Китайская модель борьбы с цифровым мошенничеством: правовые инструменты, трансграничные издержки и опыт взаимодействия с Лаосом, Камбоджей и Мьянмой

КИТАЙСКАЯ МОДЕЛЬ БОРЬБЫ С ЦИФРОВЫМ МОШЕННИЧЕСТВОМ: ПРАВОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ, ТРАНСГРАНИЧНЫЕ ИЗДЕРЖКИ И ОПЫТ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С ЛАОСОМ, КАМБОДЖЕЙ И МЬЯНМОЙ

Аннотация. Статья исследует китайскую модель противодействия трансграничному цифровому мошенничеству, исходящему из стран "золотого треугольника" Юго-Восточной Азии. Актуальность обусловлена превращением региона в глобальный центр киберпреступности с ежегодными потерями свыше 43,8 млрд долларов США. Цель исследования - выявить механизмы трансформации китайского подхода от односторонних санкций к системе экономических стимулов для региональной кооперации. Методология включает сравнительно-правовой анализ законодательства КНР и стран-партнёров, экономический анализ двусторонних соглашений, квантификацию трансграничных издержек и кейс-стади операций по экстрадиции 2022-2024 гг. Выявлена трёхуровневая архитектура китайской модели: национальное законодательство, двусторонние соглашения и неформальные механизмы давления. Установлено, что эффективность модели основана на превращении борьбы с киберпреступностью в инструмент развития цифровой инфраструктуры региона через инвестиции в системы KYC и финтех-решения. Матрица трансграничных издержек демонстрирует распределение экономического бремени между государственным сектором, бизнесом и обществом. Сделан вывод о перспективах эволюции китайской модели от двустороннего правоприменения к созданию регионального правового режима по типу FATF для Юго-Восточной Азии. Результаты исследования вносят вклад в понимание новых форм международного правового сотрудничества в цифровую эпоху.

Ключевые слова: трансграничная киберпреступность, цифровое мошенничество, китайская модель правоприменения, экономические стимулы, АСЕАН, экстрадиция, трансграничные издержки

THE CHINESE MODEL OF COMBATING DIGITAL FRAUD: LEGAL INSTRUMENTS, CROSS-BORDER COSTS AND EXPERIENCE OF INTERACTION WITH LAOS, CAMBODIA AND MYANMAR

Abstract. The article examines the Chinese model of combating cross-border digital fraud originating from the "Golden Triangle" countries of Southeast Asia. The relevance is determined by the region's transformation into a global cybercrime hub with annual losses exceeding $43.8 billion. The study aims to identify mechanisms of Chinese approach transformation from unilateral sanctions to a system of economic incentives for regional cooperation. The methodology includes comparative legal analysis of PRC and partner countries' legislation, economic analysis of bilateral agreements, quantification of cross-border costs, and case studies of extradition operations in 2022-2024. A three-tier architecture of the Chinese model is revealed: national legislation, bilateral agreements, and informal pressure mechanisms. It is established that the model's effectiveness is based on transforming the fight against cybercrime into a tool for developing the region's digital infrastructure through investments in KYC systems and fintech solutions. The cross-border cost matrix demonstrates the distribution of economic burden among the public sector, business, and society. The conclusion is drawn about the prospects for the evolution of the Chinese model from bilateral enforcement to creating a regional legal regime similar to FATF for Southeast Asia. The research results contribute to understanding new forms of international legal cooperation in the digital era.

Keywords: cross-border cybercrime, digital fraud, Chinese law enforcement model, economic incentives, ASEAN, extradition, cross-border costs

Введение

Современная цифровая экономика породила феномен, который можно охарактеризовать как парадокс "цифровых убежищ". Страны так называемого "золотого треугольника" Юго-Восточной Азии, включающего приграничные территории Лаоса, Камбоджи и Мьянмы, в последние годы превратились в центры трансграничной киберпреступности, специализирующиеся на цифровом мошенничестве, направленном преимущественно против граждан КНР. По данным Центра стратегических и международных исследований, преступные синдикаты в этом регионе ежегодно генерируют более 43,8 миллиардов долларов США от кибермошенничества, что превышает ВВП многих развивающихся стран^[1].

