Cum îmbunătățește Inteligența Artificială știința digitală forensică

Experții în știința digitală forensică pot utiliza inteligența artificială pentru a accelera și îmbunătăți procesele actuale, reducând timpul de investigație și îmbunătățind eficiența. Cu toate acestea, deși impactul său este în mare parte pozitiv, există și unele probleme. Poate inteligența artificială înlocui analiștii forensici? Mai important, ar putea rezultatele obținute cu ajutorul inteligenței artificiale să fie valabile în instanță?

Ce este știința digitală forensică?

Știința digitală forensică — cunoscută anterior sub numele de forensică informatică — este o ramură a științei forensice care se ocupă exclusiv de dispozitive electronice. Rolul unui analist forensic este de a investiga infracțiunile cibernetice și de a recupera date pentru a produce probe.

Profesioniștii din industrie utilizează știința calculatoarelor și tehnici de investigație pentru a descoperi date pe computere, telefoane, dispozitive de stocare și tablete. Ei își propun să găsească, să păstreze, să examineze și să analizeze datele relevante pentru cazul lor.

Cum funcționează știința digitală forensică?

Știința digitală forensică urmează, în general, un proces multistadial.

1. Sechestrarea

Echipele trebuie să sechestreze mai întâi mediul în cauză de la suspect. În acest moment, ele încep o lanț de custodie — un traseu electronic cronologic — pentru a urmări unde se află proba și cum o utilizează. Acest pas este critic dacă merg la proces.

2. Păstrarea

Investigatorii trebuie să păstreze integritatea datelor originale, astfel încât să înceapă examinarea prin crearea de copii. Ei își propun să decripteze sau să recupereze cât mai multe informații ascunse sau șterse. Ei trebuie, de asemenea, să o securizeze împotriva accesului neautorizat, prin înlăturarea conexiunii la internet și plasarea într-un depozit securizat.

3. Analiza

Examinatorii forensici analizează datele utilizând diverse metode și instrumente. Deoarece dispozitivele stochează informații de fiecare dată când utilizatorul descarcă ceva, vizitează un site web sau creează o postare, există un fel de urmă electronică. Experții pot verifica hard disk-uri, metadate, pachete de date, jurnale de acces la rețea sau schimburi de e-mail pentru a găsi, colecta și procesa informații.

4. Raportarea

Analiștii trebuie să documenteze fiecare acțiune pe care o întreprind pentru a se asigura că probele lor sunt valabile într-un tribunal penal sau civil ulterioară. Când finalizează investigația, ei raportează constatările lor — fie autorităților de aplicare a legii, tribunalului sau companiei care i-a angajat.

Cine utilizează știința digitală forensică?

Știința digitală forensică investighează activitățile ilegale legate de dispozitive electronice, astfel încât agențiile de aplicare a legii o utilizează frecvent. În mod interesant, ele nu urmăresc numai infracțiunile cibernetice. Orice abatere — fie că este vorba de o infracțiune violentă, o infracțiune civilă sau o infracțiune de albă crimă — care poate fi legată de un telefon, un computer sau un dispozitiv de stocare este permisă.

Companiile își angajează adesea analiști forensici după ce suferă o încălcare a datelor sau devin victime ale infracțiunilor cibernetice. Având în vedere că atacurile de tip ransomware pot costa peste 30% din veniturile operaționale ale unei organizații, nu este neobișnuit ca liderii să angajeze investigatori experți pentru a încerca să-și recupereze o parte din pierderi.

Rolul inteligenței artificiale în știința digitală forensică

O investigație de știință digitală forensică este, de obicei, un proces complex și de lungă durată. În funcție de tipul și gravitatea infracțiunii — și de numărul de megabiți pe care investigatorii trebuie să îi analizeze — un singur caz poate dura săptămâni, luni sau chiar ani. Viteza și versatilitatea inteligenței artificiale o fac una dintre cele mai bune soluții.

Analiștii forensici pot utiliza inteligența artificială în mai multe moduri. Ei pot utiliza învățarea automată (ML), procesarea limbajului natural (NLP) și modele generative pentru recunoașterea modelelor, analiza predictivă, căutarea de informații sau brainstorming-ul colaborativ. Ea poate gestiona sarcinile lor zilnice repetitive sau analizele avansate.

Moduri în care inteligența artificială poate îmbunătăți știința digitală forensică

Inteligența artificială poate îmbunătăți substanțial multiple aspecte ale științei digitale forensice, schimbând permanent modul în care investigatorii își desfășoară activitatea.

Automatizarea proceselor

Automatizarea este una dintre capacitățile cele mai mari ale inteligenței artificiale. Deoarece poate funcționa autonom — fără intervenție umană — analiștii pot lăsa-o să gestioneze lucrul repetitiv și consumator de timp, în timp ce ei prioritizează responsabilitățile critice și de înaltă prioritate.

Experții angajați de companii beneficiază, de asemenea, deoarece 51% din decidenții de securitate sunt de acord că volumul de alerte din locul de muncă este copleșitor, iar 55% recunosc că nu au încredere în capacitatea echipei de a prioritiza și de a răspunde la timp. Ei pot utiliza automatizarea inteligenței artificiale pentru a examina jurnalele trecute, făcându-le mai ușor să identifice infracțiunile cibernetice, încălcările de rețea și scurgerile de date.

Furnizarea de informații vitale

Un model de învățare automată poate înregistra în mod continuu evenimente de infracțiuni cibernetice din lumea reală și poate căuta web-ul întunecat, permițându-i să detecteze amenințări cibernetice emergente înainte ca investigatorii umani să devină conștienți de ele. Alternativ, el poate învăța să scaneze codul pentru a găsi malware ascuns, astfel încât echipele să poată găsi sursa atacurilor cibernetice sau a încălcărilor mai rapid.

Accelerarea proceselor

Investigatorii pot utiliza inteligența artificială pentru a accelera examinarea, analiza și raportarea în mod semnificativ, deoarece aceste algoritmi pot analiza rapid cantități mari de date. De exemplu, ei pot utiliza-o pentru a forța o parolă pe un telefon blocat, pentru a redacta un proiect de raport sau pentru a rezuma un schimb de e-mail de săptămâni.

Viteza inteligenței artificiale ar fi deosebit de utilă pentru experții pe care îi angajează companiile, deoarece multe departamente IT se mișcă prea lent. De exemplu, în 2023, companiile au necesitat, în medie, 277 de zile pentru a răspunde la o încălcare a datelor. Un model de învățare automată poate procesa, analiza și furniza mai rapid decât orice om, astfel încât este ideal pentru aplicații sensibile la timp.

Găsirea probelor critice

Un model echipat cu NLP poate scana comunicările pentru a identifica și a marca activități suspecte. Investigatorii pot antrena sau solicita modelului să caute informații specifice cazului. De exemplu, dacă ei îi cer să caute cuvinte legate de delapidare, el ar putea să îi direcționeze către texte în care suspectul recunoaște că a deturnat fonduri corporative.

Provocările pe care inteligența artificială trebuie să le depășească

Deși inteligența artificială poate fi un instrument puternic de forensică, utilizarea sa nu este lipsită de dezavantaje. Ca și în cazul majorității soluțiilor bazate pe tehnologie, ea are numeroase probleme de confidențialitate, securitate și etică.

Problema “cutiei negre” — în care algoritmii nu pot explica procesul lor de luare a deciziilor — este cea mai presantă. Transparența este vitală în sala de judecată, unde analiștii oferă mărturie expertă în cazuri penale și civile.

Dacă ei nu pot explica cum a analizat inteligența artificială datele, ei nu pot utiliza constatările sale în instanță. Conform Regulilor federale de probă — standarde care guvernează ce probe sunt admisibile în tribunalele din Statele Unite — un instrument de forensică digitală bazat pe inteligență artificială este acceptabil numai dacă martorul demonstrează cunoștințe personale despre funcțiile sale, explică în mod expert cum a ajuns la concluziile sale și demonstrează că constatările sale sunt exacte.

Dacă algoritmii ar fi întotdeauna exacti, problema cutiei negre nu ar fi o problemă. Din nefericire, ei adesea “halucinează”, mai ales atunci când este implicată ingineria de prompturi neintenționată. Un investigator care solicită unui model NLP să îi arate exemple în care suspectul a furat date corporative poate părea inofensiv, dar poate rezulta într-un răspuns fals pentru a satisface solicitarea.

Erorile nu sunt neobișnuite, deoarece algoritmii nu pot raționa, înțelege contextul sau interpreta situațiile în mod cuprinzător. În final, un instrument de inteligență artificială antrenat incorect poate oferi investigatorilor mai mult de lucru, deoarece ei vor trebui să sorteze rezultatele false pozitive și negative.

Prejudecățile și defectele pot accentua aceste probleme. De exemplu, o inteligență artificială care este instruită să găsească dovezi de infracțiuni cibernetice poate ignora anumite tipuri de atacuri cibernetice pe baza prejudecăților dezvoltate în timpul antrenamentului. Alternativ, ea poate ignora semnele unor infracțiuni asociate, considerând că trebuie să prioritizeze un anumit tip de probă.

Va înlocui inteligența artificială experții investigativi?

Capacitățile de automatizare și procesare rapidă ale inteligenței artificiale pot comprima cazuri care durează luni în câteva săptămâni, ajutând echipele să pună în spatele gratiilor infractori cibernetici. Din nefericire, această tehnologie este încă relativ nouă, iar tribunalele din Statele Unite nu sunt încântate de tehnologiile nevalidate și inovatoare.

Pentru moment — și probabil pentru decenii de acum înainte — inteligența artificială nu va înlocui analiștii forensici digitali. În schimb, ea va asista aceștia în sarcinile lor zilnice, va ajuta la ghidarea proceselor de luare a deciziilor și va automatiza responsabilitățile repetitive. Supravegherea umană va rămâne necesară până când se va rezolva problema cutiei negre odată pentru totdeauna și până când sistemul juridic va găsi un loc permanent pentru inteligența artificială.