الأمن السيبراني
كيف تعزز الذكاء الاصطناعي العلوم الجنائية الرقمية
يمكن لمحترفي العلوم الجنائية الرقمية استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع وتحسين العمليات الحالية، مما يقلل من وقت التحقيق ويعزز الكفاءة. ومع ذلك، فإن تأثيره إيجابي في الغالب، إلا أن هناك بعض القضايا. هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُستخدم لاستبدال المحللين الجنائيين؟ وأهم من ذلك، هل ستكون النتائج التي يقدمها الذكاء الاصطناعي صالحة في المحكمة؟
ما هي العلوم الجنائية الرقمية؟
تعتبر العلوم الجنائية الرقمية – والمعروفة سابقًا باسم العلوم الجنائية الحاسوبية – فرعًا من فروع العلوم الجنائية التي تتعامل حصريًا مع الأجهزة الإلكترونية. ويتعين على المحلل الجنائي تحقیق جريمة إلكترونية واستعادة البيانات لإنتاج أدلة.
يستخدم المحترفون في الصناعة العلوم الحاسوبية وتقنيات التحقيق لاكتشاف البيانات على أجهزة الكمبيوتر والهواتف ومحركات الأقراص ومحطات العمل. ويتعين عليهم العثور على البيانات، وحفظها، وفحصها، وتحليلها فيما يتعلق بالحالة.
كيف تعمل العلوم الجنائية الرقمية؟
تتبع العلوم الجنائية الرقمية عمومًا عملية متعددة المراحل.
1. الاستيلاء
يجب على الفرق أولاً الاستيلاء على الوسائط المتنازع عليها من المشتبه فيهم. وفي هذه المرحلة، يبدأون سلسلة من السندات – مسار إلكتروني زمني – لتتبع مكان الأدلة وكيفية استخدامها. هذا الخطوة حاسمة إذا ذهبوا إلى المحاكمة.
2. الحفظ
يجب على المحققين الحفاظ على سلامة البيانات الأصلية، لذلك يبدأون فحصهم bằng نسخة. ويتعين عليهم فك تشفير أو استعادة المعلومات المخفية أو المحذوفة قدر الإمكان. ويجب عليهم أيضًا تأمينها من الوصول غير المصرح به عن طريق إزالة اتصالها بالإنترنت ووضعها في مخزن آمن.
3. التحليل
يقوم المحللون الجنائيون بتحليل البيانات بطرق وأدوات مختلفة. منذ أن تخزين الأجهزة المعلومات كل مرة يقوم المستخدم بتنزيل شيء ما، أو زيارة موقع إلكتروني، أو إنشاء منشور، يوجد نوع من المسار الإلكتروني. يمكن للخبراء فحص الأقراص الصلبة، والبيانات الوصفية، وحدات البيانات، وسجلات الوصول إلى الشبكة، أو تبادل البريد الإلكتروني للعثور على المعلومات، وجمعها، ومعالجتها.
4. التقرير
يجب على المحللين توثيق كل إجراء يقومون به لضمان صحة الأدلة في المحكمة الجنائية أو المدنية فيما بعد. عندما يختتمون تحقيقهم، يقدمون نتائجهم – إما إلى وكالات إنفاذ القانون، أو المحكمة، أو الشركة التي وظفهم.
من يستخدم العلوم الجنائية الرقمية؟
تستخدم وكالات إنفاذ القانون العلوم الجنائية الرقمية بشكل متكرر لتحقيق الجرائم المتعلقة بالأنشطة غير المشروعة المتعلقة بالأجهزة الإلكترونية. ومن المثير للاهتمام أنهم لا يطاردون فقط الجرائم الإلكترونية. أي سوء سلوك – سواء كان جريمة عنيفة، أو جنحة، أو جريمة جنائية بيضاء القبعة – قد يكون متصلاً بهاتف، أو كمبيوتر، أو محرك أقراص، هو محل للاهتمام.
