Kuinka AI parantaa digitaalista forensiikkaa

Digitaalisen forensiikan ammattilaiset voivat käyttää tekoälyä prosessiensa nopeuttamiseen ja parantamiseen, lyhentäen tutkintaaikaa ja parantamalla tehokkuutta. Vaikka vaikutus on pääasiassa positiivinen, joitakin ongelmia on. Voiko tekoäly korvata forensikkotutkijoita? Mikä on tärkeintä, pitävätkö tekoälyohjatut löydökset oikeudessa?

Mikä on digitaalinen forensiikka?

Digitaalinen forensiikka — jota aiemmin kutsuttiin tietokoneforensiikaksi — on rikosforensiikan ala, joka koskee yksinomaan elektronisia laitteita. Forensisen analyytikon tehtävä on tutkia kyberrikoksia ja palauttaa tietoja, jotta voidaan tuottaa näyttöä.

Alan ammattilaiset käyttävät tietojenkäsittelytiedettä ja tutkintamenetelmiä paljastamaan tietoja tietokoneista, puhelimista, muistikorteista ja taulutietokoneista. He pyrkivät löytämään, säilyttämään, tutkimaan ja analysoimaan asiaankuuluvaa tietoa.

Miten digitaalinen forensiikka toimii?

Digitaalinen forensiikka noudattaa yleensä monivaiheista prosessia.

1. Takavarikko

Tiimit on takavarikoida kyseinen media epäiltyjen luota. Tässä vaiheessa he aloittavat hallussapitoketjun — aikajanan, jossa seurataan, missä todisteita säilytetään ja miten niitä käytetään. Tämä vaihe on kriittinen, jos he menevät oikeuteen.

2. Säilyttäminen

Tutkijoiden on säilytettävä alkuperäisen tiedon koskemattomana, joten he aloittavat tutkimuksensa tekemällä kopiot. He pyrkivät salaamaan tai palauttamaan niin paljon piilotettua tai poistettua tietoa kuin mahdollista. He on myös turvattava se esteettömältä pääsyltä poistamalla internet-yhteyden ja asettamalla sen turvalliseen säilytyspaikkaan.

3. Analyysi

Forensiset tutkijat analysoivat tietoja eri menetelmillä ja työkaluilla. Koska laitteet tallentavat tietoja jokaisella kerralla, kun käyttäjä lataa jotain, vierailee verkkosivulla tai luo viestin, syntyy elektroninen paperinjälki. Asiantuntijat voivat tarkastella kiintolevyjä, metadataa, datapaketteja, verkkoyhteyden lokitietoja tai sähköpostivaihtoa löytääkseen, kerääkseen ja prosessoimalla tietoja.

4. Raportointi

Analyytikkojen on dokumentoitava jokainen teko, jotta heidän todisteensa pitävät oikeudessa myöhemmin. Kun he päättävät tutkimuksensa, he raportoivat löydöksensä — joko lainvalvontaviranomaisille, oikeudelle tai yritykselle, joka palkkasi heidät.

Kuka käyttää digitaalista forensiikkaa?

Digitaalinen forensiikka tutkii laitonta toimintaa, joka liittyy elektronisiin laitteisiin, joten lainvalvontaviranomaiset käyttävät sitä usein. Mielenkiintoisesti he eivät vain jahtaa kyberrikoksia. Mikä tahansa väärinkäytös — olkoon se väkivaltarikos, siviilirikos tai valkotaulurikos — joka voi liittyä puhelimeen, tietokoneeseen tai muistikorttiin, on hyväksytty.

Yritykset palkkaavat usein forensikkotutkijoita, kun he kokevat tietoturvaloukkauksen tai joutuvat kyberrikoksen uhriksi. Ottaen huomioon, että ransomware-hyökkäykset voivat maksaa yli 30 %:ia organisaation liiketoimintatuotosta, ei ole epätavallista, että johtajat palkkaavat asiantuntija-tutkijoita yrittääkseen saada takaisin osan tappioistaan.

Tehtävä digitaalisessa forensiikassa

Digitaalisen forensiikan tutkinta on tyypillisesti monimutkainen ja pitkä prosessi. Riippuen rikoksen tyypistä ja vakavuudesta — ja tutkittavien megatavujen määrästä — yksittäinen tapaus voi kestää viikkoja, kuukausia tai jopa vuosia. Tekoälyn vertaamaton nopeus ja monipuolisuus tekevät siitä yhden parhaista ratkaisuista.

Forensiset tutkijat voivat käyttää tekoälyä useilla tavoilla. He voivat käyttää koneoppimista (ML), luonnollisen kielen prosessointia (NLP) ja generatiivisia malleja tunnistamaan kuvioita, ennustamaan analyysiä, etsimään tietoa tai yhteistyöhön perustuvaa suunnittelua. Se voi hoitaa heidän arkipäiväisiä tehtäviä tai edistyneitä analyysejä.

Miten tekoäly voi parantaa digitaalista forensiikkaa

Tekoäly voi parantaa useita digitaalisen forensiikan osa-alueita, muuttaen pysyvästi, miten tutkijat tekevät työtään.

Automaatio

Automaatio on yksi tekoälyn suurimmista kyvyistä. Koska se voi toimia itsenäisesti — ilman ihmisen väliintuloa — tutkijat voivat antaa sille toistuvat, aikaa vievät tehtävät, kun taas he itse priorisoivat kriittisiä, korkean prioriteetin tehtäviä.

Asiantuntijat, jotka ovat palkanneet brändit, hyötyvät myös, koska 51 %:ia turvallisuuspäätöksentekijöistä on samaa mieltä siitä, että heidän työpaikkansa hälytysmäärät ovat valtavat, ja 55 % myöntää, ettei heillä ole varmuutta siitä, että heidän tiiminsä pystyvät priorisoimaan ja reagoimaan ajoissa. He voivat käyttää tekoälyn automaatiota tarkastamaan aiempia lokitietoja, mikä tekee kyberrikosten, verkkohyökkäysten ja tietovuotojen tunnistamisesta helpompaa.

Antaa elintärkeitä oivalluksia

Koneoppimismalli voi jatkuvasti kirjata todellisia kyberrikostapahtumia ja etsiä pimeää verkkoa, mahdollistaen sen havaitsemaan nousseita kyberuhkia ennen kuin ihmisetutkijat tietävät niistä. Vaihtoehtoisesti se voi oppia skannaamaan koodia piilotetusta malwaresta, jotta tiimit voivat löytää nopeammin kyberhyökkäysten tai tietovuotojen lähteen.

Nopeuttaa prosesseja

Tutkijat voivat käyttää tekoälyä tutkimuksen, analyysin ja raportoinnin nopeuttamiseen merkittävästi, koska nämä algoritmit voivat nopeasti analysoida suuria määriä tietoja. Esimerkiksi he voivat käyttää sitä brute-forcing-lukituksiin puhelimissa, kirjoittaa raportin luonnoksen tai yhteenvetäisi viikkojen sähköpostivaihdon.

Tekoälyn nopeus olisi erityisen hyödyllistä asiantuntijoille, jotka yritykset palkkaavat, koska monet IT-osastot liikkuvat liian hitaasti. Esimerkiksi vuonna 2023 yritykset käyttivät keskimäärin 277 päivää vastataksesi tietoturvaloukkaukseen. Koneoppimismalli voi prosessoida, analysoida ja tuottaa nopeammin kuin ihminen, joten se on ihanteellinen aikakriittisiin sovelluksiin.

Löytää kriittisiä todisteita

NLP:llä varustettu malli voi skannata viestintää, jotta voidaan tunnistaa ja merkitä epäilyttävää toimintaa. Tutkijat voivat kouluttaa tai ohjata sitä etsimään asiaankuuluvaa tietoa. Esimerkiksi, jos he pyytävät sitä etsimään sanoja, jotka liittyvät varastamiseen, se voi ohjata heitä viesteihin, joissa epäilty myöntää oman rahan väärinkäytön.

Haasteet, joita tekoälyllä on voitettava

Vaikka tekoäly voisi olla voimakas forensinen työkalu — joka voi nopeuttaa tapauksia useilla viikoilla — sen käyttö ei ole ilman vastakkaisia vaikutuksia. Kuten useimmat teknologiaan perustuvat ratkaisut, sillä on useita yksityisyyteen, tietoturvaan ja eettisiin liittyviä ongelmia.

”Musta laatikko” -ongelma — jossa algoritmit eivät voi selittää päätöksentekoprosessiaan — on painostavin. Avoinheitto on välttämätöntä oikeussalissa, jossa analyytikot antavat asiantuntijalausuntoja rikos- ja siviiliasioissa.

Jos he eivät voi selittää, miten heidän tekoälynsä analysoi tietoja, he eivät voi käyttää sen löydöksiä oikeudessa. Yhdysvaltain todisteiden sääntöjen mukaan — joka määrittää, mikä todiste on hyväksyttyä Yhdysvaltain oikeuksissa — tekoälyvoimainen digitaalinen forensinen työkalu on hyväksytty vain, jos todistaja osoittaa henkilökohtaista tietämystä sen toiminnasta, selittää asiantuntijana, miten se tuli johtopäätöksiinsä, ja osoittaa, että sen löydökset ovat tarkkoja.

Jos algoritmit olisivat aina tarkkoja, musta laatikko -ongelmaa ei olisi. Valitettavasti ne usein ”harhautuvat”, erityisesti, kun tahattomaan ohjelmointiin liittyy. Tutkija, joka pyytää NLP-mallia näyttämään hänelle tapauksia, joissa epäilty varasti yrityksen tietoja, voi näyttää vaarattomalta, mutta se voi johtaa väärään vastaukseen, joka tyydyttää kysymyksen.

Virheet eivät ole harvinaisia, koska algoritmit eivät voi ymmärtää asiayhteyttä, tulkita tilanteita tai ymmärtää kontekstia kattavasti. Lopulta väärin koulutettu tekoälytyökalu voi antaa tutkijoille enemmän työtä, koska heidän on poistettava virheelliset negatiiviset ja positiiviset tulokset.

Eturistiriitoja ja virheitä voidaan korostaa. Esimerkiksi tekoäly, joka on ohjelmoitu löytämään kyberrikoksia, voi ohittaa joitakin kyberhyökkäystyyppejä koulutuksen aikana kehittämänsä harhan vuoksi. Vaihtoehtoisesti se voi ohittaa merkkejä liittyvistä rikoksista, luullen, että se on ylipriorisoiva tietynlaista todistetta.

Korvaako tekoäly tutkijat?

Tekoälyn automaatio- ja nopeusominaisuudet voivat pakata useita kuukausia kestäviä tapauksia muutamaksi viikoksi, auttaen tiimejä saamaan kyberrikolliset vankilaan. Valitettavasti tämä teknologia on edelleen suhteellisen uusi, ja Yhdysvaltain oikeudet eivät ole faneja epätestattuja, rajatapaisia teknologioita.

Toistaiseksi — ja todennäköisesti useita vuosikymmeniä — tekoäly ei korvaa digitaalisen forensiikan analyytikkoja. Sen sijaan se auttaa heitä arkipäiväisissä tehtävissä, auttaa heidän päätöksentekoprosessejaan ja automatisoi toistuvat vastuut. Ihmisen valvonta on edelleen välttämätöntä, kunnes he ratkaisevat mustan laatikon ongelman lopullisesti ja oikeusjärjestelmä löytää pysyvän paikan tekoälylle.