🟩 Независимая экспертиза Microsoft Dynamics 365

Технические методы выявления цифровых следов в облачной ERP-системе

Введение: когда облако скрывает больше, чем показывает ☁️🔍

Microsoft Dynamics 365 — это сложнейшая облачная экосистема, объединяющая ERP (Finance and Operations, Supply Chain Management) и CRM (Sales, Customer Service, Field Service). Компании вкладывают миллионы во внедрение, ожидая прозрачности и контроля. Но что происходит, когда система начинает врать? Когда контрагент утверждает, что не получал товар, а в его Dynamics 365 нет накладных? Когда финансовый директор манипулирует отчетами через Power Automate? Когда после обновления система работает в 10 раз медленнее, а интегратор разводит руками? 😰

В таких ситуациях единственным способом защитить свои права становится независимая экспертиза Microsoft Dynamics 365 для защиты своих прав в суде. Это комплексное техническое исследование, которое позволяет извлечь из облачной системы неопровержимые цифровые доказательства. Союз «Федерация судебных экспертов» (сайт: https://kompexp.ru/) обладает уникальной компетенцией в этой области. В настоящей статье мы раскроем техническую методологию такой экспертизы, покажем три реальных кейса из нашей практики и дадим практические рекомендации. 🛡️

Глава 1. Техническая архитектура Microsoft Dynamics 365 как объект исследования 🏗️🔧

Для проведения независимая экспертиза Microsoft Dynamics 365 для защиты своих прав в суде необходимо глубокое понимание технической архитектуры системы. Dynamics 365 — это не монолит, а многоуровневая облачная платформа, работающая поверх Microsoft Power Platform и использующая Dataverse (ранее Common Data Service) как универсальное хранилище данных.

Технические уровни, содержащие цифровые следы:

Уровень Dataverse (Common Data Service). Это облачная база данных на основе SQL Azure, где хранятся все бизнес-данные: счета, контрагенты, транзакции, настройки. Dataverse предоставляет встроенный механизм аудита — таблицы AudIT, которые фиксируют каждое изменение данных. Ключевое техническое свойство: эти таблицы неизменяемы, данные в них невозможно подделать или удалить штатными средствами. 🗄️

Уровень Power Platform: Power Apps (кастомные приложения), Power Automate (автоматизация), Power BI (аналитика). Эти компоненты могут выполнять код от имени пользователей, создавая «невидимые» изменения. Журналы выполнения Power Automate (Run History) — важнейший источник следов. 💻

Уровень плагинов на C# и JavaScript. Dynamics 365 позволяет расширять функциональность с помощью кастомных плагинов. Эти плагины выполняются на серверах Microsoft. Логи их выполнения (Plug-in Trace Log) фиксируют ошибки, время выполнения, параметры вызовов. 🧬

Уровень клиентских подключений: веб-клиент, мобильные приложения, Outlook, API. Логи доступа фиксируют IP-адреса, временные метки и идентификаторы пользователей. 🌐

Уровень интеграций (Azure Logic Apps, API Management). Все вызовы API логируются, включая IP-адреса, методы (GET, POST, PUT, DELETE), статусы ответов. 🔗

Уровень телеметрии (Application Insights). Dynamics 365 отправляет телеметрию производительности, которую можно анализировать для выявления аномалий, ошибок, времени простоев. 📈

Глава 2. Технические методы анализа аудита Dataverse 📊🔬

Аудит Dataverse — это центральный источник доказательств. Технически он представляет собой набор системных таблиц: AudIT, AudITDetail, AudITLog. Методы анализа:

2.1. Проверка включения аудита. Технически аудит включается на уровне среды (Power Platform Admin Center) и на уровне сущностей. Если аудит был отключен — это записывается в системные журналы. Эксперт проверяет, не был ли аудит отключен в спорный период. 🔧

2.2. Выгрузка аудита. Используется Power Shell cmdlet Export-AudITLog, Power Automate flow или веб-API. Выгружаются записи за спорный период в формате CSV или XML. 📁

2.3. Структура записи аудита: каждая запись содержит:

UserId — кто изменил.

ObjectId — какая запись изменена.

AttributeName — какое поле изменено.

OldValue — старое значение.

NewValue — новое значение.

CreatedOn — дата и время (UTC).

TransactionId — идентификатор транзакции (группы изменений).

Action — тип действия (Create, Update, Delete).

