Kuinka tekoäly parantaa digitaalista rikosteknistä

Digitaalisen oikeuslääketieteen ammattilaiset voivat käyttää tekoälyä nopeuttamaan ja tehostamaan nykyisiä prosessejaan, lyhentäen tutkimusaikaansa ja parantamalla tehokkuutta. Vaikka sen vaikutus on enimmäkseen myönteinen, joitakin ongelmia kuitenkin esiintyy. Voiko tekoäly korvata rikostekniset analyytikot? Vielä tärkeämpää on, kestäisivätkö tekoälyyn perustuvat havainnot jopa tuomioistuimessa?

Mitä on digitaalinen rikostekninen tiede?

Digitaalinen rikostekninen tiede, joka tunnettiin aiemmin nimellä Computer Forensics, on rikosteknisen tieteen ala, joka käsittelee yksinomaan elektronisia laitteita. Oikeuslääketieteen analyytikon tehtävänä on tutkia tietoverkkorikoksia ja kerätä tietoja todisteiden tuottamiseksi.

Alan ammattilaiset käyttävät tietojenkäsittely- ja tutkimustekniikoita löytääkseen tietoja tietokoneista, puhelimista, muistitikuista ja tableteista. He pyrkivät löytämään, säilyttämään, tutkimaan ja analysoimaan tapaukseensa liittyvää tietoa.

Kuinka digitaalinen rikostekninen tutkimus toimii?

Digitaalinen rikostekninen tiede noudattaa yleensä monivaiheista prosessia.

1. Kohtaus

Joukkueiden on ensin tartuttava kyseiset tiedotusvälineet epäillyltä. Tässä vaiheessa he aloittavat valvontaketjun - kronologisen sähköisen polun - seuratakseen, missä todisteet ovat ja kuinka he käyttävät niitä. Tämä vaihe on kriittinen, jos he joutuvat oikeudenkäyntiin.

2. Säilyttäminen

Tutkijoiden tulee säilyttää alkuperäisen tiedon eheys, joten he aloittavat tutkimuksensa kopioimalla. Niiden tarkoituksena on purkaa tai palauttaa mahdollisimman paljon piilotettua tai poistettua tietoa. Ne se on myös varmistettava luvattomalta käytöltä poistamalla Internet-yhteyden ja sijoittamalla sen suojattuun tallennustilaan.

3. analyysi

Oikeuslääketieteen tutkijat analysoivat tietoja erilaisilla menetelmillä ja työkaluilla. Koska laitteet tallentavat tietoja aina, kun niiden käyttäjä lataa jotain, vierailee verkkosivustolla tai luo julkaisun, eräänlainen sähköinen paperipolku poistuu. Asiantuntijat voivat tarkistaa kiintolevyt, metatiedot, datapaketit, verkkokäyttölokit tai sähköpostin vaihdot löytääkseen, kerätäkseen ja käsitelläkseen tietoja.

4. raportointi

Analyytikoiden on dokumentoitava kaikki toimintansa varmistaakseen, että heidän todisteensa pysyvät rikostuomioistuimessa tai siviilioikeudessa myöhemmin. Kun he saavat tutkimuksensa päätökseen, he raportoivat havainnoistaan ​​joko lainvalvontaviranomaisille, tuomioistuimelle tai heidät palkkaaneelle yritykselle.

Kuka käyttää digitaalista rikosteknistä? 

Digitaalinen rikostekninen tutkimus tutkii elektronisiin laitteisiin liittyvää laitonta toimintaa, joten lainvalvontaviranomaiset käyttävät sitä usein. Mielenkiintoista kyllä, he eivät harjoita pelkästään tietoverkkorikollisuutta. Kaikki puhelimeen, tietokoneeseen tai flash-asemaan liittyvät väärinkäytökset – olipa kyseessä sitten väkivaltarikos, siviilirikos tai toimihenkilörikos – ovat reilua peliä.

Yritykset palkkaavat usein rikosteknisiä analyytikoita kokettuaan tietomurron tai joutuessaan kyberrikollisuuden uhreiksi. Ottaen huomioon kiristysohjelmahyökkäykset voivat maksaa yli 30 % organisaation toimintatuloista, ei ole harvinaista, että johtajat palkkaavat asiantuntijatutkijat yrittämään korvata osan tappioistaan.

Tekoälyn rooli digitaalisessa oikeuslääketieteessä 

Digitaalinen rikostekninen tutkinta on tyypillisesti monimutkainen, pitkä prosessi. Riippuen rikoksen tyypistä ja vakavuudesta – ja Megabtyes-tutkijoiden määrästä – yksittäinen tapaus voi kestää viikkoja, kuukausia tai jopa vuosia. Tekoälyn vertaansa vailla oleva nopeus ja monipuolisuus tekevät siitä yhden parhaista ratkaisuista.

Oikeuslääketieteen analyytikot voivat käyttää tekoälyä useilla tavoilla. He voivat käyttää koneoppimista (ML), luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) ja generatiivisia malleja hahmontunnistukseen, ennustavaan analyysiin, tiedonhakuun tai yhteistyöhön perustuvaan aivoriihiin. Se voi hoitaa heidän arkipäiväiset tehtävänsä tai edistyneen analyysin.

Tekoäly voisi parantaa digitaalista rikosteknistä

Tekoäly voisi merkittävästi parantaa useita digitaalisen rikosteknisen tieteen näkökohtia ja muuttaa pysyvästi sitä, miten tutkijat tekevät työnsä.

Automatisoi prosessit

Automatisointi on yksi tekoälyn suurimmista ominaisuuksista. Koska se voi toimia itsenäisesti – ilman ihmisen väliintuloa, analyytikot voivat antaa sen käsitellä toistuvaa, aikaa vievää työtä samalla kun he priorisoivat kriittisiä, ensisijaisia ​​vastuita.

Myös brändien palkkaamat asiantuntijat hyötyvät siitä lähtien 51 % turvallisuuspäättäjistä samaa mieltä siitä, että heidän työpaikkansa hälytysmäärät ovat valtavat, ja 55 % myöntää, että he eivät luota tiiminsä kykyyn priorisoida ja reagoida ajoissa. He voivat käyttää tekoälyautomaatiota aiempien lokien tarkastelemiseen, mikä tekee tietoverkkorikosten, verkkoloukkausten ja tietovuotojen tunnistamisesta helpommin hallittavissa.

Tarjoa tärkeitä näkemyksiä

ML-malli voi jatkuvasti kirjata todellisia kyberrikollisuuden tapahtumia ja selata pimeää verkkoa, mikä mahdollistaa sen, että se havaitsee nousevat kyberuhat ennen kuin ihmistutkijat huomaavat ne. Vaihtoehtoisesti se voi oppia skannaamaan koodia piilotettujen haittaohjelmien varalta, jotta tiimit voivat löytää kyberhyökkäysten tai tietomurtojen lähteen nopeammin.

Nopeuta prosesseja

Tutkijat voivat käyttää tekoälyä nopeuttaakseen tutkimista, analysointia ja raportointia merkittävästi, koska nämä algoritmit voivat analysoida nopeasti suuria tietomääriä. He voivat esimerkiksi käyttää sitä raa'asti pakottamaan salasanan lukittuun puhelimeen, kirjoittamaan karkean luonnoksen raportista tai tekemään yhteenvedon viikkoja kestäneestä sähköpostinvaihdosta.

Tekoälyn nopeus olisi erityisen hyödyllinen yritysten palkkaamille asiantuntijoille, koska monet IT-osastot liikkuvat liian hitaasti. Esimerkiksi vuonna 2023 yritykset kesti keskimäärin 277 päivää reagoida tietoturvaloukkaukseen. ML-malli pystyy käsittelemään, analysoimaan ja tulostamaan nopeammin kuin kukaan ihminen, joten se on ihanteellinen aikaherkkiin sovelluksiin.

