AI가 디지털 포렌식을 강화하는 방법

디지털 포렌식 전문가는 인공 지능을 사용하여 현재 프로세스를 가속화하고 향상시켜 조사 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있습니다. 그러나 그 영향은 대부분 긍정적이지만 몇 가지 문제도 존재합니다. AI가 법의학 분석가를 대체할 수 있을까? 더 중요한 것은 AI 기반 조사 결과가 법정에서도 유효할까요?

디지털 포렌식 과학이란 무엇입니까?

이전에 컴퓨터 포렌식으로 알려진 디지털 포렌식 과학은 전자 장치만을 다루는 포렌식 과학의 한 분야입니다. 법의학 분석가의 임무는 사이버 범죄를 조사하고 데이터를 복구하여 증거를 생성하는 것입니다.

업계 전문가들은 컴퓨터 과학 및 조사 기술을 사용하여 컴퓨터, 휴대폰, 플래시 드라이브 및 태블릿에 있는 데이터를 찾아냅니다. 그들은 자신의 사건과 관련된 데이터를 찾고, 보존하고, 조사하고, 분석하는 것을 목표로 합니다.

디지털 포렌식은 어떻게 작동하나요?

디지털 포렌식 과학은 일반적으로 다단계 프로세스를 따릅니다.

1. 발작

팀은 먼저 용의자로부터 문제의 미디어를 압수해야 합니다. 이 시점에서 그들은 증거의 위치와 증거 사용 방법을 추적하기 위해 연대순 전자 추적인 관리 체인을 시작합니다. 재판에 회부되는 경우 이 단계는 매우 중요합니다.

2. 보존

조사자는 원본 데이터의 무결성을 보존해야 하므로 사본을 만들어 조사를 시작합니다. 이들은 숨겨진 정보나 삭제된 정보를 최대한 많이 해독하거나 복구하는 것을 목표로 합니다. 그들 그것도 확보해야 해 인터넷 연결을 제거하고 안전한 저장소에 보관하여 무단 액세스로부터 보호합니다.

3. 분석

포렌식 조사관은 다양한 방법과 도구를 사용하여 데이터를 분석합니다. 사용자가 무언가를 다운로드하거나 웹 사이트를 방문하거나 게시물을 작성할 때마다 장치는 정보를 저장하므로 일종의 전자 종이 흔적이 사라집니다. 전문가는 하드 드라이브, 메타데이터, 데이터 패킷, 네트워크 액세스 로그 또는 이메일 교환을 확인하여 정보를 찾고 수집하고 처리할 수 있습니다.

4. 보고

분석가는 나중에 형사 또는 민사 법원에서 증거가 유지될 수 있도록 자신이 취하는 모든 조치를 문서화해야 합니다. 조사가 끝나면 조사 결과를 법 집행 기관, 법원 또는 고용한 회사에 보고합니다.

누가 디지털 포렌식을 사용합니까? 

디지털 포렌식은 전자 기기와 관련된 불법 행위를 조사하기 때문에 법 집행 기관에서는 이를 자주 사용합니다. 흥미롭게도 이들이 사이버 범죄만을 추구하는 것은 아닙니다. 폭력 범죄, 민사 범죄, 사무직 범죄 등 전화, 컴퓨터 또는 플래시 드라이브와 연결될 수 있는 모든 위법 행위는 공정한 게임입니다.

기업에서는 데이터 유출을 경험하거나 사이버 범죄 피해자가 된 후 법의학 분석가를 고용하는 경우가 많습니다. 랜섬웨어 공격을 고려하면 비용이 많이 들 수 있습니다. 조직 영업 수입의 30%, 리더가 손실의 일부를 회수하기 위해 전문 조사관을 고용하는 것은 드문 일이 아닙니다.

디지털 포렌식 과학에서 AI의 역할 

디지털 포렌식 조사는 일반적으로 복잡하고 시간이 오래 걸리는 프로세스입니다. 범죄의 유형과 심각도, 그리고 조사해야 하는 Megabtyes 조사관의 수에 따라 단일 사례에 몇 주, 몇 달, 심지어 몇 년이 걸릴 수도 있습니다. AI는 비교할 수 없는 속도와 다양성으로 인해 최고의 솔루션 중 하나가 되었습니다.

법의학 분석가는 여러 가지 방법으로 AI를 사용할 수 있습니다. 패턴 인식, 예측 분석, 정보 탐색 또는 협업 브레인스토밍을 위해 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP) 및 생성 모델을 사용할 수 있습니다. 일상적인 업무나 고급 분석을 처리할 수 있습니다.

AI가 디지털 포렌식을 개선할 수 있는 방법

AI는 디지털 포렌식 과학의 여러 측면을 크게 개선하여 수사관의 업무 수행 방식을 영구적으로 변화시킬 수 있습니다.

프로세스 자동화

자동화는 AI의 가장 뛰어난 기능 중 하나입니다. 사람의 개입 없이 자율적으로 작동할 수 있기 때문에 분석가는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 처리하는 동시에 중요하고 우선순위가 높은 책임을 우선적으로 수행할 수 있습니다.

