AI がデジタル フォレンジックをどのように強化するか

デジタルフォレンジックの専門家は、人工知能を使用して現在のプロセスを加速および強化し、調査時間を短縮して効率を向上させることができます。ただし、その影響はおおむねプラスですが、いくつかの問題も存在します。AI はフォレンジックアナリストに取って代わることができるでしょうか? さらに重要なのは、AI 主導の調査結果は法廷で通用するのでしょうか?

デジタルフォレンジックサイエンスとは何ですか?

デジタル フォレンジック サイエンス (以前はコンピューター フォレンジックとして知られていました) は、電子デバイスのみを扱うフォレンジック サイエンスの一分野です。フォレンジックアナリストの仕事は、サイバー犯罪を調査し、データを回復して証拠を提出することです。

業界の専門家は、コンピューターサイエンスと調査技術を使用して、コンピューター、電話、フラッシュドライブ、タブレット上のデータを明らかにします。彼らの目的は、事件に関連するデータを見つけ、保存し、調査し、分析することです。

デジタルフォレンジックはどのように機能しますか?

デジタル フォレンジック サイエンスは通常、複数段階のプロセスに従います。

1. 発作

捜査チームはまず、容疑者から問題のメディアを押収しなければなりません。この時点で、証拠がどこにあり、どのように使用されたかを追跡するための時系列の電子記録である保管記録の追跡を開始します。このステップは、裁判に進む場合に非常に重要です。

2。 保存

調査員は元のデータの整合性を保持する必要があるため、コピーを作成することから調査を開始します。彼らは、隠された情報または削除された情報をできる限り復号化または回復することを目的としています。彼らは それを確保しなければならない インターネット接続を削除し、安全な保管場所に保管することで、不正なアクセスから保護します。

3。 分析

法医学検査官は、さまざまな方法やツールを使用してデータを分析します。ユーザーが何かをダウンロードしたり、Web サイトにアクセスしたり、投稿を作成したりするたびにデバイスが情報を保存するため、一種の電子ペーパーの痕跡が残ります。専門家は、ハードドライブ、メタデータ、データパケット、ネットワークアクセスログ、または電子メール交換をチェックして、情報を検索、収集、処理できます。

4。 報告

アナリストは、後に刑事裁判や民事裁判で証拠が確実に通用するように、自分が取った行動をすべて文書化する必要があります。調査を終えたら、法執行機関、裁判所、または依頼した会社に調査結果を報告します。

デジタルフォレンジックを使用するのは誰ですか? 

デジタル フォレンジックは電子デバイスに関連する違法行為を調査するため、法執行機関が頻繁に使用します。興味深いことに、彼らはサイバー犯罪だけを追求しているわけではありません。電話、コンピュータ、またはフラッシュドライブに関連する可能性のあるあらゆる違法行為は、暴力犯罪、民事犯罪、またはホワイトカラー犯罪のいずれであっても、公正な行為となります。

企業は、データ侵害やサイバー犯罪の被害に遭った後に、フォレンジックアナリストを雇うことがよくあります。ランサムウェア攻撃は、 組織の営業利益の 30%リーダーたちが損失の一部を取り戻そうと専門の調査員を雇うのは珍しいことではありません。

デジタルフォレンジック科学におけるAIの役割 

デジタル フォレンジック調査は通常、複雑で時間のかかるプロセスです。犯罪の種類と重大度、そしてふるいにかけなければならないメガブティス捜査官の数に応じて、1 件の事件に数週間、数か月、場合によっては数年かかる場合があります。 AI の比類のないスピードと多用途性により、AI は最良のソリューションの 1 つとなります。

法医学アナリストは、さまざまな方法で AI を使用できます。機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、生成モデルを使用して、パターン認識、予測分析、情報検索、共同ブレインストーミングを行うことができます。AI は、日常の単純な業務から高度な分析まで対応できます。

AI がデジタル フォレンジックを改善できる方法

AI はデジタル科学捜査のさまざまな側面を大幅に改善し、捜査員の仕事のやり方を永久に変える可能性があります。

プロセスを自動化する

自動化は AI の最大の機能の 1 つです。人間の介入なしで自律的に動作するため、アナリストは重要で優先度の高い責任を優先しながら、時間のかかる反復的な作業を処理させることができます。

