В России разработают систему слежки за правонарушителями в соцсетях

Правоохранители будут расследовать преступления в Сети с помощью единого автоматизированного рабочего места. Об этом «РИА Новостям» рассказал эксперт инжинирингового центра SafeNet Национальной технологической инициативы Игорь Бедеров.

«В рамках курса SafeNet предлагает силовикам разработать единое автоматизированное рабочее место (АРМ) специалиста по расследованию преступлений в интернете. Оно позволит автоматизировать и стандартизировать сбор и анализ информации по геолокации, имени, никнейму, телефону, почтовому адресу, IP-адресу, домену и другим идентификаторам пользователя в сети. Сотрудник правоохранительных органов мог бы загрузить в систему те данные о злоумышленнике, которые стали ему известны, а дальше АРМ будет самостоятельно устанавливать личность, отслеживать её, находить дополнительные контакты», – сказал он.

25 мая, 2021

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

22.01.2026
Кибербезопасники из Mandiant применяют мягкий шантаж
22.01.2026
«На данный момент у Max нет никаких явных преимуществ»
22.01.2026
Центральный университет и ЛК второй раз подготовят российскую ИБ-сборную
22.01.2026
Эксперты Gartner объявили об эре «нулевого доверия» из-за краха моделей ИИ
22.01.2026
«НМ-Тех», «Элемент» и «Ангстрем» объединятся в суперкомпанию?
21.01.2026
Пошла волна. ПСБ интегрировал новую систему бесконтактной оплаты
21.01.2026
РЭУ: Участие экспертов ГК InfoWatch в учебном процессе позволит студентам изучать современные стандарты ИБ
21.01.2026
США и Британия сосредоточили усилия на безопасности промышленных сетей
21.01.2026
За нелегальный майнинг в энергодефицитных регионах — минус 2 млн рублей
21.01.2026
Минцифры собирает антидипфейк-команду

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных