Wie KI die digitale Forensik verbessert

Fachleute der digitalen Forensik können künstliche Intelligenz nutzen, um ihre aktuellen Prozesse zu beschleunigen und zu verbessern, wodurch ihre Ermittlungszeit verkürzt und die Effizienz gesteigert wird. Auch wenn die Auswirkungen überwiegend positiv sind, gibt es dennoch einige Probleme. Kann KI forensische Analysten ersetzen? Und was noch wichtiger ist: Würden KI-gestützte Erkenntnisse überhaupt vor Gericht Bestand haben?

Was ist digitale Forensik?

Die digitale Forensik – früher bekannt als Computerforensik – ist ein Zweig der Forensik, der sich ausschließlich mit elektronischen Geräten befasst. Die Aufgabe eines forensischen Analysten besteht darin, Cyberkriminalität zu untersuchen und Daten wiederherzustellen, um Beweise zu liefern.

Branchenexperten nutzen Informatik und Untersuchungstechniken, um Daten auf Computern, Telefonen, Flash-Laufwerken und Tablets aufzudecken. Ihr Ziel ist es, für ihren Fall relevante Daten zu finden, zu bewahren, zu untersuchen und zu analysieren.

Wie funktioniert digitale Forensik?

Die digitale Forensik folgt im Allgemeinen einem mehrstufigen Prozess.

1. Anfall

Die Teams müssen zunächst die fraglichen Medien von ihrem Verdächtigen beschlagnahmen. An diesem Punkt beginnen sie mit einer Beweiskette – einer chronologischen elektronischen Spur – um zu verfolgen, wo sich die Beweise befinden und wie sie diese verwenden. Dieser Schritt ist entscheidend, wenn es zu einem Prozess kommt.

2. Erhaltung

Die Ermittler müssen die Integrität der Originaldaten wahren und beginnen ihre Untersuchung daher mit der Anfertigung von Kopien. Ihr Ziel ist es, so viele versteckte oder gelöschte Informationen wie möglich zu entschlüsseln oder wiederherzustellen. Sie muss es auch sichern vor unbefugtem Zugriff, indem Sie die Internetverbindung trennen und an einem sicheren Ort aufbewahren.

3. Analysen

Forensische Prüfer analysieren Daten mit verschiedenen Methoden und Werkzeugen. Da Geräte jedes Mal Informationen speichern, wenn ihr Benutzer etwas herunterlädt, eine Website besucht oder einen Beitrag erstellt, entsteht eine Art elektronischer Papierpfad. Experten können Festplatten, Metadaten, Datenpakete, Netzwerkzugriffsprotokolle oder E-Mail-Austausch überprüfen, um Informationen zu finden, zu sammeln und zu verarbeiten.

4. Berichterstattung

Analysten müssen alle Maßnahmen dokumentieren, die sie ergreifen, um sicherzustellen, dass ihre Beweise später vor einem Straf- oder Zivilgericht Bestand haben. Wenn sie ihre Ermittlungen abschließen, melden sie ihre Ergebnisse – entweder den Strafverfolgungsbehörden, dem Gericht oder dem Unternehmen, das sie beauftragt hat.

Wer nutzt digitale Forensik? 

Die digitale Forensik untersucht rechtswidrige Aktivitäten im Zusammenhang mit elektronischen Geräten und wird daher häufig von Strafverfolgungsbehörden eingesetzt. Interessanterweise verfolgen sie nicht nur Cyberkriminalität. Jegliches Fehlverhalten – sei es ein Gewaltverbrechen, ein Zivildelikt oder ein Wirtschaftsverbrechen –, das mit einem Telefon, Computer oder Flash-Laufwerk in Verbindung gebracht werden kann, ist Freiwild.

Unternehmen beauftragen häufig forensische Analysten, nachdem sie einen Datenverstoß erlebt haben oder Opfer von Cyberkriminalität geworden sind. Wenn man bedenkt, dass Ransomware-Angriffe mehr kosten können 30 % des Betriebseinkommens einer Organisation, ist es nicht ungewöhnlich, dass Führungskräfte fachkundige Ermittler engagieren, um einen Teil ihrer Verluste auszugleichen.

Die Rolle der KI in der digitalen Forensik 

Eine digitale forensische Untersuchung ist in der Regel ein komplexer, langwieriger Prozess. Je nach Art und Schwere des Vergehens – und der Anzahl der Megabtyes, die die Ermittler durchgehen müssen – kann ein einzelner Fall Wochen, Monate oder sogar Jahre dauern. Die unübertroffene Geschwindigkeit und Vielseitigkeit der KI machen sie zu einer der besten Lösungen.

Forensische Analysten können KI auf verschiedene Weise nutzen. Sie können maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und generative Modelle zur Mustererkennung, prädiktiven Analyse, Informationssuche oder zum gemeinsamen Brainstorming verwenden. Die KI kann ihre alltäglichen Aufgaben oder erweiterte Analysen übernehmen.

Wie KI die digitale Forensik verbessern könnte

KI könnte viele Aspekte der digitalen Forensik erheblich verbessern und die Arbeitsweise von Ermittlern nachhaltig verändern.

Prozesse automatisieren

Automatisierung ist eine der größten Fähigkeiten der KI. Da es autonom – ohne menschliches Eingreifen – arbeiten kann, können Analysten es sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben erledigen lassen und gleichzeitig kritische Aufgaben mit hoher Priorität priorisieren.

