Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность

В интернете нет границ. Никакого отдельно американского, британского, китайского или русского интернета не существует. Соответственно юридическая база для работы правоохранительных органов, сложившаяся для обычного пространства не подходит для киберпространства.

Как данные ФБР и правоохранительных органов, так и результаты исследовательских тем, открытых в ведущих университетах США, позволяют говорить, что в настоящее время отсутствуют признаки целенаправленных усилий ОПГ по созданию собственных разработок в области ИИ.

Данное обстоятельство трактуется многими практиками следующим образом: в ближайшей перспективе ФБР и полиция, взяв на вооружение ИИ, получат решающее превосходство над киберпреступностью и другими видами организованного криминала.

Даже если абстрагироваться от иностранных преступников, оперирующих в киберпространстве США, американский криминал неизбежно в ближайшие годы начнет практически использовать ИИ.

Успешные преступники, работающие по-крупному в таких сферах как финансы, крупномасштабная контрабанда, нелегальная купля-продажа интеллектуальной собственности и т. п. – люди предельно рациональные. На данном уровне разработок в области ИИ у них нет необходимости привлекать внимание, вербуя в свои ряды команды наиболее продвинутых стартапов, за которыми охотятся военное и разведывательное сообщества, крупнейшее корпорации. Сегодня это не нужно. Почему?

Прежде всего, стремясь минимизировать издержки и привлечь к развитию собственного продукта максимальное количество внешних, в значительной степени бесплатных, разработчиков, большинство ведущих производителей платформ ИИ уже выпустили платформы с открытым кодом: Tensorfl ow, BigSur, Torch, SciKit, Caffe, CNTK, DMTK, Deeplearning4j, H2O, Mahout, MLLib, NuPIC, Project MalmoMicrosoft DeepMindGOOGLE.

По мнению аналитиков ФБР, использование ИИ криминалом в США в течение ближайших пяти лет будет иметь место в нескольких приоритетных сферах. Их объединяет наиболее благоприятное для криминала соотношение трех переменных: полученный преступный доход, совокупные приведенные издержки на подготовку, совершение и сокрытие преступления, и уровень риска.

1. Использование ИИ для компрометации и имплантации вредоносного софта в действующие платежные системы, в основном использующие протокол блокчейн.

Большая четверка (Visa, MasterCard, American Express и Dinner Club) вложила огромные деньги в создание инфраструктуры информационной безопасности. Тем не менее, преступники кладут в свой карман не менее одной десятой доходов процессинговых компаний. Одноранговые платежные системы вытесняют процессинговые компании. Прежде всего, за счет экономики издержек для клиентов. При этом по состоянию на 2017 г. из без малого 30 платежных сервисов, построенных на блокчейне, действующих в США, лишь семь удовлетворяют требованиям компьютерной безопасности. Соответственно, подсоединение к платежным сервисам, и добавление к каждой транзакции порядка 0,1–0,3 % принесет миллиардные доходы преступникам при отсутствии какого-либо риска.

Программы ИИ в данном случае крайне важны. Они позволяют использовать методы глубокого обучения нейронных сетей для взлома и перепрограммирования платежных протоколов, построенных на блокчейне. Эксперименты, проведенные в университете Санта-Фе и Дармурдском университете, показали, что программы ИИ справляются с этой задачей эффективнее, чем люди-программисты. Уязвимость заключена в блокчейне. Он, как любой код, базируется на правилах и алгоритмах. Именно на них построены игры – от шахмат до покера, где ИИ победил человека.

2. На долю высокотехнологичного киберкриминала, извлекающего прибыль из торговых операций крупнейших финансовых институтов, приходится 40–50 млрд, долларов ежегодно. Это – наиболее прибыльная, хотя и достаточно рискованная сфера организованной киберпреступности.