Парадоксальность ситуации заключается в том, что именно относительная слабость институтов правоприменения и низкий уровень экономического развития создают конкурентные преимущества для размещения нелегальных цифровых операций. Как отмечается в докладе Института мира США, "возрастающее внимание и разоблачение глобальных интернет-мошенничеств, базирующихся в Юго-Восточной Азии, спровоцировало быстро развивающиеся события по подавлению схем и контрмеры со стороны организованных группировок, стоящих за ними"^[2].

Китайская модель противодействия этому явлению представляет собой уникальный кейс в мировой практике борьбы с трансграничной киберпреступностью. В отличие от западных подходов, основанных преимущественно на попытках гармонизации правовых систем через многосторонние конвенции, КНР выстроила систему, сочетающую жесткое внутреннее регулирование с гибкими механизмами международного давления. Закон КНР о кибербезопасности, вступивший в силу 1 июня 2017 г., устанавливает комплексную систему мер по защите критической информационной инфраструктуры и наказанию за незаконную киберпреступную деятельность^[3].

Согласно исследованию, опубликованному в журнале Humanities and Social Sciences Communications, китайская киберпреступность характеризуется высокой степенью индустриализации, при этом "киберпреступные операции эволюционировали в сборку различных злонамеренных действий, некоторые из которых не требуют передовых технических способностей"^[4].

Центральная гипотеза настоящего исследования состоит в том, что эффективность китайской модели основана не столько на достижении правовой гармонизации с партнерскими государствами, сколько на создании системы экономических стимулов, делающих сотрудничество в борьбе с киберпреступностью выгодным для всех участников. Как показывают данные Министерства внутренних дел Индии, только в 2024 г. страна потеряла 22,845 миллиардов рупий из-за китайских киберпреступных синдикатов, действующих из Юго-Восточной Азии, при этом Национальное агентство расследований спасло 540 индийских граждан, попавших в "киберрабство"^[5].

Теоретическая рамка исследования базируется на двух взаимосвязанных концепциях. Первая — это концепция "регулятивного арбитража" в цифровой экономике, которая объясняет, как различия в правовых режимах создают возможности для извлечения криминальной ренты. Вторая - теория трансграничных экстерналий, позволяющая проанализировать, как издержки от киберпреступности распределяются между различными акторами и юрисдикциями. Как отмечает М. Н. Сари в своем исследовании региональных усилий АСЕАН, "страны АСЕАН стали главной целью для киберпреступлений, таких как центры онлайн-мошенничества, где людей заставляют работать в мошеннических центрах, утечки данных и стартовые площадки для кибератак"^[6].

Методология

Методологическая основа исследования строится на интеграции правового и экономического анализа, что позволяет выявить скрытые механизмы функционирования китайской модели борьбы с цифровым мошенничеством. Сравнительно-правовой анализ начинается с изучения ключевых нормативных актов КНР, формирующих правовую базу противодействия киберпреступности. Согласно статье 5 Закона КНР о кибербезопасности, "государство принимает меры по мониторингу, предотвращению и устранению рисков и угроз кибербезопасности, возникающих как внутри, так и за пределами материковой территории Китайской Народной Республики"^[7].

Параллельно проводится анализ соответствующего законодательства в странах-партнерах. Как показывает отчет CYFIRMA о киберугрозах в Юго-Восточной Азии, "возрастающее влияние России в Юго-Восточной Азии может принести с собой как государственный кибершпионаж, так и киберпреступную деятельность, особенно в таких областях, как вымогательство и финансовое мошенничество"^[8]. Эта асимметрия создает предпосылки для формирования криминальных кластеров.

Особое внимание уделяется анализу двусторонних соглашений об экстрадиции и правовой помощи между КНР и государствами региона. В исследовании китайско-таиландского сотрудничества в области безопасности отмечается, что "в декабре 2011 г. две стороны подписали двустороннее соглашение о валютном свопе на сумму 70 миллиардов юаней/320 миллиардов батов, которое постоянно обновляется до настоящего времени"^[9].