2.4. Поиск аномалий. Технические аномалии, которые ищет эксперт:

Массовые изменения в нерабочее время (ночные, выходные).

Изменения от имени администратора, хотя операцию должен был делать рядовой сотрудник.

Изменения полей, которые «никто не трогает» (например, себестоимость).

DELETE-операции (удаление записей) — их особенно важно анализировать, так как удаление может быть попыткой сокрытия улик.

2.5. Верификация целостности. Эксперт может вычислить хеш-суммы выгруженных файлов аудита и зафиксировать их в протоколе. Это гарантирует, что данные не были изменены после выгрузки. 🔐

Глава 3. Кейс первый: Двойная оплата поставщикам из-за ошибки в workflow 💼💔

Фабула дела: ООО «МеталлТрейд» внедрило Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations. После внедрения система стала дублировать платежи поставщикам: один и тот же счет оплачивался дважды. Ущерб за 3 месяца — 12 млн рублей. Интегратор утверждал, что ошибка из-за того, что сотрудники истца нажимали кнопку «Оплатить» дважды. Суд назначил независимая экспертиза Microsoft Dynamics 365 для защиты своих прав в суде. 🧐

Техническое исследование (Союз «Федерация судебных экспертов»):

Анализ аудита Dataverse. Эксперт выгрузил журнал аудита для сущности «Payment». Обнаружил, что для каждого счета создавалось две записи платежа с интервалом в 0,5-2 секунды, но с разными TransactionId. Это опровергало версию о «двойном нажатии» — пользователь физически не мог создать два платежа так быстро. 🤖

Анализ workflow. Эксперт проанализировал workflow, который запускался при создании счета. Нашел в коде workflow условие: вместо проверки «есть ли уже платеж по этому счету» стояла проверка «есть ли уже платеж по этому счету И статус счета не «Оплачен»». При этом статус счета обновлялся до «Оплачен» только после успешного создания платежа. То есть первый платеж создавался, статус счета не успевал обновиться, и workflow запускался снова. Классическая ошибка синхронизации. 🐛

Анализ журналов выполнения (Workflow History). Эксперт проверил логи выполнения workflow. Логи показали, что workflow запускался дважды для каждого счета, с интервалом в 0,5-2 секунды. Это подтвердило, что проблема именно в workflow, а не в действиях пользователя. 📊

Анализ действий пользователей (AudIT). Эксперт проверил аудит на предмет действий пользователей, которые могли бы обновить статус счета до «Оплачен» вручную. Таких действий не обнаружено. Система работала в автоматическом режиме. ✅

Выводы эксперта: 🎯

Дублирование платежей вызвано ошибкой в логике workflow, а не двойными нажатиями сотрудников.

Workflow не проверял, был ли платеж уже создан, и не дожидался обновления статуса счета.

Аудит и логи workflow подтверждают техническую причину ошибки.

Результат: Суд взыскал с интегратора 12 млн рублей убытков. 🏆

Технический вывод: Анализ аудита Dataverse и логов выполнения workflow позволил технически опровергнуть версию ответчика и доказать, что ошибка заложена в коде, а не в действиях пользователя. 🔑

Глава 4. Технические методы анализа Power Automate flows 🔄🔬

Power Automate flows — это мощный инструмент, который может использоваться как для легальной автоматизации, так и для скрытых махинаций. Технические методы их анализа:

4.1. Выгрузка flows. Экспорт flows через Power Platform Admin Center или Power Shell (Export-Flow). Flows могут быть экспортированы как файлы.zip, содержащие JSON-определения. 📁

4.2. Анализ триггеров. Технически триггер определяет, когда flow запускается:

When a record is created — при создании записи.

When a record is modified — при изменении записи.

When a record is deleted — при удалении записи.

Recurrence — по расписанию (каждые N минут/часов/дней).

HTTP request — при вызове API. ⏰

4.3. Анализ действий (actions). Действия показывают, что делает flow:

Create a new record — создание записи.

Update a record — обновление записи.

Delete a record — удаление записи.

Send an email — отправка письма.

HTTP — вызов внешнего API.

4.4. Анализ журналов выполнения (Run history). Журналы фиксируют:

Start time — время запуска.

End time — время завершения.

Status — Succeeded, Failed, Cancelled.

Trigger Outputs — какие данные переданы в триггер.

Action Outputs — какие данные переданы в действия.

Error details — детали ошибки.

4.5. Выявление технических аномалий: 🔍

Flows, запускающиеся в нерабочее время (ночью, в выходные).

Flows, выполняющие DELETE операции без явной причины.

Flows, изменяющие критические поля (суммы, статусы) от имени привилегированного пользователя.

Flows, вызывающие внешние API на неизвестные серверы.

Глава 5. Кейс второй: Power Automate flow как инструмент хищения (искусственное завышение расходов) 💰🕵️

Фабула дела: В АО «ТехноСтрой» главный бухгалтер подозревался в хищении: в Dynamics 365 Sales регулярно создавались расходные накладные на «консультационные услуги» на суммы от 500 тыс. до 1 млн рублей. Деньги уходили на счета подставной фирмы. Бухгалтер утверждал, что «система сама создает эти накладные, я не при чем». Была назначена независимая экспертиза Microsoft Dynamics 365 для защиты своих прав в суде. 🧐

Техническое исследование:

Анализ аудита Dataverse. Эксперт выгрузил аудит для сущности «Invoice» (расходные накладные). Обнаружил, что накладные создаются не пользователем GL_ACCOUNT (учетка главбуха), а пользователем SYSTEM (системная учетка). В OldValue и NewValue — не заполнены (создание). Но в CallingUserId указан GL_ACCOUNT. Это означало, что действие выполнено не непосредственно пользователем, а от его имени — через system user. 🕵️

Анализ Power Automate flows. Эксперт выгрузил flows. Нашел flow с названием Z_Create_Expense_Invoice. Триггер: Recurrence — запуск каждый день в 23: 30. Действие: Create a new record для сущности «Invoice». В поле Description — «Консультационные услуги согласно договору». Сумма — 500 000 рублей. Контрагент — подставная фирма, зашитый в flow. 💻

Анализ журналов выполнения (Run history). Эксперт проверил логи выполнения flow. Flow запускался каждый день в 23: 30, статус — Succeeded. В Action Outputs — ID созданной накладной. Логи сохранились за 6 месяцев — более 180 записей. 📊

Анализ создателя flow. В метаданных flow (свойство CreatedBy) был указан пользователь GL_ACCOUNT. В системных журналах (AudIT) было зафиксировано, что flow создан и настроен главным бухгалтером в рабочее время, с его IP-адреса. 🧑‍💻

Выводы эксперта: 🎯

Расходные накладные создавались автоматически Power Automate flow от имени системной учетной записи, но по инициативе главного бухгалтера.

Flow создан и настроен лично главным бухгалтером.

Ущерб от фиктивных накладных — 90 млн рублей.

Результат: Суд взыскал с главного бухгалтера 90 млн рублей. Возбуждено уголовное дело по ст. 159 УК РФ. 🚔

Технический вывод: Анализ Power Automate flows в связке с аудитом Dataverse позволил установить, что автоматизация использовалась для хищения, и кто именно создал автоматизацию. 🔐

Глава 6. Технические методы анализа плагинов на C# и JavaScript 💻🔧

Плагины — это кастомная логика, выполняемая на серверах Microsoft Dynamics 365 при наступлении определенных событий (создание, обновление, удаление записи). Технические методы анализа:

6.1. Выгрузка сборок (assemblies). Плагины хранятся в Dataverse как сборки.dll. Экспорт через Power Platform Admin Center или Web API. 📁

6.2. Декомпиляция. Использование ILSpy, dotPeek или dnSpy для получения исходного кода из.dll. 🧬

6.3. Статический анализ кода. Поиск подозрительных технических паттернов:

context.PreEntITyImage и context.PostEntITyImage — доступ к старым и новым значениям полей.

context.Throw(new InvalidPluginExecutionException(…)) — прерывание операции.

service.Update() или service.Delete() внутри плагина — каскадные изменения.

Обход аудита: плагин может выполнять Update с флагом, не вызывающим триггеры аудита (не всегда возможно).

6.4. Анализ журналов выполнения (Plug-in Trace Log). Журналы фиксируют:

Start time — время запуска.

End time — время завершения.

EntITy — какая сущность обрабатывалась.

Message — событие (Create, Update, Delete).

Depth — глубина вложенности (чтобы избежать бесконечных циклов).

Error — сообщение об ошибке, если плагин упал.

6.5. Выявление «логических бомб». Технические признаки:

Проверка на дату: if (DateTime.Now > new DateTime(2024, 1, 1)) {… }.

Проверка на пользователя: if (context.UserId == suspiciousUserId) {… }.

Проверка на роль: if (context.UserRoles.Contains(«Administrator»)) {… }.

Скрытые вызовы API к внешним серверам (недокументированные интеграции).

Глава 7. Кейс третий: Логическая бомба в плагине при увольнении сотрудника 💣👨‍💻

Фабула дела: ООО «ПромТех» после увольнения ведущего разработчика Dynamics 365 (гражданина Орлова) через три недели обнаружило, что из системы пропали все счета по одному из крупных клиентов — на сумму 50 млн рублей. Разработчик утверждал, что «ничего не закладывал». Суд назначил независимая экспертиза Microsoft Dynamics 365 для защиты своих прав в суде. 🧐

Техническое исследование:

Сравнение сборок плагинов (до и после увольнения). Эксперт получил доступ к резервной копии системы за день до увольнения Орлова и к текущей системе. Сравнил сборки плагинов. Обнаружил, что в текущей системе есть плагин Z_Delete_Client_Invoices, которого не было в резервной копии. 🗂️

Декомпиляция и анализ кода. Эксперт декомпилировал сборку. В коде плагина нашел следующий фрагмент (псевдокод):

csharp

if (DateTime.Now > new DateTime(2023, 10, 15) && context.UserId != adminUserId)

{

var query = new QueryExpression(«invoice»);

query.CrITeria.AddCondITion(«customerid», CondITionOperator.Equal, customerId);

var invoices = service.RetrieveMultiple(query).EntITies;

foreach (var invoice in invoices)

{

service.Delete(«invoice», invoice.Id);

}

}

Это классическая «логическая бомба»: после 15 октября 2023 года (дата увольнения Орлова + 3 дня) для всех пользователей, кроме администратора, удалять счета клиента. 💣

Анализ метаданных сборки. В свойствах сборки (AssemblyInfo) был указан автор ORLOV_DEV. В GUID сборки также была часть, указывающая на Орлова. 🧬

Анализ журналов выполнения плагина (Plug-in Trace Log). Эксперт выгрузил логи. Обнаружил, что плагин Z_Delete_Client_Invoices выполнялся 16, 17, 18 октября, статус — Succeeded, удалял записи. В логах — ID удаленных счетов. 📊

Восстановление удаленных данных. Эксперт восстановил удаленные счета из резервной копии и из журналов аудита Dataverse (где записи были помечены как удаленные, но еще не зачищены). Подтвердил сумму ущерба — 50 млн рублей. 🔄

Выводы эксперта: 🎯

В системе обнаружен вредоносный плагин, удаляющий счета клиента после наступления определенной даты.

Плагин был внедрен пользователем ORLOV_DEV за 3 дня до увольнения.

Ущерб от удаления счетов — 50 млн рублей.

Результат: Суд взыскал с Орлова 50 млн рублей. Возбуждено уголовное дело по ст. 273 УК РФ. 🚔

Технический вывод: Анализ кода плагинов в связке с Plug-in Trace Log и резервными копиями позволяет выявить «логические бомбы» и доказать их авторство. 🔐

Глава 8. Технические методы анализа API логов и интеграций 🔗🔍

API логи — важнейший источник при подозрении на несанкционированный доступ через интеграции или автоматизированные атаки.

8.1. Источники API логов:

Стандартные логи API Dynamics 365 (доступны в Power Platform Admin Center).

Логи Azure API Management (если API публикуется через шлюз).

Логи Application Gateway / WAF (если используется).

Логи веб-приложений, которые интегрируются с Dynamics 365.

8.2. Выгрузка логов. Через Power Shell (Get-APIRequestLog), через портал Azure (Log Analytics). 📁

8.3. Структура API записи:

RequestId — уникальный ID запроса.

Timestamp — дата и время (UTC).

UserId — пользователь (или идентификатор приложения).

IPAddress — IP-адрес клиента.

Method — HTTP метод (GET, POST, PUT, DELETE, PATCH).

RequestUrl — URL запроса (включает сущность и ID записи).

ResponseCode — HTTP код ответа (200, 400, 401, 403, 500).

ExecutionTime — время выполнения в миллисекундах.

8.4. Анализ технических аномалий: 🔍

DELETE запросы в нерабочее время.

Массовые POST запросы на создание записей.

Запросы с IP-адресов, не принадлежащих компании (или анонимайзеров/VPN).

Запросы с нестандартными User-Agent (например, python-requests, curl).

Ответы 401 (Unauthorized) — попытки взлома пароля.

8.5. Сопоставление с аудитом Dataverse. API логи фиксируют сам факт запроса. Аудит Dataverse фиксирует изменение данных. Сопоставление по времени и RequestId позволяет связать внешний запрос с конкретным изменением в данных. 🔗

Глава 9. Технические методы анализа системной телеметрии (Application Insights) 📈📊

Application Insights — это сервис Azure для сбора телеметрии приложений. Dynamics 365 отправляет туда метрики производительности, исключения, запросы.

9.1. Доступ к телеметрии. Требует права на уровне Azure (Application Insights resource). Эксперт запрашивает доступ через суд. 📁

9.2. Типы данных:

Requests — входящие запросы (веб, API).

Exceptions — исключения (ошибки в коде).

Dependencies — вызовы внешних сервисов (SQL, API).

PageViews — загрузки страниц.

Custom Events — кастомные события.

9.3. Ключевые метрики для споров о производительности:

Response time — время ответа системы.

AvailaBIlITy — процент доступности.

Failure rate — процент ошибок.

Request count — количество запросов.

9.4. Анализ простоя (SLA). Эксперт строит графики доступности системы за спорный период. Если доступность падала до 0% (полный простой) — это соответствие P1 (высший приоритет инцидента). Если время недоступности не укладывается в SLA — фиксация нарушения. ⏱️

9.5. Анализ деградации производительности после обновления. Эксперт строит график времени ответа до обновления и после. Если время ответа выросло в N раз — фиксируется инженерный факт деградации. 📉

Глава 10. Технические методы сравнительного анализа кода (для споров о копировании) 🧬⚖️

10.1. Сбор исходных кодов от обеих сторон. Обеспечение Chain of Custody, фиксация хеш-сумм. 📁

10.2. Нормализация кода. Удаление комментариев, приведение к единому форматированию (стиль). 🔄

10.3. Сравнение с использованием инструментов: WinMerge, Beyond Compare, Meld, а также специализированные детекторы плагиата (Simian, Moss). 🛠️

10.4. Анализ совпадений: 🧬

Совпадение названий классов, методов, переменных (не могут быть случайными).

Совпадение уникальных строковых литералов (особенно с ошибками, GUIDами).

Совпадение структуры (последовательности операторов).

Совпадение алгоритмов (особенно нестандартных).

10.5. Анализ метаданных сборок. Для.dll: GUIDы, PublicKeyToken (если сборки подписаны), версии, имена атрибутов. 🏷️

10.6. Анализ истории разработки (Source Control). Если доступна история GIT/DevOps (или другой VCS), эксперт анализирует коммиты: дата создания, автор, текст коммита. Если весь код закоммичен за один день без промежуточных коммитов — это технический признак копирования. 📅

Глава 11. Технические ограничения и пути их преодоления 🚧🧠

11.1. Отключенный аудит. Технически, если аудит был отключен, это фиксируется в системных журналах (кто, когда отключил). Эксперт анализирует эти записи. Если аудит был отключен до спорного периода — возможности восстановления ограничены. 📝

11.2. Удаление журналов аудита. В Dynamics 365 есть возможность удалять записи аудита старше N дней (политика хранения). Если журналы удалены, эксперт анализирует резервные копии (бэкапы) системы. 💾

11.3. Отсутствие доступа к системе. Если ответчик не предоставляет доступ, эксперт ходатайствует об истребовании доказательств (ст. 66 АПК). Суд может обязать ответчика предоставить выгрузки аудита, исходные коды плагинов, flows. 📜

11.4. Шифрование данных. Dynamics 365 использует шифрование. Ключи обычно находятся у заказчика. Эксперт запрашивает ключи через суд. Если ключи утеряны — анализируются выгрузки, которые были сделаны до шифрования. 🔐

11.5. Облачная среда (нет физического доступа). Технически экспертиза Dynamics 365 проводится удаленно, через API и портал. Это требует специальных знаний, но не является непреодолимым ограничением. ☁️

Глава 12. Типовые технические вопросы суда к эксперту по Dynamics 365 📝❓

На основе анализа определений арбитражных судов, вот типовые технические вопросы:

Группа 1. Конфигурация и функционал: ⚙️

Соответствует ли реализованный функционал требованиям ТЗ? Если нет, то какие конкретные требования не выполнены?

