Цифровые следы
Подборка наиболее важных документов по запросу Цифровые следы (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).
Формы
Статьи, комментарии, ответы на вопросы
Статья: О правовой регламентации цифрового контроля жизнедеятельности личности
(Степанов О.А., Басангов Д.А.)
("Российская юстиция", 2026, N 5)С 1 марта 2022 г. вступил в силу национальный стандарт "Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология" <34>, который предполагает внедрение автономного обучения без вмешательства педагогического работника посредством искусственного интеллекта - репетитора. В стандарте дается определение цифрового следа обучающегося, включающего видео- и аудиоданные о процессе обучения, предпочтениях, взаимодействии его с другими обучаемыми, полученных квалификациях, трудоустройстве и профессиональной деятельности, рецензиях и оценках, а также о результатах обучения с использованием учебно-методических данных, представленных в электронном цифровом формате.
(Степанов О.А., Басангов Д.А.)
("Российская юстиция", 2026, N 5)С 1 марта 2022 г. вступил в силу национальный стандарт "Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология" <34>, который предполагает внедрение автономного обучения без вмешательства педагогического работника посредством искусственного интеллекта - репетитора. В стандарте дается определение цифрового следа обучающегося, включающего видео- и аудиоданные о процессе обучения, предпочтениях, взаимодействии его с другими обучаемыми, полученных квалификациях, трудоустройстве и профессиональной деятельности, рецензиях и оценках, а также о результатах обучения с использованием учебно-методических данных, представленных в электронном цифровом формате.
Статья: Цифровая личность в экономике данных
(Чаннов С.Е., Шмалий О.В.)
("Юрист", 2026, N 4)Анализируя понятие цифровой личности, А.Е. Канакова задает вопрос: человек есть цифровая личность или у человека есть цифровая личность? <2>. В первом понимании цифровая личность - это, собственно, физическое лицо, характеризующееся какими-либо свойствами, качествами, позволяющими его охарактеризовать как цифровое. То есть, например: "Цифровая личность - это человек, который обладает свободой, сформированной цифровой грамотностью, осознанно создает свой цифровой образ на основе соблюдения нормативных норм и этических ценностей, несет персонализированную ответственность за сохранность данных и содержание цифрового контента, соблюдает правила кибербезопасности, имеет цифровой профиль для реализации личностных потребностей и гражданских прав, контролирует свой цифровой след и адекватно относится к цифровым инновационным преобразованиям" <3>. Таким образом, в рамках данного подхода цифровая личность - это просто человек, имеющий значительные цифровые компетенции и ориентированный на активное использование цифровых технологий. С.В. Даведенко для характеристики такого лица использует термин "цифроцентричная личность" <4>.
(Чаннов С.Е., Шмалий О.В.)
("Юрист", 2026, N 4)Анализируя понятие цифровой личности, А.Е. Канакова задает вопрос: человек есть цифровая личность или у человека есть цифровая личность? <2>. В первом понимании цифровая личность - это, собственно, физическое лицо, характеризующееся какими-либо свойствами, качествами, позволяющими его охарактеризовать как цифровое. То есть, например: "Цифровая личность - это человек, который обладает свободой, сформированной цифровой грамотностью, осознанно создает свой цифровой образ на основе соблюдения нормативных норм и этических ценностей, несет персонализированную ответственность за сохранность данных и содержание цифрового контента, соблюдает правила кибербезопасности, имеет цифровой профиль для реализации личностных потребностей и гражданских прав, контролирует свой цифровой след и адекватно относится к цифровым инновационным преобразованиям" <3>. Таким образом, в рамках данного подхода цифровая личность - это просто человек, имеющий значительные цифровые компетенции и ориентированный на активное использование цифровых технологий. С.В. Даведенко для характеристики такого лица использует термин "цифроцентричная личность" <4>.
