на биологическом уровне. Поэтому остаётся принять её как неизбежную данность: рисовать на заборе будут всегда. Но тут включается второй закон жизни: любое действие живое существо стремиться выполнить, затрачивая минимальное количество усилий. Что проще: выдавить из себя 5 тысяч знаков в жэжэшку или твиттернуть на 140 знаков? Вопрос риторический.
Потому следует ожидать колоссального роста популярности 'Твиттера' и в будущем. Причём повсеместно: от джунглей Ботсваны до степей Казахстана. Как только у простого человека будут появляться технические возможности оставлять след в жизни (типа, сообщать друзьям, чем он там таким бесценным сейчас занимается) с помощью 'Твиттера', человек сразу же задействует именно этот высокотехнологический способ, ибо он наименее энергозатратный.
Короче, 'Твиттер' — это ещё одно граффити на заборе. Соответствующее по духу XXI веку. Ну и замечательно. Остается придумать, как извлечь в очередной раз пользу из наследия бессмертной ленинской мысли.
Вполне допускаю, что существуют и другие, мне неведомые позывы к твиттерству. You tell me!
Кивино гнездо: Безмолвный очевидец
Автор: Берд Киви
В криминалистике, как, вероятно, и практически в любой другой области человеческой деятельности, для цифровых инфотехнологий регулярно отыскиваются новые и весьма любопытные приложения. Одна из свежих технологий подобного рода, под названием "Анализ частоты электросетей" или кратко ENF (от англоязычного Electrical Network Frequency analysis) в этом году сыграла весьма существенную роль в некоем серьёзном, но почему-то пока засекреченном судебно-криминальном разбирательстве в Британии.
Как бы там ни было, техническая часть данного "дела об убийстве" просочилась в прессу и предоставила подходящий повод для первичного, по крайней мере, ознакомления с новой цифровой технологией расследований, появляющейся в арсенале полиции. Хотя этот метод анализа совсем ещё нов, следует отметить, что многие эксперты уже сейчас весьма впечатлены его успехами, сулят ENF большое будущее и называют данную технологию наиболее значительным достижением в аудиокриминалистике со времен Уотергейта.
В типичных случаях криминально-судебных расследований, эксперты аудио- и видеокриминалистики привлекаются для того, чтобы подтвердить или, напротив, опровергнуть подлинность записей, предоставляемых суду в качестве улик. Материалы такого рода могут иметь самое разнообразное происхождение. От записей скрытного наблюдения и прослушивания, сделанных полицией, или записей корпораций, пытающихся доказать замешанность своего сотрудника в промышленном шпионаже, до компрометирующих записей, предъявляемых враждующими супружескими сторонами при разводе.
В деле установления аутентичности подобных записей наиболее впечатляющих успехов, как считается, сумел добиться румынский специалист Каталин Григорас (Catalin Grigoras). Этого эксперта-криминалиста из Бухареста по праву можно называть "отцом ENF", поскольку именно он разработал технологию, которая использует уникальные частотные сигнатуры местных поставщиков электроэнергии для установления того, когда (а иногда и где именно) были сделаны записи.
Суть метода ENF, согласно результатам Григораса, построена на непрерывных флуктуациях в частоте электропитания, поступающего от местной сети энергоснабжения. Цифровые устройства записи, такие как современные рекордеры камер видеонаблюдения или телефонные рекордеры-автоответчики, регистрируют в своих записях все эти отклонения, вызываемые пиками или спадами, вызванными подключением и отключением потребителей энергии в сети. Иначе говоря, цифровые рекордеры, вставленные в электрические розетки, регистрируют в своих записях частотную сигнатуру местного поставщика электроэнергии. Причем сигнатура эта такова, что она не только уникальна, но и существенно изменяется с течением времени.
Немаловажно и то, что и прочие цифровые устройства записи, питающиеся от батарей, далеко не всегда обладают иммунитетом к анализу ENF. Когда в данных устройствах используются электретные микрофоны, по сути работающие как конденсаторы, такие микрофоны регистрируют электрические сигнатуры прочих электронных устройств, находящихся по соседству с ними и питающихся от розеток электросети.
Работая на министерства юстиции и внутренних дел Румынии, Григорас договорился о сотрудничестве с компаниями электроснабжения разных стран Европы и скомпилировал большую базу данных для сигнатур их электроэнергии на протяжении нескольких лет. Для ENF-анализа он использует специально разработанный программный пакет под названием DCLive Forensics, где сигнатуры энергии, выделяемые в исследуемых записях, сравниваются с сигнатурами, хранимыми в его базе данных. Такое сравнение и позволяет определять, когда именно эта запись в действительности была сделана, в какой стране, и производились ли над записью редакторские манипуляции.
Со времени первых публичных представлений ENF на конференциях криминалистов и в специализированных журналах (2002-2005 гг.), технология успела привлечь внимание полиции ведущих стран мира и ныне существенно развита далее в их исследовательских лабораториях.
Возвращаясь к делу "высокой важности" вокруг убийства в Великобритании, упомянутому в самом начале, ныне известно, что именно благодаря ENF обвиняющая сторона смогла продемонстрировать, что изъятая среди улик запись голоса, ставшая принципиально важным доказательством вины, была аутентичной записью, а не результатом манипуляций. Адвокаты защиты предполагали, что эта запись могла быть специально сфабрикована свидетелем, дабы подозрение пало на обвиняемого.
Полиция, проводившая расследование, пока отказалась называть журналистам имя убийцы, ссылаясь на некие "оперативные причины". Но при этом ничуть не скрывалась суть работы британской разновидности метода ENF, который здесь опирается на флуктуации частоты электропитания, подаваемого через единую National Grid, Национальную сеть энергоснабжения Великобритании.
Учёные, работающие в лаборатории цифровой криминалистики полиции лондонского метрополитена, уже довольно давно создали базу данных, в которую на протяжении последних пяти лет постоянно, с интервалом в полторы секунды, записываются все флуктуации электросети National Grid. Характерный рисунок этих флуктуаций за достаточно короткий период формирует уникальную сигнатуру электрочастоты для данного