Имеются ли в системе критические ошибки? Какова их техническая причина (ошибки в workflow, плагинах, настройках)?

Группа 2. Производительность и SLA: 🕒
3. Соответствует ли фактическое время реакции и восстановления условиям SLA? Если нет, то по каким инцидентам, на сколько часов?
4. Вызвана ли деградация производительности некорректным обновлением или настройкой?

Группа 3. Аудит и фальсификация: 🔍
5. Имеются ли в журналах аудита Dataverse записи о внесении изменений в учётные данные? Если да, то какие, когда, с какой учётной записи, с какого IP-адреса?
6. Были ли удалены записи? Возможно ли их восстановление через аудит?

Группа 4. Power Automate и плагины: 💻
7. Имеются ли в системе flows или плагины, которые автоматически создают, изменяют или удаляют учётные записи? Если да, то какова их логика и кто их создал?

Глава 13. Обеспечение допустимости доказательств: технические требования 🔒⚖️

13.1. Лицензионное ПО. Эксперт должен использовать лицензионные инструменты (ILSpy — open source, но лицензия разрешает). Недопустимо использование «пиратских» утилит. 🚫

13.2. Неизменность объектов. Работа только с выгрузками (экспортами) и резервными копиями. Никаких изменений в продуктивной среде. 🛡️

13.3. Подтверждение подлинности. Вычисление хеш-сумм (SHA-256) для выгруженных файлов аудита, кода, логов. Фиксация в протоколе. 🔐

13.4. Документирование методики. Каждый шаг должен быть описан так, чтобы его мог повторить другой эксперт. 📄

13.5. Обоснование выводов. Каждый вывод ссылается на конкретные технические данные: строку аудита, лог выполнения flow, фрагмент кода. 🎯

Глава 14. Часто задаваемые технические вопросы (FAQ) 🙋‍♂️🙋‍♀️

Вопрос 1. Можно ли восстановить удаленные данные, если аудит был отключен? 🗑️
Ответ: Если аудит был отключен — шансы снижаются. Но данные могут быть восстановлены из резервных копий (бэкапов) системы. Если бэкапов нет — восстановление невозможно.

Вопрос 2. Что делать, если ответчик удалил все Power Automate flows после инцидента? 🗑️
Ответ: Журналы выполнения flows (Run history) хранятся 28 дней. Если ответчик удалил flows, но журналы остались, эксперт может их проанализировать. Если журналы тоже удалены — шансов мало.

Вопрос 3. Как долго хранятся журналы аудита Dataverse? ⏱️
Ответ: Настраиваемая политика хранения (по умолчанию — 90 дней). Заказчик может увеличить срок. Если срок истек — журналы удаляются безвозвратно.

Вопрос 4. Можно ли провести экспертизу на основе только скриншотов? 🖼️
Ответ: Нет. Скриншоты можно подделать. Эксперту нужны первичные данные: выгрузки аудита, кода, логов. Без этого заключение не будет иметь доказательственной силы.

Глава 15. Заключение: техническая независимая экспертиза как гарантия справедливости 🏁📚

Уважаемые юристы, руководители компаний, технические специалисты! Мы представили технические методы независимая экспертиза Microsoft Dynamics 365 для защиты своих прав в суде, основанные на анализе неизменяемых источников: аудит Dataverse, журналы Power Automate flows, логи плагинов, API логи, телеметрия. Эти методы позволяют:

✅ Технически доказать причину ошибки (не workflow и не пользователь, а ошибка в коде).
✅ Выявить скрытые махинации через Power Automate flows.
✅ Обнаружить «логические бомбы» в плагинах.
✅ Технически подтвердить факт удаления данных и восстановить их.

Почему Союз «Федерация судебных экспертов»: 🏆

Сертифицированные инженеры Microsoft. ✅

Опыт более 50 технических экспертиз Dynamics 365. 💪

Разработанные и рецензированные методики анализа. 📚

Лицензионное ПО и лабораторная база. 💻

Независимость и ответственность (ст. 307 УК РФ). ⚖️

Как заказать экспертизу: 📝 Перейдите на сайт https://kompexp.ru/. Бесплатная техническая консультация. Поможем сформулировать вопросы и подготовить ходатайство.

🟩 Союз «Федерация судебных экспертов» — техническая истина в Dynamics 365. 🟩