วิธีการที่ AI เพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล

ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเร่งและปรับปรุงกระบวนการปัจจุบันของตน ลดเวลาในการสืบสวนและเพิ่มประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าผลกระทบส่วนใหญ่จะเป็นบวก แต่ก็มีปัญหาบางอย่างที่เกิดขึ้น AI สามารถแทนที่นักวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลได้หรือไม่ และสิ่งสำคัญกว่านั้นคือ การค้นพบโดยใช้ AI จะยืนหยัดในศาลได้หรือไม่

การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลคืออะไร?

การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลหรือที่รู้จักกันในชื่อการวิเคราะห์หลักฐานคอมพิวเตอร์ เป็นสาขาหนึ่งของการวิเคราะห์หลักฐานที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์โดยเฉพาะ นักวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลมีหน้าที่สืบสวนการกระทำผิดกฎหมายทางไซเบอร์และกู้คืนข้อมูลเพื่อสร้างหลักฐาน

ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมใช้เทคนิคคอมพิวเตอร์และการสืบสวนเพื่อค้นหาข้อมูลบนคอมพิวเตอร์ โทรศัพท์มือถือ แฟลชไดรฟ์ และแท็บเล็ต พวกเขามีเป้าหมายที่จะค้นหา 保存 ตรวจสอบ และวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคดี

การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลทำงานอย่างไร?

การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลโดยทั่วไปจะปฏิบัติตามกระบวนการหลายขั้นตอน

1. การยึดสื่อ

ทีมจะต้องยึดสื่อที่เกี่ยวข้องจากผู้ต้องสงสัยก่อน เมื่อถึงจุดนี้ พวกเขาจะเริ่มสร้าง “ช่องว่างการดูแล” (chain of custody) ซึ่งเป็นร่องรอยอิเล็กทรอนิกส์ที่แสดงถึงการเคลื่อนย้ายและการใช้สื่อหลักฐาน ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญหากคดีถูกนำไปสู่ศาล

2. การรักษาความสมบูรณ์

นักสืบจะต้องรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลต้นฉบับ ดังนั้นพวกเขาจึงเริ่มต้นด้วยการทำสำเนาข้อมูล พวกเขามุ่งหวังที่จะถอดรหัสหรือกู้คืนข้อมูลที่ซ่อนอยู่หรือลบไปแล้วให้มากที่สุด พวกเขายังต้อง รักษาความปลอดภัยจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตโดยการถอดการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและเก็บไว้ในที่เก็บที่ปลอดภัย

3. การวิเคราะห์

ผู้ตรวจสอบหลักฐานดิจิทัลวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการและเครื่องมือต่างๆ เนื่องจากอุปกรณ์เก็บข้อมูลทุกครั้งที่ผู้ใช้ดาวน์โหลดบางสิ่งเยี่ยมชมเว็บไซต์หรือสร้างโพสต์ จะมี “ร่องรอยอิเล็กทรอนิกส์” อยู่ นักวิเคราะห์สามารถตรวจสอบฮาร์ดไดรฟ์ เมตาดาต้า แพ็คเก็ตข้อมูล บันทึกการเข้าถึงเครือข่าย หรือการแลกเปลี่ยนอีเมลเพื่อค้นหา รวบรวม และประมวลผลข้อมูล

4. การรายงาน

นักวิเคราะห์จะต้องบันทึกการกระทำทุกอย่างเพื่อให้แน่ใจว่าหลักฐานของพวกเขาจะยืนหยัดในศาลได้เมื่อคดีถูกนำไปสู่ศาลหรือในภายหลัง เมื่อพวกเขาสิ้นสุดการสืบสวน พวกเขาจะรายงานผลการวิเคราะห์ – ไม่ว่าจะเป็นหน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย ศาล หรือบริษัทที่จ้างพวกเขา

ใครใช้การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล?

การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลสืบสวนการกระทำผิดกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ดังนั้นหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายจึงใช้บ่อยๆ น่าสนใจที่จะทราบว่าพวกเขาไม่เพียงแต่สืบสวนการกระทำผิดกฎหมายทางไซเบอร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการกระทำผิดกฎหมายอื่นๆ ที่อาจเกี่ยวข้องกับโทรศัพท์มือถือ คอมพิวเตอร์ หรือแฟลชไดรฟ์

ธุรกิจมักจะจ้างนักวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลหลังจากที่พวกเขาประสบกับการละเมิดข้อมูลหรือกลายเป็นเหยื่อของการกระทำผิดกฎหมายทางไซเบอร์ เมื่อพิจารณาว่าการโจมตีแบบแรนซัมแวร์สามารถทำให้องค์กรเสียค่าใช้จ่ายมากกว่า 30% ของรายได้จากการดำเนินงาน จึงไม่น่าแปลกใจที่ผู้นำจะจ้างนักวิเคราะห์ผู้เชี่ยวชาญเพื่อพยายามกู้คืนความสูญเสียบางส่วน

