Як штучний інтелект покращує цифрову криміналістику

Цифрові криміналісти можуть використовувати штучний інтелект для прискорення та покращення своїх поточних процесів, зменшення часу розслідування та підвищення ефективності. Однак, хоча його вплив у переважній більшості випадків позитивний, існують деякі проблеми. Чи може штучний інтелект замінити криміналістів? Що ще важливіше, чи будуть висновки, зроблені штучним інтелектом, прийнятними в суді?

Що таке цифрова криміналістика?

Цифрова криміналістика — раніше відома як комп’ютерна криміналістика — це галузь криміналістики, яка займається виключно електронними пристроями. Робота криміналіста полягає у розслідуванні кіберзлочинів та відновленні даних для отримання доказів.

Професіонали галузі використовують комп’ютерні науки та методи розслідування для виявлення даних на комп’ютерах, телефонах, флеш-накопичувачах та планшетах. Вони намагаються знайти, зберегти, оглянути та проаналізувати дані, що стосуються їхньої справи.

Як працює цифрова криміналістика?

Цифрова криміналістика зазвичай слідує багаторічному процесу.

1. Вилучення

Команди повинні спочатку вилучити носій інформації з підозрюваного. На цьому етапі вони починають ланцюг зберігання — хронологічний електронний слід — для відстеження місця знаходження доказів та їх використання. Цей етап критично важливий, якщо вони йдуть до суду.

2. Збереження

Розслідувачі повинні зберегти цілісність оригінальних даних, тому вони починають своє дослідження з створення копій. Вони намагаються розшифрувати або відновити якомога більше прихованих або видалених даних. Вони також повинні забезпечити їхню безпеку від несанкціонованого доступу шляхом видалення інтернет-з’єднання та розміщення їх у безпечному сховищі.

3. Аналіз

Криміналісти аналізують дані різними методами та інструментами. Оскільки пристрої зберігають інформацію кожного разу, коли користувач завантажує щось, відвідує веб-сайт або створює публікацію, існує певний електронний паперовий слід. Експерти можуть перевірити жорсткі диски, метадані, пакети даних, журнали доступу до мережі або обмін електронною поштою, щоб знайти, зібрати та обробити інформацію.

4. Звітність

Аналітики повинні задокументувати кожну дію, яку вони виконують, щоб забезпечити, щоб їхні докази мали силу в кримінальному або цивільному суді пізніше. Коли вони завершують своє розслідування, вони повідомляють про свої висновки — або правоохоронним органам, суду або компанії, яка їх найняла.

Хто використовує цифрову криміналістику?

Цифрова криміналістика розслідує незаконну діяльність, пов’язану з електронними пристроями, тому правоохоронні органи часто її використовують. Цікаво, що вони не тільки переслідують кіберзлочини. Будь-яка недобросовісна діяльність — чи то насильницький злочин, цивільний правопорушення або білий комірцевий злочин — яка може бути пов’язана з телефоном, комп’ютером або флеш-накопичувачем, є справедливою грою.

Бізнес часто наймає криміналістів після того, як став жертвою порушення даних або кіберзлочинів. Враховуючи, що атаки програмного забезпечення-вимагача можуть коштувати понад 30% операційного доходу організації, не дивно, що лідери наймають експертних розслідувачів, щоб спробувати повернути частину своїх втрат.

Роль штучного інтелекту в цифровій криміналістиці

Розслідування цифрової криміналістики зазвичай є складним та тривалим процесом. залежно від типу та тяжкості правопорушення — та кількості мегабайт, які слід розслідувати — окрема справа може тривати тижні, місяці або навіть роки. Штучний інтелект має неперевершену швидкість та гнучкість, що робить його одним із найкращих рішень.

Криміналісти можуть використовувати штучний інтелект різними способами. Вони можуть використовувати машинне навчання (ML), обробку природної мови (NLP) та генеративні моделі для розпізнавання закономірностей, прогнозної аналітики, пошуку інформації чи спільного мозкового штурму. Він може виконувати їхні буденні повсякденні обов’язки або складний аналіз.

Як штучний інтелект може покращити цифрову криміналістику

Штучний інтелект може суттєво покращити кілька аспектів цифрової криміналістики, назавжди змінивши, як розслідувачі виконують свою роботу.

Автоматизація процесів

Автоматизація є однією з найкращих можливостей штучного інтелекту. Оскільки він може працювати автономно — без людського втручання — аналітики можуть дозволити йому виконувати повторювану, трудомістку роботу, тоді як вони пріоритизують критичні, високопріоритетні обов’язки.

