ОСНОВЫ РАЗВЕДКИ И СЛЕЖКИ: ТЕОРИЯ КАТЕГОРИЗАЦИИ ПЕРИМЕТРА

Современные трансформации в сфере глобальной и национальной безопасности обуславливают необходимость переосмысления правовых механизмов обеспечения периметрической безопасности. Несмотря на внедрение интеллектуальных технологий наблюдения в Республике Казахстан, в данной области отсутствует единая нормативно-правовая система, что проявляется в терминологической неопределенности, фрагментарности правового регулирования, дублировании полномочий и слабости процессуальных механизмов доказывания. Целью исследования является комплексный правовой анализ действующего законодательства Казахстана в области периметрической безопасности, а также разработка правовой модели, основанной на категоризации объектов по уровням риска, с опорой на международный опыт. Методологическая основа исследования включает формально-юридический, сравнительно-правовой, статистический методы и контент-анализ. Эмпирическую базу составили официальные статистические данные правоохранительных органов, судебная практика, ведомственные нормативные акты и результаты пилотных проектов. Результаты исследования указывают на отсутствие периметрической безопасности как самостоятельного правового института, неопределенность правового статуса технических средств наблюдения как доказательств, а также на необходимость правового разграничения по уровням угроз. В этой связи обоснована потребность в формировании многоуровневой правовой модели, легализации технологических доказательств и четком распределении компетенций между субъектами. Полученные выводы и рекомендации обладают высокой теоретической и практической значимостью, направлены на совершенствование нормативно-правовой базы, усиление доказательной базы в правоохранительной практике и интеграцию современных технологий в юридическое пространство.

1. Lohani S. K., Zhang W., Lohani B., He D. Perimeter intrusion detection using smart sensors: A review // Sensors. – 2022. – Vol. 22, No. 9. – 3601 р. [in English]

2. Teixidó P., García A., Pujol A. Secured perimeter with electromagnetic detection and surveillance stereo vision cameras // Sensors. – 2021. – Vol. 21, No. 21. – 7379 р. [in English]

3. Pitafi A. U. H., Ali Z., Khattak H. A. Real-time object detection for surveillance systems: A comparative evaluation // PLOS ONE. – 2024. – Vol. 19, No. 8. – 90 р. [in English]

4. Abba S., Bizi A. M., Lee J.-A., Bakouri S., Crespo M. L. Real-time object detection, tracking, and monitoring framework for security surveillance systems // Heliyon. – 2024. – Vol. 10, No. 15. – 85р. [in English]

5. Guo P., Shi T., Ma Z., Wang J. Human intrusion detection for high-speed railway perimeter under all-weather condition // Railway Sciences. – 2024. – Vol. 3, No. 1. – P. 97–110. [in English]

6. He T., Sun Q., Zhang S., Li H. A dual-stage-recognition network for distributed optical fiber sensing perimeter security system // Journal of Lightwave Technology. – 2022. – Vol. 41, No. 14. – P. 4331–4340. [in English]

7. Sun M., Yu M., Wang H., et al. Intelligent water perimeter security event recognition based on NAM-MAE and distributed optic fiber acoustic sensing system // Optics Express. – 2023. – Vol. 31, No. 22. – P. 37058–37073. [in English]

8. Liu F., Zhang H., Li X., Li Z., Wang H. Intrusion identification using GMM-HMM for perimeter monitoring based on ultra-weak FBG arrays // Optics Express. – 2022. – Vol. 30, No. 10. – P. 17307–17320. [in English]

9. Wang Y., Yu P. A fast intrusion detection method for high-speed railway clearance based on low-cost embedded GPUs // Sensors. – 2021. – Vol. 21, No. 21. – 7279 р. [in English]

10. Shang Y., Luo H., Ma Y., et al. Research progress in distributed acoustic sensing: Methods and applications // Sensors. – 2022. – Vol. 22, No. 16. – 6060 р. [in English]

11. Zhang X., Liu H., Liu S. Fiber-optic distributed acoustic sensing for smart grid application // Photonics. – 2025. – Vol. 12, No. 1. – 7 р. [in English]

12. Lyu C., Jiang J., Li B., Huo Z., Yang J. Abnormal events detection based on recurrence plots and inception network using distributed optical fiber perimeter system // Optics and Lasers in Engineering. – 2021. – Vol. 137. – 106377 р. [in English]

13. Liu Z., Zhang F., Sun Z., Jiang S., Duan Z. Distributed fiber optic sensing signal recognition based on classincremental learning // Optical Fiber Technology. – 2024. – Vol. 88. – 103940 р. [in English]

14. Mehta H., Ramrao N., Sharan P. A comprehensive review of using optical fibre interferometry for intrusion detection with artificial intelligence techniques // Journal of Optics. – 2024. – 125 р. [in English]

15. Abufana S. A., Dalveren Y., Aghnaiya A., Kara A. Variational mode decomposition-based threat classification for fiber optic distributed acoustic sensing // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 100152–100158. [in English] 16 Lin Y.-H., Zheng B.-H., Wang L. Cascaded fiber-optic interferometers for multi-perimeter-zone intrusion detection with a single fiber used for each defended zone // IEEE Sensors Journal. – 2021. – Vol. 21, No. 9. – P. 10685–10694. [in English]

16. Turov A. T., Shurygin V. S., Podryga V. O. Enhancing the distributed acoustic sensors’ (DAS) event recognition by advanced denoising and feature extraction // Algorithms. – 2023. – Vol. 16, No. 5. – 217 р. [in English]

17. Vikram A., Patel S. K., Alsalman O. Measurement of optical fiber sensors for intrusion detection and warning systems fortified with intelligent false alarm suppression // Optical and Quantum Electronics. – 2024. – Vol. 56. – 939 р. [in English]