บทบาทของ AI ในการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล

การสืบสวนการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลมักเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน ขึ้นอยู่กับประเภทและความรุนแรงของการกระทำผิด และจำนวนเมกะไบต์ที่นักสืบต้องค้นหา คดีเดียวอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ หลายเดือน หรือแม้กระทั่งหลายปี ความเร็วและความสามารถที่ไม่เหมือนใครของ AI ทำให้它เป็นหนึ่งในวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด

นักวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลสามารถใช้ AI ในหลายวิธี พวกเขาสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) การประมวลผลภาษา自然 (NLP) และโมเดลที่สร้างขึ้นสำหรับการตระหนักแบบแผน การวิเคราะห์เชิงทำนอง การค้นหาข้อมูล หรือการทำงานร่วมกัน พวกเขาสามารถจัดการกับงานประจำวันที่น่าเบื่อๆ หรือการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

วิธีการที่ AI สามารถปรับปรุงการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล

AI สามารถปรับปรุงหลายด้านของการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลได้อย่างมาก ทำให้การทำงานของนักสืบเปลี่ยนแปลงไปอย่างถาวร

การทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ

การทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติเป็นหนึ่งในความสามารถที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของ AI เนื่องจาก AI สามารถทำงานโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ นักสืบสามารถปล่อยให้ AI จัดการกับงานที่ซ้ำซากและใช้เวลานาน ในขณะที่พวกเขาจัดลำดับความสำคัญของงานที่สำคัญและต้องใช้ความสนใจสูง

ผู้เชี่ยวชาญที่บริษัทต่างๆ จ้างก็ได้รับประโยชน์เช่นกัน เนื่องจาก 51% ของผู้ตัดสินใจด้านความปลอดภัย ตกลงกันว่าปริมาณการเตือนในสถานที่ทำงานของพวกเขานั้นมากเกินไป และ 55% ยอมรับว่าพวกเขาไม่มั่นใจในความสามารถของทีมในการจัดลำดับความสำคัญและตอบสนองอย่างทันท่วงที พวกเขาสามารถใช้การทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติของ AI เพื่อตรวจสอบบันทึกในอดีต ทำให้การระบุการกระทำผิดกฎหมายทางไซเบอร์ การละเมิดเครือข่าย และการรั่วไหลของข้อมูลเป็นเรื่องที่จัดการได้ง่ายขึ้น

การให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ

โมเดล ML สามารถบันทึกเหตุการณ์ทางไซเบอร์จริงและค้นหาเว็บดาร์กเน็ต ทำให้สามารถตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เกิดขึ้นใหม่ก่อนที่นักสืบจะรู้ตัว อีกทางหนึ่ง โมเดลสามารถเรียนรู้เพื่อตรวจสอบโค้ดสำหรับแมลแวร์ที่ซ่อนอยู่ เพื่อให้ทีมสามารถหาต้นตอของการโจมตีทางไซเบอร์หรือการละเมิดได้เร็วขึ้น

การเร่งกระบวนการ

นักสืบสามารถใช้ AI เพื่อเร่งการตรวจสอบ การวิเคราะห์ และการรายงานได้อย่างมาก เนื่องจากอัลกอริทึมเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถใช้ AI เพื่อทำการบังคับพาสเวิร์ดบนโทรศัพท์ที่ล็อค ใส่เนื้อหาของรายงาน หรือสรุปการแลกเปลี่ยนอีเมลที่ใช้เวลาหลายสัปดาห์

ความเร็วของ AI จะมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่บริษัทต่างๆ จ้าง เนื่องจากหลายๆ หน่วยงาน IT มักจะตอบสนองช้า ในปี 2023 บริษัทต่างๆ ใช้เวลาเฉลี่ย 277 วัน ในการตอบสนองต่อการละเมิดข้อมูล โมเดล ML สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และผลิตข้อมูลได้เร็วกว่ามนุษย์ ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการความเร็ว

การค้นหาหลักฐานที่สำคัญ

โมเดลที่มี NLP สามารถสแกนการสื่อสารเพื่อระบุและแจ้งเตือนกิจกรรมที่น่าสงสัย นักสืบสามารถฝึกหรือสั่งให้โมเดลค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคดี ตัวอย่างเช่น หากพวกเขาขอให้โมเดลค้นหาคำที่เกี่ยวข้องกับการทุจริต มันสามารถชี้ให้เห็นข้อความที่ผู้ต้องสงสัยรับสารภาพว่าขโมยเงินขององค์กร

