Как данные из веб-аналитики используются в компьютерно-технической экспертизе?

В условиях цифровизации любые данные, связанные с поведением пользователей, маркетинговыми стратегиями, ценовой политикой и клиентскими сегментами, приобретают особую ценность.

Сервисы веб-аналитики, такие как Яндекс.Метрика, Rush Analytics и другие, широко используются для анализа поведения пользователей на сайте. Однако в рамках компьютерно-технической экспертизы (КТЭ) эти данные играют не менее важную роль — как цифровые доказательства. С их помощью эксперты восстанавливают хронологию событий, подтверждают или опровергают действия пользователей, анализируют технические параметры и оценивают контекст произошедшего.

Почему аналитика важна для КТЭ?

Компьютерно-техническая экспертиза проводится для установления фактов, имеющих значение при разрешении судебных споров или проведении расследований.

Если объектом исследования является исключительно «поведение» пользователей в интернете, аналитические данные становятся ключевым источником технической информации.

Экспертиза может решать следующие задачи:

• Анализ посещаемости определённых страниц веб-сайта. Хотя стандартные инструменты веб-аналитики не позволяют установить факт посещения страницы конкретным пользователем, можно определить, что определённая страница посещалась с устройства с заданными характеристиками (например, IP-адрес, тип устройства, браузер)
• Фиксация даты и времени совершения действий. Аналитические системы регистрируют временные метки событий (например, момент клика, загрузки страницы и др.), но для применения в экспертизе необходимо уточнять, какие именно действия важны в контексте рассматриваемого инцидента (например, отправка формы, вход в личный кабинет, принятие соглашения и т. д.)
• Оценка возможных инцидентов информационной безопасности. Инструменты аналитики не предназначены для выявления инцидентов ИБ, однако аномальное поведение пользователей или резкие изменения трафика могут стать поводом для более глубокой технической проверки.

Какие сервисы дают наиболее ценные данные для компьютерно-технической экспертизы?

Среди сервисов можно выделить такие, как:

• Rush Analytics используется чаще в SEO-задачах, но при КТЭ может быть полезен в контексте оценки состояния сайта в разные моменты времени.
• Яндекс.Метрика. Благодаря инструментам можно восстановить полную картину поведения пользователя на сайте: от загрузки страницы до движения курсора и ввода текста в формы.

Дополнительно стоит отметить, что такие системы, как правило, обеспечивают хранение логов на протяжении длительного времени. Это позволяет экспертам работать со старыми данными, даже если сами события произошли месяцы или годы назад (в случае веб-архивов).

В совокупности с другими источниками аналитические данные становятся частью доказательной базы, позволяя сформировать обоснованную техническую версию произошедшего.

Как проводится работа с аналитикой в рамках экспертизы?

Первым шагом является получение доступа к учетным записям аналитических систем или выгрузкам логов. Эксперт фиксирует факт наличия данных, их структуру и содержание.

Особое внимание уделяется:

• Времени фиксации событий (в привязке к часовому поясу)
• Идентификаторам устройств, coockie, IP-адресам
• Действиям пользователя на страницах (последовательность, длительность, взаимодействие с формами)
• Журналам ошибок и событиям JavaScript

Все действия фиксируются с применением методик, обеспечивающих допустимость доказательств в суде (в том числе с протоколированием, хешированием, подтверждением подлинности данных).

Важно: доступ к аналитике должен быть официальным, через владельца сайта или по решению суда.

Какие ограничения есть у аналитических данных в экспертизе?

Несмотря на ценность веб-аналитики как источника цифровых данных, эксперт должен учитывать её технические и юридические ограничения.

В первую очередь важно понимать, что аналитические системы не предназначены для целей судебных разбирательств и потому не всегда обеспечивают уровень детализации, необходимый для однозначных выводов.

Веб-аналитика чаще всего собирает обезличенные данные. Пользователи идентифицируются с помощью cookie, идентификаторов браузера или IP-адресов, что не даёт юридически значимой привязки к конкретному лицу без дополнительных подтверждений. Кроме того, использование VPN, режимов инкогнито может искажать или полностью скрывать действия пользователя.

Ещё один аспект — надёжность хранения. Хотя сервисы заявляют длительные сроки хранения, данные могут быть удалены администратором, изменены или искажены в результате технических сбоев.

Наконец, юридически допустимыми считаются только те данные, которые были получены с соблюдением закона. Это означает, что доступ к аналитике должен быть получен официально — через запрос собственника сайта или на основании судебного решения. Иначе такие сведения могут быть признаны недопустимыми доказательствами.

При всей ценности веб-аналитики важно относиться к ней как к вспомогательному источнику, который требует профессиональной интерпретации и проверки с использованием других цифровых и технических данных.

Почему данные веб-аналитики обладают доказательной ценностью?

Сведения, полученные с помощью сервисов веб-аналитики, обладают высокой степенью достоверности, поскольку формируются автоматически и фиксируются в момент совершения конкретных действий пользователем.

В отличие от данных, внесённых вручную или загруженных постфактум, эти цифровые следы невозможно изменить без следов вмешательства. Поэтому они признаются потенциально достоверными источниками информации в рамках компьютерно-технической экспертизы.

При условии корректного извлечения и верификации данные могут использоваться для подтверждения времени доступа, действий пользователя, формы взаимодействия с интерфейсом, а также самого факта наличия определённых страниц, файлов или форм в указанное время.

Современные сервисы аналитики — это не только маркетинговые инструменты, но и мощный источник цифровых доказательств.

В рамках компьютерно-технической экспертизы они позволяют восстановить последовательность действий, подтвердить факт определённых событий, оценить техническое состояние ресурса и подтвердить (или опровергнуть) доводы сторон.

При правильной фиксации и интерпретации данные из аналитических систем являются важным аспектом доказательственного значения.