Судебно-экспертное противодействие нейросетевым фальсификациям цифровых доказательств в цивилистических процессах

 Статья посвящена проблемам использования нейросетевых технологий для фальсификации цифровых аудиодоказательств в цивилистических процессах. Стремительное развитие генеративных моделей искусственного интеллекта и их широкая доступность создают новые риски представления в суде недостоверных сигналограмм, например фонограмм, способных имитировать голос конкретного лица. В этих условиях особое значение приобретает разработка механизмов судебно-экспертного противодействия подобным фальсификациям. В работе обосновывается необходимость включения этапа проверки фонограмм на предмет нейросетевой генерации в структуру предварительного экспертного исследования наряду с установлением пригодности речевого материала для решения идентификационных задач. Внимание обращено на неоднозначные результаты применения специализированных программных средств для автоматического распознавания сгенерированных цифровых фонограмм. Подчеркивается важность развития методического обеспечения судебных экспертиз новых объектов нейросетевой природы, а также сделан вывод о необходимости совершенствования процессуальных механизмов оценки цифровых доказательств в условиях распространения нейросетевых технологий, в том числе для синтеза звучащей речи.

1. Бодров Н. Ф., Лебедева А. К. Дипфейк: технологии, правовое регулирование и судебно-экспертное исследование : монография. — М. : Проспект, 2026. — 224 с.

2. Бодров Н. Ф., Лебедева А. К. Судебно-экспертное прогнозирование способов и технологий фальсификации цифровых доказательств // Законы России: опыт, анализ, практика. — 2025. — № 9. — С. 50—56.

3. Попов В. В. Электронные доказательства, сгенерированные искусственным интеллектом // Технологии XXI века в юриспруденции : материалы Седьмой международной научно-практической конференции (Екатеринбург, 5 июня 2025 г.) / отв. ред. Д. В. Воронков. — Екатеринбург : КримЛиб, 2025. — С. 148—154.

4. Россинская Е. Р. Нейросети в судебной экспертологии и экспертной практике: проблемы и перспективы // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). — 2024. — № 3 (115). — С. 21—33.

5. Рязанова М. К., Марченко Д. А., Менжега М. М. Детектирование синтезированных медиаданных (Deepfakes) как вызов для современной криминалистики: методы, проблемы и правовые аспекты // Universum: экономика и юриспруденция. — 2026. — № 1–1 (135). С. 40—43.

6. Свирава Т. Н., Сипаров И. С., Шавыкина С. Б. Оценка пригодности речевого материала для проведения идентификационного исследования по голосу и звучащей речи // Теория и практика судебной экспертизы. — 2025. — Т. 20. — № 1. — С. 23—37.

7. Guide by Supreme Court of Singapore on the use of generative artificial intelligence tools by court user // URL: https://www.judiciary.gov.sg/docs/default-source/circulars/2024/registrar’s_circular_no_1_2024_supreme_court.pdf (дата обращения: 27 февраля 2026 г.).