ความท้าทายที่ AI ต้อง克服

แม้ว่า AI จะเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล แต่ก็มีข้อเสียหลายประการ เช่นเดียวกับโซลูชันที่อาศัยเทคโนโลยีเป็นหลัก มันจะมีปัญหาเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และจริยธรรม

ปัญหา “กล่องดำ” (black box) ซึ่งอัลกอริทึมไม่สามารถอธิบายกระบวนการตัดสินใจของตนเองได้ เป็นปัญหาหลัก ความโปร่งใส่เป็นสิ่งสำคัญในศาล ซึ่งนักวิเคราะห์ให้การเป็นพยานผู้เชี่ยวชาญในคดีทางอาญาและแพ่ง

หากพวกเขาไม่สามารถอธิบายว่า AI วิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร พวกเขาก็ไม่สามารถใช้ผลการวิเคราะห์ของ AI ในศาลได้ ตามกฎหลักฐานของสหพันธรัฐ – มาตรฐานที่ควบคุมหลักฐานที่ยอมรับได้ในศาลสหรัฐฯ – เครื่องมือการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลที่ใช้ AI จะได้รับการยอมรับเฉพาะ หากพยานสามารถแสดงให้เห็นถึงความรู้ส่วนบุคคล เกี่ยวกับการทำงานของมัน อธิบายกระบวนการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ และพิสูจน์ว่าผลการวิเคราะห์นั้นถูกต้อง

หากอัลกอริทึมมีความแม่นยำเสมอ ปัญหา “กล่องดำ” ก็จะไม่ใช่ปัญหา แต่ในความเป็นจริง อัลกอริทึมมักจะ “หลอกลวง” (hallucinate) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการใช้เทคนิคการสร้างคำถามที่ไม่ได้ตั้งใจ นักสืบที่ขอให้โมเดล NLP แสดงให้เห็นถึงตัวอย่างที่ผู้ต้องสงสัยขโมยข้อมูลขององค์กรอาจดูเหมือนเป็นเรื่องง่าย แต่ก็อาจส่งผลให้ได้คำตอบปลอมเพื่อตอบสนองคำถาม

ข้อผิดพลาดไม่ใช่เรื่องผิดปกติ เนื่องจากอัลกอริทึมไม่สามารถให้เหตุผล เข้าใจบริบท หรือตีความสถานการณ์ได้อย่างครอบคลุม สุดท้ายแล้ว เครื่องมือ AI ที่ได้รับการฝึกฝนไม่เหมาะสมอาจทำให้นักสืบมีงานมากขึ้น เนื่องจากพวกเขาจะต้องแยกแยะระหว่างผลลัพธ์เชิงลบและบวกที่เป็นเท็จ

ความลำเอียงและข้อบกพร่องสามารถทำให้ปัญหาเหล่านี้รุนแรงขึ้น ตัวอย่างเช่น AI ที่ถูกสอนให้ค้นหาพยานหลักฐานการกระทำผิดกฎหมายทางไซเบอร์อาจมองข้ามบางประเภทของการโจมตีทางไซเบอร์ตามความลำเอียงที่พัฒนาขึ้นระหว่างการฝึกอบรม หรืออาจเพิกเฉยต่อการกระทำผิดที่เกี่ยวข้อง โดยเชื่อว่าต้องจัดลำดับความสำคัญของหลักฐานประเภทใดประเภทหนึ่ง

AI จะแทนที่ผู้เชี่ยวชาญการสืบสวนได้หรือไม่?

คุณสมบัติในการทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติและประมวลผลเร็วของ AI สามารถบีบอัดคดีที่ใช้เวลาหลายเดือนให้เหลือเพียงไม่กี่สัปดาห์ ช่วยให้ทีมสามารถจับกุมผู้กระทำผิดทางไซเบอร์ได้ อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีนี้ยังค่อนข้างใหม่ และศาลสหรัฐฯ ไม่ค่อยชอบเทคโนโลยีที่ไม่ได้รับการพิสูจน์และก้าวหน้า

สำหรับตอนนี้ และอาจเป็นหลายทศวรรษที่จะมาถึง AI ไม่น่าจะแทนที่นักวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล แต่จะช่วยเหลือพวกเขาในการทำงานประจำวัน ช่วยในการตัดสินใจ และทำให้หน้าที่ที่ซ้ำซากเป็นอัตโนมัติ การดูแลของมนุษย์จะยังคงจำเป็นจนกว่าจะแก้ปัญหา “กล่องดำ” ได้สำเร็จ และระบบกฎหมายจะหาที่อยู่ถาวรสำหรับ AI