Нормативные акты
Приказ Минтруда России от 09.07.2021 N 462н
"Об утверждении профессионального стандарта "Специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа"
(Зарегистрировано в Минюсте России 30.07.2021 N 64502)Зарегистрировано в Минюсте России 30 июля 2021 г. N 64502
"Об утверждении профессионального стандарта "Специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа"
(Зарегистрировано в Минюсте России 30.07.2021 N 64502)Зарегистрировано в Минюсте России 30 июля 2021 г. N 64502
Статья: Добровольный отказ от преступления в смешанных правовых семьях на примере Японии, ЮАР и Шотландии: доктринальные подходы и судебная практика
(Свиридов Ю.В.)
("Российский юридический журнал", 2025, N 5)имущественные преступления (41%) и киберпреступления (22%) преимущественно рассматриваются через объективные критерии (фиксация действий, цифровые следы);
(Свиридов Ю.В.)
("Российский юридический журнал", 2025, N 5)имущественные преступления (41%) и киберпреступления (22%) преимущественно рассматриваются через объективные критерии (фиксация действий, цифровые следы);
Статья: Искусственный интеллект в предупреждении преступности несовершеннолетних: pro et contra
(Демидова-Петрова Е.В.)
("Журнал российского права", 2026, N 4)В соответствии с указанным значимая роль в предупреждении преступности несовершеннолетних принадлежит технологиям ИИ, поскольку они способны обрабатывать массивы структурированных и неструктурированных данных, цифровых следов, оставляемых несовершеннолетними в сети Интернет. Так, ведутся исследования по выявлению вербальных и невербальных признаков потенциально опасных несовершеннолетних при помощи нейросетей. Существует предложение о создании единого центра обработки данных для выявления наркопреступников, в том числе среди несовершеннолетних, с использованием современных информационно-коммуникационных технологий. Большие данные позволят не только своевременно реагировать на совершенные правонарушения, но и определять их причины и условия, а также заблаговременно принимать профилактические меры <12>.
(Демидова-Петрова Е.В.)
("Журнал российского права", 2026, N 4)В соответствии с указанным значимая роль в предупреждении преступности несовершеннолетних принадлежит технологиям ИИ, поскольку они способны обрабатывать массивы структурированных и неструктурированных данных, цифровых следов, оставляемых несовершеннолетними в сети Интернет. Так, ведутся исследования по выявлению вербальных и невербальных признаков потенциально опасных несовершеннолетних при помощи нейросетей. Существует предложение о создании единого центра обработки данных для выявления наркопреступников, в том числе среди несовершеннолетних, с использованием современных информационно-коммуникационных технологий. Большие данные позволят не только своевременно реагировать на совершенные правонарушения, но и определять их причины и условия, а также заблаговременно принимать профилактические меры <12>.
Статья: Правовой аспект внедрения искусственного интеллекта: переосмысление конфиденциальности в образовательном пространстве
(Сидорова А.В.)
("Российский юридический журнал", 2025, N 5)Внедрение технологий ИИ в сферу образования приводит к существенной модернизации традиционных педагогических методик. Современные интеллектуальные системы способны обеспечивать адаптацию образовательного контента и регулировать скорость его освоения в соответствии с персональными характеристиками обучающихся. Важным аспектом применения ИИ является автоматизация рутинных процессов, позволяющая педагогам сосредоточиться на более содержательных аспектах преподавания, таких как индивидуальные консультации, развитие креативных способностей обучающихся, практико-ориентированное обучение. Интерактивные системы на основе ИИ, включая чат-ботов и виртуальных помощников, способны оперативно реагировать на запросы пользователей, предоставлять развернутую обратную связь и рекомендовать дополнительные учебные материалы, тем самым обеспечивая непрерывный доступ к образовательным ресурсам. Реализация технологий ИИ в учебном процессе связана с обработкой обширных массивов информации о студентах, охватывающей не только академические достижения, но и поведенческие характеристики, личные интересы, социально-экономические условия, а в отдельных случаях - медицинские показатели. Согласно исследованию компании McKinsey, проведенному в 2021 г., 60% образовательных учреждений в мире использовали ИИ для анализа данных студентов <3>. Исследование НИУ ВШЭ за 2025 г. показало, что около 67% российских образовательных учреждений тестируют технологии искусственного интеллекта. При этом ИИ-решения для мониторинга ЕГЭ уже развернуты в 84 субъектах РФ <4>. Исследователи из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Томского государственного университета разработали алгоритм прогнозирования академической успеваемости студентов на основе анализа их подписок во "ВКонтакте" с применением нейросетевых моделей. Согласно опубликованным в IEEE Access результатам, цифровой след в социальных сетях демонстрирует значимую корреляцию с учебными достижениями. Исследование проведено на выборке из 4 445 открытых профилей учащихся <5>.