Davon profitieren auch die von den Marken beauftragten Experten 51 % der Sicherheitsentscheider stimmen zu, dass das Alarmaufkommen an ihrem Arbeitsplatz überwältigend ist, wobei 55 % zugeben, dass ihnen das Vertrauen in die Fähigkeit ihres Teams fehlt, Prioritäten zu setzen und rechtzeitig zu reagieren. Mithilfe der KI-Automatisierung können sie frühere Protokolle überprüfen und so die Identifizierung von Cyberkriminalität, Netzwerkverstößen und Datenlecks einfacher gestalten.

Bieten Sie wichtige Einblicke

Ein ML-Modell kann Cybercrime-Ereignisse aus der realen Welt kontinuierlich protokollieren und das Dark Web durchforsten. So kann es aufkommende Cyberbedrohungen erkennen, bevor menschliche Ermittler davon Kenntnis erlangen. Alternativ kann es lernen, Code nach versteckter Malware zu scannen, sodass Teams die Quelle von Cyberangriffen oder Sicherheitsverletzungen schneller finden können.

Prozesse beschleunigen

Ermittler können mithilfe von KI die Untersuchung, Analyse und Berichterstattung erheblich beschleunigen, da diese Algorithmen große Datenmengen schnell analysieren können. Sie können damit beispielsweise brutal ein Passwort auf einem gesperrten Telefon erzwingen, einen groben Entwurf eines Berichts verfassen oder einen wochenlangen E-Mail-Austausch zusammenfassen.

Die Geschwindigkeit der KI wäre besonders für die Experten nützlich, die Unternehmen einstellen, da viele IT-Abteilungen zu langsam agieren. Im Jahr 2023 werden Unternehmen beispielsweise dauerte durchschnittlich 277 Tage um auf eine Datenschutzverletzung zu reagieren. Ein ML-Modell kann schneller verarbeiten, analysieren und ausgeben als jeder Mensch und ist daher ideal für zeitkritische Anwendungen.

Finden Sie kritische Beweise

Ein mit NLP ausgestattetes Modell kann die Kommunikation scannen, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und zu kennzeichnen. Ermittler können es darin schulen oder anregen, fallspezifische Informationen einzuholen. Wenn sie es beispielsweise bitten, nach Wörtern im Zusammenhang mit Unterschlagung zu suchen, könnte es sie auf Texte verweisen, in denen der Verdächtige die Veruntreuung von Unternehmensgeldern zugibt.

Herausforderungen, die KI bewältigen muss

Auch wenn KI ein leistungsstarkes forensisches Werkzeug sein könnte, das Fälle möglicherweise um Wochen beschleunigt, ist ihr Einsatz nicht ohne Nachteile. Wie die meisten technologieorientierten Lösungen weist es zahlreiche Datenschutz-, Sicherheits- und ethische Probleme auf.

Das „Black-Box“-Problem – bei dem Algorithmen ihren Entscheidungsprozess nicht erklären können – ist das drängendste. Transparenz ist im Gerichtssaal von entscheidender Bedeutung, wo Analysten Sachverständigengutachten für Straf- und Zivilsachen abgeben.

Wenn sie nicht beschreiben können, wie ihre KI die Daten analysiert hat, können sie ihre Ergebnisse vor Gericht nicht verwenden. Nach den Federal Rules of Evidence – Standards, die festlegen, welche Beweise vor US-Gerichten zulässig sind – ist ein KI-gestütztes digitales Forensik-Tool nur akzeptabel wenn der Zeuge persönliche Kenntnis nachweist über seine Funktionen, erklärt fachkundig, wie es zu seinen Schlussfolgerungen kam und beweist, dass seine Ergebnisse korrekt sind.

Wenn Algorithmen immer genau wären, wäre das Black-Box-Problem kein Problem. Leider halluzinieren sie oft, insbesondere wenn es sich um unbeabsichtigte Sofortmaßnahmen handelt. Ein Ermittler, der ein NLP-Modell bittet, ihm Fälle zu zeigen, in denen der Verdächtige Unternehmensdaten gestohlen hat, mag harmlos erscheinen, kann aber zu einer falschen Antwort zur Befriedigung der Anfrage führen.

Fehler sind keine Seltenheit, da Algorithmen weder schlussfolgern noch Zusammenhänge verstehen oder Situationen umfassend interpretieren können. Letztendlich kann ein nicht ordnungsgemäß trainiertes KI-Tool den Ermittlern mehr Arbeit bereiten, da sie falsch-negative und falsch-positive Ergebnisse sortieren müssen.

Vorurteile und Mängel können diese Probleme noch verstärken. Wenn beispielsweise eine KI angewiesen wird, Beweise für Cyberkriminalität zu finden, übersieht sie möglicherweise einige Arten von Cyberangriffen aufgrund der während des Trainings entwickelten Voreingenommenheit. Alternativ könnte es Anzeichen für damit verbundene Straftaten außer Acht lassen und glauben, dass es einer bestimmten Art von Beweisen eine höhere Priorität einräumen muss.

Wird KI Ermittlungsexperten ersetzen?

Die Automatisierungs- und Schnellbearbeitungsfunktionen der KI könnten monatelange Fälle auf wenige Wochen verkürzen und den Teams helfen, Cyberkriminelle hinter Gitter zu bringen. Leider ist diese Technologie noch relativ neu und US-Gerichte sind nicht gerade begeistert von unerprobten, bahnbrechenden Technologien.

Vorerst – und wahrscheinlich auch in den kommenden Jahrzehnten – wird KI digitale forensische Analysten nicht ersetzen. Stattdessen unterstützt es sie bei alltäglichen Aufgaben, hilft ihnen bei der Entscheidungsfindung und automatisiert sich wiederholende Aufgaben. Die menschliche Aufsicht wird so lange notwendig bleiben, bis das Black-Box-Problem endgültig gelöst ist und das Rechtssystem einen dauerhaften Platz für die KI findet.