デジタルフォレンジック科学を強化するAI

デジタルフォレンジックの専門家は、人工知能を使用して現在のプロセスを加速し、効率を向上させることができます。しかし、その影響は主に陽性ですが、いくつかの問題もあります。AIはフォレンジック分析を置き換えることができますか。より重要なのは、AI駆動の調査結果が裁判で有効であるかどうかです。

デジタルフォレンジック科学とは何か?

デジタルフォレンジック科学 — 以前はコンピューターフォレンジックと呼ばれていた — は、電子機器に専門的に取り組む法医学の分野です。法医学分析者の仕事は、サイバークライムを調査し、証拠を生み出すためにデータを回復することです。

業界の専門家は、コンピューターサイエンスと調査技術を使用して、コンピューター、電話、フラッシュドライブ、タブレット上のデータを発見します。彼らは、事件に関連するデータを発見、保存、調査、分析することを目的としています。

デジタルフォレンジックはどのように機能するか?

デジタルフォレンジック科学は一般的に、複数のステップで構成されるプロセスに従います。

1. 捜査

チームはまず、容疑者のメディアを押収しなければなりません。この時点で、証拠の所有権の連鎖 — 電子的な追跡 — を開始し、証拠がどこにあるか、どのように使用されるかを追跡します。このステップは、裁判に臨む場合には非常に重要です。

2. 保存

調査員は、元のデータの完全性を保存しなければなりません。したがって、調査を開始するためにコピーを作成します。彼らは、隠されたまたは削除された情報をできるだけ多く復元または復号化することを目指しています。彼らはまた、それを保護しなければなりません、インターネット接続を切断し、安全なストレージに保管することで、不正アクセスから保護します。

3. 分析

法医学検査官は、さまざまな方法とツールを使用してデータを分析します。デバイスは、ユーザーが何かをダウンロードするたびに、ウェブサイトを訪問するたびに、投稿を作成するたびに情報を保存するため、電子的な紙の道が残ります。専門家は、ハードドライブ、メタデータ、データパケット、ネットワークアクセスログ、または電子メールの交換をチェックして、情報を発見、収集、処理できます。

4. 報告

分析者は、証拠が後の刑事または民事裁判で有効であることを保証するために、行ったすべての行動を文書化しなければなりません。調査を終了すると、調査結果 — 法執行機関、裁判所、または彼らを雇用した会社に — を報告します。

誰がデジタルフォレンジックを使用するか?

デジタルフォレンジックは、電子機器に関連する違法行為を調査するため、法執行機関が頻繁に使用します。興味深いことに、彼らはサイバークライムだけに取り組んでいません。暴力犯罪、民事犯罪、または白色犯罪に関連する可能性のある電話、コンピューター、またはフラッシュドライブに関連するあらゆる不正行為は、対象となります。

企業は、データ漏洩に遭ったり、サイバークライムの被害に遭ったりした後、法医学分析者を雇用することがよくあります。ランサムウェア攻撃は、組織の営業収入の30%以上を費やす可能性があるため、経営陣が専門の調査員を雇用して損失の一部を回収しようとすることは珍しくありません。

デジタルフォレンジック科学におけるAIの役割

デジタルフォレンジックの調査は、通常、複雑で長期にわたるプロセスです。犯罪の種類と深刻さ、および調査員が調べる必要があるメガバイトの数によっては、1つの事件が数週間、数ヶ月、または数年かかる可能性があります。AIの無比のスピードと多様性により、最も適切なソリューションとなります。

法医学分析者は、AIをさまざまな方法で使用できます。パターン認識、予測分析、情報探索、または共同ブレインストーミングのために、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、生成モデルを使用できます。彼らは、日常の作業や高度な分析を処理できます。

デジタルフォレンジックを改善できるAIの方法

AIは、デジタルフォレンジック科学の多くの側面を大幅に改善でき、調査員の仕事のやり方を永遠に変える可能性があります。

プロセスを自動化する

自動化は、AIの最も重要な機能の1つです。AIは、人間の介入なしで作業できるため、分析者は、繰り返し、時間のかかる作業をAIに任せ、重要な優先事項に集中できます。