Etsi kriittisiä todisteita

NLP:llä varustettu malli voi skannata tiedonsiirtoa epäilyttävän toiminnan tunnistamiseksi ja ilmoittamiseksi. Tutkijat voivat kouluttaa tai kehottaa sitä hakemaan tapauskohtaista tietoa. Jos he esimerkiksi pyytävät sitä etsimään kavallukseen liittyviä sanoja, se voi ohjata heidät kohtiin tekstejä, joissa epäilty myöntää kavaltaneensa yrityksen varoja.

Haasteet, jotka tekoäly on voitettava

Vaikka tekoäly voisi olla tehokas rikostekninen työkalu – mahdollisesti nopeuttaa tapausten käsittelyä viikoittain – sen käyttö ei ole vailla haittoja. Kuten useimmat teknologiakeskeiset ratkaisut, sillä on lukuisia yksityisyyteen, turvallisuuteen ja eettisiin kysymyksiin liittyviä ongelmia.

"Mustan laatikon" ongelma – jossa algoritmit eivät voi selittää päätöksentekoprosessiaan – on kiireellisin. Avoimuus on elintärkeää oikeussalissa, jossa analyytikot tarjoavat asiantuntijalausuntoja rikos- ja siviilitapauksissa.

Jos he eivät pysty kuvailemaan, kuinka heidän tekoälynsä analysoi dataa, he eivät voi käyttää sen tuloksia tuomioistuimessa. Federal Rules of Evidence -standardien mukaan, mitkä todisteet ovat hyväksyttäviä Yhdysvaltain tuomioistuimissa - tekoälyllä toimiva digitaalinen rikostekninen työkalu on hyväksyttävä vain jos todistaja osoittaa henkilökohtaista tietoa tehtävistään, selittää asiantuntevasti, miten se teki johtopäätöksensä, ja todistaa havaintojensa pitävän paikkansa.

Jos algoritmit olisivat aina tarkkoja, musta laatikko -ongelma ei olisi ongelma. Valitettavasti he usein tekevät hallusinaatioita, varsinkin kun kyseessä on tahaton nopea suunnittelu. Tutkija, joka pyytää NLP-mallia näyttämään heille tapauksia, joissa epäilty varasti yritystietoja, saattaa vaikuttaa vaarattomalta, mutta voi johtaa väärään vastaukseen kyselyn tyydyttämiseksi.

Virheet eivät ole harvinaisia, koska algoritmit eivät pysty perustelemaan, ymmärtämään kontekstia tai tulkitsemaan tilanteita kokonaisvaltaisesti. Viime kädessä väärin koulutettu tekoälytyökalu voi antaa tutkijoille enemmän työtä, koska heidän on selvitettävä vääriä negatiivisia ja positiivisia.

Ennakkoluulot ja puutteet voivat tehdä näistä ongelmista selvempiä. Esimerkiksi tekoäly, jolle on käsketty etsimään todisteita tietoverkkorikollisuudesta, voi jättää huomiotta jotkin kyberhyökkäystyypit, jotka perustuvat harjoittelun aikana kehitettyyn harhaan. Vaihtoehtoisesti se voisi jättää huomioimatta merkkejä liittyvistä rikoksista uskoen, että sen on priorisoitava tietyntyyppiset todisteet.

Korvaako tekoäly tutkintaasiantuntijat?

Tekoälyn automatisointi ja nopean käsittelyn ominaisuudet voivat pakata kuukausia kestäneet tapaukset muutamaan viikkoon, mikä auttaa tiimejä saattamaan kyberrikollisuuden tekijät kaltereiden taakse. Valitettavasti tämä tekniikka on vielä suhteellisen uutta, eivätkä Yhdysvaltain tuomioistuimet pidä todistetuista, rajoja ylittävistä teknologioista.

Toistaiseksi – ja todennäköisesti tulevina vuosikymmeninä – tekoäly ei korvaa digitaalisia rikosteknisiä analyytikoita. Sen sijaan se auttaa heitä päivittäisissä tehtävissä, ohjaa heidän päätöksentekoprosessejaan ja automatisoi toistuvia vastuita. Ihmisten valvonta on tarpeen, kunnes he ratkaisevat mustan laatikon ongelman lopullisesti ja oikeusjärjestelmä löytää pysyvän paikan tekoälylle.