Como a IA Melhora a Ciência Forense Digital

Os profissionais de ciência forense digital podem usar inteligência artificial para acelerar e melhorar seus processos atuais, reduzindo o tempo de investigação e melhorando a eficiência. No entanto, embora seu impacto seja principalmente positivo, alguns problemas existem. A IA pode substituir os analistas forenses? Mais importante ainda, as descobertas impulsionadas por IA seriam aceitas em um tribunal?

O que é Ciência Forense Digital?

A ciência forense digital — anteriormente conhecida como forense computacional — é uma ramificação da ciência forense que lida exclusivamente com dispositivos eletrônicos. O trabalho de um analista forense é investigar cibercrimes e recuperar dados para produzir evidências.

Os profissionais da indústria usam ciência da computação e técnicas de investigação para descobrir dados em computadores, telefones, drives de flash e tablets. Eles visam encontrar, preservar, examinar e analisar dados relevantes para o seu caso.

Como Funciona a Ciência Forense Digital?

A ciência forense digital geralmente segue um processo de várias etapas.

1. Apreensão

As equipes devem primeiro apreender o meio em questão do suspeito. Nesse ponto, elas iniciam uma cadeia de custódia — um rastro eletrônico cronológico — para rastrear onde a evidência está e como elas a usam. Essa etapa é crítica se elas forem a julgamento.

2. Preservação

Os investigadores devem preservar a integridade dos dados originais, então eles começam sua análise fazendo cópias. Eles visam descriptografar ou recuperar o máximo de informações ocultas ou excluídas possível. Eles também devem protegê-la contra acesso não autorizado, removendo sua conexão com a internet e colocando-a em armazenamento seguro.

3. Análise

Os examinadores forenses analisam dados com vários métodos e ferramentas. Como os dispositivos armazenam informações todas as vezes que o usuário faz download de algo, visita um site ou cria uma postagem, um tipo de trilha eletrônica existe. Os especialistas podem verificar discos rígidos, metadados, pacotes de dados, logs de acesso de rede ou trocas de e-mail para encontrar, coletar e processar informações.

4. Relatório

Os analistas devem documentar todas as ações que eles tomam para garantir que suas evidências sejam aceitas em um tribunal criminal ou civil posterior. Quando eles concluiram sua investigação, eles relatam suas descobertas — seja para agências de aplicação da lei, o tribunal ou a empresa que os contratou.

Quem Usa a Ciência Forense Digital?

A ciência forense digital investiga atividades ilegais relacionadas a dispositivos eletrônicos, então as agências de aplicação da lei a usam com frequência. Curiosamente, elas não perseguem apenas cibercrimes. Qualquer conduta irregular — seja um crime violento, uma ofensa civil ou um crime de colarinho branco — que possa estar conectada a um telefone, computador ou drive de flash é um alvo justo.

As empresas frequentemente contratam analistas forenses após sofrerem uma violação de dados ou se tornarem vítimas de cibercrime. Considerando que os ataques de ransomware podem custar mais de 30% da receita operacional de uma organização, não é incomum que os líderes contratem investigadores especializados para tentar recuperar parte de suas perdas.

Papel da IA na Ciência Forense Digital

Uma investigação de ciência forense digital é tipicamente um processo complexo e demorado. Dependendo do tipo e gravidade da ofensa — e do número de megabytes que os investigadores devem vasculhar — um único caso pode levar semanas, meses ou até anos. A velocidade e versatilidade sem precedentes da IA a tornam uma das melhores soluções.

Os analistas forenses podem usar a IA de várias maneiras. Eles podem usar aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (NLP) e modelos gerativos para reconhecimento de padrões, análise preditiva, busca de informações ou brainstorming colaborativo. Ela pode lidar com suas tarefas diárias mundanas ou análises avançadas.

Como a IA Pode Melhorar a Ciência Forense Digital

A IA pode melhorar substancialmente vários aspectos da ciência forense digital, mudando permanentemente a forma como os investigadores fazem seu trabalho.

Automatizar Processos

A automação é uma das principais capacidades da IA. Como ela pode trabalhar de forma autônoma — sem intervenção humana —, os analistas podem deixá-la lidar com o trabalho repetitivo e demorado enquanto eles priorizam responsabilidades críticas e de alta prioridade.

Os especialistas contratados pelas marcas também se beneficiam, pois 51% dos responsáveis por decisões de segurança concordam que os volumes de alertas em seus locais de trabalho são esmagadores, com 55% admitindo que falta confiança na capacidade de sua equipe de priorizar e responder a tempo. Eles podem usar a automação da IA para revisar logs passados, tornando mais fácil identificar cibercrime, violações de rede e vazamentos de dados.

