Come AI Migliora la Scienza Forense Digitale

I professionisti della scienza forense digitale possono utilizzare l’intelligenza artificiale per accelerare e migliorare i loro processi attuali, riducendo il tempo di indagine e migliorando l’efficienza. Tuttavia, sebbene il suo impatto sia prevalentemente positivo, esistono alcuni problemi. L’AI può sostituire gli analisti forensi? Più importante ancora, le scoperte guidate dall’AI sarebbero ammissibili in tribunale?

Cosa è la Scienza Forense Digitale?

La scienza forense digitale — precedentemente conosciuta come informatica forense — è una branca della scienza forense che si occupa esclusivamente di dispositivi elettronici. Il lavoro di un analista forense consiste nell’indagare sui crimini informatici e nel recuperare dati per produrre prove.

I professionisti del settore utilizzano la scienza informatica e le tecniche di indagine per scoprire dati sui computer, telefoni, chiavette USB e tablet. Il loro obiettivo è quello di trovare, preservare, esaminare e analizzare i dati rilevanti per il loro caso.

Come Funziona la Scienza Forense Digitale?

La scienza forense digitale segue generalmente un processo multi-fase.

1. Sequestro

I team devono prima sequestrare i media in questione dal loro sospettato. A questo punto, iniziano una catena di custodia — una traccia elettronica cronologica — per tenere traccia di dove si trova la prova e di come la utilizzano. Questo passaggio è critico se si va a processo.

2. Conservazione

Gli investigatori devono preservare l’integrità dei dati originali, quindi iniziano il loro esame facendo copie. Cercano di decriptare o recuperare il più possibile le informazioni nascoste o cancellate. Devono anche proteggerle dall’accesso non autorizzato rimuovendo la connessione internet e mettendole in archiviazione sicura.

3. Analisi

Gli esaminatori forensi analizzano i dati con vari metodi e strumenti. Poiché i dispositivi memorizzano le informazioni ogni volta che l’utente scarica qualcosa, visita un sito web o crea un post, esiste una sorta di traccia elettronica. Gli esperti possono controllare i dischi rigidi, i metadati, i pacchetti di dati, i log di accesso alla rete o gli scambi di posta elettronica per trovare, raccogliere e elaborare le informazioni.

4. Relazione

Gli analisti devono documentare ogni azione che eseguono per assicurarsi che le loro prove siano ammissibili in un tribunale penale o civile in seguito. Quando concludono la loro indagine, riferiscono i loro risultati — sia alle agenzie di polizia, al tribunale o all’azienda che li ha assunti.

Chi Utilizza la Scienza Forense Digitale?

La scienza forense digitale indaga sull’attività illecita legata ai dispositivi elettronici, quindi le agenzie di polizia la utilizzano spesso. È interessante notare che non perseguono solo i crimini informatici. Qualsiasi condotta illecita — che si tratti di un crimine violento, di un reato civile o di un crimine finanziario — che possa essere collegata a un telefono, un computer o una chiavetta USB è lecito.

Le aziende spesso assumono analisti forensi dopo aver subito una violazione dei dati o essere state vittime di crimini informatici. Considerando che gli attacchi di ransomware possono costare oltre il 30% del reddito operativo di un’azienda, non è insolito che i leader assumano investigatori esperti per cercare di recuperare alcune delle loro perdite.

Il Ruolo dell’AI nella Scienza Forense Digitale

Un’indagine di scienza forense digitale è generalmente un processo complesso e lungo. A seconda del tipo e della gravità del reato — e del numero di megabyte che gli investigatori devono setacciare — un singolo caso può richiedere settimane, mesi o addirittura anni. La velocità e la versatilità senza pari dell’AI la rendono una delle migliori soluzioni.

Gli analisti forensi possono utilizzare l’AI in diversi modi. Possono utilizzare l’apprendimento automatico (ML), l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i modelli generativi per il riconoscimento di pattern, l’analisi predittiva, la ricerca di informazioni o il brainstorming collaborativo. Può gestire i loro compiti quotidiani ripetitivi o l’analisi avanzata.

Modi in Cui l’AI Potrebbe Migliorare la Scienza Forense Digitale

L’AI potrebbe migliorare sostanzialmente molti aspetti della scienza forense digitale, cambiando permanentemente il modo in cui gli investigatori svolgono il loro lavoro.

Automatizzare i Processi

L’automazione è una delle capacità più grandi dell’AI. Poiché può lavorare in modo autonomo — senza intervento umano — gli analisti possono lasciare che gestisca il lavoro ripetitivo e lungo mentre loro si concentrano sulle responsabilità critiche e ad alta priorità.

Gli esperti assunti dalle aziende traggono beneficio anche loro, poiché il 51% dei responsabili delle decisioni di sicurezza concorda che i volumi di allarme nel loro posto di lavoro sono schiaccianti, con il 55% che ammette di non avere fiducia nella capacità del loro team di dare priorità e rispondere in tempo. Possono utilizzare l’automazione dell’AI per esaminare i log del passato, rendendo più gestibile l’identificazione dei crimini informatici, delle violazioni della rete e delle perdite di dati.

Fornire Informazioni Vitali

Un modello di apprendimento automatico può registrare continuamente gli eventi di crimini informatici nel mondo reale e setacciare il dark web, consentendogli di rilevare le minacce informatiche emergenti prima che gli investigatori umani ne siano a conoscenza. Alternativamente, può imparare a scansionare il codice per malware nascosto in modo che i team possano trovare la fonte degli attacchi informatici o delle violazioni più velocemente.

Accelerare i Processi

Gli investigatori possono utilizzare l’AI per accelerare notevolmente l’esame, l’analisi e la relazione, poiché questi algoritmi possono analizzare rapidamente grandi quantità di dati. Ad esempio, possono utilizzarlo per forzare una password su un telefono bloccato, scrivere una bozza di una relazione o riassumere uno scambio di posta elettronica lungo settimane.

La velocità dell’AI sarebbe particolarmente utile agli esperti assunti dalle aziende, poiché molti dipartimenti IT si muovono troppo lentamente. Ad esempio, nel 2023, le aziende hanno impiegato in media 277 giorni per rispondere a una violazione dei dati. Un modello di apprendimento automatico può elaborare, analizzare e produrre output più velocemente di qualsiasi essere umano, quindi è ideale per applicazioni sensibili al tempo.

Trovare Prove Critiche

Un modello dotato di NLP può scansionare le comunicazioni per identificare e segnalare attività sospette. Gli investigatori possono addestrare o sollecitare il modello a cercare informazioni specifiche del caso. Ad esempio, se chiedono di cercare parole relative alla malversazione, potrebbe indirizzarli verso testi in cui il sospettato ammette di aver distratto fondi aziendali.

Sfide che l’AI Deve Superare

Sebbene l’AI potrebbe essere uno strumento forense potente — potenzialmente accelerando i casi di settimane — il suo utilizzo non è senza svantaggi. Come la maggior parte delle soluzioni tecnologiche, ha numerosi problemi di privacy, sicurezza ed etici.

Il problema della “scatola nera” — in cui gli algoritmi non possono spiegare il loro processo decisionale — è il più pressante. La trasparenza è vitale nel tribunale, dove gli analisti forniscono testimonianze esperte per casi penali e civili.

Se non possono descrivere come l’AI ha analizzato i dati, non possono utilizzare le sue scoperte in tribunale. Secondo le Regole di Prova Federale — gli standard che disciplinano quali prove sono ammissibili nei tribunali statunitensi — uno strumento di scienza forense digitale alimentato da AI è accettabile solo se il testimone dimostra una conoscenza personale delle sue funzioni, spiega espertamente come è giunto alle sue conclusioni e dimostra che le sue scoperte sono accurate.

Se gli algoritmi fossero sempre accurati, il problema della scatola nera non sarebbe un problema. Purtroppo, spesso “hallucinano”, specialmente quando è coinvolta l’ingegneria di prompt non intenzionale. Un investigatore che chiede a un modello di NLP di mostrargli istanze in cui il sospettato ha rubato dati aziendali potrebbe sembrare innocuo, ma potrebbe risultare in una risposta falsa per soddisfare la richiesta.

Gli errori non sono infrequenti poiché gli algoritmi non possono ragionare, comprendere il contesto o interpretare le situazioni in modo completo. In ultima analisi, uno strumento di AI non addestrato correttamente potrebbe dare agli investigatori più lavoro, poiché dovrebbero setacciare i falsi negativi e positivi.

I pregiudizi e i difetti possono rendere questi problemi più pronunciati. Ad esempio, un’AI istruita a trovare prove di crimini informatici potrebbe trascurare alcuni tipi di attacchi informatici basati sui pregiudizi sviluppati durante l’addestramento. Alternativamente, potrebbe trascurare segni di crimini associati, credendo di dover dare priorità a un tipo specifico di prova.

L’AI Sostituirà gli Esperti Investigativi?

Le funzionalità di automazione e di rapida elaborazione dell’AI potrebbero comprimere i casi che durano mesi in poche settimane, aiutando i team a mettere i criminali informatici dietro le sbarre. Purtroppo, questa tecnologia è ancora relativamente nuova e i tribunali statunitensi non amano le tecnologie non testate e innovative.

Per ora — e probabilmente per decenni a venire — l’AI non sostituirà gli analisti forensi digitali. Invece, assisterà gli analisti con i compiti quotidiani, aiuterà a guidare i loro processi decisionali e automatizzerà le responsabilità ripetitive. La supervisione umana rimarrà necessaria fino a quando non si risolverà il problema della scatola nera una volta per tutte e il sistema giudiziario non troverà un posto permanente per l’AI.