Ροή εργασιών από άκρο σε άκρο, Διακυβέρνηση εργαστηρίου, επικύρωση και υπεύθυνη χρήση

Κέρδη:

• Δυνατότητα ενσωμάτωσης τεχνητής νοημοσύνης σε κάθε στάδιο από την αρχή της υπόθεσης μέχρι το δικαστήριο, με συνέπεια με ανθρώπινες πύλες επαλήθευσης
• Ικανότητα δημιουργίας πλαισίου διακυβέρνησης εργαστηρίου με εγκεκριμένη λίστα οργάνων, ταξινόμηση δεδομένων, πειθαρχία καταγραφής και συνεχή επαλήθευση
• Ικανότητα ενσωμάτωσης των αρχών της ανθρώπινης ευθύνης, της ακεραιότητας των αποδεικτικών στοιχείων, της ιδιωτικότητας, της διαφάνειας, της αμυντικής χρήσης και της αμεροληψίας στη ροή εργασίας

Στις προηγούμενες δέκα ενότητες, μάθαμε να χρησιμοποιούμε την τεχνητή νοημοσύνη σε μεμονωμένες φάσεις της ψηφιακής εγκληματολογίας—υποστήριξη συλλογής, διαλογή, χρονοδιάγραμμα, ηλεκτρονική ανακάλυψη, κακόβουλο λογισμικό, κινητά/σύννεφο, ψεύτικα στοιχεία, ακεραιότητα αποδεικτικών στοιχείων και αναφορά. Σε αυτήν την τελική ενότητα, συνδυάσαμε τα κομμάτια: ενσωματώνοντας την τεχνητή νοημοσύνη σε μια συνεπή ροή εργασιών από την αρχή μιας υπόθεσης μέχρι τη δίκη και καθιστώντας την ασφαλή, επαναλήψιμη και υπερασπίσιμη σε ένα εγκληματολογικό εργαστήριο με ένα πλαίσιο διακυβέρνησης - τη σύνδεση εργαλείων, διαδικασιών και ευθυνών σε έναν οργανισμό με συνεπείς, ελεγχόμενους κανόνες. Στόχος είναι να μετατραπεί η ατομική υπεραξία σε θεσμική διασφάλιση.

Ροή εργασιών από άκρο σε άκρο: πύλες επαλήθευσης

Κατά τη διεξαγωγή μιας εγκληματολογικής έρευνας με AI, τοποθετήστε μια πύλη επαλήθευσης (την υποχρεωτική στάση όπου η έξοδος ελέγχεται από έναν άνθρωπο πριν προχωρήσετε στο επόμενο στάδιο) σε κάθε στάδιο:

1. Συλλογή: Η τεχνητή νοημοσύνη παράγει σχέδιο/πρότυπο → Ο άνθρωπος παίρνει εικόνα, επαληθεύει τον κατακερματισμό, ξεκινά την αλυσίδα. Πύλη: έχει ολοκληρωθεί η αντιστοίχιση κατακερματισμού και το αρχείο αλυσίδας;
2. Διαλογή: Η τεχνητή νοημοσύνη δίνει προτεραιότητα → Επιθεωρεί με ανθρώπινη δειγματοληψία. Λιμάνι: έγινε δειγματοληψία του συμπλέγματος χαμηλής προτεραιότητας;
3. Ανασκόπηση/ανάλυση: AI σημειώνει, συνοψίζει → Σύνδεσμοι σε ανθρώπινη πηγή. Πύλη: κάθε εύρημα έχει συνδεθεί με την πηγή;
4. Χρονοδιάγραμμα: Η τεχνητή νοημοσύνη ταξινομεί → Ο άνθρωπος κανονικοποιεί, εξαλείφει την αιτιότητα. Πύλη: κανονικοποιημένη χρονική περίοδος, διαχωρισμός συσχέτισης-αιτιότητας;
5. Έκθεση: Η τεχνητή νοημοσύνη γράφει προσχέδιο → Ο άνθρωπος επαληθεύει, μέτρα, υπογράφει. Πόρτα: κάθε πρόταση βασίζεται στην πηγή, μετριέται η γλώσσα;

Δεν μπορείτε να προχωρήσετε στην επόμενη χωρίς να περάσετε κάθε πόρτα. Αυτή είναι η πολυεπίπεδη άμυνα που εμποδίζει ένα μεμονωμένο σφάλμα AI να εισχωρήσει στην αναφορά.

Συμβουλή: Αναλύστε τη ροή εργασιών σας σε μια γραπτή λίστα ελέγχου και χρησιμοποιήστε την ίδια λίστα σε κάθε εκδήλωση. Η αναπαραγωγιμότητα αυξάνει τόσο την ποιότητα όσο και την αποδοχή: «Εφαρμόζουμε την ίδια επικυρωμένη διαδικασία σε κάθε εξέταση» είναι η βάση της αξιοπιστίας της μεθόδου στο δικαστήριο.