غالبًا ما يستأجر الأعمال المحللين الجنائيين بعد تعرضهم لانتهاك البيانات أو أن يصبحوا ضحايا الجرائم الإلكترونية. ونظرًا لأن هجمات الفدية يمكن أن تكلّف أكثر من 30% من إيرادات التشغيل للشركة، فإنه ليس من غير المألوف أن يقوم القادة بتوظيف محققين خبراء لمحاولة استعادة بعض خسائرهم.
دور الذكاء الاصطناعي في العلوم الجنائية الرقمية
تعتبر عملية التحقيق الجنائي الرقمي عمومًا عملية معقدة وممتدة. واعتمادًا على نوع الجريمة ومدى خطورتها – وعدد الميغابايت التي يجب على المحققين فحصها – يمكن أن يستغرق قضية واحدة أسابيع، أو أشهر، أو حتى سنوات. وتعتبر سرعة الذكاء الاصطناعي وتنوعه من أفضل الحلول.
يمكن للمحللين الجنائيين استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة. يمكنهم استخدام التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والنمذجة التوليدية للتعرف على الأنماط، والتحليل التنبؤي، وطلب المعلومات، أو المناقشة التعاونية. يمكنه التعامل مع المهام الروتينية اليومية أو التحليل المتقدم.
طرق تحسين الذكاء الاصطناعي للعلوم الجنائية الرقمية
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين جوانب متعددة من العلوم الجنائية الرقمية، مما يغير بشكل دائم كيفية عمل المحققين.
تأتمتة العمليات
تعتبر التأتمتة واحدة من قدرات الذكاء الاصطناعي الأكثر أهمية. منذ أن يمكنه العمل بشكل مستقل – دون تدخل بشري – يمكن للمحللين تركها لتتعامل مع العمل الروتيني والمستهلك للوقت في حين يركزون على المسؤوليات الحرجة والهامة.
يستفيد الخبراء الذين توظفهم العلامات التجارية أيضًا، منذ أن ي同意 51% من مسؤولي اتخاذ القرارات الأمنية أن حجم التنبيهات في مكان العمل يُغرقهم، مع اعتراف 55% بأنهم يفتقرون إلى الثقة في قدرة فريقهم على تحديد الأولويات والاستجابة في الوقت المناسب. يمكنهم استخدام التأتمتة بالذكاء الاصطناعي لمراجعة السجلات السابقة، مما يجعل تحديد الجرائم الإلكترونية وانتهاكات الشبكات وتسربات البيانات أكثر إدارة.
توفير رؤى حيوية
يمكن لنموذج التعلم الآلي تسجيل أحداث الجرائم الإلكترونية في العالم الحقيقي بشكل مستمر، وتنقيب عن الويب الداكن، مما يسمح له باكتشاف التهديدات الإلكترونية الناشئة قبل أن يصبح المحققون البشر على دراية بها. أو يمكنه تعلم فحص الشفرة للبرامج الضارة المخفية بحيث يمكن للفرق العثور على مصدر الهجمات الإلكترونية أو انتهاكات البيانات بشكل أسرع.
تسريع العمليات
يمكن للمحققين استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع الفحص والتحليل والتقرير بشكل كبير منذ أن يمكن للخوارزميات تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة. على سبيل المثال، يمكنهم استخدامه لفك تشفير كلمة مرور على هاتف مقفل، أو كتابة مسودة تقرير، أو تلخيص تبادل بريد إلكتروني استمر لأسابيع.
ستكون سرعة الذكاء الاصطناعي مفيدة بشكل خاص للخبراء الذين توظفهم الشركات منذ أن تتحرك معظم إدارات تكنولوجيا المعلومات ببطء شديد. على سبيل المثال، في عام 2023، استغرق الشركات 277 يومًا في المتوسط للاستجابة لانتهاك البيانات. يمكن لنموذج التعلم الآلي معالجة وتحليل وإخراج النتائج بشكل أسرع من أي إنسان، لذلك فهو مثالي للتطبيقات الحساسة للزمن.
