Мониторинг правоприменения ♦ Monitoring of Law Enforcement
выпуск № 2 (59) за 2026 г., статья № 23 ♦ issue #2 of 2026, article #23


 Название ♥ Title • DOI • .pdf  Авторы ♥ Authors 

 Ключевые слова ♥ Keywords  Аннотация ♥ Abstract  Сведения об авторах ♥ Info on the authors 

 Список источников 

 Правообладатель, лицензия  Метаданные: открытая лицензия 

 XML-описание элементов статьи ♥ XML description of elements of the paper 


Название ♦ Title  ↑ (наверх) ↑ 

Рус: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНСТРУМЕНТ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ДИСТАНЦИОННОГО МОШЕННИЧЕСТВА
Eng: ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A TOOL FOR PERSONALIZATION OF REMOTE FRAUD

DOI: 10.24412/2226-0692-2026-2-164-172

 Гиперссылка на полнотекстовую версию статьи (.pdf) 


Авторы ♦ Authors  ↑ (наверх) ↑ 

РУС: Рашитханов Р. С.
ENG: Rashitkhanov R. S.


Ключевые слова ♦ Keywords  ↑ (наверх) ↑ 

РУС: уголовная политика, персонализация преступности, цифровизация преступности, преступность и прогресс
ENG: criminal policy, personalization of crime, digitalization of crime, crime and progress


Аннотация ♦ Abstract  ↑ (наверх) ↑ 

РУС:
Цель работы: состоит в анализе криминологического и уголовно-правового значения использования технологий искусственного интеллекта при персонализации дистанционного мошенничества, а также в разработке предложений по совершенствованию мер противодействия таким деяниям.

Метод исследования: в работе использованы формально-юридический, системно-структурный, сравнительно-правовой и криминологический методы. Нормы уголовного законодательства рассматриваются во взаимосвязи с механизмом преступного поведения и современными способами цифрового воздействия на потерпевшего. Особое внимание уделено анализу доктринальных подходов к мошенничеству, социальной инженерии, искусственному интеллекту как средству совершения преступления и незаконному использованию сведений о лице. Эмпирическую основу составили описанные в открытых источниках случаи применения синтетического голоса, поддельных изображений, генеративных систем и автоматизированной обработки информации в мошеннических схемах.

Результаты исследования: обосновано, что применение технологий искусственного интеллекта не меняет юридическую природу мошенничества, однако существенно изменяет условия его подготовки, воспроизводства и сокрытия. Показано, что криминологическое значение имеет не само наличие сведений о потерпевшем, а их последовательное превращение в средство адресного воздействия. Предложено использовать категорию персонализирующих сведений, охватывающую любую информацию, пригодную для построения правдоподобной мошеннической легенды. Сделан вывод о том, что искусственный интеллект снижает издержки персонализации, позволяет соединять массовость и адресность обмана, ускоряет подбор легенды и поддерживает ложную информационную обстановку.

Практическая ценность: сформулированы предложения по уточнению квалифицирующих признаков мошенничества, усилению ответственности за незаконный оборот персональных данных, используемых для подготовки корыстных преступлений, и разработке критериев фиксации применения искусственного интеллекта в способе совершения преступления.

ENG:
Objective: This study aims to analyze the criminological and criminal-law implications of using artificial intelligence technologies for the personalization of remote fraud, as well as to develop proposals for improving countermeasures against such acts.

Methodology: The research employs formal-legal, systemic-structural, comparative-legal, and criminological methods. The provisions of criminal law are examined in conjunction with the mechanism of criminal conduct and modern methods of digital influence on the victim. Particular attention is paid to doctrinal approaches to fraud, social engineering, artificial intelligence as a means of committing a crime, and the unlawful use of personal information. The empirical basis consists of cases described in open sources involving synthetic voice, fake images, generative systems, and automated information processing in fraudulent schemes.