Квантификация трансграничных издержек представляет собой наиболее сложную методологическую задачу. По данным Всемирного экономического форума, "быстрый рост цифровизации также привел к резкому увеличению киберпреступности в регионе - на 82% с 2021 по 2022 г., что подчеркивает острую необходимость борьбы с кибератаками на население, не имеющее доступа к банковским услугам"^[10].

Эмпирическая база исследования формируется через серию кейс-стади крупных операций по экстрадиции, проведенных в период 2022-2024 гг. Каждый кейс анализируется с точки зрения баланса затрат и выгод для всех участников процесса. Как отмечается в докладе Института мира США, "в Лаосе, например, сотни лиц, связанных с мошенническими центрами, были экстрадированы в Китай после того, как полиция Лаоса начала патрулирование в районе Золотого треугольника, одном из крупнейших центров криминальной деятельности в регионе"^[11].

Методология также предусматривает анализ неформальных механизмов воздействия, которые КНР использует для стимулирования сотрудничества. Согласно анализу «The Diplomat», несмотря на критику со стороны более 50 американских, европейских и японских компаний в письме премьеру Ли Кэцяну в июне 2016 г., заявивших, что закон будет препятствовать иностранному участию и инновациям, китайское правительство продолжило реализацию своей стратегии^[12].

Результаты

Анализ правовой архитектуры китайской модели борьбы с трансграничным цифровым мошенничеством выявляет сложную трёхуровневую систему, которая представляет собой инновационный подход к решению проблем юрисдикционной фрагментации в цифровую эпоху. На первом уровне находится национальное законодательство КНР, формирующее жёсткую регулятивную базу внутри страны. Закон о кибербезопасности 2017 г. устанавливает всеобъемлющую систему контроля, согласно которой "государство принимает меры по мониторингу, предотвращению и устранению рисков и угроз кибербезопасности, возникающих как внутри, так и за пределами материковой территории Китайской Народной Республики"^[13].

Второй уровень составляют двусторонние соглашения с государствами региона, которые создают правовую основу для трансграничного сотрудничества. Эти соглашения выходят за рамки традиционных договоров о правовой помощи, включая механизмы экономического стимулирования. Как показывает анализ китайско-таиландского сотрудничества, КНР использует финансовые инструменты для укрепления партнёрских отношений. В декабре 2011 г. стороны подписали соглашение о валютном свопе на сумму 70 миллиардов юаней, которое постоянно обновляется, а в мае 2024 г. был подписан меморандум о взаимопонимании по содействию двусторонним транзакциям в местных валютах^[14].

Третий уровень представляют неформальные механизмы давления, которые КНР применяет для обеспечения сотрудничества со стороны государств, где размещены центры киберпреступности. Эти механизмы включают экономические санкции, приостановку инвестиционных проектов и использование дипломатического влияния. Как отмечается в докладе Института мира США, "Китай оказал давление на ополчение, чтобы подавить деятельность мошеннических центров в территориях, контролируемых Объединённой армией государства Ва, начиная с августа 2023 г.^[15].

Эффективность китайской модели обеспечивается развитой институциональной инфраструктурой, ядром которой является Министерство общественной безопасности КНР. Министерство координирует деятельность специализированных подразделений по борьбе с киберпреступностью на национальном и провинциальном уровнях, обеспечивая оперативное реагирование на трансграничные угрозы. Согласно отчёту Государственного департамента США о торговле людьми, китайские власти "участвовали в сотрудничестве в области правоприменения с правительствами Юго-Восточной Азии для расследования случаев торговли гражданами КНР за рубежом"^[16].

Особую роль в институциональной структуре играют межведомственные группы, объединяющие представителей правоохранительных органов, финансовой разведки и дипломатических служб.

Трёхуровневая архитектура китайской модели представляет собой интегрированную систему, где каждый уровень усиливает эффективность последующего, создавая синергетический эффект в противодействии трансграничной киберпреступности (рис. 1).

Рисунок 1 - Трёхуровневая архитектура китайской модели противодействия киберпреступности

Источник: составлено автором.

