Ինչպես AI-ն ուժեղացնում է թվային դատաբժշկական փորձաքննությունը

Թվային դատաբժշկական փորձագետները կարող են օգտագործել արհեստական ​​ինտելեկտը՝ արագացնելու և բարելավելու իրենց ընթացիկ գործընթացները՝ կրճատելով նրանց հետաքննության ժամանակը և բարելավելով արդյունավետությունը: Այնուամենայնիվ, չնայած դրա ազդեցությունը հիմնականում դրական է, որոշ խնդիրներ կան: Կարո՞ղ է AI-ն փոխարինել դատաբժշկական վերլուծաբաններին: Ամենակարևորը, Արդյո՞ք AI-ի վրա հիմնված բացահայտումները կպահպանվեն դատարանում:

Ի՞նչ է թվային դատաբժշկական գիտությունը:

Թվային դատաբժշկական գիտությունը, որը նախկինում հայտնի էր որպես համակարգչային դատագիտություն, դատաբժշկական գիտության ճյուղ է, որը զբաղվում է բացառապես էլեկտրոնային սարքերով: Դատաբժշկական վերլուծաբանի աշխատանքն է հետաքննել կիբերհանցագործությունները և վերականգնել տվյալները՝ ապացույցներ ստեղծելու համար:

Ոլորտի մասնագետները օգտագործում են համակարգչային գիտություն և հետաքննության տեխնիկա՝ համակարգիչների, հեռախոսների, ֆլեշ կրիչների և պլանշետների տվյալների բացահայտման համար: Նրանք նպատակ ունեն գտնել, պահպանել, ուսումնասիրել և վերլուծել իրենց գործին առնչվող տվյալներ:

Ինչպե՞ս է աշխատում թվային դատաբժշկական փորձաքննությունը:

Թվային դատաբժշկական գիտությունը հիմնականում հետևում է բազմաքայլ գործընթացին:

1. Նոպա

Թիմերը նախ պետք է խլեն խնդրո առարկա լրատվամիջոցը իրենց կասկածյալից: Այս պահին նրանք սկսում են կալանքի շղթա՝ ժամանակագրական էլեկտրոնային հետք՝ հետևելու, թե որտեղ են գտնվում ապացույցները և ինչպես են դրանք օգտագործում: Այս քայլը չափազանց կարևոր է, եթե նրանք գնան դատավարության:

2. Պահպանում

Քննիչները պետք է պահպանեն բնօրինակ տվյալների ամբողջականությունը, ուստի նրանք սկսում են իրենց ուսումնասիրությունը՝ պատճենելով: Նրանք նպատակ ունեն վերծանել կամ վերականգնել հնարավորինս շատ թաքնված կամ ջնջված տեղեկատվություն: Նրանք պետք է նաև ապահովի այն չարտոնված մուտքից՝ հեռացնելով իր ինտերնետային կապը և տեղադրելով այն անվտանգ պահեստում:

3. Վերլուծություն

Դատաբժշկական փորձագետները վերլուծում են տվյալները տարբեր մեթոդներով և գործիքներով: Քանի որ սարքերը պահում են տեղեկատվություն ամեն անգամ, երբ նրանց օգտատերը ինչ-որ բան է ներբեռնում, այցելում է կայք կամ ստեղծում գրառում, էլեկտրոնային թղթի մի տեսակ հետք դուրս է գալիս: Փորձագետները կարող են ստուգել կոշտ սկավառակները, մետատվյալները, տվյալների փաթեթները, ցանցի մուտքի մատյանները կամ էլփոստի փոխանակումները՝ տեղեկատվություն գտնելու, հավաքելու և մշակելու համար:

4. Հաշվետվություն

Վերլուծաբանները պետք է փաստաթղթավորեն յուրաքանչյուր գործողություն, որը նրանք ձեռնարկում են՝ ապահովելու համար, որ իրենց ապացույցները հետագայում պահպանվեն քրեական կամ քաղաքացիական դատարանում: Երբ նրանք ավարտում են իրենց հետաքննությունը, նրանք հայտնում են իրենց բացահայտումները՝ կա՛մ իրավապահ մարմիններին, կա՛մ դատարանին, կա՛մ իրենց վարձած ընկերությանը:

Ո՞վ է օգտագործում թվային դատաբժշկական փորձաքննությունը: 

Թվային դատաբժշկական փորձաքննությունը հետաքննում է էլեկտրոնային սարքերի հետ կապված անօրինական գործունեությունը, ուստի իրավապահ մարմինները հաճախ օգտագործում են այն: Հետաքրքիր է, որ նրանք միայն կիբերհանցագործությունների չեն հետապնդում: Ցանկացած սխալ վարքագիծ՝ լինի դա բռնի հանցագործություն, քաղաքացիական հանցագործություն կամ սպիտակ օձիքի հանցագործություն, որը կարող է կապված լինել հեռախոսի, համակարգչի կամ ֆլեշ կրիչի հետ, արդար խաղ է:

Բիզնեսները հաճախ դատաբժշկական վերլուծաբաններ են վարձում տվյալների խախտման կամ կիբերհանցագործության զոհ դառնալուց հետո: Փրկագին ծրագրերի հարձակումները հաշվի առնելը կարող է թանկ արժենալ Կազմակերպության գործառնական եկամտի 30%-ը, հազվադեպ չէ, երբ ղեկավարները վարձում են փորձագետ քննիչներ՝ փորձելով փոխհատուցել իրենց կորուստները:

AI-ի դերը թվային դատաբժշկական գիտության մեջ 

Թվային դատաբժշկական հետաքննությունը սովորաբար բարդ, ձգձգվող գործընթաց է: Կախված հանցագործության տեսակից և ծանրությունից, և Megabtyes-ի հետաքննիչների թվից, որոնք պետք է ուսումնասիրեն, մեկ գործը կարող է տևել շաբաթներ, ամիսներ կամ նույնիսկ տարիներ: AI-ի անզուգական արագությունն ու բազմակողմանիությունը այն դարձնում են լավագույն լուծումներից մեկը:

Դատաբժշկական վերլուծաբանները կարող են AI-ն օգտագործել մի քանի ձևով: Նրանք կարող են օգտագործել մեքենայական ուսուցում (ML), բնական լեզվի մշակում (NLP) և գեներատիվ մոդելներ օրինաչափությունների ճանաչման, կանխատեսող վերլուծության, տեղեկատվության որոնման կամ համատեղ ուղեղային փոթորիկի համար: Այն կարող է կարգավորել նրանց առօրյա պարտականությունները կամ առաջադեմ վերլուծությունները:

Ինչպես AI-ն կարող է բարելավել թվային դատաբժշկական փորձաքննությունը

AI-ն կարող է էապես բարելավել թվային դատաբժշկական գիտության բազմաթիվ ասպեկտներ՝ ընդմիշտ փոխելով, թե ինչպես են քննիչները կատարում իրենց աշխատանքը:

Գործընթացների ավտոմատացում

Ավտոմատացումը AI-ի մեծագույն հնարավորություններից մեկն է: Քանի որ այն կարող է ինքնուրույն աշխատել՝ առանց մարդու միջամտության, վերլուծաբանները կարող են թույլ տալ, որ այն զբաղվի կրկնվող, ժամանակատար աշխատանքով, մինչդեռ նրանք առաջնահերթություն են տալիս կարևորագույն, բարձր առաջնահերթ պարտականություններին:

Բրենդների կողմից վարձված փորձագետները նույնպես շահում են, քանի որ Անվտանգության որոշումներ կայացնողների 51%-ը համաձայն են, որ իրենց աշխատավայրի ահազանգերի ծավալները ճնշող են, և 55%-ը խոստովանել է, որ վստահություն չունի իրենց թիմի՝ առաջնահերթություն տալու և ժամանակին արձագանքելու կարողության նկատմամբ: Նրանք կարող են օգտագործել AI ավտոմատացումը՝ անցյալի տեղեկամատյանները վերանայելու համար՝ ավելի կառավարելի դարձնելով կիբերհանցագործությունների, ցանցի խախտումների և տվյալների արտահոսքի բացահայտումը:

Տրամադրել կենսական պատկերացումներ

ML մոդելը կարող է շարունակաբար գրանցել իրական աշխարհի կիբերհանցագործությունների դեպքերը և զննել մութ ցանցը՝ հնարավորություն տալով նրան հայտնաբերել առաջացող կիբերվտանգները, նախքան մարդկային հետախույզները կիմանան դրանց մասին: Որպես այլընտրանք, այն կարող է սովորել սկանավորել ծածկագիրը թաքնված չարամիտ ծրագրերի համար, որպեսզի թիմերը կարողանան ավելի արագ գտնել կիբերհարձակումների կամ խախտումների աղբյուրը:

Արագացնել գործընթացները

Քննիչները կարող են օգտագործել AI-ն՝ զգալիորեն արագացնելու հետազոտությունը, վերլուծությունը և հաշվետվությունները, քանի որ այս ալգորիթմները կարող են արագորեն վերլուծել մեծ քանակությամբ տվյալներ: Օրինակ, նրանք կարող են օգտագործել այն կոպիտ կերպով գաղտնաբառ կողպված հեռախոսի վրա, մուտքագրելու հաշվետվության կոպիտ նախագիծ կամ ամփոփելու շաբաթներ տևած էլփոստի փոխանակումը:

AI-ի արագությունը հատկապես օգտակար կլինի այն փորձագետների համար, ովքեր վարձում են բիզնեսը, քանի որ ՏՏ շատ բաժիններ շատ դանդաղ են շարժվում: Օրինակ՝ ընկերությունները 2023թ միջինում տևել է 277 օր արձագանքել տվյալների խախտմանը: ML մոդելը կարող է մշակել, վերլուծել և արտադրել ավելի արագ, քան ցանկացած մարդ, ուստի այն իդեալական է ժամանակին զգայուն ծրագրերի համար:

Գտեք կրիտիկական ապացույցներ

NLP-ով հագեցած մոդելը կարող է սկանավորել հաղորդակցությունները՝ հայտնաբերելու և նշելու կասկածելի գործունեությունը: Քննիչները կարող են ուսուցանել կամ հուշել նրան կոնկրետ դեպքի վերաբերյալ տեղեկատվություն փնտրելու համար: Օրինակ, եթե նրանք խնդրեն որոնել յուրացման հետ կապված բառեր, դա կարող է ուղղորդել նրանց դեպի տեքստեր, որտեղ կասկածյալը խոստովանում է, որ յուրացրել է կորպորատիվ միջոցները:

Մարտահրավերներ, որոնք AI-ն պետք է հաղթահարի

Թեև AI-ն կարող է լինել դատաբժշկական հզոր գործիք, որը պոտենցիալ արագացնում է դեպքերը շաբաթներով, դրա օգտագործումը առանց բացասական կողմերի չէ: Ինչպես շատ տեխնոլոգիական լուծումներ, այն ունի բազմաթիվ գաղտնիության, անվտանգության և էթիկական խնդիրներ:

«Սև արկղի» խնդիրը, որտեղ ալգորիթմները չեն կարող բացատրել իրենց որոշումների կայացման գործընթացը, ամենահրատապն է: Թափանցիկությունը կենսական նշանակություն ունի դատարանի դահլիճում, որտեղ վերլուծաբանները տալիս են փորձագիտական ​​ցուցմունքներ քրեական և քաղաքացիական գործերով:

Եթե ​​նրանք չեն կարող նկարագրել, թե ինչպես է իրենց AI-ն վերլուծել տվյալները, նրանք չեն կարող օգտագործել դրա արդյունքները դատարանում: Ապացույցների դաշնային կանոնների համաձայն՝ ստանդարտներ, որոնք կարգավորում են, թե ինչ ապացույցներ են ընդունելի ԱՄՆ դատարաններում, AI-ով աշխատող թվային դատաբժշկական գործիքը միայն ընդունելի է։ եթե վկան ցույց է տալիս անձնական գիտելիքներ իր գործառույթների մասին, փորձագիտական ​​կերպով բացատրում է, թե ինչպես է հանգել իր եզրակացություններին և ապացուցում, որ իր բացահայտումները ճշգրիտ են:

Եթե ​​ալգորիթմները միշտ ճշգրիտ լինեին, ապա սև արկղի խնդիրը խնդիր չէր լինի: Ցավոք սրտի, նրանք հաճախ հալյուցինացիաներ են ունենում, հատկապես, երբ ներգրավված է ոչ միտումնավոր արագ ճարտարագիտություն: Քննիչը, որը խնդրում է NLP մոդելին ցույց տալ դեպքեր, երբ կասկածյալը գողացել է ձեռնարկության տվյալները, կարող է անվնաս թվալ, բայց կարող է հանգեցնել կեղծ պատասխանի՝ հարցումը բավարարելու համար:

Սխալները հազվադեպ չեն, քանի որ ալգորիթմները չեն կարող տրամաբանել, հասկանալ համատեքստը կամ համակողմանիորեն մեկնաբանել իրավիճակները: Ի վերջո, ոչ պատշաճ պատրաստված AI գործիքը կարող է քննիչներին ավելի շատ աշխատանք տալ, քանի որ նրանք ստիպված կլինեն դասավորել կեղծ բացասական և դրական կողմերը:

Նախապաշարմունքներն ու թերությունները կարող են ավելի ընդգծված դարձնել այդ հարցերը: Օրինակ, արհեստական ​​ինտելեկտը, որին ասվում է կիբերհանցագործության ապացույց գտնելու համար, կարող է անտեսել կիբերհարձակման որոշ տեսակներ՝ հիմնված վերապատրաստման ընթացքում մշակված կողմնակալության վրա: Որպես այլընտրանք, այն կարող է անտեսել հարակից հանցագործությունների նշանները, հավատալով, որ այն պետք է գերադասի որոշակի տեսակի ապացույցների առաջնահերթությունը:

Արդյո՞ք AI-ն կփոխարինի հետաքննող փորձագետներին.

AI-ի ավտոմատացման և արագ մշակման առանձնահատկությունները կարող են մի քանի շաբաթվա ընթացքում մի քանի ամիս տեւած դեպքերը սեղմել՝ օգնելով թիմերին ճաղերի հետևում դնել կիբերհանցագործություն կատարողներին: Ցավոք սրտի, այս տեխնոլոգիան դեռևս համեմատաբար նոր է, և ԱՄՆ դատարանները չեն սիրում չապացուցված, սահմանները ճնշող տեխնոլոգիաները:

Առայժմ, և հավանաբար գալիք տասնամյակները, AI-ն չի փոխարինի թվային դատաբժշկական վերլուծաբաններին: Փոխարենը, այն կօգնի նրանց առօրյա պարտականություններում, կօգնի առաջնորդել նրանց որոշումների կայացման գործընթացները և ավտոմատացնել կրկնվող պարտականությունները: Մարդկային վերահսկողությունը կմնա անհրաժեշտ, քանի դեռ նրանք վերջնականապես չեն լուծելու սև արկղի խնդիրը, և իրավական համակարգը մշտական ​​տեղ գտնի արհեստական ​​ինտելեկտի համար: