Hur AI förbättrar digital forensik

Digitala forensiker kan använda artificiell intelligens för att påskynda och förbättra sina nuvarande processer, vilket minskar utredningstiden och förbättrar effektiviteten. Men medan dess inverkan främst är positiv, finns det vissa problem. Kan AI ersätta forensiska analytiker? Mer viktigt är om AI-drivna fynd överhuvudtaget kommer att hålla i domstol?

Vad är digital forensik?

Digital forensik — tidigare känd som datorforensik — är en gren av forensik som uteslutande hanterar elektroniska enheter. En forensisk analysators arbete är att utreda cyberbrott och återställa data för att producera bevis.

Branschproffs använder datavetenskap och utredningstekniker för att avslöja data på datorer, telefoner, USB-minnen och surfplattor. De syftar till att hitta, bevara, undersöka och analysera data som är relevanta för deras fall.

Hur fungerar digital forensik?

Digital forensik följer vanligtvis en flerstegsprocess.

1. Beslag

Lagen måste först beslagta den ifrågavarande mediet från sin misstänkte. Vid denna punkt startar de en kedja av vård — en kronologisk elektronisk spår — för att spåra var bevisen är och hur de använder dem. Detta steg är avgörande om de går till rättegång.

2. Bevarande

Utredare måste bevara integriteten hos den ursprungliga datan, så de börjar sin undersökning genom att göra kopior. De syftar till att dekryptera eller återställa så mycket dold eller raderad information som möjligt. De måste också säkra den mot obehörig åtkomst genom att ta bort dess internetanslutning och placera den i säker förvaring.

3. Analys

Forensiska undersökare analyserar data med olika metoder och verktyg. Eftersom enheter lagrar information varje gång deras användare laddar ner något, besöker en webbplats eller skapar en post, finns en sorts elektronisk pappersspår. Experter kan kontrollera hårddiskar, metadata, datapaket, nätverksåtkomstloggar eller e-postutbyten för att hitta, samla in och bearbeta information.

4. Rapportering

Analytiker måste dokumentera varje åtgärd de vidtar för att säkerställa att deras bevis håller i en brottmåls- eller civilrättslig domstol senare. När de avslutar sin utredning, rapporterar de sina fynd — antingen till brottsbekämpande myndigheter, domstolen eller företaget som anställde dem.

Vem använder digital forensik?

Digital forensik utreder olaglig verksamhet som är relaterad till elektroniska enheter, så brottsbekämpande myndigheter använder den ofta. Intressant nog, de jagar inte enbart cyberbrott. Allt oegentlighet — vare sig det är ett våldsamt brott, ett civilrättsligt brott eller ett vitkrogsbrott — som kan vara kopplat till en telefon, dator eller USB-minne är en möjlig utredning.

Företag anställer ofta forensiska analytiker efter att ha utsatts för en dataintrång eller blivit offer för cyberbrott. Med tanke på att ransomware-attacker kan kosta över 30% av en organisations driftsinkomst, är det inte ovanligt att ledare anställer expertutredare för att försöka återvinna en del av sina förluster.

AI:s roll i digital forensik

En digital forensisk utredning är vanligtvis en komplex och utdragen process. Beroende på brottets typ och allvar — och antalet megabyte utredare måste gå igenom — kan ett enskilt fall ta veckor, månader eller till och med år. AI:s obesegrade hastighet och flexibilitet gör det till en av de bästa lösningarna.

Forensiska analytiker kan använda AI på flera sätt. De kan använda maskinlärande (ML), naturligt språkbehandling (NLP) och generativa modeller för mönsterigenkänning, prediktiv analys, informationsökning eller samarbetsbrainstorming. Det kan hantera deras vardagliga uppgifter eller avancerad analys.

Sätt som AI kan förbättra digital forensik

AI kunde avsevärt förbättra flera aspekter av digital forensik, och för alltid förändra hur utredare gör sitt jobb.

Automatisera processer

Automatisering är en av AI:s största förmågor. Eftersom det kan arbeta autonomt — utan mänskligt ingripande — kan analytiker låta det hantera repetitiva, tidskrävande uppgifter medan de prioriterar kritiska, högprioriterade ansvarsområden.

Experterna som anställs av varumärken har också nytta av det, eftersom 51% av säkerhetsbeslutsfattare är överens om att deras arbetsplatsens varningsvolymer är överväldigande, och 55% medger att de saknar förtroende för sin teams förmåga att prioritera och svara i tid. De kan använda AI-automatisering för att granska tidigare loggar, vilket gör det lättare att identifiera cyberbrott, nätverksintrång och dataläckor.

Tillhandahålla viktiga insikter

En ML-modell kan kontinuerligt logga verkliga cyberbrottsliga händelser och genomsöka den mörka webben, vilket möjliggör för den att upptäcka nya cyberhot innan mänskliga utredare blir medvetna om dem. Alternativt kan den lära sig att skanna kod för dold malware, så att team kan hitta källan till cyberattacker eller intrång snabbare.

Accelerera processer

Utredare kan använda AI för att påskynda undersökning, analys och rapportering avsevärt, eftersom dessa algoritmer kan snabbt analysera stora mängder data. Till exempel kan de använda det för att brutalt forcera ett lösenord på en låst telefon, skriva upp ett utkast till en rapport eller sammanfatta en veckolång e-postutbyte.

AI:s hastighet skulle vara särskilt användbar för experterna som företag anställer, eftersom många IT-avdelningar rör sig för långsamt. Till exempel, 2023, tog det i genomsnitt 277 dagar för företag att svara på ett dataintrång. En ML-modell kan bearbeta, analysera och producera snabbare än någon människa, så det är idealiskt för tidskänsliga tillämpningar.

Hitta kritisk bevis

En NLP-utrustad modell kan skanna kommunikationer för att identifiera och flagga misstänkt aktivitet. Utredare kan träna eller uppmana den att söka efter fallsspecifik information. Till exempel, om de ber den att söka efter ord som är relaterade till förskingring, kan den dirigera dem mot texter där den misstänkte medger att de har förskingrat företagsmedel.

Utmaningar som AI måste övervinna

Medan AI kunde vara ett kraftfullt verktyg för forensik — potentiellt påskynda fall med veckor — är dess användning inte utan nackdelar. Som de flesta teknologibaserade lösningar har den många problem med sekretess, säkerhet och etik.

“Svarta lådan”-problemet — där algoritmer inte kan förklara sitt beslutsfattande — är det mest pressande. Transparens är avgörande i domstolen, där analytiker tillhandahåller expertutsaga för brottmål och civilmål.

Om de inte kan beskriva hur deras AI analyserade data, kan de inte använda dess fynd i domstol. Enligt federala bevisregler — standarder som styr vad bevis som är tillåtna i amerikanska domstolar — är ett AI-drivet digitalt forensiskt verktyg endast acceptabelt om vittnet visar personlig kunskap om dess funktioner, expertutlåtanden om hur det kom till sina slutsatser och bevisar att dess fynd är korrekta.

Om algoritmer alltid var korrekta, skulle “svarta lådan”-problemet inte vara ett problem. Tyvärr hallucinerar de ofta, särskilt när oavsiktlig promptteknik är inblandad. En utredare som ber en NLP-modell att visa dem instanser där den misstänkte stal företagsdata kan tyckas harmlöst, men kan resultera i ett falskt svar för att tillfredsställa frågan.

Misstag är inte ovanliga, eftersom algoritmer inte kan resonera, förstå sammanhang eller tolka situationer helt. Till slut kan ett felaktigt tränat AI-verktyg ge utredare mer arbete, eftersom de måste sortera igenom falska negativa och positiva.

Fördomar och defekter kan göra dessa problem mer uttalade. Till exempel, en AI som är utformad för att hitta bevis för cyberbrott kan försumma vissa typer av cyberattacker baserat på fördomar som utvecklats under träning. Alternativt kan den försumma tecken på relaterade brott, tro att den måste prioritera en specifik typ av bevis.

Kommer AI att ersätta utredningsexperter?

AI:s automatiserings- och snabbprocesseringsfunktioner kunde komprimera månader långa fall till några veckor, vilket hjälper team att sätta cyberbrottslingar bakom galler. Tyvärr är denna teknik fortfarande relativt ny, och amerikanska domstolar är inte förtjusta i oprövade, gränsöverskridande tekniker.

För nu — och troligen under många år framöver — kommer AI inte att ersätta digitala forensiska analytiker. Istället kommer det att assistera dem med vardagliga uppgifter, hjälpa till att vägleda deras beslutsprocesser och automatisera repetitiva ansvarsområden. Mänsklig tillsyn kommer att förbli nödvändig tills de löser “svarta lådan”-problemet en gång för alla och rättssystemet hittar en permanent plats för AI.