εργαστηριακή διακυβέρνηση

Η ατομική πειθαρχία πρέπει να εξελιχθεί σε διακυβέρνηση σε εργαστηριακή κλίμακα. Στοιχεία διακυβέρνησης AI σε ένα εγκληματολογικό εργαστήριο:

• Λίστα εγκεκριμένων εργαλείων: Ποια εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν με ποια κατηγορία δεδομένων. ποιες (σε ακατάλληλη δικαιοδοσία των οποίων τα δεδομένα πηγαίνουν στην εκπαίδευση μοντέλων) απαγορεύονται.
• Ταξινόμηση δεδομένων: Ανοιχτά/εσωτερικά/εμπιστευτικά/προσωπικά ευαίσθητα δεδομένα σε ποιο όχημα μπορούν να εισαχθούν. Τα προσωπικά και προνομιακά δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία μόνο με συμβατικά μέσα χωρίς δεδομένα στην κατάλληλη δικαιοδοσία.
• Κοινή βιβλιοθήκη προτροπής και προτύπων: Επικυρωμένα, τυπικά μηνύματα που επιβάλλουν τη σύνδεση με την πηγή. Όλοι πρέπει να δουλεύουν με την ίδια ποιότητα.
• Πειθαρχία καταγραφής (διαδρομή ελέγχου): Καταγραφή τι έγινε σε ποια δεδομένα, με ποιο εργαλείο. Αυτό ισχύει τόσο για την αποδοχή όσο και για τον εσωτερικό έλεγχο.
• Εκπαίδευση και ικανότητα: Οι ειδικοί γνωρίζουν τα όρια της τεχνητής νοημοσύνης, των ψευδαισθήσεων και της ανάγκης για επαλήθευση.
• Συνεχής επαλήθευση: Τακτικές δοκιμές της απόδοσης των οχημάτων έναντι γνωστών δεδομένων δοκιμών. μετρημένη εμπιστοσύνη αντί για τυφλή εμπιστοσύνη.

Προσοχή: Ο κίνδυνος πολλαπλασιάζεται με την κλίμακα. Η προσεκτική χρήση ενός μόνο ειδικού είναι καλή. Αλλά αν ο καθένας σε ένα εργαστήριο δέκα ατόμων εργάζεται με διαφορετικά εργαλεία, διαφορετικής ποιότητας και χωρίς φροντίδα, μια μέρα μια απόδειξη θα καταρρεύσει. Η διακυβέρνηση εγκαθιδρύεται πριν συμβεί μια κρίση - όχι μετά.

Ηθική και υπεύθυνη χρήση: αμετάβλητες αρχές

Ας συγκεντρώσουμε τις αρχές που επαναλαμβάνουμε σε ολόκληρη την ενότητα σε ένα πλαίσιο:

• Ανθρώπινη ευθύνη: Κάθε τελική απόφαση και υπογραφή ανήκει στον άνθρωπο. «Το AI το είπε» δεν αποτελεί δικαιολογία πουθενά.
• Ακεραιότητα αποδεικτικών στοιχείων: Το πρωτότυπο είναι ανέγγιχτο. Όλα γίνονται στο επαληθευμένο παράγωγο, με καταχωρημένη την προέλευση.
• Απόρρητο και νομιμότητα: Η εργασία εκτελείται μόνο στο πλαίσιο της εξουσιοδότησης, χρησιμοποιώντας κατάλληλα εργαλεία, προστατεύοντας προσωπικά/ευαίσθητα δεδομένα.
• Διαφάνεια: Η χρήση τεχνητής νοημοσύνης αναφέρεται ειλικρινά στην έκθεση. Δεν κρύβεται.
• Αμυντική χρήση: Οι πληροφορίες ασφάλειας και κακόβουλου λογισμικού προορίζονται μόνο για άμυνα, επαλήθευση και εξουσιοδοτημένη έρευνα. Ποτέ για μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση, παραγωγή πλαστών μέσων ή ανάπτυξη επίθεσης.
• Αμεροληψία: Ο ιατροδικαστής αναζητά την αλήθεια. Χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για να αξιολογήσει αντικειμενικά στοιχεία και όχι για να «επικυρώσει» ένα συμπέρασμα που είχε καταλήξει στο παρελθόν.

τρεις μίνι θήκες

Περίπτωση 1 — Η διακυβέρνηση απέτρεψε μια διαρροή. Σε ένα εργαστήριο, ένας νέος αναλυτής επρόκειτο να ανεβάσει προνομιακά μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σε ένα δημόσιο εργαλείο για μια γρήγορη ανασκόπηση. Η εγκεκριμένη λίστα οχημάτων και η ταξινόμηση δεδομένων μπήκαν στο παιχνίδι: τα προσωπικά/προνομιακά δεδομένα ήταν εκτός ορίων για αυτό το όχημα. Η διαρροή σταμάτησε πριν συμβεί, χάρη στον κανόνα.

Περίπτωση 2 — Οι πύλες επικύρωσης έπιασαν το σφάλμα νωρίς. Σε μια περίπτωση, πραγματοποιήθηκε δειγματοληψία στην πύλη διαλογής και βρέθηκε ένα κρίσιμο αρχείο που το AI είχε ταξινομήσει εσφαλμένα. Το σφάλμα εντοπίστηκε στο δεύτερο στάδιο, όχι στο στάδιο της αναφοράς. Οι κλιμακωτές πόρτες εμπόδισαν ένα λάθος να φτάσει μέχρι το δικαστήριο.