(Сидорова А.В.)
("Российский юридический журнал", 2025, N 5)Внедрение технологий ИИ в сферу образования приводит к существенной модернизации традиционных педагогических методик. Современные интеллектуальные системы способны обеспечивать адаптацию образовательного контента и регулировать скорость его освоения в соответствии с персональными характеристиками обучающихся. Важным аспектом применения ИИ является автоматизация рутинных процессов, позволяющая педагогам сосредоточиться на более содержательных аспектах преподавания, таких как индивидуальные консультации, развитие креативных способностей обучающихся, практико-ориентированное обучение. Интерактивные системы на основе ИИ, включая чат-ботов и виртуальных помощников, способны оперативно реагировать на запросы пользователей, предоставлять развернутую обратную связь и рекомендовать дополнительные учебные материалы, тем самым обеспечивая непрерывный доступ к образовательным ресурсам. Реализация технологий ИИ в учебном процессе связана с обработкой обширных массивов информации о студентах, охватывающей не только академические достижения, но и поведенческие характеристики, личные интересы, социально-экономические условия, а в отдельных случаях - медицинские показатели. Согласно исследованию компании McKinsey, проведенному в 2021 г., 60% образовательных учреждений в мире использовали ИИ для анализа данных студентов <3>. Исследование НИУ ВШЭ за 2025 г. показало, что около 67% российских образовательных учреждений тестируют технологии искусственного интеллекта. При этом ИИ-решения для мониторинга ЕГЭ уже развернуты в 84 субъектах РФ <4>. Исследователи из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Томского государственного университета разработали алгоритм прогнозирования академической успеваемости студентов на основе анализа их подписок во "ВКонтакте" с применением нейросетевых моделей. Согласно опубликованным в IEEE Access результатам, цифровой след в социальных сетях демонстрирует значимую корреляцию с учебными достижениями. Исследование проведено на выборке из 4 445 открытых профилей учащихся <5>.
Статья: Трансграничные электронные доказательства: проблемные аспекты и направления унификации в свете опыта России и Китая
(Никурадзе Н.О.)
("Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения", 2026, N 1)Технологический прогресс и темпы цифровизации существенно изменяют не только количественные, но и качественные показатели преступности. Появляются качественно новые способы и средства совершения киберпреступлений, удешевляющие финансирование преступной деятельности и одновременно увеличивающие ее территориальные и количественные масштабы по числу потерпевших от преступлений, повышающие доходность от преступлений, а главное, способствующие утрате цифрового следа, который может вывести на исполнителя преступления, преступную группу и т.д. Количественные показатели преступности позволяют оценить масштабы исследуемой проблемы. Например, на территории Оренбургской области <16> за первое полугодие 2024 г. зарегистрировано 384 453 преступления, совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных технологий, из них против собственности - 253 281 (из которых кибермошенничество - 191 506), связанных с незаконным оборотом наркотических средств и психотропных веществ, оружия - 58 285, террористической и экстремистской направленности (включая заведомо ложные сообщения об акте терроризма) - 10 047. При этом более 38% преступлений совершены с территории иностранных государств. По способу осуществления превалируют преступления, совершенные с использованием сети Интернет (188 896) и средств мгновенного обмена сообщениями (62 309), средств мобильной связи (111 843) и неправомерного доступа к компьютерной информации (23 478), электронных платежных систем (10 934). Ущерб от данных преступлений составил 53 716 114 руб. <17> При этом на начало 2025 г. не раскрыты 2 133 436 преступлений прошлых лет, совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных технологий, в связи с приостановлением по п. 1, 2, 3 ч. 1 ст. 208 УПК РФ <18>, что часто связано с утратой цифровых следов, указывающих на лицо, подлежащее привлечению в качестве обвиняемого, его местонахождение и др. Это подчеркивает необходимость совершенствования международного сотрудничества в исследуемой сфере.
(Никурадзе Н.О.)
("Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения", 2026, N 1)Технологический прогресс и темпы цифровизации существенно изменяют не только количественные, но и качественные показатели преступности. Появляются качественно новые способы и средства совершения киберпреступлений, удешевляющие финансирование преступной деятельности и одновременно увеличивающие ее территориальные и количественные масштабы по числу потерпевших от преступлений, повышающие доходность от преступлений, а главное, способствующие утрате цифрового следа, который может вывести на исполнителя преступления, преступную группу и т.д. Количественные показатели преступности позволяют оценить масштабы исследуемой проблемы. Например, на территории Оренбургской области <16> за первое полугодие 2024 г. зарегистрировано 384 453 преступления, совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных технологий, из них против собственности - 253 281 (из которых кибермошенничество - 191 506), связанных с незаконным оборотом наркотических средств и психотропных веществ, оружия - 58 285, террористической и экстремистской направленности (включая заведомо ложные сообщения об акте терроризма) - 10 047. При этом более 38% преступлений совершены с территории иностранных государств. По способу осуществления превалируют преступления, совершенные с использованием сети Интернет (188 896) и средств мгновенного обмена сообщениями (62 309), средств мобильной связи (111 843) и неправомерного доступа к компьютерной информации (23 478), электронных платежных систем (10 934). Ущерб от данных преступлений составил 53 716 114 руб. <17> При этом на начало 2025 г. не раскрыты 2 133 436 преступлений прошлых лет, совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных технологий, в связи с приостановлением по п. 1, 2, 3 ч. 1 ст. 208 УПК РФ <18>, что часто связано с утратой цифровых следов, указывающих на лицо, подлежащее привлечению в качестве обвиняемого, его местонахождение и др. Это подчеркивает необходимость совершенствования международного сотрудничества в исследуемой сфере.
Статья: Ложные и формально достоверные сведения в структуре криминальной дезинформации: криминалистический аспект
(Холевчук А.Г.)
("Российский следователь", 2026, N 4)Особую криминалистическую значимость эта проблема приобретает в условиях широкого применения цифровых технологий, увеличения объема электронных доказательств и роста доверия к техническим источникам информации. Формальная достоверность цифровых следов, экспертных заключений и иных процессуальных данных часто воспринимается как гарантия их объективности, что снижает критичность оценки и повышает риск включения таких сведений в дезинформационные конструкции. В результате возникает вероятность принятия ошибочных процессуально оформленных выводов даже при формальном соблюдении требований уголовно-процессуального закона.
(Холевчук А.Г.)
("Российский следователь", 2026, N 4)Особую криминалистическую значимость эта проблема приобретает в условиях широкого применения цифровых технологий, увеличения объема электронных доказательств и роста доверия к техническим источникам информации. Формальная достоверность цифровых следов, экспертных заключений и иных процессуальных данных часто воспринимается как гарантия их объективности, что снижает критичность оценки и повышает риск включения таких сведений в дезинформационные конструкции. В результате возникает вероятность принятия ошибочных процессуально оформленных выводов даже при формальном соблюдении требований уголовно-процессуального закона.
"Правовое регулирование внешней торговли услугами в цифровой экономике: монография"
(Ворникова Е.Д.)