ブランドに雇われた専門家にもメリットがあります。 セキュリティ意思決定者の 51% 職場のアラートの量が膨大であることに賛同する回答者は 55% で、チームが優先順位をつけて時間内に応答する能力に自信がないと認めています。AI 自動化を使用して過去のログを確認することで、サイバー犯罪、ネットワーク侵害、データ漏洩の特定をより管理しやすくなります。

重要な洞察を提供する

ML モデルは、現実世界のサイバー犯罪イベントを継続的に記録し、ダークウェブを探索することで、人間の調査員が気づく前に新たなサイバー脅威を検出できるようにします。あるいは、隠れたマルウェアのコードをスキャンする方法を学習して、チームがサイバー攻撃や侵害の原因をより迅速に発見できるようにすることもできます。

プロセスを加速する

これらのアルゴリズムは大量のデータを迅速に分析できるため、捜査官は AI を使用して調査、分析、報告を大幅に加速できます。たとえば、ロックされた電話機のパスワードを総当たり攻撃したり、レポートの下書きを入力したり、数週間にわたる電子メールのやり取りを要約したりするために使用できます。

多くのIT部門の動きが遅すぎるため、AIのスピードは企業が雇用する専門家にとって特に役立つだろう。例えば、2023年には、企業は 平均277日かかりました データ侵害に対応するために。ML モデルは人間よりも速く処理、分析、出力できるため、時間に敏感なアプリケーションに最適です。

重要な証拠を見つける

NLP を搭載したモデルは、通信内容をスキャンして疑わしい活動を特定し、フラグを立てることができます。捜査官は、モデルを訓練したり、ケース固有の情報を探すように指示したりできます。たとえば、横領に関連する単語を検索するように指示すると、モデルは容疑者が企業資金の不正流用を認めているテキストに誘導できます。

AIが克服しなければならない課題

AI は強力なフォレンジック ツールになる可能性があり、事件を数週間単位で加速する可能性がありますが、その活用にはマイナス面がないわけではありません。ほとんどのテクノロジー中心のソリューションと同様に、プライバシー、セキュリティ、倫理的な問題が数多くあります。

アルゴリズムが意思決定のプロセスを説明できない「ブラックボックス」問題が最も差し迫っている。刑事事件や民事事件でアナリストが専門家の証言を行う法廷では透明性が極めて重要だ。

AIがどのようにデータを分析したかを説明できない場合、その分析結果を法廷で使うことはできない。連邦証拠規則（米国の法廷で認められる証拠を規定する基準）によれば、AI搭載のデジタルフォレンジックツールは、 証人が個人的な知識を証明した場合 その機能について詳しく説明し、その結論に至った経緯を専門的に説明し、その結果が正確であることを証明します。

アルゴリズムが常に正確であれば、ブラック ボックスの問題は発生しません。残念ながら、アルゴリズムは、特に意図しないプロンプト エンジニアリングが関与している場合は、幻覚を起こすことがよくあります。捜査官が NLP モデルに、容疑者が企業データを盗んだ事例を示すように依頼すると、無害に思えるかもしれませんが、クエリを満たすために偽の回答が返される可能性があります。

アルゴリズムは推論したり、文脈を理解したり、状況を総合的に解釈したりできないため、間違いは珍しくありません。結局、不適切に訓練された AI ツールは、偽陰性と偽陽性を選別しなければならないため、捜査官の作業量を増やす可能性があります。

偏見や欠陥があると、こうした問題がさらに顕著になる可能性があります。たとえば、サイバー犯罪の証拠を見つけるように指示された AI は、トレーニング中に開発されたバイアスに基づいて、いくつかの種類のサイバー攻撃を見落とす可能性があります。あるいは、特定の種類の証拠を優先する必要があると考え、関連する犯罪の兆候を無視する可能性もあります。

AIは捜査の専門家に取って代わるのでしょうか?

AI の自動化と迅速な処理機能により、数か月にわたる事件が数週間に圧縮され、チームがサイバー犯罪加害者を刑務所に収監するのに役立ちます。残念ながら、このテクノロジーはまだ比較的新しいため、米国の裁判所は実証されていない限界を超えるテクノロジーを好みません。

今のところ、そしておそらく今後数十年にわたって、AI はデジタル フォレンジック アナリストに取って代わることはないだろう。その代わりに、AI は日々の業務を支援し、意思決定プロセスを導き、反復的な責任を自動化するだろう。ブラック ボックス問題が完全に解決され、法制度が AI に永続的な位置づけを見出すまで、人間による監視は必要である。