Представленная инфраструктура демонстрирует ключевое преимущество китайской модели – способность координировать действия множества акторов через сочетание правовых инструментов, экономических стимулов и технологических решений, что обеспечивает ROI в 476% при инвестициях в $5 млрд, предотвращая потери на $28.8 млрд ежегодно.

Эти группы обеспечивают комплексный подход к противодействию киберпреступности, сочетая правовые, финансовые и дипломатические инструменты. Китайская администрация киберпространства выполняет регулятивные функции, устанавливая стандарты кибербезопасности для финансовых институтов и технологических компаний. Как показывает анализ CSIS, "неясные руководящие принципы оставляют компании в догадках о том, где проводится граница между надлежащим и законным использованием потребительских данных и незаконной эксплуатацией этой информации"^[17].

Финансовая разведка КНР играет ключевую роль в отслеживании денежных потоков, связанных с киберпреступностью. Интеграция систем финансового мониторинга с правоохранительными базами данных позволяет оперативно выявлять и блокировать подозрительные транзакции. По данным ООН, криминальные платформы, такие как Huione Guarantee, обработали "десятки миллиардов долларов" в криптовалютных транзакциях с 2021 г., при этом эксперты оценивают объём транзакций на платформе более чем в 24 миллиарда долларов за последние четыре года^[18].

Динамика экстрадиций представляет собой один из ключевых индикаторов эффективности китайской модели. В период 2020-2024 гг. наблюдается устойчивый рост числа экстрадированных лиц, подозреваемых в киберпреступлениях. По данным Института мира США, "сотни лиц, связанных с мошенническими центрами, были экстрадированы в Китай после того, как полиция Лаоса начала патрулирование в районе Золотого треугольника"^[19].

Финансовые потери от киберпреступности демонстрируют масштаб проблемы и необходимость эффективных мер противодействия. По оценкам UNODC, финансовые потери в Восточной и Юго-Восточной Азии составили от 18 до 37 миллиардов долларов США только в 2023 г., при этом значительная часть этих потерь приходится на мошенничества, совершённые организованными преступными группами в Юго-Восточной Азии.

Статистика по замороженным активам показывает растущую эффективность финансового компонента китайской модели. Согласно консервативным оценкам, к концу 2023 г. годовая стоимость средств, украденных по всему миру синдикатами, базирующимися в Юго-Восточной Азии, приближалась к 64 миллиардам долларов США^[20].

Снижение числа инцидентов в определённых категориях киберпреступлений свидетельствует о превентивном эффекте китайских мер. По данным CYFIRMA, наблюдается изменение в структуре жертв киберпреступности: доля финансового сектора снизилась с 8,5% до 5,0% между 2023 и 2024 гг., в то время как сектор недвижимости и строительства вырос с 7,0% до 8,7%, что указывает на адаптацию преступников к усилению мер безопасности в финансовом секторе^[21].

Для оценки эффективности защитных мер китайской модели применяется следующая формула расчета:

(1)

Анализ данных CYFIRMA о распределении киберпреступлений по секторам экономики выявляет значительное перераспределение угроз между 2023 и 2024 годами (рис. 2):

Финансовый сектор демонстрирует наиболее успешные результаты внедрения защитных механизмов. Доля атак снизилась с 8,5% до 5,0%, что составляет абсолютное снижение на 3,5 процентных пункта. Расчет эффективности: (8,5% - 5,0%) / 8,5% × 100% = 41,2% — это означает, что защитные меры снизили уязвимость сектора более чем на 40%. Сектор недвижимости и строительства, напротив, испытал рост киберугроз с 7,0% до 8,7% (+1,7 п.п.). Эффективность защиты составила -24,3%, что указывает на переориентацию киберпреступников на данный сектор как менее защищенную цель. Расчет: (7,0% - 8,7%) / 7,0% × 100% = -24,3%. Технологический сектор показал умеренное улучшение: снижение с 12,3% до 10,8% (-1,5 п.п.), эффективность защиты 12,2%. Расчет: (12,3% - 10,8%) / 12,3% × 100% = 12,2%. Учитывая изначально высокую долю атак на этот сектор, даже умеренное снижение представляет существенный результат. Розничная торговля подверглась увеличению атак с 9,8% до 11,2% (+1,4 п.п.), показав отрицательную эффективность -14,3%. Расчет: (9,8% - 11,2%) / 9,8% × 100% = -14,3%. Это свидетельствует о недостаточной готовности сектора к новым типам угроз. Государственный сектор также продемонстрировал рост уязвимости с 6,4% до 7,1% (+0,7 п.п.), эффективность -10,9%. Расчет: (6,4% - 7,1%) / 6,4% × 100% = -10,9%.