("Юстицинформ", 2024)Таким образом, "традиционные" услуги потребляются по мере их оказания и не имеют овеществленного результата. Например, пользователь потребляет образовательные услуги в режиме реального времени при взаимодействии с исполнителем, и надлежащее исполнение обязательств по оказанию услуг может фиксироваться в соответствующем акте. При этом в цифровой экономике результат оказания услуг существует в объективированной форме и может сохраняться посредством записи программного кода и применения иных технологий. Под сохранением результата в объективированной форме понимаются "цифровые следы" оказания услуг, подтверждающие факты входа в информационную систему, ввода поисковых запросов, ознакомления с контентом и др. Вместе с тем результат оказания "цифровых" услуг (полезный эффект, который пользователь извлекает, используя платформу) по-прежнему неотделим от процесса оказания услуг. Например, цифровые сервисы доступны пользователю до тех пор, пока исполнитель продолжает оказание услуг и обеспечивает доступ на платформу.
(Ворникова Е.Д.)
("Юстицинформ", 2024)Таким образом, "традиционные" услуги потребляются по мере их оказания и не имеют овеществленного результата. Например, пользователь потребляет образовательные услуги в режиме реального времени при взаимодействии с исполнителем, и надлежащее исполнение обязательств по оказанию услуг может фиксироваться в соответствующем акте. При этом в цифровой экономике результат оказания услуг существует в объективированной форме и может сохраняться посредством записи программного кода и применения иных технологий. Под сохранением результата в объективированной форме понимаются "цифровые следы" оказания услуг, подтверждающие факты входа в информационную систему, ввода поисковых запросов, ознакомления с контентом и др. Вместе с тем результат оказания "цифровых" услуг (полезный эффект, который пользователь извлекает, используя платформу) по-прежнему неотделим от процесса оказания услуг. Например, цифровые сервисы доступны пользователю до тех пор, пока исполнитель продолжает оказание услуг и обеспечивает доступ на платформу.
Статья: Финансовая аналитика и прогнозирование в контексте Финансов 5.0
(Борисова О.В.)
("Финансы", 2026, N 3)Экспоненциальный рост объемов данных (только за 2025 г. на 23,13% <1>) вследствие развития интернета вещей и увеличения количества цифровых следов потребителей (в социальных сетях, поисковых системах, гаджетах, мобильных приложениях, за счет интернет-покупок и др.) позволяет получить возможность более детального понимания рыночного механизма и повысить его адаптивность к происходящим изменениям. Однако геополитическая нестабильность, фрагментация глобальных цепочек поставок, смена целеполагания в бизнесе (от максимизации акционерной стоимости к устойчивому развитию и ориентации на интересы всех стейкхолдеров и максимизации ценности для каждого из них) приводят к развитию методов анализа и прогнозирования.
(Борисова О.В.)
("Финансы", 2026, N 3)Экспоненциальный рост объемов данных (только за 2025 г. на 23,13% <1>) вследствие развития интернета вещей и увеличения количества цифровых следов потребителей (в социальных сетях, поисковых системах, гаджетах, мобильных приложениях, за счет интернет-покупок и др.) позволяет получить возможность более детального понимания рыночного механизма и повысить его адаптивность к происходящим изменениям. Однако геополитическая нестабильность, фрагментация глобальных цепочек поставок, смена целеполагания в бизнесе (от максимизации акционерной стоимости к устойчивому развитию и ориентации на интересы всех стейкхолдеров и максимизации ценности для каждого из них) приводят к развитию методов анализа и прогнозирования.
Статья: Один "скоринг" на все продукты: как СПР позволяет автоматизировать принятие решений для юрлиц
(Карпов А.)
("Банковское кредитование", 2026, N 1)- Формирование цифрового следа. Все параметры заявок, полученные данные и сработавшие правила складываются в базу. Это бесценный актив: позже можно анализировать эти данные, дообучать модели, выявлять новые паттерны риска.
(Карпов А.)
("Банковское кредитование", 2026, N 1)- Формирование цифрового следа. Все параметры заявок, полученные данные и сработавшие правила складываются в базу. Это бесценный актив: позже можно анализировать эти данные, дообучать модели, выявлять новые паттерны риска.