Цель. Анализ правовых проблем, возникающих при внедрении искусственного интеллекта в управление недвижимостью, и выработка предложений по их решению в условиях стремительной цифровизации данной сферы.
Процедура и методы. Проведено исследование зарубежного опыта регулирования искусственного интеллекта в странах романо-германской, англосаксонской и традиционной правовых систем. В результате анализа нормативных правовых актов и судебной практики выявлены пробелы в российском законодательстве. Проведена оценка этических и социальных последствий автоматизации управления недвижимостью. В работе использованы методы анализа, синтеза, индукции и дедукции. С целью разработки мер совершенствования правового регулирования применены сравнительно-правовой и системный методы.
Результаты. Установлено, что использование искусственного интеллекта в управлении недвижимостью, несмотря на преимущества (эффективность, снижение затрат), порождает правовые риски: неопределённость ответственности, угрозы дискриминации, конфликты в сфере защиты персональных данных и интеллектуальной собственности. Доказана необходимость формирования комплексного подхода, включающего: чёткое распределение ответственности между разработчиками, операторами и пользователями искусственного интеллекта; обеспечение прозрачности алгоритмов; адаптацию норм о защите персональных данных и авторских прав; учёт социальных последствий автоматизации.
Теоретическая и/или практическая значимость. Систематизированы ключевые правовые вызовы, связанные с применением искусственного интеллекта в управлении недвижимостью. Предложены конкретные механизмы адаптации зарубежных моделей регулирования к российским условиям. Результаты работы могут быть использованы законодателями для модернизации права, управляющими компаниями – для минимизации рисков, разработчиками искусственного интеллекта – для создания совместимых с использованием правовых норм технологий, а исследователями – для дальнейшего изучения баланса между инновациями и защитой прав. В целом, представленная работа вносит вклад в дискуссию о правовом обеспечении технологических изменений в сфере недвижимости.
Цель. Обосновать необходимость введения термина «преступления против цифровой безопасности системы здравоохранения» в уголовно-правовую доктрину, сформулировать определение понятия, обозначить, какими признаками обладают подобные деяния, и представить их систему.
Процедура и методы. В качестве научного материала были использованы отечественные и зарубежные публикации, отражающие исследования по рассматриваемой проблеме. В статье предпринята попытка систематизировать имеющиеся теоретические воззрения как отечественных, так и зарубежных авторов, обобщить полученный материал в контексте развития цифровизации, цифровых технологий и влияния этого процесса на преступность. Полученные материалы были критически оценены автором, что позволило с учётом сущности цифровых технологий сформулировать собственную концепцию преступлений против цифровой безопасности системы здравоохранения, их систему и признаки.
Результаты. Неизбежным результатом цифровизации всех сфер общественной жизни, в т. ч. сферы здравоохранения, стало использование цифровых технологий в преступных целях, что должно послужить закономерным толчком к формированию теоретико-прикладных основ противодействия преступности. По итогам исследования сделан вывод о необходимости введения в научный оборот термина «преступления против цифровой безопасности системы здравоохранения», сформулированы признаки, характеризующие их и выработаны их системы, проведены отличия от цифровых преступлений.
Теоретическая и/или практическая значимость. В научный оборот введены термины «преступления против цифровой безопасности системы здравоохранения», «цифровые преступления», даны их определения, приведены критерии отличия, раскрыты признаки и представлена система уголовно наказуемых деяний, которые в целом расширяют имеющиеся знания в уголовно-правовой доктрине.
Цель. Провести комплексный анализ современных методов исследования в баллистике, их применение в криминалистической экспертизе и оценку их эффективности для решения задач, связанных с расследованием преступлений, совершённых с использованием огнестрельного оружия. Особое внимание уделяется интеграции численного моделирования, экспериментальных методов и технологий искусственного интеллекта для повышения точности, объективности экспертных выводов.
Процедура и методы. Для достижения поставленной цели была проведена многоступенчатая процедура исследования: выполнен анализ научной литературы, изучение теоретических основ баллистики, включая внутреннюю, внешнюю и конечную баллистику, а также современные подходы к их исследованию, проанализированы работы как отечественных, так и зарубежных авторов, специализирующихся на применении баллистических методов в криминалистике. Рассмотрены реальные случаи использования различных методов исследования в судебной практике. Это позволило выявить наиболее эффективные подходы и ограничения существующих технологий. Применены численные методы для моделирования траекторий снарядов, учёта воздушного сопротивления, влияния силы Кориолиса и других факторов. Использовались программные средства, такие как Ballistic Trajectory Simulation (BTS) и Integrated Ballistics Identification System (IBIS). Проведены испытания на баллистических стендах для проверки гипотез относительно характеристик оружия и боеприпасов. Были использованы лазерная спектроскопия (LIBS), высокоскоростная съемка и другие современные технологии. Оценена эффективность алгоритмов машинного обучения для анализа баллистических данных, сравнения следов на пулях и гильзах, а также обработки видео- и фотоматериалов. Сопоставлены результаты, полученные различными методами, чтобы определить их взаимодополняемость и возможности комбинирования для повышения достоверности выводов.
Результаты. Численное моделирование показало высокую точность при расчёте траекторий снарядов и реконструкции событий преступлений. Особенно эффективно этот метод работает в сочетании с данными экспериментальных исследований. Лазерная диагностика позволила детально изучать следы порохового нагара и микроскопические частицы, оставшиеся после выстрела. Это значительно улучшило возможность установления расстояния до стрелка и типа используемого оружия. Высокоскоростная съёмка дала уникальные данные о движении пули в первые миллисекунды после выстрела, что важно для анализа характера выброса газов и формы пламени. Баллистические стенды подтвердили свою важность для имитационных испытаний и проверки гипотез относительно пробивной способности пуль и других характеристик оружия. Искусственный интеллект продемонстрировал высокую эффективность при автоматическом сравнении следов на пулях и гильзах, а также при анализе видеоматериалов. Алгоритмы машинного обучения позволяют обрабатывать большие объёмы данных за короткое время, что особенно важно в сложных делах.
Теоретическая и/или практическая значимость. Результаты исследования расширяют понимание возможностей современных технологий в области баллистической экспертизы. Разработанные подходы могут быть использованы для совершенствования учебных программ в сфере криминалистики, а также для развития новых методологий исследования баллистических процессов