Моделирование стратегий разрушения криминальной сети

Международные криминальные организации формируют сложные децентрализованные сетевые структуры. Большая часть связей в них скрыта, а перестройка в ответ на внешние воздействия происходит крайне быстро. Все это обеспечивает устойчивость сети, и кажется, что бороться с ней невозможно. Однако существуют стратегии разрушения, которые при минимальном точечном воздействии на отдельных участников сообщества приводят к распаду всей цепочки. Как ни удивительно, просчитать и предложить их могут не люди, а интеллектуальные технологии.

В данном случае, в качестве примера выбрана криминальная сеть оборота каннабиса в Нидерландах. Мы сумели оптимизировать стратегии разрушения таких сетей исходя из принципа минимального воздействия на отдельных участников (путем их изоляции или временного вывода из процесса) с максимизацией ущерба для слаженной работы криминального сообщества в целом.

Метод оптимизации основан на воспроизведении топологии сети криминальных связей в виде модели, отражающей сам производственный процесс (возделывание каннабиса, подготовка продукта, организация упаковки, перевозки и распространения). Стратегия разрушения ориентируется на ограничение возможностей быстрой перестройки сети (нахождение новых поставщиков, рынков сбыта и пр.) таким образом, чтобы простои на отдельных этапах производственного процесса вынудили некоторых участников покинуть данную структуру.

В качестве иллюстрации представлены два сценария разрушения реальной криминальной сети оборота каннабиса в Нидерландах, демонстрирующих разную эффективность при различном выборе изолируемых узлов.

Публикации по теме:

Duijn P.A.C., Kashirin V., Sloot P.M.A. The Relative Ineffectiveness of Criminal Network Disruption // Scientific Reports. — 2014. — Vol. 4. Article number 4238.

Читайте также

  • 25.11.2025

    Ученые ИТМО и Сбера представили новую мультиагентную ИИ-систему для быстрого создания новых лекарств

    Исследователи из ИТМО при поддержке ученых Центра практического искусственного интеллекта Сбера разработали мультиагентную систему для поиска новых лекарственных молекул.

  • 30.10.2025

    Маршрут перестроен: в ИТМО разработали ИИ-сервис для оптимизации маршрутов общественного транспорта

    С помощью ИИ-инструмента ConnectPT от разработчиков из Института искусственного интеллекта ИТМО можно быстро и без дополнительных затрат проанализировать уже существующие маршруты городского пассажирского транспорта и получить рекомендации, как их улучшить.

  • 17.09.2025

    Совместное исследование Yandex B2B Tech и Университета ИТМО: 75% разработчиков уже используют ИИ-ассистенты при работе с кодом

    Yandex B2B Tech и Университет ИТМО провели исследование инструментов разработки среди более чем 600 разработчиков, преподавателей и студентов IT-направлений.