Детальная информация

Работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка использованных источников и приложений. Объект исследования - деятельность Росфинмониторинга по выявлению сомнительных финансовых операций с использованием информационных технологий. Предмет работы - методы и инструменты, используемые Росфинмониторингом для выявления сомнительных финансовых операций с использованием информационных технологий. Цель работы - выявление и анализ способов использования новых технологий в противоправных целях, разработка предложений по совершенствованию мер их выявления. Теоретическое исследование проводилось посредством анализа нормативных источников. Прикладное исследование проводилось при помощи языка программирования Python. В ходе работы рассмотрена практика применения новых технологий, классификация способов совершения преступлений, их криминалистическая характеристика, механизм противодействия, а также разработаны рекомендации по совершенствованию автоматизированной системы, применяемой с целью их выявления. Полученные результаты могут быть использованы Росфинмониторингом, органами финансового контроля и правоохранительными структурами для выявления и анализа мошеннических схем, что способствует укреплению экономической безопасности страны.

The work consists of an introduction, three chapters, a conclusion, a list of references, and appendices. The object of the research is activities of the Federal Financial Monitoring Service to detect suspicious financial transactions, including those made with the use of new technologies. The subject of the work is the he methods and tools used by the Federal Financial Monitoring Service to identify, analyze and prevent suspicious financial transactions, including those made with the use of new technologies. The aim of the work is to identify and analyze modern methods of using new technologies for illegal purposes and to develop proposals for improving countermeasures. The theoretical research was conducted through the analysis of literature and normative sources. The applied research was conducted using the Python. In the course of the work the practice of the concept of computer crime, classification, criminalistic characterization, the mechanism of counteraction, recommendations for improving the automated system used to detect them. The obtained results can be used by financial control bodies and law enforcement structures to identify fraudulent schemes, which contributes to the strengthening of economic security of the country.