Περίπτωση 3 — Συνεχής επικύρωση μετρημένη εμπιστοσύνη. Ένα εργαστήριο δοκίμαζε το εργαλείο ανίχνευσης ψεύτικα με γνωστά πλαστά/πραγματικά δείγματα κάθε τρεις μήνες και διαπίστωσε υποβάθμιση της απόδοσης (οι τεχνικές νέας γενιάς παρακάμπταν το εργαλείο). Το βάρος που δίνεται στην απόδοση του οχήματος έχει προσαρμοστεί ανάλογα. Η μετρημένη εμπιστοσύνη και όχι η τυφλή εμπιστοσύνη απέτρεψε μια ψευδή αναφορά.

Τέσσερα πρότυπα με δυνατότητα αντιγραφής

1) Λίστα ελέγχου ροής εργασιών συμβάντος:

Ο ρόλος σας: επικεφαλής της διαδικασίας εγκληματολογίας υπολογιστών. Δημιουργήστε μου μια λίστα ελέγχου ροής εργασίας με τροφοδοσία τεχνητής νοημοσύνης από άκρο σε άκρο για ένα περιστατικό: συλλογή, διαλογή, ανάλυση, χρονοδιάγραμμα, φάσεις αναφοράς και μια Πύλη Επαλήθευσης (ανθρώπινος έλεγχος) για κάθε φάση. Γράψτε την "συνθήκη διέλευσης" για κάθε θύρα (π.χ. αντιστοιχούσε το hash, είναι συνδεδεμένο με την πηγή).

2) Σχέδιο πολιτικής εργαλείου/δεδομένων AI:

Επιτρέψτε μου να περιγράψω ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης και μια πολιτική χρήσης δεδομένων για ένα εγκληματολογικό εργαστήριο: κατηγορίες δεδομένων (ανοιχτές/εσωτερικές/εμπιστευτικές/προσωπικά ευαίσθητες), τύπος εργαλείων που επιτρέπονται για κάθε τάξη, απαίτηση εγγραφής (έλεγχος) και απαγορευμένες χρήσεις (μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση, παραγωγή πλαστών μέσων). Εν ολίγοις, ενεργά σημεία.

3) Πρότυπο εγγραφής (διαδρομή ελέγχου):

Δημιουργήστε μου ένα πρότυπο εγγραφής χρήσης τεχνητής νοημοσύνης: ημερομηνία, ειδικός, αναγνωριστικό περιστατικού, εργαλείο που χρησιμοποιήθηκε, κλάση δεδομένων, διαδικασία (διαλογή/σύνοψη/επισήμανση), πηγή εισόδου (εικόνα/κατακερματισμός), πώς επαληθεύτηκε η έξοδος και υπεύθυνη υπογραφή. Ένας πίνακας γραμμή προς γραμμή, κατάλληλος για έλεγχο.

4) Αυτορρύθμιση υπεύθυνης χρήσης:

Ελέγξτε την ακόλουθη περίπτωση χρήσης τεχνητής νοημοσύνης για υπεύθυνη χρήση: (1) πήρε ο άνθρωπος την τελική απόφαση, (2) διατηρήθηκε η ακεραιότητα των αποδεικτικών στοιχείων, (3) τηρήθηκε το νομικό πεδίο/απόρρητο, (4) ήταν διαφανής η χρήση τεχνητής νοημοσύνης, (5) ήταν μόνο για αμυντικούς σκοπούς; Σημειώστε ότι λείπει/κίνδυνος για κάθε στοιχείο.

Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή

Αδύναμη προτροπή:

Δημιουργήστε τη διαδικασία ιατροδικαστικής αναθεώρησης με AI.

Χωρίς πόρτα, καμία πολιτική δεδομένων, καμία καταγραφή και καμία ευθύνη. Αναδύεται μια ανεξέλεγκτη, αβάσιμη διαδικασία.

Ισχυρή προτροπή:

Ο ρόλος σας: επικεφαλής διαδικασίας εργαστηρίου εγκληματολογίας υπολογιστών. Σχεδιάστε μου μια διαδικασία αξιολόγησης από άκρο σε άκρο με τροφοδοσία τεχνητής νοημοσύνης. Βάλτε μια ανθρώπινη VERIFICATIONGATE και μια συνθήκη μετάβασης σε κάθε στάδιο (συλλογή, διαλογή, ανάλυση, χρονοδιάγραμμα, αναφορά). Συμπεριλάβετε ταξινόμηση δεδομένων, λίστα εγκεκριμένων εργαλείων, πειθαρχία ελέγχου και απαγορευμένες χρήσεις (μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση, πλαστά μέσα). Τονίστε ότι κάθε απόφαση παραμένει στον άνθρωπο και ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης θα αναφέρεται με διαφάνεια στην έκθεση.

Οι πόρτες, η πολιτική δεδομένων, η εγγραφή και το πλαίσιο λογοδοσίας καθιστούν τη διαδικασία ελεγχόμενη και υπερασπίσιμη.

Πίνακας στοιχείων διακυβέρνησης

στοιχείο

Τι παρέχει

κίνδυνος αν όχι

Εγκεκριμένος κατάλογος οχημάτων

Συνεπές, ασφαλές εργαλείο

διαρροή δεδομένων

Ταξινόμηση δεδομένων

Σωστή αντιστοίχιση οχήματος-δεδομένων

Παραβίαση της ιδιωτικής ζωής

Πύλες επικύρωσης

Πρόωρη σύλληψη σφαλμάτων

Διαρροή σφάλματος στο δικαστήριο

Εγγραφή (διαδρομή ελέγχου)

Ακουστικότητα

Αδυναμία αποδοχής

Συνεχής επαλήθευση

Μετρημένη εμπιστοσύνη

εμπιστεύονται τυφλά

Εκπαίδευση

επίγνωση των ορίων

Μην πέφτετε στην παραίσθηση

Συνήθη λάθη

• Μη τοποθέτηση πύλης επαλήθευσης. Ένα μόνο σφάλμα τεχνητής νοημοσύνης δεν ελέγχεται στην αναφορά.
• Αναβολή διακυβέρνησης μετά την κρίση. Ο κίνδυνος πολλαπλασιάζεται με την κλίμακα. Ο κανόνας είναι προκαθορισμένος.
• Μη τήρηση αρχείων. Μια διαδικασία που δεν μπορεί να ελεγχθεί δεν μπορεί να υπερασπιστεί στο δικαστήριο.
• Ποτέ μην δοκιμάζετε την απόδοση του οχήματος. Τα μοντέλα εξασθενούν με τον καιρό και με νέες τεχνικές.
• Μεταβίβαση της ευθύνης στο AI. Η τελική απόφαση και η υπογραφή ανήκει πάντα στον άνθρωπο.

Συνοπτικά

Το τελευταίο μάθημα αυτής της ενότητας συνδέει τα μέρη σε ένα σύνολο: η τεχνητή νοημοσύνη είναι ενσωματωμένη με πύλες επαλήθευσης σε κάθε στάδιο μιας υπόθεσης, από την έναρξη έως την εκδίκαση της υπόθεσης, και διασφαλίζεται με διακυβέρνηση (εγκεκριμένα εργαλεία, ταξινόμηση δεδομένων, πειθαρχία καταγραφής, συνεχής επαλήθευση, εκπαίδευση) σε εργαστηριακή κλίμακα. Οι αμετάβλητες αρχές είναι σαφείς: ανθρώπινη ευθύνη, ακεραιότητα αποδεικτικών στοιχείων, ιδιωτικότητα και νομιμότητα, διαφάνεια, αμυντική χρήση και αμεροληψία. Το AI είναι ένας ισχυρός πολλαπλασιαστής κλίμακας στην ψηφιακή εγκληματολογία. Αλλά είναι πάντα οι άνθρωποι που αναζητούν την αλήθεια, υπερασπίζονται τα στοιχεία και φέρουν την ευθύνη.

Εργασία εφαρμογής

Δημιουργήστε ένα έγγραφο διαδικασίας μιας σελίδας για το δικό σας (ή φανταστικό) εργαστήριο χρησιμοποιώντας τα πρότυπα "Λίστα ελέγχου ροής εργασιών συμβάντων" και "Εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης/περίγραμμα πολιτικής δεδομένων": πέντε στάδια, μια πύλη επικύρωσης και μια συνθήκη μετάβασης σε καθένα, ταξινόμηση δεδομένων και απαγορευμένες χρήσεις. Στη συνέχεια, ελέγξτε την προηγούμενη αίτησή σας σε αυτήν την ενότητα με το πρότυπο "Αυτοέλεγχος υπεύθυνης χρήσης".

λίστα ελέγχου

• [ ] Βάζω μια ανθρώπινη πύλη επαλήθευσης και περνάω συνθήκη σε κάθε στάδιο.
• [ ] Καθόρισα την ταξινόμηση δεδομένων και τον εγκεκριμένο κατάλογο οχημάτων.
• [ ] Κατέγραψα τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε μια διαδρομή ελέγχου.
• [ ] Σχεδίαζα να επαληθεύω περιοδικά την απόδοση του οχήματος.
• [ ] Έχω διαβεβαιώσει ότι η τελική απόφαση και η υπογραφή ανήκει στον άνθρωπο και ότι η χρήση είναι αμυντική και διαφανής.

Εξέταση Ενοτήτων

1. Ποιο από τα παρακάτω είναι η πιο ακριβής τοποθέτηση για την τεχνητή νοημοσύνη στην εγκληματολογία υπολογιστών;

• Α) Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εγγράψει ευρήματα απευθείας στην έκθεση του δικαστηρίου χωρίς ανθρώπινη έγκριση
• Β) Η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρήσιμη μόνο για τη σύνοψη κειμένου και δεν έχει καμία σχέση με άλλους τομείς της εγκληματολογικής έρευνας
• Γ) Το AI είναι ένα εργαλείο διαλογής και μια γεννήτρια σχεδίων. Η ευθύνη για αποφάσεις που καθορίζουν την ακεραιότητα και την ερμηνεία των αποδεικτικών στοιχείων ανήκει στους ανθρώπους ✔
• Δ) Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι πάντα πιο αντικειμενική από τους ανθρώπους, είναι απαραίτητο να αφήσουμε την ερμηνεία των στοιχείων σε αυτήν.