Fornecer Insights Vitais

Um modelo de ML pode registrar continuamente eventos de cibercrime do mundo real e vasculhar a dark web, permitindo que ele detecte ameaças emergentes de cibercrime antes que os investigadores humanos fiquem cientes delas. Alternativamente, ele pode aprender a escanear códigos em busca de malware oculto para que as equipes possam encontrar a fonte de cibercrimes ou violações mais rapidamente.

Acelerar Processos

Os investigadores podem usar a IA para acelerar significativamente a análise, exame e relatório, pois esses algoritmos podem analisar rapidamente grandes quantidades de dados. Por exemplo, eles podem usá-la para forçar uma senha em um telefone bloqueado, redigir um rascunho de um relatório ou resumir uma troca de e-mails que durou semanas.

A velocidade da IA seria especialmente útil para os especialistas que as empresas contratam, pois muitos departamentos de TI se movem muito lentamente. Por exemplo, em 2023, as empresas levaram em média 277 dias para responder a uma violação de dados. Um modelo de ML pode processar, analisar e produzir resultados mais rápido do que qualquer ser humano, então é ideal para aplicações sensíveis ao tempo.

Encontrar Evidências Críticas

Um modelo equipado com NLP pode escanear comunicações para identificar e sinalizar atividades suspeitas. Os investigadores podem treinar ou instruir o modelo para buscar informações específicas do caso. Por exemplo, se eles pedirem que ele procure palavras relacionadas a desvio de fundos, ele pode direcioná-los para textos onde o suspeito admite desviar fundos corporativos.

Desafios que a IA Precisa Superar

Embora a IA possa ser uma ferramenta forense poderosa — potencialmente acelerando casos em semanas —, sua utilização não está sem desvantagens. Como a maioria das soluções centradas em tecnologia, ela tem numerosos problemas de privacidade, segurança e ética.

O problema da “caixa preta” — onde os algoritmos não podem explicar seu processo de tomada de decisões — é o mais premente. A transparência é vital no tribunal, onde os analistas fornecem testemunho especializado para casos criminais e civis.

Se eles não puderem descrever como a IA analisou os dados, eles não podem usar suas descobertas em um tribunal. De acordo com as Regras Federais de Evidências — padrões que regem o que é aceitável como prova nos tribunais dos EUA —, uma ferramenta forense digital impulsionada por IA é aceitável se o testemunho demonstra conhecimento pessoal de suas funções, explica com expertise como chegou a suas conclusões e prova que suas descobertas são precisas.

Se os algoritmos sempre fossem precisos, o problema da caixa preta não seria um problema. Infelizmente, eles frequentemente “fantasiam”, especialmente quando a engenharia de prompt não intencional está envolvida. Um investigador pedindo a um modelo de NLP que mostre instâncias em que o suspeito roubou dados de empresa pode parecer inofensivo, mas pode resultar em uma resposta falsa para satisfazer a consulta.

Erros não são incomuns, pois os algoritmos não podem raciocinar, entender o contexto ou interpretar situações de forma abrangente. Em última análise, uma ferramenta de IA mal treinada pode dar mais trabalho aos investigadores, pois eles terão que vasculhar falsos negativos e positivos.

Preconceito e defeitos podem tornar esses problemas mais pronunciados. Por exemplo, uma IA instruída a encontrar provas de cibercrime pode ignorar alguns tipos de cibercrime com base em viés desenvolvido durante o treinamento. Alternativamente, ela pode ignorar sinais de crimes associados, acreditando que deve priorizar um tipo específico de evidência.

A IA Substituirá os Especialistas em Investigação?

As características de automação e processamento rápido da IA poderiam comprimir casos que duram meses em apenas algumas semanas, ajudando as equipes a colocar os perpetradores de cibercrime atrás das grades. Infelizmente, essa tecnologia ainda é relativamente nova, e os tribunais dos EUA não gostam de tecnologias inovadoras e não comprovadas.

Por agora — e provavelmente décadas para frente — a IA não substituirá os analistas de ciência forense digital. Em vez disso, ela ajudará com as tarefas diárias, orientará seus processos de tomada de decisões e automatizará responsabilidades repetitivas. A supervisão humana permanecerá necessária até que resolvam o problema da caixa preta de uma vez por todas e o sistema jurídico encontre um lugar permanente para a IA.