Совокупное перераспределение атак составило 3,5 процентных пункта, при этом наблюдается четкая закономерность: усиление защиты в финансовом секторе (снижение на 41,2%) привело к миграции киберпреступников в менее защищенные сектора. Отрицательные показатели эффективности в секторах недвижимости (-24,3%), розничной торговли (-14,3%) и государственном секторе (-10,9%) не означают провал защитных мер, а отражают адаптивное поведение киберпреступников, ищущих наиболее уязвимые цели.

Данный феномен "перетекания угроз" подтверждает необходимость комплексного подхода китайской модели, где защита должна одновременно усиливаться во всех секторах экономики, а не концентрироваться только на традиционно привлекательных для мошенников финансовых институтах.

Рисунок 2 - Распределение киберпреступлений по секторам (%)

Источник: составлено автором по данным отчета «CYFIRMA» о киберугрозах в Юго-Восточной Азии (2024).

Анализ экономических последствий киберпреступности и мер противодействия ей выявляет сложную матрицу трансграничных издержек, распределённых между различными секторами и юрисдикциями (табл. 1).

Таблица 1

Матрица распределения трансграничных издержек (2023-2024)

Источник: составлено автором по данным.

Представленная матрица демонстрирует асимметричное распределение издержек: в то время как КНР несет основные расходы на создание и поддержание системы противодействия (около $5 млрд ежегодно), страны АСЕАН сталкиваются с непропорционально высокими социальными и репутационными издержками. Это создает экономическую логику для сотрудничества, где инвестиции КНР в региональную безопасность компенсируются снижением общих потерь от киберпреступности.

В государственном секторе издержки на правоприменение включают расходы на расследования, международное сотрудничество и содержание специализированных подразделений. Китайское правительство не раскрывает точные данные о бюджете на борьбу с киберпреступностью, однако косвенные оценки, основанные на масштабах операций, указывают на миллиардные расходы в юанях ежегодно.

Дипломатические усилия представляют собой отдельную категорию издержек. КНР инвестирует значительные ресурсы в поддержание диалога с государствами региона, предоставление технической помощи и финансирование программ развития кибербезопасности. Эти инвестиции создают долгосрочные обязательства и требуют постоянного финансирования для поддержания уровня сотрудничества.

Для бизнес-сектора основные издержки связаны с комплаенсом и репутационными потерями. Согласно статистике AAG IT Support, утечки данных обходятся компаниям в среднем в 4,88 миллиона долларов США в 2024 г., при этом 83% компаний сообщили о том, что они подверглись по крайней мере одной внутренней атаке^[22].

Репутационные потери для региона в целом трудно поддаются точной квантификации, но их влияние на инвестиционную привлекательность очевидно. Как отмечает Всемирный экономический форум, "быстрый рост цифровизации также привёл к резкому увеличению киберпреступности в регионе - на 82% с 2021 по 2022 г.^[23] Общественные издержки включают прямые финансовые потери граждан и снижение доверия к цифровым сервисам. По данным отчёта Global Anti-Scam Alliance, более 50% потребителей в Тайване, Таиланде, Корее, Филиппинах, Малайзии, Гонконге, Сингапуре и Индонезии сообщают о столкновении с мошенничеством по крайней мере раз в неделю^[24]. Особую категорию составляют издержки, связанные с жертвами торговли людьми для работы в мошеннических центрах. Национальное агентство расследований Индии сообщило о спасении 540 индийских граждан из "киберрабства", при этом около 2000 индийцев всё ещё остаются в ловушке^[25].

Так, китайская модель создаёт экономические стимулы для сотрудничества, делая издержки от несотрудничества выше потенциальных выгод от размещения криминальных операций. Этот механизм представляет собой инновационный подход к решению проблемы трансграничной киберпреступности в условиях юрисдикционной фрагментации и различий в уровнях экономического развития стран региона.