Περιγραφή: Τεχνητή νοημοσύνη. Είναι ένας βοηθός που διαγράφει ογκώδη δεδομένα, επισημαίνει μοτίβα και παράγει περιγράμματα. Η ευθύνη και η έγκριση κρίσιμων αποφάσεων, όπως η ακεραιότητα των αποδεικτικών στοιχείων, η ερμηνεία τους και ο τελικός λόγος για το τι θα υπερασπιστεί στο δικαστήριο, ανήκει στον αρμόδιο πραγματογνώμονα. Ένα μη επαληθευμένο αποτέλεσμα θα μπορούσε να επηρεάσει την ελευθερία ενός ατόμου ή το μέλλον ενός ιδρύματος.

2. Ποια είναι η βασική αρχή για τη διατήρηση της ακεραιότητας κατά την εξέταση των πρωτότυπων αποδεικτικών στοιχείων;

• Α) Το πρωτότυπο είναι άθικτο. Η εικόνα καταγράφεται με πρόγραμμα αποκλεισμού εγγραφής, ο κατακερματισμός επαληθεύεται και πραγματοποιείται ανάλυση στο αντίγραφο ✔
• Β) Για ταχύτητα, η αρχική συσκευή συνδέεται απευθείας στον υπολογιστή και εξετάζονται τα αρχεία
• Γ) Τα πρωτότυπα αποδεικτικά στοιχεία μπορούν να τροποποιηθούν για μεταφόρτωση στο εργαλείο AI
• Δ) Ο υπολογισμός των κατακερματισμών δεν είναι απαραίτητος, τα ονόματα αρχείων αρκούν για να αποδείξουν την ακεραιότητα

Εξήγηση: Τα πρωτότυπα στοιχεία δεν μπορούν να αγγίξουν άμεσα. Αποτρέποντας την εγγραφή στην πηγή με έναν αποκλεισμό εγγραφής, λαμβάνεται η ακριβής εικόνα, το δακτυλικό αποτύπωμα υπολογίζεται με τον κατακερματισμό (SHA-256) και ολόκληρη η ανάλυση - συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης τεχνητής νοημοσύνης - πραγματοποιείται σε αυτό το επαληθευμένο αντίγραφο. Οπότε ο κατακερματισμός του πρωτότυπου δεν αλλάζει ποτέ.

3. Τι πρέπει να γίνει για αρχεία που η διαλογή AI αποκαλεί «χαμηλής προτεραιότητας» σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων;

• Α) Για εξοικονόμηση χρόνου, διαγράφεται πλήρως και αφαιρείται από την αναθεώρηση.
• Β) Δεν θα ανοίξει ποτέ ξανά γιατί το είπε η τεχνητή νοημοσύνη.
• Γ) Παραδίδεται αυτόματα στο άλλο μέρος
• Δ) Ανεξίτηλο? Η ακολουθία αφήνεται μέχρι το τέλος αλλά ελέγχεται με δειγματοληψία για ψευδή αρνητικά ✔

Εξήγηση: Η διαλογή δεν είναι εξάλειψη, αλλά ιεράρχηση. δεν διαγράφονται συμπλέγματα. Τα ψευδώς αρνητικά (παράλειψη πραγματικών αποδεικτικών στοιχείων ως «άσχετα») είναι το πιο ακριβό λάθος στην εγκληματολογία υπολογιστών. Επομένως, η ταξινόμηση της τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να ελέγχεται με τυχαία δειγματοληψία ακόμη και από το σύμπλεγμα «χαμηλής προτεραιότητας».

4. Ποιο είναι το πιο κρίσιμο βήμα πριν συνδυάσετε αρχεία καταγραφής από διαφορετικές πηγές σε ένα χρονοδιάγραμμα;

• Α) Τοποθετώντας τα κούτσουρα δίπλα-δίπλα ως έχουν και μετρώντας τα διαδοχικά ως αιτία και αποτέλεσμα
• Β) Κανονικοποίηση όλων των χρονικών σφραγίδων σε μία μόνο αναφορά (UTC) ✔
• Γ) Χρησιμοποιήστε μόνο το μεγαλύτερο αρχείο καταγραφής και απορρίψτε τα άλλα
• Δ) Ταξινόμηση γεγονότων αλφαβητικά χωρίς να κοιτάτε χρονικές σημάνσεις

Εξήγηση: Η μεγαλύτερη παγίδα είναι η ζώνη ώρας και η μετατόπιση του ρολογιού: ένα αρχείο καταγραφής μπορεί να καταγράφει UTC, ένα άλλο τοπική ώρα ή το ρολόι ενός συστήματος μπορεί να είναι λάθος. Όλες οι χρονικές σημάνσεις πρέπει να κανονικοποιηθούν σε μία μόνο αναφορά (συνήθως UTC) πριν από τη δημιουργία συσχέτισης. Διαφορετικά, η καθιερωμένη σχέση αιτίου-αποτελέσματος είναι από την αρχή σάπια.

5. Τι μπορεί να υποδηλώνει η απουσία αρχείων καταγραφής σε ένα ορισμένο διάστημα σε ένα χρονοδιάγραμμα από εγκληματολογική άποψη;

• Α) Ο χώρος είναι πάντα χωρίς νόημα και πρέπει να αγνοηθεί
• Β) Το κενό αποδεικνύει σίγουρα ότι το σύστημα είναι κλειστό εκείνη τη στιγμή.
• Γ) Τα κενά αρχείων καταγραφής μπορεί να υποδεικνύουν ότι οι εγγραφές μπορεί να έχουν διαγραφεί σκόπιμα (σκούπισμα αρχείων καταγραφής) και θα πρέπει να διερευνηθούν ✔
• Δ) Όταν διαπιστωθεί κενό, ολόκληρο το πρόγραμμα θα πρέπει να θεωρείται άκυρο και να απορρίπτεται

Εξήγηση: Ένα κενό καταγραφής κατά τη διάρκεια μιας αναμενόμενης περιόδου είναι μια ισχυρή ένδειξη ότι οι εγγραφές μπορεί να έχουν σκόπιμα διαγραφεί. Συχνά το ίδιο το κενό είναι ένα από τα πιο σημαντικά στοιχεία. Τα κενά δεν πρέπει να αγνοούνται, αλλά πρέπει να διερευνώνται ως πιθανότητα διαγραφής/χειρισμού.

6. Ποια μέτρηση έχει προτεραιότητα στο ιατροδικαστικό/νομικό πλαίσιο κατά την αξιολόγηση των αποτελεσμάτων της προγνωστικής κωδικοποίησης (TAR), η οποία επιταχύνει την αναθεώρηση με τεχνητή νοημοσύνη στην ηλεκτρονική ανακάλυψη και γιατί;

• Α) Η ανάκληση έχει προτεραιότητα. Το να μην χάσετε ένα σχετικό έγγραφο είναι πιο σημαντικό από το να διαβάσετε επιπλέον έγγραφα ✔
• Β) Μόνο η ακρίβεια έχει σημασία. Το σφιχτό κατώφλι είναι αρκετό για να μειώσει το φορτίο ανάγνωσης
• Γ) Δεν λαμβάνονται υπόψη μετρήσεις. Η απόφαση της τεχνητής νοημοσύνης γίνεται άμεσα αποδεκτή
• Δ) Σημασία έχει μόνο ο αριθμός των εγγράφων. η συνάφεια περιεχομένου δεν μετριέται

Περιγραφή: Η ανάκληση (ακρίβεια) μετρά πόσο από όλα τα σχετικά έγγραφα μπορούν πραγματικά να βρεθούν. Δεδομένου ότι η μη παράδοση σχετικού εγγράφου μπορεί να οδηγήσει σε κυρώσεις, η υψηλή ανάκληση αποτελεί προτεραιότητα στη νομοθεσία. Επομένως, η λεγόμενη «άσχετη» ομάδα ελέγχεται με δειγματοληψία ανάκλησης. Το να μην λείπεις είναι πιο σημαντικό από το υπερβολικό διάβασμα.

7. Ποιος πρέπει να είναι ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης για έγγραφα που φέρουν προνόμια δικηγόρου-πελάτη στην ηλεκτρονική ανακάλυψη;

• Α) Η τεχνητή νοημοσύνη λαμβάνει οριστικά την απόφαση για το προνόμιο και δημιουργεί αυτόματα το σετ παράδοσης
• Β) Ο έλεγχος προνομίων δεν είναι απαραίτητος γιατί τελικά παραδίδονται όλα τα έγγραφα
• Γ) Η τεχνητή νοημοσύνη δεν χρησιμοποιείται καθόλου. Όλα τα έγγραφα διαβάζονται χειροκίνητα, ένα προς ένα, χωρίς τεχνολογική υποστήριξη
• Δ) Η τεχνητή νοημοσύνη επισημαίνει δυνητικά προνομιακά έγγραφα ως υποψήφιους. Ο ανθρώπινος δικηγόρος επιβεβαιώνει την τελική απόφαση ✔

Εξήγηση: Η κατά λάθος παράδοση ενός προνομιακού εγγράφου στο άλλο μέρος (παραίτηση από δικαιώματα) είναι ένα λάθος που είναι πολύ δύσκολο να αντιστραφεί. Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην επισήμανση δυνητικά προνομιούχων εγγράφων, αλλά κάθε απόφαση προνομίου πρέπει να επιβεβαιώνεται από τον δικηγόρο. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να πάρει την τελική απόφαση.

8. Πώς πρέπει να ενεργεί κανείς όταν η τεχνητή νοημοσύνη κοιτάζει στατικούς δείκτες (συμβολοσειρές) για ένα δείγμα κακόβουλου λογισμικού και λέει "αυτό είναι γνωστό X ransomware";

• Α) Η διάγνωση θεωρείται οριστική και γράφεται απευθείας στην αναφορά.
• Β) Η διάγνωση θεωρείται υπόθεση. Επιβεβαιώνεται από τη δυναμική συμπεριφορά και την επαλήθευση IOC σε απομονωμένο sandbox ✔
• Γ) Δεν χρειάζεται επιπλέον επαλήθευση γιατί το λέει η τεχνητή νοημοσύνη
• Δ) Το δείγμα ελέγχεται γρήγορα εκτελώντας το χωρίς απομόνωση σε πραγματικό σύστημα

Εξήγηση: Η διάγνωση που βασίζεται σε στατικούς δείκτες δεν είναι απόδειξη, αλλά υπόθεση. Το AI μπορεί να παρερμηνεύσει μια χορδή ή να προκαλέσει παραισθήσεις. Ωστόσο, η οικογενειακή διάγνωση θα πρέπει να υποστηρίζεται από δυναμική ανάλυση (παρατήρηση συμπεριφοράς στο απομονωμένο sandbox) και επαλήθευση IOC. Επιπλέον, αυτές οι πληροφορίες προορίζονται μόνο για αμυντικούς σκοπούς.

9. Πώς πρέπει να γίνει κατανοητή η σχέση μεταξύ μιας σύνοψης συνομιλίας που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη και των αποδεικτικών στοιχείων σε ιατροδικαστική ανάλυση για κινητές συσκευές;

• Α) Η περίληψη είναι πιο αξιόπιστη απόδειξη από τα ίδια τα μηνύματα
• Β) Η περίληψη μπορεί να προσκομιστεί στο δικαστήριο ως κύρια απόδειξη, δεν χρειάζεται να δούμε την πηγή
• Γ) Η περίληψη δεν είναι απόδειξη, αλλά οδηγός. Η πραγματική απόδειξη είναι το μήνυμα στην πηγή του και κάθε σημάδι πρέπει να συνδέεται εκεί ✔
• Δ) Η περίληψη είναι επαρκής. τα πρωτότυπα μηνύματα μπορούν να διαγραφούν

Εξήγηση: Η περίληψη που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη δεν αποτελεί απόδειξη. Είναι απλώς ένας οδηγός για το ποια μηνύματα πρέπει να κοιτάξουμε. Η πραγματική απόδειξη είναι το πραγματικό μήνυμα στην πηγή του. Επομένως, κάθε σημείο που σημειώνεται στη σύνοψη θα πρέπει να συνδέεται με την αρχική ηχογράφηση και η περίληψη δεν πρέπει να αντικαθιστά το ίδιο το μήνυμα.

10. Ποια είναι η πιο ακριβής προσέγγιση κατά την αξιολόγηση του κατά πόσο ένα τεκμήριο βίντεο είναι ψεύτικο;

• Α) Αξιολόγηση προέλευσης, μεταδεδομένων, τεχνικής ανωμαλίας, προέλευσης και πλαισίου σε πολλαπλά επίπεδα και έκφραση του αποτελέσματος με επίπεδο εμπιστοσύνης ✔
• Β) Κοιτάζοντας τη βαθμολογία ενός μεμονωμένου εργαλείου ανίχνευσης και λέγοντας "σίγουρα βαθύ ψεύτικο"
• Γ) Να εμπιστεύεσαι απόλυτα τα μεταδεδομένα και να μην κοιτάς άλλα επίπεδα
• Δ) Αποδοχή του βίντεο ως πραγματικό χωρίς καμία επαλήθευση επειδή φαίνεται άπταιστα

Εξήγηση: Η ανίχνευση του Deepfake δεν μπορεί να βασίζεται σε ένα μόνο εργαλείο ή σε μία βαθμολογία. Η αλυσίδα επιμέλειας, τα μεταδεδομένα, η τεχνική ανωμαλία, η προέλευση (C2PA) και τα επίπεδα συνοχής με βάση τα συμφραζόμενα θα πρέπει να αξιολογούνται μαζί, να διασταυρώνονται. Το αποτέλεσμα δεν είναι «σίγουρα ψεύτικο/πραγματικό», αλλά εκφράζεται με βάση το συνδυασμένο επίπεδο εμπιστοσύνης των στρωμάτων.

11. Ποια κατάσταση είναι πιο επικίνδυνη όσον αφορά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για αποδεικτικά στοιχεία που είναι παραδεκτά στο δικαστήριο;

• Α) Δήλωση της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης με ειλικρίνεια στην έκθεση
• Β) Ανθρώπινη σύνδεση και επαλήθευση κάθε εξόδου τεχνητής νοημοσύνης με την πηγή
• Γ) Παρουσίαση ενός αποτελέσματος «μαύρου κουτιού» που δεν μπορεί να εξηγηθεί πώς λαμβάνει αποφάσεις ως άμεσο εύρημα ✔
• Δ) Τεκμηρίωση ότι τα hashes συλλογής, επιθεώρησης και ελέγχου ταιριάζουν

Περιγραφή: Αποδοχή. Απαιτεί αυθεντικότητα, ακεραιότητα/αλυσίδα, αξιόπιστη και επαναλαμβανόμενη μέθοδο και επεξήγηση από ειδικούς. Η παρουσίαση του αποτελέσματος ενός «μαύρου κουτιού» τεχνητής νοημοσύνης, το οποίο δεν μπορεί να εξηγηθεί πώς λαμβάνει αποφάσεις, ως άμεσο εύρημα ενδέχεται να μην περάσει το τεστ αξιοπιστίας και επεξηγηματικότητας της μεθόδου. Ως εκ τούτου, η έξοδος πρέπει να συνδεθεί ανθρώπινα με την πηγή και να επαληθευτεί.

12. Πώς πρέπει να προχωρήσει κανείς ως προς τη γλώσσα και τα επιχειρήματα σε ένα προσχέδιο εγκληματολογικής έκθεσης που συντάσσεται από την τεχνητή νοημοσύνη;

• Α) Εάν το προσχέδιο είναι άπταιστα, υπογράφεται ακριβώς όπως είναι, δεν χρειάζεται να κοιτάξετε την πηγή.
• Β) Κάθε πρόταση επιβεβαιώνεται στην πηγή της και η γλώσσα διατηρείται με μετρημένη ακρίβεια κατάλληλη για το εύρημα ✔
• Γ) Ισχυρές δηλώσεις όπως «είναι σίγουρα ένοχος» προτιμώνται για αποτέλεσμα.
• Δ) Η συσχέτιση μπορεί πάντα να γραφτεί ως αιτιατική

Εξήγηση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να γράψει μια συσχέτιση ως αιτιότητα, μια πιθανότητα ως βεβαιότητα και να προσθέσει μια κατασκευασμένη ημερομηνία/αρχείο/αναφορά με ψευδαίσθηση. Στην ιατροδικαστική γλώσσα, θα πρέπει να χρησιμοποιείται μετρημένη γλώσσα που βασίζεται στην πηγή, όπως «τα ευρήματα δείχνουν ότι αυτή η συσκευή εκτέλεσε αυτήν την ενέργεια αυτή τη στιγμή», όχι «το άτομο είναι σίγουρα ένοχο» και κάθε πρόταση θα πρέπει να επιβεβαιώνεται στην πηγή.

13. Ποιος είναι ο πιο αποτελεσματικός τρόπος προστασίας μιας διαδικασίας εγκληματολογικής επανεξέτασης που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη από άκρο σε άκρο από ένα μόνο σφάλμα που διαρρέει στο δικαστήριο;

• Α) Τοποθέτηση μιας ανθρώπινης πύλης επαλήθευσης και συνθήκης διέλευσης σε κάθε στάδιο (επαλήθευση σε επίπεδο) ✔
• Β) Αναθέτοντας ολόκληρη τη διαδικασία σε ένα μόνο εργαλείο AI και ρίχνοντας μια ματιά στο τέλος
• Γ) Κατάργηση ενδιάμεσων επαληθεύσεων για ταχύτητα και έλεγχος μόνο στο στάδιο της αναφοράς
• Δ) Κάθε εμπειρογνώμονας μπορεί να χρησιμοποιεί το δικό του όχημα ελεύθερα, χωρίς να διατηρεί ίχνος ελέγχου.

Περιγραφή: Κάθε στάδιο (συλλογή, διαλογή, ανάλυση, χρονοδιάγραμμα, αναφορά) τοποθετείται με μια ανθρώπινη πύλη επαλήθευσης και μια συνθήκη καθαρού περάσματος (ταίριαξε ο κατακερματισμός, συνδέθηκε με την πηγή, δειγματοληψία). Δεν μπορείτε να περάσετε από μια πόρτα χωρίς να περάσετε από μια άλλη. Αυτή η πολυεπίπεδη δομή αποτρέπει τη διαρροή ενός μόνο σφάλματος AI στην αναφορά.

14. Ποια είναι η αμετάβλητη αρχή για την υπεύθυνη χρήση πληροφοριών ασφαλείας και κακόβουλου λογισμικού στην εγκληματολογία υπολογιστών;

• Α) Οι πληροφορίες προορίζονται μόνο για υπεράσπιση, επαλήθευση αποδεικτικών στοιχείων και εξουσιοδοτημένο έλεγχο. Δεν μπορεί ποτέ να χρησιμοποιηθεί για μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση ή επίθεση/παραγωγή πλαστών μέσων ✔
• Β) Εάν είναι αρκετά ικανός, ο αναλυτής μπορεί επίσης να χρησιμοποιήσει αυτές τις πληροφορίες για να εισέλθει σε άλλα συστήματα
• Γ) Η παραγωγή πλαστών μέσων με τεχνητή νοημοσύνη είναι δωρεάν για εκμάθηση ανίχνευσης
• Δ) Δεν υπάρχει πρακτικά όριο μεταξύ άμυνας και επίθεσης, και τα δύο είναι αποδεκτά

Περιγραφή: Ο δικαστικός αναλυτής εκτελεί αντίστροφη μηχανική για να κατανοήσει και να αποδείξει τι έκανε ο εισβολέας. Αυτές οι πληροφορίες προορίζονται μόνο για υπεράσπιση, επαλήθευση αποδεικτικών στοιχείων και εξουσιοδοτημένο έλεγχο. Η χρήση τεχνητής νοημοσύνης για την παραγωγή κακόβουλου λογισμικού που λειτουργεί, τη δημιουργία πλαστών μέσων ή την εισβολή στο σύστημα κάποιου άλλου είναι παράνομη και ανήθικη και είναι πέρα ​​από το πεδίο εφαρμογής αυτού του πεδίου.