Results of the study: it is substantiated that the use of artificial intelligence technologies does not change the legal nature of fraud, but significantly changes the conditions for its preparation, reproduction and concealment. It is shown that the criminological significance is not the very presence of information about the victim, but its consistent transformation into a means of targeted influence plausible fraudulent legend. It is concluded that artificial intelligence reduces the costs of personalization, allows you to combine the mass and targeted nature of deception, accelerates the selection of a legend and maintains a false information environment.

Practical value: proposals are formulated to clarify the qualifying signs of fraud, to increase responsibility for the illegal circulation of personal data used for the preparation of mercenary crimes, and to develop criteria for fixing the use of artificial intelligence in the method of committing a crime.


Сведения об авторах ♦ Information on the authors  ↑ (наверх) ↑ 

Ф. И. О.
РУС:
Рашитханов Руслан Салихович
ENG: Ruslan S. Rashitkhanov
Место работы
РУС:
Институт правового анализа проблем информационной и медиабезопасности Московского государственного юридического университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА)
ENG: Institute of Legal Analysis of Information and Media Security Problems of the Kutafin Moscow State Law University (MSAL)
Город, страна
РУС:
Москва, Российская Федерация
ENG: Moscow, Russian Federation


Список источников  ↑ (наверх) ↑ 

  1. Клепицкий И.А. Мошенничество: проблемы юридической техники и квалификации // Уголовное право. 2015. № 5. С. 48-62.
  2. Кочои С.М. Мошенничество: теория и практика квалификации // Актуальные проблемы российского права. 2020. Т. 15. № 9. С. 59-66.
  3. Хилюта В.В. Мошенничество и неисполнение гражданско-правовых обязательств: критерии разграничения // Юридический мир. 2020. № 2. С. 70-77.
  4. Безверхов А.Г. Мошенничество и его виды: вопросы законодательной регламентации и квалификации // Уголовное право. 2015. № 5. С. 8-14.
  5. Старостенко Н.И. Понятие и виды методов социальной инженерии, используемых при совершении хищений с применением информационно-телекоммуникационных технологий // Вестник Нижегородской академии МВД России. 2023. № 1. С. 181-188.
  6. Головин А.Ю. Социальная инженерия в механизме преступной деятельности в сфере информационно-телекоммуникационных технологий // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2021. № 4. С. 71-78.
  7. Антонян Ю.М., Эминов В.Е. Личность преступника: криминолого-психологическое исследование. М. : Норма, Инфра-М, 2010. 366 с.
  8. Guzman A.L., Lewis S.C. Artificial intelligence and communication: A Human-Machine Communication research agenda // New Media & Society. 2020. Vol. 22, № 1. P. 70-86.
  9. Hancock J.T., Naaman M., Levy K. AI-Mediated Communication: Definition, Research Agenda, and Ethical Considerations // Journal of Computer-Mediated Communication. 2020. Vol. 25, № 1. P. 89-100.
  10. Степанова А.В. Взаимосвязь искусственного интеллекта как средства совершения преступления и иных субъективных признаков состава преступления // Образование и право. 2021. № 5. С. 349-355.
  11. Xu T., Singh K., Rajivan P. Personalized persuasion: Quantifying susceptibility to information exploitation in spear-phishing attacks // Applied Ergonomics. 2023. Vol. 108. Article 103908.
  12. Allodi L., Chotza T., Panina E., Zannone N. The Need for New Antiphishing Measures Against Spear-Phishing Attacks // IEEE Security & Privacy. 2020. Vol. 18. No. 2. P. 23-34.


Правообладатель и лицензия на использование  ↑ (наверх) ↑ 

Использование статьи осуществляется на условиях простой (неисключительной) лицензии CC BY-NC, с обязательным указанием авторства и источника публикации, исключительно в некоммерческих целях.


Открытая лицензия на использование метаданных  ↑ (наверх) ↑ 

Использование метаданных статьи осуществляется на условиях открытой лицензии CC0.