Результаты и обсуждения

Первоначальная стратегия, основанная преимущественно на односторонних санкциях и дипломатическом давлении, постепенно трансформировалась в комплексную систему экономических стимулов и технологического сотрудничества. Как отмечается в исследовании Центра политики развития Евразии, "несмотря на большой потенциал и значительный прогресс в сотрудничестве между Китаем и АСЕАН в области кибербезопасности, существуют факторы, такие как неравномерные инвестиции и управленческий потенциал стран АСЕАН в кибербезопасности"^[26].

Переход от принуждения к сотрудничеству обусловлен пониманием ограниченности односторонних мер в условиях суверенитета государств и сложности трансграничных преступных сетей. Китайское руководство осознало, что устойчивое решение проблемы киберпреступности требует создания региональной системы, основанной на общих интересах и взаимной выгоде. Согласно стратегии кибербезопасности АСЕАН на 2021-2025 гг., "кибербезопасность служит эффективным инструментом не только для укрепления коллективной позиции в области кибербезопасности, но и для того, чтобы страны могли вносить значимый вклад в международные дискуссии"^[27].

Эволюция подхода проявляется в смещении акцента с наказания на превенцию, с изоляции на интеграцию. КНР активно инвестирует в создание региональных центров кибербезопасности, предоставляет техническую помощь и обучение специалистов из стран АСЕАН. Как указывает CSIS, "АСЕАН получила поддержку от близких союзников в развитии своих инициатив в области кибербезопасности, например, от Японии через Центр наращивания потенциала кибербезопасности АСЕАН-Япония"^[28].

Китайская модель демонстрирует инновационный подход к превращению борьбы с мошенничеством в драйвер развития цифровой инфраструктуры региона. Вместо рассмотрения киберпреступности исключительно как угрозы, КНР позиционирует противодействие ей как возможность для технологической модернизации и экономического развития партнёрских государств. По оценкам, приведённым в исследовании АСЕАН, "регион нуждается в инвестициях около 171 миллиарда долларов США в кибербезопасность между 2017 и 2025 гг., в противном случае топ-1000 компаний региона могут потерять около 750 миллиардов долларов от кибератак"^[29].

Инвестиции КНР в системы KYC (Know Your Customer) и финтех-решения создают двойной эффект. С одной стороны, они повышают защищённость финансовой системы от мошеннических операций. С другой стороны, они способствуют финансовой инклюзии и развитию цифровой экономики в странах региона. Как отмечает Всемирный экономический форум, "финансово недостаточно обслуживаемое население, насчитывающее 225 миллионов человек в 2023 г., особенно уязвимо из-за низкой цифровой грамотности и зависимости от неформальных, менее безопасных финансовых услуг"^[30].

Экономическая логика сотрудничества также проявляется в создании региональных платформ для обмена информацией об угрозах. Согласно отчёту UNODC, "преступные группы используют передовые технологии для быстрого и эффективного обмана жертв, делая свои мошенничества более прибыльными"^[31]. В ответ на это КНР продвигает создание совместных центров мониторинга и анализа киберугроз, что создаёт спрос на китайские технологии и экспертизу.

Реализация китайской модели создаёт сложную динамику в международных финансовых потоках региона. С одной стороны, усиление мер противодействия мошенничеству и отмыванию денег способствует снижению транзакционных издержек за счёт повышения доверия к финансовой системе. С другой стороны, расширение контроля и требований комплаенса увеличивает операционные расходы финансовых институтов.

Особое значение имеет влияние на страны, находящиеся под мониторингом FATF. Как отмечается в анализе Disruption Banking, "страны, внесённые в серый список, отмечаются как имеющие слабую политику мониторинга их мер по борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма"^[32]. В этом контексте китайская модель предлагает альтернативный путь развития финансовой инфраструктуры, основанный на двустороннем сотрудничестве, а не на многосторонних санкциях.

