обеспечения соблюдения запретов на наркотики. К примеру, в 2018 году в Талицкой колонии (Ивановской области) была предпринята попытка переброса на территорию учреждения мобильных телефонов. Офицеры задержали злоумышленника с квадрокоптером прямо у забора исправительного учреждения. На данный момент времени работникам исправительных учреждений ввиду распространённости проблемы разрешено сбивать дроны [3].

Находясь под управлением ИИ, такие аппараты смогут более точно следовать до указанной цели, а также избегать попадания в поле зрения правоохранителей. Преступники могут избежать последствий, поскольку такие средства могут действовать независимо от оператора. Таким образом, связь с заказчиком не может быть достоверно установлена, если в программном обеспечении (и аппаратном обеспечении) отсутствует контрольная цепочка, указывающая на то, кто и когда его получил, или если улики могут быть уничтожены при перехвате автономных летательных устройств. Следовательно, беспилотные летательные аппараты представляют собой явное преимущество по сравнению с традиционными подходами к контрабанде.

К примеру, контроль над производством подводных лодок и, следовательно, обслуживаемость не являются чем-то необычным, как показывают отчеты об обнаружении в колумбийских прибрежных джунглях десятков пилотируемых подводных лодок [4].

Во-вторых, другой угрозой является торговля наркотиками от поставщика к потребителю через сети интернет на прямую, минуя каких-либо посредников. Алгоритмы машинного обучения уже обнаружили в Twitter рекламу опиоидов, отпускаемых без рецепта [5].

Поскольку социальных ботов можно использовать для рекламы и продажи товаров, можно предположить, что эти боты могут быть запрограммированы на отправку и ответ на электронную почту или использование обмена сообщениями, чтобы инициировать беседы с сотнями тысяч или даже миллионами людей ежедневно, предлагая и продавая наркотики.

Социальные боты могут использовать рентабельное масштабирование диалоговых и индивидуальных рекламных инструментов для облегчения продажи наркотиков. Действенных методов борьбы на данный момент времени нет, блокировка ресурсов не приводит к результату, а на каждый разблокированный ресурс, продающий наркотики, злоумышленники создают несколько новых. Необходимо находить непосредственно создателей данных площадок, однако, современные технологи защищают их от обнаружения.

Таким образом, взятие на вооружение технологий с искусственным интеллектом, для продажи наркотических средств еще больше отдаляет преступников от правосудия, поскольку необходимо не только ликвидировать угрозу в лице алгоритма с ИИ, управляющего беспилотным средством, или ведущего беседу для продажи наркотиков, но и попытаться найти связь с организатором, а что еще сложнее обнаружить его.

Список литературы:

1. Europol. (2017). Serious and organised crime threat assessment. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.europol.europa.eu/socta/2017/. (дата обращения: 18.05.2022).
2. Sharkey, N., Goodman, M., & Ross, N. (2010). The coming robot crime wave. IEEE Computer Magazine,43(8), 114–116.
3. Сотрудникам колоний официально разрешили сбивать дроны над «зонами» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://gorod48.ru/news/1905718/ (дата обращения: 18.05.2022).
4. Марреро, Т. (2016). Рекордный тихоокеанский улов кокаина принес сотни дел в суд Тампы. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.tampabay.com/news/military/record-pacific-cocaine-haul-brings-hundreds-of-cases-to-tampa-court/2293091 (дата обращения: 18.05.2022).
5. Макки, Т.К., Кальянам, Дж., Кацуки, Т., и Ланкриет, Г. (2017). Машинное обучение для обнаружения рекламы злоупотребления опиоидами, отпускаемыми по рецепту, и доступа через Twitter. Американский журнал общественного здравоохранения, 107 (12), e1–e6.