Експерти, яких наймають бренди, також виграють, оскільки 51% керівників із питань безпеки погоджуються, що об’єм сигналів у їхньому робочому місці перевантажений, а 55% визнають, що їм бракує впевненості в здатності їхньої команди пріоритизувати та реагувати вчасно. Вони можуть використовувати автоматизацію штучного інтелекту для перегляду попередніх журналів, що робить ідентифікацію кіберзлочинів, мережевих порушень та витоків даних більш керованим.

Надання важливої інформації

Модель машинного навчання може постійно реєструвати реальні кіберзлочини та обшукати темну мережу, що дозволяє їй виявляти нові кіберзагрози до того, як людські розслідувачі стануть про них відомі. Альтернативно, вона може навчатися сканувати код на наявність прихованих шкідливих програм, щоб команди могли знайти джерело кібератак або порушень швидше.

Прискорення процесів

Розслідувачі можуть використовувати штучний інтелект для прискорення огляду, аналізу та звітності значно, оскільки ці алгоритми можуть швидко аналізувати великі об’єми даних. Наприклад, вони можуть використовувати його для витиснення пароля на заблокованому телефоні, набору чернетки звіту або підсумовування тижневого обміну електронною поштою.

Штучний інтелект був би особливо корисним для експертів, яких наймають бізнеси, оскільки багато ІТ-відділів рухаються занадто повільно. Наприклад, у 2023 році компанії в середньому витратили 277 днів на реагування на порушення даних. Модель машинного навчання може обробляти, аналізувати та виводити результати швидше, ніж будь-яка людина, тому вона ідеальна для часочутливих застосунків.

Знаходження критичних доказів

Модель, оснащена обробкою природної мови, може сканувати спілкування, щоб ідентифікувати та позначити підозрілу діяльність. Розслідувачі можуть навчати або підказувати їй шукати інформацію, специфічну для справи. Наприклад, якщо вони попросили її шукати слова, пов’язані з розкраданням, вона могла б направити їх до текстів, у яких підозрюваний зізнається у використанні корпоративних коштів.

Виходи, які штучний інтелект повинен подолати

Хоча штучний інтелект міг би бути потужним засобом криміналістики — потенційно прискорюючи справи на тижні — його використання не позбавлене недоліків. Як і більшість технологічних рішень, він має численні питання конфіденційності, безпеки та етики.

Проблема «чорної скриньки» — коли алгоритми не можуть пояснити свій процес прийняття рішень — є найбільш гострою. Прозорість є важливою в суді, де аналітики надають експертні показання у кримінальних та цивільних справах.

Якщо вони не можуть описати, як їхній штучний інтелект проаналізував дані, вони не можуть використовувати його висновки в суді. Згідно з Федеральними правилами доказів — стандартами, які регулюють, який доказ допустимий у судах США — інструмент цифрової криміналістики, що працює на штучному інтелекті, прийнятний лише якщо свідок демонструє особисте знання його функцій, експертно пояснює, як він прийшов до своїх висновків, і доводить, що його висновки точні.

Якщо алгоритми завжди були точними, проблема «чорної скриньки» не була б проблемою. На жаль, вони часто «галюцинують», особливо коли відбувається ненавмисне інженерія підказок. Розслідувач, який просить модель обробки природної мови показати йому випадки, коли підозрюваний вкрав корпоративні дані, може здатися безневинним, але може призвести до фальшивої відповіді, щоб задовольнити запит.

Помилки не є рідкими, оскільки алгоритми не можуть розуміти контекст чи інтерпретувати ситуації всебічно. В кінцевому підсумку неправильно натренований інструмент штучного інтелекту може дати розслідувачам більше роботи, оскільки їм доведеться розібратися у фальшивих негативних та позитивних результатах.

Упередження та дефекти можуть зробити ці проблеми більш вираженими. Наприклад, штучний інтелект, якому доручено знайти докази кіберзлочинів, може проігнорувати деякі типи кібератак на основі упередження, що розвинулося під час навчання. Альтернативно, він міг би проігнорувати ознаки пов’язаних злочинів, вважаючи, що йому потрібно надавати пріоритет певному типу доказів.

Чи замінять штучний інтелект розслідувачів?

Функції автоматизації та швидкої обробки штучного інтелекту могли б стиснути справи, які тривають місяцями, до кількох тижнів, допомагаючи командам посадити кіберзлочинців за ґратами. На жаль, ця технологія ще відносно нова, і суди США не люблять недоведені, революційні технології.

На сьогодні — і, ймовірно, протягом багатьох десятиліть — штучний інтелект не замінить цифрових криміналістів. Замість цього він буде допомагати їм у повсякденних обов’язках, допомагати у процесі прийняття рішень та автоматизувати повторювані завдання. Людський нагляд буде залишатися необхідним до тих пір, поки вони не розв’яжуть проблему «чорної скриньки» раз і назавжди, а юридична система не знайде постійне місце для штучного інтелекту.