企業が雇用する専門家も利益を得ます。なぜなら、51%のセキュリティ担当者が、警報の量が圧倒的であると同意し、55%がチームの優先順位付けと対応の能力に自信を失っているからです。彼らは、AIの自動化を使用して過去のログを確認し、サイバークライム、ネットワーク侵害、データ漏洩の特定を容易にできます。

重要な洞察を提供する

機械学習モデルは、現実世界のサイバークライムイベントを継続的に記録し、ダークウェブを調査して、人間の調査員が気づく前に新しいサイバーセキュリティ脅威を検出できます。代わりに、コードをスキャンして隠されたマルウェアを検出するように学習し、チームがサイバーアタックまたは漏洩の源をより迅速に発見できるようにすることができます。

プロセスを加速する

調査員は、検査、分析、報告を大幅に加速するためにAIを使用できます。たとえば、ロックされた電話のパスワードをブルートフォースしたり、報告書の草案を入力したり、数週間の電子メール交換を要約したりできます。

AIのスピードは、企業が雇用する専門家にとって特に役立つでしょう。なぜなら、多くのIT部門は遅すぎるからです。たとえば、2023年には、企業は平均で277日かけてデータ漏洩に対応しました。機械学習モデルは、人間よりも迅速に処理、分析、出力できます。したがって、時間が敏感なアプリケーションに最適です。

重要な証拠を発見する

NLPを搭載したモデルは、通信をスキャンして疑わしい活動を特定およびフラグできます。調査員は、モデルをトレーニングまたはプロンプトして、事件固有の情報を探すことができます。たとえば、贈賄に関する単語を探すように求めると、容疑者が企業資金を不正に使用していることを認めるテキストを指示できます。

AIが克服しなければならない課題

AIは強力なフォレンジックツールになり得ます — 事件を数週間短縮できる可能性があります — しかし、その利用には多くの欠点があります。ほとんどのテクノロジー中心のソリューションと同様に、プライバシー、セキュリティ、倫理的な問題があります。

「ブラックボックス」問題 — アルゴリズムが意思決定プロセスを説明できない — が最も重要な問題です。裁判所では、透明性が不可欠です。ここでは、分析者が専門家の証言を提供します。

彼らがAIがデータを分析した方法を説明できない場合、AIの調査結果を裁判で使用できません。米国の連邦証拠規則 — 米国の裁判所で受け入れられる証拠を規定する規則 — によると、AI駆動型デジタルフォレンジックツールは、証人がその機能についての個人的な知識を示す場合にのみ受け入れられます。つまり、専門家がAIの結論に至った方法を説明し、調査結果の正確性を証明する必要があります。

アルゴリズムが常に正確であれば、「ブラックボックス」問題は問題ではありません。しかし、アルゴリズムはしばしば「ホールシネーション」し、特に意図しないプロンプトエンジニアリングが含まれる場合に発生します。NLPモデルに、企業データを盗んだインスタンスを示すように求めることは無害に思えるかもしれませんが、クエリに応えるために偽の回答を生成する可能性があります。

間違いは珍しくありません。アルゴリズムは、理由を付けることができず、状況を包括的に理解したり、文脈を理解したりすることはできません。最終的には、不適切にトレーニングされたAIツールは、調査員に更多の作業を与える可能性があります。なぜなら、彼らは偽の陽性と偽の陰性を整理しなければならないからです。

偏見や欠陥により、これらの問題が悪化する可能性があります。たとえば、サイバークライムの証拠を見つけるようにプログラムされたAIは、トレーニング中に発達した偏見に基づいて、特定のタイプのサイバーアタックを無視する可能性があります。代わりに、関連する犯罪の兆候を無視し、特定のタイプの証拠を優先する可能性があります。

AIは調査の専門家を置き換えるか?

AIの自動化と高速処理機能により、数ヶ月にわたる事件を数週間に圧縮し、サイバークライムの加害者を逮捕するのに役立つ可能性があります。ただし、このテクノロジーはまだ比較的新しく、米国の裁判所は未確認の、境界を押し広げるテクノロジーを好みません。

現在 — おそらく数十年間 — AIはデジタルフォレンジック分析を置き換えることはありません。代わりに、日常の作業を支援し、意思決定プロセスを導き、繰り返しの作業を自動化することで助けます。人間の監視は、ブラックボックス問題が完全に解決され、法制度がAIに恒久的な位置を確保するまで必要です。