ІННОВАЦІЙНІ ПІДХОДИ ДО ВИКОРИСТАННЯ ARTELLENCE У СУЧАСНОМУ КРИМІНАЛЬНОМУ АНАЛІЗІ
DOI:
https://doi.org/10.32782/2709-9261-2025-4-16-30Ключові слова:
кримінальний аналіз, Artellence, Big People 2, BigDataPeople 2, OSINT, аналітична платформа, штучний інтелект, досудове розслідування, кримінальне провадженняАнотація
У статті здійснено всебічне дослідження функціональних можливостей аналітичної платформи “Artellence”, що є прикладом сучасного когнітивного інструменту для кримінального аналізу в цифровому середовищі. Розкрито архітектуру системи, модульний склад і технічні аспекти, зокрема елементи екосистеми “BigDataPeople 2”. Описано практичне застосування таких модулів, як фотопошук, семантичне профілювання, побудова графів зв’язків, геопозиціонування, класифікація ідеологічної орієнтації та часовий аналіз цифрової активності. Наведено кейс-аналіз роботи системи в умовах розпізнавання особи за зображенням, побудови аналітичного профілю, визначення взаємодій, а також оцінювання лексичних маркерів та інформаційних кластерів. Висвітлено інтерфейсні рішення та точнісні показники, що підтверджують ефективність інструменту. Визначено потенціал Artellence у побудові доказових гіпотез, верифікації цифрових слідів, оперативній і стратегічній підтримці досудового розслідування та розробленні аналітичних моделей злочинної поведінки з урахуванням міжнародних підходів.
Посилання
1. Artellence. Seeds of bravery. European Innovation Council. URL: https://seedsofbravery.eu/startups/bigdatapeople-2/.
2. Sherman L. W. Evidence-based policing. Ideas in American policing. Washington, DC : Police Foundation, 1998. P. 1–16. URL: https://www.policinginstitute.org/wp-content/uploads/2015/06/Sherman-1998-Evidence-Based-Policing.pdf
3. Федчак І. А. Основи кримінального аналізу : навчальний посібник. Львів : ЛьвДУВС, 2021. 288 с.
4. Волобоєв А. О., Зеленський С. М. Правові та організаційні засади забезпечення інформаційної безпеки України. Українська поліцеїстика: теорія, законодавство, практика. 2025. Вип. № 2 (14). С. 95.–99. DOI: 10.32782/2709-9261-2025-2-14-17
5. Gotham. Palantir. URL: https://www.palantir.com/platforms/gotham/
6. Організація розкриття шахрайств, учинених у кіберпросторі : монографія / А. В. Шевчишен та ін. ; за заг. ред С. С. Вітвіцького. Київ : Алерта, 2023. 200 с.
7. Akhgar B., Bayerl P.S., Sampson F. Open Source Intelligence Investigation: From Strategy to Implementation. Cham : Springer International Publishing, 2016. 304 p. DOI: 10.1007/978-3-319-47671-1
8. Фігурський В. М. Докази в електронній формі у кримінальному провадженні. Галицькі студії: Юридичні науки. 2023. Вип. № 4. С. 97–105. DOI: 10.32782/galician_studies/law-2023-4-14
9. Rudin C. Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nature Machine Intelligence. 2019. Vol. 1. P. 206–215. DOI: 10.48550/arXiv.1811.10154
10. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO. URL: https://www.unesco.org/ru/artificialintelligence/recommendation-ethics
11. Guidelines on facial recognition. Strasbourg : Council of Europe, 2021. 29 p. URL: https://edoc.coe.int/en/artificialintelligence/9753-guidelines-on-facial-recognition.html
12. Рішення Європейського суду з прав людини у справі “Big Brother Watch v. UK”. Заяви № № 58170/13, 62322/14,24960/15. European Court of Human Rights. URL: https://hudoc.echr.coe.int/eng#{%22itemid%22:[%22001-210077%22]}
13. Artellence. Аналітична платформа. URL: https://artellence.com/ua
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