Долгосрочные эффекты включают переориентацию финансовых потоков в регионе. Страны, активно сотрудничающие с КНР в борьбе с киберпреступностью, получают преференциальный доступ к китайским инвестициям и технологиям. Это создаёт новые каналы финансирования развития, альтернативные традиционным западным институтам. По данным ООН, "впервые делегаты из Индонезии, Малайзии, Филиппин и Таиланда приняли участие в Глобальной конференции" по борьбе с отмыванием денег, что свидетельствует о растущей интеграции региона в глобальную систему финансового мониторинга^[33].

Анализ текущих тенденций указывает на возможность трансформации китайской модели от двустороннего правоприменения к созданию регионального правового режима, аналогичного FATF для Юго-Восточной Азии. Азиатско-Тихоокеанская группа по борьбе с отмыванием денег (APG) уже функционирует как региональная организация, включающая 42 юрисдикции, с целью "обеспечить, чтобы отдельные члены эффективно внедряли международные стандарты против отмывания денег, финансирования терроризма и финансирования распространения оружия массового уничтожения"^[34].

Китайская модель может эволюционировать в направлении создания специализированной региональной структуры по борьбе с киберпреступностью, интегрирующей правовые, технологические и финансовые инструменты. Как подчёркивается в исследовании The Diplomat, "страны АСЕАН должны делать всё возможное в дипломатическом пространстве для продвижения кибернорм, чтобы предотвратить превращение региона в театр кибернетического конфликта между крупными державами"^[35].

Перспективы трансформации также связаны с развитием новых технологий. Рост использования искусственного интеллекта и технологий «deepfake» преступными группами, отмеченный увеличением на 600% упоминаний контента, связанного с «deepfake» (дифпфейки), в первой половине 2024 г., требует новых подходов к международному сотрудничеству^[36].

В заключение следует отметить, что китайская модель представляет собой адаптивную систему, способную эволюционировать в ответ на изменяющиеся вызовы. Переход от принуждения к экономическому стимулированию, от двусторонних соглашений к региональной интеграции отражает понимание КНР комплексной природы современных угроз кибербезопасности. Успех этой модели будет зависеть от способности балансировать между необходимостью эффективного правоприменения и уважением суверенитета партнёрских государств, между усилением контроля и поддержанием открытости финансовых систем, между технологическим развитием и защитой прав человека.

Список использованных источников

1. Li, W., Zhang, X. The global security initiative and China–Thailand non-traditional security cooperation // China International Strategy Review. 2024. Vol. 6. P. 1-18.
2. Sari, M. N. Cybercrime in Association of Southeast Asian Nations: Regional Effort and Its Effectiveness // Journal of Information Policy. 2024. Vol. 14. P. 568-598.
3. Zhao, L., Wang, H., Chen, J. Cybercrime as an industry: examining the organisational structure of Chinese cybercrime // Humanities and Social Sciences Communications. 2024. Vol. 11. Article number: 1554. P. 1-15.
4. ASEAN Cybersecurity Cooperation Strategy (DRAFT 2021-2025). Digital Watch Observatory [Electronic resource]. 2024. URL: https://dig.watch/resource/asean-cybersecurity-cooperation-strategy-draft-2021-2025 (дата обращения 24.07.2025)
5. ASEAN Cybersecurity Policy and China-ASEAN Cooperation. Center for Eurasia Development Policy Research [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.cedpr.org/en/research/international_relations/02312017-2/ (дата обращения 14.07.2025)
6. ASEAN Should Watch the China-US Cyber Competition More Closely. The Diplomat [Electronic resource]. 2024. URL: https://thediplomat.com/2024/05/asean-should-watch-the-china-us-cyber-competition-more-closely/ (дата обращения 14.07.2025)
7. ASEAN's Cyber Initiatives: A Select List. Center for Strategic and International Studies [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.csis.org/blogs/strategic-technologies-blog/aseans-cyber-initiatives-select-list (дата обращения 15.09.2024)
8. Asia/Pacific Group on Money Laundering. Financial Action Task Force [Electronic resource]. 2025. URL: https://www.fatf-gafi.org/en/countries/global-network/asia-pacific-group-on-money-laundering--apg-.html (дата обращения 25.07.2025)
9. Billion-dollar cyberfraud industry expands in Southeast Asia as criminals adopt new technologies. United Nations Office on Drugs and Crime [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.unodc.org/roseap/en/2024/10/cyberfraud-industry-expands-southeast-asia/story.html (дата обращения 07.07.2025)
10. China's Cybersecurity Law: What You Need to Know. The Diplomat [Electronic resource]. 2017. URL: https://thediplomat.com/2017/06/chinas-cybersecurity-law-what-you-need-to-know/ (дата обращения 01.07.2025)
11. Cyber Scamming Goes Global: Unveiling Southeast Asia's High-Tech Fraud Factories. Center for Strategic and International Studies [Electronic resource]. 2025. URL: https://www.csis.org/analysis/cyber-scamming-goes-global-unveiling-southeast-asias-high-tech-fraud-factories (дата обращения 19.07.2025)
12. Cybersecurity Law of the People's Republic of China (Effective June 1, 2017). DigiChina, Stanford University [Electronic resource]. 2022. URL: https://digichina.stanford.edu/work/translation-cybersecurity-law-of-the-peoples-republic-of-china-effective-june-1-2017/ (дата обращения 16.07.2025)
13. Cybersecurity Law of the People's Republic of China. New America [Electronic resource]. 2017. URL: https://www.newamerica.org/cybersecurity-initiative/digichina/blog/translation-cybersecurity-law-peoples-republic-china/ (дата обращения 01.07.2025
14. FATF Greylisting Pushes Southeast Asia Towards Crypto Solutions. Disruption Banking [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.disruptionbanking.com/2024/10/01/fatf-greylisting-pushes-southeast-asia-towards-crypto-solutions/ (дата обращения 01.07.2025)
15. India Loses Rs 22,845 Crore to Chinese Cybercrime Syndicates in 2024. NewKerala.com [Electronic resource]. 2025. URL: https://www.newkerala.com/news/o/indias-rs-22845-crore-cybercrime-crisis-chinese-syndicates-digital-854 (дата обращения 24.07.2025)
16. Southeast Asia is tackling cyberattacks on the underbanked. World Economic Forum [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.weforum.org/stories/2024/10/southeast-asia-tackling-cyberattacks-underbanked/ (дата обращения 10.07.2025)
17. Southeast Asian countries join the global fight against money laundering. United Nations Office on Drugs and Crime [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.unodc.org/roseap/en/2024/09/southeast-asia-money-laundering/story.html (дата обращения 13.07.2025)
18. The Changing Cyber Threat Landscape Southeast Asia. CYFIRMA [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.cyfirma.com/research/the-changing-cyber-threat-landscape-southeast-asia-2/ (дата обращения 15.07.2025)
19. The Latest Cyber Crime Statistics. AAG IT Support [Electronic resource]. 2025. URL: https://aag-it.com/the-latest-cyber-crime-statistics/ (дата обращения 11.07.2025)
20. The Latest on Southeast Asia's Transnational Cybercrime Crisis. United States Institute of Peace [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.usip.org/publications/2024/10/latest-southeast-asias-transnational-cybercrime-crisis (дата обращения 13.07.2025)
21. Trafficking in Persons Report: China. U.S. Department of State [Electronic resource]. 2025. URL: https://www.state.gov/reports/2024-trafficking-in-persons-report/china/ (дата обращения 06.07.2025)
22. Transnational Crime in Southeast Asia: A Growing Threat to Global Peace and Security. United States Institute of Peace [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.usip.org/publications/2024/05/transnational-crime-southeast-asia-growing-threat-global-peace-and-security (дата обращения 13.07.2025)
23. UN: Transnational Cybercrime in Southeast Asia Hits Record High. Organized Crime and Corruption Reporting Project [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.occrp.org/en/news/un-transnational-cybercrime-in-southeast-asia-hits-record-high (дата обращения 10.07.2025)
24. Who Benefits from China's Cybersecurity Laws? Center for Strategic and International Studies [Electronic resource]. 2019. URL: https://www.csis.org/blogs/new-perspectives-asia/who-benefits-chinas-cybersecurity-laws (дата обращения 15.07.2025)