디지털 포렌식에 AI를 활용하는 방법

디지털 포렌식 전문가는 인공지능을 사용하여 현재의 프로세스를 가속화하고 향상시킬 수 있습니다. 그러나 긍정적인 영향에도 불구하고 일부 문제가 있습니다. 인공지능이 포렌식 분석가를 대체할 수 있을까요? 더 중요한 것은, 인공지능 기반의 발견이 법정에서 받아들여질 수 있을까요?

디지털 포렌식이란?

디지털 포렌식은 전자 기기를 다루는 포렌식의 한 분야입니다. 포렌식 분석家的 직무는 사이버 범죄를 조사하고 데이터를 회복하여 증거를 생산하는 것입니다.

업계 전문가들은 컴퓨터 과학과 조사 기법을 사용하여 컴퓨터, 휴대폰, 플래시 드라이브, 태블릿에서 데이터를 찾고, 보존하고, 조사하고, 분석합니다. 그들은 관련 데이터를 찾고, 보존하고, 조사하고, 분석합니다.

디지털 포렌식은 어떻게 작동하는가?

디지털 포렌식은 일반적으로 다단계 프로세스를 따릅니다.

1. 압수

팀은 먼저 의심되는 미디어를 압수해야 합니다. 이 시점에서, 그들은 증거의 연대기aka를 시작합니다. 이는 증거가 어디에 있고 어떻게 사용되는지 추적하는 전자적 추적입니다. 이 단계는 재판에 갈 경우에 중요합니다.

2. 보존

조사자들은 원래 데이터의 무결성을 보존해야 합니다. 따라서 그들은 사본을 만들기 시작합니다. 그들은 가능한 한 많은 숨겨진 또는 삭제된 정보를 복구하거나 해독하려고 합니다. 또한 그들은 그것을 보안해야 합니다. 즉, 인터넷 연결을 제거하고 안전한 저장소에 넣습니다.

3. 분석

포렌식 조사자는 다양한 방법과 도구를 사용하여 데이터를 분석합니다. 기기는 사용자가 다운로드하거나 웹사이트를 방문하거나 게시물을 생성할 때마다 정보를 저장합니다. 따라서 전문가들은 하드 드라이브, 메타데이터, 데이터 패킷, 네트워크 액세스 로그 또는 이메일 교환에서 정보를 찾고, 수집하고, 처리할 수 있습니다.

4. 보고

분석가는 모든 조치를 문서화하여 증거가 후에 형사 또는 민사 법원에서 받아들여질 수 있도록 합니다. 조사를 종료하면, 그들은 발견한 내용을 보고합니다. 즉, 법 집행 기관, 법원 또는 그들을 고용한 회사에 보고합니다.

누가 디지털 포렌식을 사용하는가?

디지털 포렌식은 전자 기기에 관련된 불법 행위를 조사하기 때문에 법 집행 기관이 자주 사용합니다. 흥미롭게도, 그들은 사이버 범죄만을 추구하지 않습니다. 폭력 범죄, 민사 범죄 또는 백색领 범죄와 관련된 모든 불법 행위는 공정한 게임입니다.

기업은 데이터 침해를 경험하거나 사이버 범죄의 피해자가 된 후에 종종 포렌식 분석가를 고용합니다. 랜섬웨어 공격이 조직의 운영 수입의 30% 이상을 비용으로 할 수 있으므로, 지도자들이 전문가 조사원을 고용하여 일부 손실을 회복하려고 하는 것은 드문 일이 아닙니다.

디지털 포렌식 과학에서 AI의 역할

디지털 포렌식 조사는 일반적으로 복잡하고 시간이 걸리는 프로세스입니다. 범죄의 유형과 심각성 및 조사해야 하는 메가바이트의 수에 따라 단일 사례가 몇 주, 몇 개월 또는 몇 년이 걸릴 수 있습니다. AI의 무제한 속도와 다용도성으로 인해 이것은 최고의 솔루션 중 하나입니다.

포렌식 분석가는 다양한 방법으로 AI를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습, 자연어 처리 및 생성 모델을 사용하여 패턴 인식, 예측 분석, 정보 검색 또는 협력적인 브레인스토밍을 수행할 수 있습니다. 또한 그들은 일상적인 일상 업무 또는 고급 분석을 처리할 수 있습니다.

디지털 포렌식에서 AI를 개선하는 방법

AI는 디지털 포렌식 과학의 여러 측면을 크게 개선할 수 있으며, 조사자의 직무를 영구적으로 변경할 수 있습니다.

프로세스 자동화

자동화는 AI의 가장 큰 능력 중 하나입니다. 즉, 인간의 개입 없이 작동할 수 있으므로 분석가는 반복적이고 시간이 걸리는 작업을 처리하도록 AI를 사용할 수 있습니다. 한편, 그들은 중요하고 높은 우선순위의 책임을優先할 수 있습니다.

브랜드에 의해 고용된 전문가들도 혜택을 받습니다. 51%의 보안 의사결정자가 그들의 작업장의 경고 볼륨이 압도적이라고 동의하며, 55%는 팀이 우선순위와 시간에 따라 반응하는 능력에 대한 자신감이 부족하다고 인정합니다. 따라서 그들은 사이버 범죄, 네트워크 침해 및 데이터 누수를 더 쉽게 식별할 수 있도록 과거 로그를 검토하기 위해 AI 자동화를 사용할 수 있습니다.

