Kasu:
- Arusaamine, et kogumise sammud, nagu volatiilsuse järjekord, piltide omandamine, räsi ja järelevalveahel, on inimese vastutus ja tehisintellekt toodab siin ainult plaane ja malle
- Võimalus turvaliselt kasutada tehisintellekti, et kiirendada ülevaatamist failitriaaži, OCR-i, kokkuvõtte ja varade ekstraheerimisega pärast pildistamist
- Võimalus eristada, et triaaž ei ole elimineerimine, vaid prioriteedi määramine ning et madala prioriteediga rühmast pärit proovide võtmine on vajalik valenegatiivsete tulemuste ohu vältimiseks.
Olete jõudnud kuriteopaigale: laual avatud arvuti, väline draiv, kaks telefoni ja serveriruum. Iga seade on potentsiaalne tõendite allikas; Iga vale liigutus on tõend, mis lükatakse kohtus tagasi. Tõendite kogumine on digitaalsete tõendite kogumise ja kopeerimise protsess tervena, kontrollitavatena ja seadusega kooskõlas. Selles üksuses saate teada, millistel selle protsessi etappidel saab tehisintellekt turvaliselt kaasa aidata ja milliseid etappe see kindlasti maha peaks jääma. Kriitiline reegel algusest peale: AI ei kogu tõendeid ega tee pilte; See aitab läbi vaadata ja kiirendada kogutud ja kontrollitud tõendite tuletamist.
Kogumiskorraldus ja kõikuvad andmed
Tõendite kogumisel kehtib prioriteetsuse põhimõte: volatiilsuse järjekord – kogumine kõige kiiremini kaduvatest andmetest kõige püsivamateni. Ülaosas on lenduvad andmed — RAM-i sisu, mis kaob seadme väljalülitamisel, võrguühenduste avamine, protsesside käivitamine; Siis tuleb ketas, siis välised salvestised. Püsivad andmed, kui need on kadunud, ei tule tagasi; Seetõttu tühjendatakse töötavas süsteemis RAM enne ketast.
Tehisintellekt ei langeta selles etapis otsuseid, kuid on kasulik kontroll-loendite ja protseduuride ülevaadete koostamisel: "Mida ma peaksin koguma, millises järjekorras, millise tööriistaga, mida peaksin selle stsenaariumi korral dokumenteerima?" Kogumisprotsess ise (kirjutamist blokeeriv köitmine, pildi hankimine, räsitõendamine, pitseerimine) on inimese kätes ja iga samm on dokumenteeritud.
Näpunäide. Enne korjamise alustamist selgitage tehisintellektile oma stsenaariumit ja koostage volatiilsuse järjestikuse komplekteerimise plaan; seejärel võrrelge seda eelnõud oma asutuse standardprotseduuriga (nt kohalikud õigusaktid ja labori SOP). AI on meeldetuletus, mitte autoriteet.
Pildistamine ja räsimine: puutumatu kett
Igast kogutud seadmest tehakse täpne pilt. Pildi importimise ajal kaitstakse allikat kirjutusblokeerijaga; Kui pilt on valmis, arvutatakse räsi (eelistatud on SHA-256; nüüd peetakse nõrgaks ainult MD5). See räsi on pildi sõrmejälg: see peab olema sama igal räsikontrollil kogu uurimise ajal, vastasel juhul on pilt rikutud. Järelevalveahela vormi (kes, millal, kus tõendid kogus, kuhu need pandi, kellele need üle anti) ajakohastatakse iga kord, kui see omanikku vahetab.
Tehisintellekt teeb siin kahte turvalist tööd: (1) loob järelevalveahela ja tõendite siltide mallid, mis tuleb kogumise ajal täita; (2) korraldab järjepidevuse kontrollimiseks kogutud räsid ja ajatemplid (“kas need kolm räsi on samad, milline pilt millisele seadmele kuulub?”). AI ei arvuta ise räsi – see muudab selle kohtuekspertiisi tööriistaks; AI redigeerib ainult rekordit.
Ülevaate kiirendus: AI tõeline jõud
Kui tõendid on kontrollitud ja pilt jäädvustatud, särab tehisintellekt tõeliselt. Tüüpilised kiirendusalad:
- Failide klassifikatsioon: kümnete tuhandete failide rühmitamine tüübi, sisu ja võimaliku asjakohasuse järgi ning prioriteetide soovitamine.
- Tekst ja dokumentide kokkuvõte: Teema ja osapoolte väljavõte pikkade lepingute, meilide, vestluste ärakirjade jaoks.
- OCR ja visuaalne sisu: teksti eraldamine skannitud dokumentidest (OCR — optiline märgituvastus, teksti teisendamine pildil) ja objektide/teksti märgistamine piltidel.
- Olemi eraldamine (NER — nimega olemi tuvastamine, nimega üksuste, nagu isik, asutus, konto, IP otsimine tekstist): isiku, IBANi, telefoni, e-posti, krüptorahakoti aadressi loetlemine tuhandetest dokumentidest.
- Koodi ja käsu kirjeldus: Selgitage lihtsas keeles, mida leitud skript või käsuajalugu teeb (kontrollitakse).
Igas neist on väljund lähtepunkt; Otsuse asjakohasuse ja tõendusväärtuse kohta teeb ekspert.
Tähelepanu: AI ütlemisest "see fail on ebaoluline" ei piisa selle faili eemaldamiseks ilma seda uurimata. Triaaž alandab prioriteeti, kuid kriitilistel juhtudel tehakse proovivõtt ka madala prioriteediga klastrist. Valenegatiivid (tõendite väljajätmine kui ebaoluline) on arvutikohtuekspertiisi kõige kallim viga.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – OCR-iga konfidentsiaalne dokument. Ühes korruptsiooniuurimises oli skaneeritud 14 000 lehekülge; ükski neist ei olnud otsitav tekst. AI-toega OCR-iga transkribeeriti kõik lehed ja otsiti mustreid, nagu "offshore", konkreetne ettevõtte nimi ja IBAN. 40 minutiga leiti 9 kriitilist lehekülge; Käsitsi lugemine võtaks nädalaid. Seejärel kontrolliti iga leht asjatundlikult.
Juhtum 2 – olemi järelduste seoste võrgustik. Üks pettusetoimik sisaldas 6200 meili. NER-iga ekstraheeriti kõik kontaktid, kontod ja telefonid ning loodi suhete loend; Nii tekkis kaks seni märkamata jäänud maaklerikontot. AI märkis ühenduse; Prokurör kinnitas tõendeid meilides ise.
Juhtum 3 – valenegatiivsete tulemuste oht. Üks meeskond soovis täielikult kõrvaldada 30 000 failist koosneva komplekti, mida tehisintellekt nimetas "madala intressiga". Vanemekspert valis sellest klastrist juhuslikult 2% ja leidis selles kriitilise kirje: AI oli faili ebatavalise laienduse tõttu valesti klassifitseerinud. Proovivõtu distsipliin päästis juhtumi.
Neli kopeeritavat malli
1) Kogumiskava projekt:
Sinu roll: kuriteopaiga kohtuekspertiisi kogumise spetsialist. Stsenaarium: [arvutis, 2 telefoni, 1 NAS, töötab server]. Tooge mulle välja kogumisplaan volatiilsuse järjekorras: mida iga seadme kohta koguda, millist tööriista soovitatakse, mida dokumenteerida. Pange tähele, et see on mustand ja vajab kohalike seaduste kohaselt kinnitust.
2) Tarneahela mall:
Looge mulle järelevalveahela vormi mall: lisage tõendite number, seadme kirjeldus, seerianumber, koguja, kuupäev/kellaaeg, kogumismeetod, räsi (SHA-256), vastuvõtja, edastaja, salvestuskoht ja read iga üleandmise kohta.
3) Hulgifailide triaažitaotlus:
Ma annan teile failide loendi (nimi, suurus, kuupäev, laiend). Rühmitage kohtuekspertiisi kõrge/keskmise/madala tõenäosuse järgi ja kirjutage PÕHJENDUS. Märkus: "madal" ei ole kõrvaldatud, see on lihtsalt prioriteediks. Märkige eraldi need, mille laienduse sisu ei ühti.
4) Selgitage leitud skripti:
Selgitage seda skripti/käskude ajalugu kohtuekspertiisi kontekstis: mida see teeb, millisele failile/võrgule on juurdepääs, kas sellel on jälgegi püsivusest või andmete väljafiltreerimisest? Linkige iga väide skripti reaga. Kui te pole kindel, märkige see kui "peab olema kinnitatud".
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Eraldage need failid oluliste järgi.
"Oluline" on määratlemata; AI sõelub läbi oma eeldused ja võib kriitilistest tõenditest ilma jääda.
Võimas viip:
Teie roll: kohtuekspertiisi triaažianalüütik. Kontekst: uurime lunavarajuhtumit, krüptimist ja andmete eksfiltreerimist. Annan teile nimekirja failidest koos nime, suuruse, loomise/muutmise kuupäeva ja laiendiga. Ülesanne: krüpteerimistööriist, pakkimine/arhiiv, ebatavaline laiend, muudetud viimase 72 tunni jooksul ja märkige suured ekspordifailid kõrge prioriteedina; Kirjutage iga otsuse põhjendus. Kui laiend ei vasta oodatud sisule, hoiatage ka. Ärge öelge "kustuta/viska" ühtegi faili; lihtsalt prioritiseerige.
Kontekst, sihtmärk ja piirang "ära ütle kustuta" muudavad väljundi kasulikuks ja turvaliseks.
Kollektsioon vs. ülevaade: AI rollitabel
Lava
Kas AI on ohutu?
AI töö
mehe töö
Muutuvate andmete kogumine
Ei (otsus)
kava eelnõu
Kogumine, dokumentatsioon
pildi omandamine
ei
malli
Kirjutamise blokeerija, räsi
Räsi kinnitamine
ei
rekordi järjekord
Arvutamine ja kinnitus sõiduki kaudu
Faili triaaž
Jah
prioritiseerimine
otsus, proovide võtmine
OCR/teksti ekstraheerimine
Jah
teisendamine
täpsuse kontrollimine
olemi järeldus
Jah
Loendi genereerimine
Asjakohasuse otsus
Levinud vead
- Proovin panna AI-d valima. AI ei lisa; See toodab ainult plaane ja malle. Pilt ja räsi on inimeste tööd.
- Triaaži tulemuse eksimine lõplikuks kõrvaldamiseks. Ärge jätke proovide võtmist "madala intressiga" klastrist vahele.
- OCR-väljundi tsiteerimine ilma seda kontrollimata. OCR võib segada tähti (0/0, 1/l); Kinnitage kriitilised väärtused allikaga.
- Pimesi usaldades laiendust. Laiendus võib olla muutunud; Kontrollige sisu tüüpi.
- Isikuandmete üleslaadimine ilma maskita sõidukisse. TC/IBAN/terviseandmed võivad lekkida hulgijäreldustega.
Kokkuvõttes
Tõendite kogumine on inimese vastutus: volatiilsuse, kujutise, räsi ja järelevalveahel on inimese kätes; Siin toodab AI ainult plaane ja malle. Kui tõendid on kontrollitud ja pilt jäädvustatud, lisab tehisintellekt tõelist väärtust läbivaatamise kiirendamisel (triaaž, OCR, kokkuvõte, olemi eraldamine, koodimärkused). Kuid iga väljund on märk, mida tuleb kontrollida; Asjakohasuse ja tõendusväärtuse üle otsustab ekspert, kes arvestab ka valenegatiivsuse riskiga.
Rakenduse ülesanne
Kirjeldage fiktiivset juhtumistsenaariumi (nt töötajat kahtlustatakse andmete väljafiltreerimises). Esmalt koostage plaan malliga "Kogumiskava eelnõu" ja võrrelge seda kohaliku protseduuriga. Seejärel valmistage ette 20 reast koosnev näidisfailide loend ja seadke see prioriteediks malliga "Hulgifailide triaaž"; käsitsi proovist vähemalt 10% ja kontrollige tehisintellekti klassifikatsiooni.
kontrollnimekiri
- [ ] Seadsin kogumiskava volatiilsuse järjekorras ja võrdlesin seda protseduuriga.
- [ ] Sain pildi ja räsi inimese/tööriista kaudu; Ma ei lasknud seda teha AI-l.
- [ ] Värskendasin tarneahela vormi iga kord, kui see omanikku vahetas.
- [ ] Võtsin proovi triaaži tulemuse "madalast" klastrist.
- [ ] Kontrollisin OCR-i ja varade väljundit allikaga; Maskeerisin isikuandmed.