العثور على الأدلة الحيوية
يمكن لنموذج معزز بمعالجة اللغة الطبيعية فحص الاتصالات لتحديد النشاط المشبوه وتحديده. يمكن للمحققين تدريبها أو توجيهها للعثور على معلومات محددة للحالة. على سبيل المثال، إذا سألوها عن كلمات متعلقة بالاختلاس، يمكن أن توجّههم نحو نصوص حيث يعترف المشتبه به بتحويل الأموال بشكل غير قانوني.
التحديات التي يجب على الذكاء الاصطناعي تخطيها
尽管 يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة جنائية قوية – يمكنه تسريع القضايا بأسبوعين – إلا أن استخدامه ليس بدون سلبيات. مثل معظم الحلول التكنولوجية، فإن له مشاكل متعددة تتعلق بالخصوصية والأمن والقضايا الأخلاقية.
تعتبر مشكلة “الصندوق الأسود” – حيث لا يمكن للخوارزميات تفسير عملية اتخاذ القرار – هي الأكثر إلحاحًا. من المهم أن تكون الشفافية واضحة في المحكمة، حيث يقدم المحللون شهادة خبير في القضايا الجنائية والمدنية.
إذا لم يتمكنوا من وصف كيفية تحليل الذكاء الاصطناعي للبيانات، فلا يمكنهم استخدام نتائجه في المحكمة. وفقًا لقواعد الأدلة الفيدرالية – المعايير التي تحكم ما هو مقبول كدليل في المحاكم الأمريكية – يعتبر أداة العلوم الجنائية الرقمية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مقبولة إذا أظهر الشاهد معرفة شخصية بمهامها، وشرح كيفية الوصول إلى استنتاجاته، وأثبت دقة نتائجه.
إذا كانت الخوارزميات دقيقة دائمًا، فإن مشكلة الصندوق الأسود لن تكون مشكلة. للأسف، غالبًا ما يحدث خطأ، خاصة عند استخدام هندسة التوجيه غير المقصودة. يمكن للمحقق الذي يطلب من نموذج معالجة اللغة الطبيعية إظهار أمثلة على كيفية سرقة المشتبه به للبيانات التجارية أن يبدو أthingم، ولكنه قد يؤدي إلى إجابة كاذبة لتلبية الطلب.
ليست الأخطاء غير شائعة منذ أن لا يمكن للخوارزميات التفكير أو فهم السياق أو تفسير المواقف بشكل شامل. في النهاية، يمكن لأداة الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها بشكل غير صحيح أن تزيد من عمل المحققين لأنهم سيتعين عليهم فرز النتائج السلبية والايجابية الكاذبة.
يمكن أن تجعل التحيزات والعيوب هذه القضايا أكثر وضوحًا. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يُطلب منه العثور على أدلة على الجريمة الإلكترونية أن يتجاهل بعض أنواع الهجمات الإلكترونية بناءً على التحيز الذي تم تطويره خلال التدريب. أو يمكنه تجاهل علامات الجرائم المرتبطة، معتقдаً أنه يجب أن يُعطي الأولوية لنوع معين من الأدلة.
هل سوف يستبدل الذكاء الاصطناعي الخبراء التحقيقيين؟
يمكن لميزات التأتمتة والتحليل السريع للذكاء الاصطناعي أن تضغط القضايا التي تستمر لأسابيع في بضعة أسابيع، مما يساعد الفرق على وضع مجرمي الجرائم الإلكترونية خلف القضبان. للأسف، لا تزال هذه التكنولوجيا جديدة نسبيًا، ولا تحب المحاكم الأمريكية التكنولوجيا غير المثبتة والمتطورة.
لن يستبدل الذكاء الاصطناعي المحللين الجنائيين الرقميين في الوقت الحالي – وربما لعدة عقود قادمة. بدلاً من ذلك، سوف يساعدونهم في المهام اليومية، وسوف يوجهون عملية اتخاذ القرار، وسوف يؤتمّون المسؤوليات المتكررة. سوف يبقى الإشراف البشري ضروريًا حتى يتم حل مشكلة الصندوق الأسود بشكل دائم، ويجد النظام القانوني مكانًا دائمًا للذكاء الاصطناعي.
