人工智能如何增强数字取证

数字取证专业人员可以使用人工智能来加速和增强他们当前的流程，缩短调查时间并提高效率。然而，虽然它的影响大多是积极的，但也存在一些问题。人工智能可以取代取证分析师吗？更重要的是，人工智能得出的结论在法庭上站得住脚吗？

什么是数字取证科学？

数字取证科学（以前称为计算机取证）是法医科学的一个分支，专门处理电子设备。法医分析师的工作是调查网络犯罪并恢复数据以提供证据。

行业专业人士使用计算机科学和调查技术来发现计算机、手机、闪存驱动器和平板电脑上的数据。他们的目标是查找、保存、检查和分析与其案件相关的数据。

数字取证如何工作？

数字取证科学通常遵循多个步骤的过程。

1. 癫痫

团队必须首先从嫌疑人手中夺取相关媒体。此时，他们开始建立保管链（按时间顺序排列的电子记录），以追踪证据所在位置以及他们如何使用这些证据。如果他们要接受审判，这一步至关重要。

2. 保存

调查人员必须保护原始数据的完整性，因此他们从复制开始进行调查。他们的目标是解密或恢复尽可能多的隐藏或删除的信息。他们 还必须确保它的安全 通过删除其互联网连接并将其放置在安全存储中来防止未经授权的访问。

3。 分析

法医检查员使用各种方法和工具分析数据。由于设备会在用户每次下载内容、访问网站或创建帖子时存储信息，因此会存在一种电子纸质记录。专家可以检查硬盘驱动器、元数据、数据包、网络访问日志或电子邮件交换来查找、收集和处理信息。

4。 报告

分析师必须记录他们采取的每一个行动，以确保他们的证据在日后的刑事或民事法庭上站得住脚。当他们完成调查后，他们会向执法机构、法院或雇佣他们的公司报告调查结果。

谁使用数字取证？ 

数字取证调查与电子设备有关的非法活动，因此执法机构经常使用它。有趣的是，他们不仅仅追查网络犯罪。任何与手机、电脑或闪存驱动器有关的不当行为——无论是暴力犯罪、民事犯罪还是白领犯罪——都是可以追查的对象。

企业通常在遭遇数据泄露或成为网络犯罪受害者后聘请法医分析师。考虑到勒索软件攻击的成本可能超过 组织营业收入的 30%，领导者聘请专家调查员试图挽回部分损失的情况并不罕见。

人工智能在数字取证科学中的作用 

数字取证调查通常是一个复杂且漫长的过程。根据犯罪的类型和严重程度，以及必须筛选的巨型调查员的数量，一个案件可能需要数周、数月甚至数年的时间。人工智能无与伦比的速度和多功能性使其成为最佳解决方案之一。

法医分析师可以通过多种方式使用人工智能。他们可以使用机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和生成模型进行模式识别、预测分析、信息搜索或协作头脑风暴。它可以处理他们的日常工作或高级分析。

人工智能改进数字取证的方法

人工智能可以极大地改善数字取证科学的多个方面，永久改变调查人员的工作方式。

自动化流程

自动化是人工智能最强大的功能之一。由于它可以自主工作——无需人工干预——分析师可以让它处理重复、耗时的工作，同时优先处理关键的、高优先级的职责。

品牌聘请的专家也会受益，因为 51% 的安全决策者 同意他们工作场所的警报量巨大，55% 的人承认他们对团队确定优先级和及时响应的能力缺乏信心。他们可以使用人工智能自动化来审查过去的日志，从而更易于管理识别网络犯罪、网络漏洞和数据泄露。

提供重要的见解

机器学习模型可以持续记录现实世界的网络犯罪事件并搜索暗网，使其能够在人类调查人员意识到之前检测到新出现的网络威胁。或者，它可以学习扫描代码以查找隐藏的恶意软件，以便团队可以更快地找到网络攻击或违规的来源。

加速流程

调查人员可以使用人工智能来显著加快审查、分析和报告的速度，因为这些算法可以快速分析大量数据。例如，他们可以用它来破解锁定手机的密码、打出报告草稿或总结长达数周的电子邮件交流。

人工智能的速度对于企业聘请的专家特别有用，因为许多 IT 部门的行动速度太慢。例如，到 2023 年，公司 平均耗时277天 应对数据泄露。ML 模型的处理、分析和输出速度比任何人都快，因此非常适合时间敏感的应用程序。

找到关键证据

配备 NLP 的模型可以扫描通信以识别和标记可疑活动。调查人员可以训练或提示它寻找特定案件的信息。例如，如果他们要求它搜索与贪污相关的单词，它可能会引导他们查找嫌疑人承认挪用公司资金的文本。

人工智能必须克服的挑战

尽管人工智能可能是一种强大的取证工具——有可能将案件处理速度加快数周——但其使用并非没有缺点。与大多数以技术为中心的解决方案一样，它存在许多隐私、安全和道德问题。

“黑匣子”问题——算法无法解释其决策过程——是最紧迫的。透明度在法庭上至关重要，分析师为刑事和民事案件提供专家证词。

如果他们无法描述人工智能如何分析数据，他们就无法在法庭上使用其发现。根据联邦证据规则（美国法院可接受哪些证据的标准），人工智能驱动的数字取证工具是唯一可接受的 如果证人证明其个人知识 其功能，专业地解释它是如何得出结论并证明其发现是准确的。

如果算法始终准确，那么黑匣子问题就不会成为问题。不幸的是，他们经常产生幻觉，尤其是当涉及到无意识的即时工程时。调查人员要求 NLP 模型向他们展示嫌疑人窃取企业数据的实例，这可能看起来无害，但可能会产生虚假答案来满足查询。

由于算法无法推理、理解背景或全面解读情况，因此出现错误并不罕见。最终，未经适当训练的人工智能工具可能会给调查人员带来更多工作，因为他们必须筛选假阴性和阳性结果。

偏见和缺陷会使这些问题更加突出。例如，一个被要求寻找网络犯罪证据的人工智能可能会因为在训练过程中形成的偏见而忽略某些网络攻击类型。或者，它可能会忽略相关犯罪的迹象，认为它必须优先考虑某一特定类型的证据。

人工智能会取代调查专家吗？

人工智能的自动化和快速处理功能可以将长达数月的案件压缩到几周内，帮助团队将网络犯罪分子绳之以法。不幸的是，这项技术仍然相对较新，美国法院不喜欢未经证实的突破界限的技术。

目前（可能在未来几十年内）人工智能不会取代数字取证分析师。相反，它将协助他们完成日常工作，帮助指导他们的决策过程并自动执行重复性职责。在人类彻底解决黑箱问题并且法律系统为人工智能找到永久位置之前，人类监督仍将必不可少。