중요한 통찰력 제공

기계 학습 모델은 실제 사이버 범죄 이벤트를 지속적으로 로깅하고 암흑 网을 스캔하여 새로운 사이버 위협을 인간 조사자보다 먼저 감지할 수 있습니다. 또한 코드에서 숨겨진 악성 코드를 스캔하여 팀이 사이버 공격 또는 침해의 원인을 더 빠르게 찾을 수 있도록 할 수 있습니다.

프로세스 가속

조사자들은 검사, 분석 및 보고를 크게 가속화하기 위해 AI를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 잠긴 휴대폰의 비밀번호를 강제로 입력하거나, 보고서의 초안을 작성하거나, 수주간의 이메일 교환을 요약할 수 있습니다.

AI의 속도는 특히 많은 IT 부서가 너무 느리게 움직이는 경우에 유용할 것입니다. 예를 들어, 2023년에 회사들은 평균적으로 데이터 침해에 대응하기 위해 277일이 걸렸습니다. 기계 학습 모델은 인간보다 더 빠르게 처리하고 분석하고 출력할 수 있으므로 시간에 민감한 응용 프로그램에 이상적입니다.

중요한 증거 찾기

자연어 처리가 가능한 모델은 의심스러운 활동을 식별하고 플래그할 수 있도록 통신을 스캔할 수 있습니다. 조사자들은 사례에 특정한 정보를 찾도록 모델을 훈련 또는 프롬프트할 수 있습니다. 예를 들어, 그들이 모델에게 금전 탈취와 관련된 단어를 검색하도록 요청하면, 그들은 의심되는 사람이 기업 자금을 불법적으로 사용했다는 것을 인정하는 텍스트를 찾아낼 수 있습니다.

AI가 극복해야 할 도전

AI는 강력한 포렌식 도구가 될 수 있지만, 그 사용은 단점이 없는 것은 아닙니다. 대부분의 기술 중심 솔루션과 마찬가지로, 이것에는 많은 개인 정보, 보안 및 윤리 문제가 있습니다.

가장 중요한 문제는 “블랙 박스” 문제입니다. 즉, 알고리즘이 의사 결정 과정에 대해 설명할 수 없습니다. 투명성은 법정에서 중요합니다. 여기서 분석가들은 형사 및 민사 사례에 대한 전문가 증언을 제공합니다.

그들이 AI가 데이터를 분석한 방법을 설명할 수 없다면, 그들의 발견은 법정에서 사용할 수 없습니다. 미국 법원의 증거 규칙에 따르면, AI 기반 디지털 포렌식 도구는 증人が 그 기능에 대한 개인적 지식을 демонстри할 수 있고, 전문적으로 그 결론에 도달한 방법을 설명할 수 있으며, 그 발견이 정확하다는 것을 증명할 수 있는 경우에만 허용됩니다.

알고리즘이 항상 정확하다면, 블랙 박스 문제는 문제가 되지 않을 것입니다. 그러나 알고리즘은 종종 거짓말을 하며, 특히 의도하지 않은 프롬프트 엔지니어링이 포함된 경우에 더 그렇습니다. NLP 모델에게 의심되는 사람이 기업 데이터를 훔친 경우를 보여달라고 요청하는 것은 무해한 것처럼 보일 수 있지만, 질의를 만족시키기 위해 가짜 답변을 생성할 수 있습니다.

오류는 드문 일이 아닙니다. 알고리즘은 이유를 알지 못하고, 상황을 완전히 이해하지 못하며, 맥락을 해석하지 못합니다. 궁극적으로, 올바르게 훈련되지 않은 AI 도구는 조사자에게 더 많은 작업을 제공할 수 있습니다. 왜냐하면 그들은 거짓 음성과 거짓 양성 결과를 정리해야 하기 때문입니다.

편견과 결함은 이러한 문제를 더 심각하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 사이버 범죄를 증명하기 위해 프로그래밍된 AI는 훈련 중에 개발된 편향으로 인해 일부 유형의 사이버 공격을 무시할 수 있습니다. 또는 그것은 특정 유형의 증거를 과도하게 우선순위로 설정해야 한다고 믿기 때문에 관련된 범죄의 징후를 무시할 수 있습니다.

조사 전문가를 대체할 수 있는가?

AI의 자동화 및 신속한 처리 기능으로 인해 수개월간의 사례가 몇 주로 압축될 수 있으며, 팀이 사이버 범죄자들을 감옥에 넣는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이 기술은 아직 tương对적으로 새로운 것으로, 미국 법원은 아직 증명되지 않은, 경계를 뛰어넘는 기술을 좋아하지 않습니다.

현재로서는, 그리고 아마도 몇십 년 동안은, AI는 디지털 포렌식 분석가를 대체하지 않을 것입니다. 대신, 그것은 일상적인 업무를 지원하고, 의사 결정 과정을 안내하며, 반복적인 책임을 자동화하는 데 도움이 될 것입니다. 인간의 감독은 블랙 박스 문제가 완전히 해결되고 법적 시스템이 AI에게 영구적인 자리를 찾을 때까지 필요할 것입니다.