브랜드가 고용한 전문가들 역시 이익을 얻습니다. 보안 의사 결정자의 51% 직장의 경보 양이 압도적이라는 데 동의했으며, 55%는 팀의 우선순위 지정 및 적시 대응 능력에 대한 자신감이 부족하다고 인정했습니다. AI 자동화를 사용하여 과거 로그를 검토함으로써 사이버 범죄, 네트워크 위반 및 데이터 유출을 보다 쉽게 ​​식별할 수 있습니다.

중요한 통찰력 제공

ML 모델은 실제 사이버 범죄 이벤트를 지속적으로 기록하고 다크 웹을 샅샅이 뒤져 조사관이 인지하기 전에 새로운 사이버 위협을 감지할 수 있습니다. 또는 코드에서 숨겨진 악성 코드를 검색하는 방법을 학습하여 팀이 사이버 공격이나 위반의 소스를 더 빠르게 찾을 수 있습니다.

프로세스 가속화

조사관은 AI를 사용하여 조사, 분석 및 보고를 크게 가속화할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 대량의 데이터를 신속하게 분석할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 잠긴 전화기에 무차별 대입 공격을 가하거나, 보고서 초안을 작성하거나, 몇 주 동안 주고받은 이메일을 요약하는 데 사용할 수 있습니다.

많은 IT 부서가 너무 느리게 움직이기 때문에 AI의 속도는 기업이 고용하는 전문가에게 특히 유용할 것입니다. 예를 들어 2023년에는 기업이 평균 277일이 걸렸습니다. 데이터 침해에 대응하기 위해. ML 모델은 인간보다 빠르게 처리, 분석 및 출력할 수 있으므로 시간에 민감한 애플리케이션에 이상적입니다.

중요한 증거 찾기

NLP 탑재 모델은 통신을 스캔하여 의심스러운 활동을 식별하고 플래그를 지정할 수 있습니다. 조사관은 사례별 정보를 찾도록 교육하거나 안내할 수 있습니다. 예를 들어 횡령과 관련된 단어를 검색해 달라고 하면 피의자가 기업 자금을 유용했다고 인정하는 내용의 문자로 연결될 수 있다.

AI가 극복해야 할 과제

AI는 잠재적으로 몇 주 단위로 사례를 가속화하는 강력한 법의학 도구가 될 수 있지만 활용도에 단점이 없는 것은 아닙니다. 대부분의 기술 중심 솔루션과 마찬가지로 수많은 개인 정보 보호, 보안 및 윤리적 문제가 있습니다.

알고리즘이 의사결정 과정을 설명할 수 없는 '블랙박스' 문제가 가장 시급합니다. 분석가가 형사 및 민사 사건에 대해 전문가 증언을 제공하는 법정에서는 투명성이 매우 중요합니다.

AI가 데이터를 어떻게 분석했는지 설명할 수 없다면 그 결과를 법정에서 사용할 수 없습니다. 미국 법원에서 어떤 증거가 허용되는지를 규정하는 표준인 연방 증거 규칙(Federal Rules of Evidence)에 따르면 AI 기반 디지털 포렌식 도구는 오직 허용됩니다. 증인이 개인적인 지식을 입증하는 경우 기능 중 어떻게 결론에 이르렀는지 전문적으로 설명하고 그 결과가 정확하다는 것을 증명합니다.

알고리즘이 항상 정확했다면 블랙박스 문제는 문제가 되지 않았을 것입니다. 불행하게도 그들은 특히 의도하지 않은 즉각적인 엔지니어링이 관련될 때 환각을 느끼는 경우가 많습니다. 용의자가 기업 데이터를 훔친 사례를 보여달라고 NLP 모델에 요청하는 조사관은 무해해 보일 수 있지만 쿼리를 만족시키기 위한 가짜 답변이 나올 수 있습니다.

알고리즘은 추론하고, 맥락을 이해하고, 상황을 포괄적으로 해석할 수 없기 때문에 실수는 드문 일이 아닙니다. 궁극적으로 부적절하게 훈련된 AI 도구는 조사관이 거짓 부정과 긍정을 분류해야 하기 때문에 더 많은 작업을 제공할 수 있습니다.

편견과 결함으로 인해 이러한 문제가 더욱 두드러질 수 있습니다. 예를 들어, 사이버 범죄의 증거를 찾으라는 AI는 훈련 중에 발생한 편견을 기반으로 일부 사이버 공격 유형을 간과할 수 있습니다. 또는 특정 종류의 증거를 우선시해야 한다고 믿고 관련 범죄의 징후를 무시할 수도 있습니다.

AI가 조사 전문가를 대체할 것인가?

AI의 자동화 및 신속한 처리 기능은 몇 달에 걸쳐 진행된 사건을 몇 주로 단축하여 팀이 사이버 범죄 가해자를 감옥에 가두는 데 도움이 됩니다. 불행하게도 이 기술은 아직 상대적으로 새로운 기술이며, 미국 법원은 입증되지 않은 경계를 허무는 기술을 좋아하지 않습니다.

현재(그리고 향후 수십 년 동안) AI는 디지털 포렌식 분석가를 대체하지 못할 것입니다. 대신, 일상적인 업무를 지원하고 의사 결정 프로세스를 안내하며 반복적인 책임을 자동화합니다. 블랙박스 문제를 완전히 해결하고 법률 시스템이 AI를 위한 영구적인 자리를 찾을 때까지 인간의 감독은 계속 필요할 것입니다.