Voitot:
- Kyky ymmärtää mobiili- ja pilvitietojen kerrosrakennetta ja tuottaa chat-yhteenvedon, suhdekartan ja sijaintikertomuksen tekoälyn avulla
- Kyky välttää liiallisia väitteitä määrittämällä sijaintitietojen tarkkuus ja lähde sekä linkittämällä jokainen yhteenveto todelliseen tietueeseen sen lähteessä
- Kyky työskennellä vain lain sallimissa puitteissa ja peittämällä henkilötietojen ja kolmannen osapuolen yksityisyyden suojaamiseksi
Nykyään todisteet eivät useimmissa tapauksissa ole pöytätietokoneessa tai palvelimessa – ne ovat puhelimen, pilvitilin tai viestintäsovelluksen tietokannan sisällä. Mobiilirikostekniset (digitaalisen todisteen tutkiminen älypuhelimilla ja tableteilla) ja pilvirikostekniset (palveluntarjoajan hallussa olevien tietojen tutkiminen) ovat nousseet keskeiseksi nykyaikaisessa tutkinnassa. Tässä osiossa näemme, kuinka tekoäly auttaa ymmärtämään tätä erittäin henkilökohtaista ja laajaa dataa, kuten chat-transkriptioita, sijaintitietoja ja sovelluslokeja, ja miksi yksityisyys on täällä vielä tärkeämpää.
Mobiilidatan luonne ja haaste
puhelin; Se on kerrostettu todisteiden arkisto, joka sisältää yhteystiedot, viestit (tekstiviestit ja sovelluksen sisäiset), puhelulokit, valokuvat, sijaintihistorian, selainhistorian, sovellustietokannat ja ilmoituslokit. Nämä tiedot tallennetaan yleensä SQLite-tietokantoihin (kevyt natiivi tietokanta, jota mobiilisovellukset käyttävät yleisesti) ja plist/XML-tiedostoja. Työkalut, kuten Cellebrite, Magnet AXIOM, Oxygen, poimivat nämä tiedot; mutta poimitut tiedot ovat valtavia ja hajallaan.
Keskeinen haaste tässä on konteksti: mikä tuhansista viesteistä on järkevä, mikä keskustelu antaa tapahtuman, mitä narratiivia paikkatieto tukee? Juuri tässä kontekstualisointi- ja yhteenvetotyössä tekoäly tuo suurta lisäarvoa – mutta koska se työskentelee erittäin arkaluonteisten henkilötietojen kanssa, yksityisyys on täällä korkeimmillaan.
Varoitus: Mobiili- ja pilvitiedot ovat luonteeltaan henkilökohtaisia ja sisältävät usein tietoja kolmansilta osapuolilta (tutkimukseen liittymättömiltä henkilöiltä). Työskentele vain lain sallimissa rajoissa (etsintälupa, suostumus) ja rajoitetusti. Peittää soveltumattomat henkilötiedot, kun annat tietoja tekoälylle; Varmista, että tietoja käsitellään asianmukaisella lainkäyttöalueella ja luottamuksellisessa välineessä.
AI:n chat- ja viestianalyysi
Viestidata on yksi alueista, joilla tekoäly on vahvin:
- Keskustelun yhteenveto: Yhteenveto tuhansista viesteistä koostuvan keskustelun aiheen, puolueen ja aikajanan kanssa.
- Aihe- ja suhdepäätelmä: kartoitetaan, kuka puhuu kenelle, kuinka usein ja mistä aiheista.
- Koodi-/slangi-dekoodausmerkintä: Merkitsee eufemismejä, mahdollisia koodisanoja (ei lopullinen tulkinta, mutta herättää huomion).
- Kieli- ja käännöstuki: Viestien kääntäminen vierailla kielillä (asiantuntijakääntäjän lopullinen vahvistus oikeuslääketieteellisessä käännöksessä).
- Semanttisen siirtymän tunnistus: Sävyn, luottamuksellisuuden tai uhkasignaalien muutoksen korostaminen keskustelussa.
Jokainen tulos tulee linkittää alkuperäiseen viestiin, eikä tekoälyn tiivistelmä saa koskaan korvata itse viestiä. Yhteenveto ei ole todiste; Todisteet ovat todellinen viesti lähteessään.
Sijaintitiedot: voimakas mutta harhaanjohtava
Sijaintitiedot (GPS-jäljet, solutornin lokit, Wi-Fi-yhteyshistoria, valokuva-EXIF-tiedot) ovat erittäin vakuuttavia todisteita, mutta ne ovat täynnä sudenkuoppia. GPS-tarkkuus vaihtelee; solutietojen virhemarginaali on satoja metrejä; valokuvan EXIF (kuvatiedostoon upotetut metatiedot, kuten kuvauspäivämäärä/paikka/laite) -sijaintia on saatettu muuttaa. Tekoäly auttaa muuttamaan sijaintitiedot aika-avaruuskertomukseksi, mutta asiantuntijan tehtävänä on arvioida tarkkuus ja vaihtoehtoiset selitykset.
Vinkki: Kun tulkitset sijaintitietoja, pyydä tekoälyä määrittämään kunkin pisteen lähde ja tarkkuustyyppi (GPS, solu, Wi-Fi). Sen sijaan, että sanoisi "henkilö oli siellä", on paljon rikosteknisesti tarkempaa sanoa "laite oli tällä alueella tällä tarkkuudella".
Pilvirikostekninen analyysi
Data siirtyy yhä enemmän pilveen: sähköposti, tiedostojen synkronointi, varmuuskopiot, viestit. Pilvirikosteknisessä analyysissä tiedot säilytetään palveluntarjoajan, ei laitteen, luona. Pääsy tapahtuu yleensä laillisen pyynnön, tilin kirjautumistietojen tai API:n kautta. Haasteet: jatkuva tietojen muutos (live-tili), lainkäyttöalue (missä maassa tiedot ovat) ja lokin saatavuus. Tekoäly auttaa tekemään yhteenvedon poimitusta pilvidatasta (toimintalokit, jakamishistoria, laiteistunnot) ja ilmoittaa poikkeavuuksista.
kolme minilaukkua
Tapaus 1 – Keskustelun yhteenveto ohjasi tapausta. Uhkatutkimuksessa yhdestä sovelluksesta poistettiin 22 000 viestiä. Tekoäly tiivisti keskustelun puolueittain ja aiheittain ja merkitsi 3 ikkunaa, joissa uhkaava sävy nousi. Analyytikko luki näiden ikkunoiden todelliset viestit ja vahvisti todisteet; 22 000 viestin lukeminen käsin kestäisi päiviä.
Tapaus 2 – Sijainnin tarkkuus esti väärän kertomuksen. Ensimmäisessä luonnoksessa luki "epäilty oli paikalla". Asiantuntija kysyi tekoälyltä lähdetyyppiä: tiedot olivat solun tukiasemalta ja niiden virhemarginaali oli 800 metriä; Rikospaikka oli tämän säteen reunalla. Väite, että "se oli ehdottomasti siellä" korjattiin "se oli tällä alueella, mutta siitä ei ole varmuutta". Totuuden siemen esti liiallisen väitteen.
Tapaus 3 – Suojatun yksityisyyden peittäminen. Yhdessä puhelimessa oli yksityistä kirjeenvaihtoa kymmeniltä henkilöiltä, jotka eivät liity tutkimukseen. Ennen tietojen luovuttamista tekoälylle tiimi peitti soveltamisalan ulkopuolisten henkilöiden tiedot ja työskenteli vain valtuutettujen keskustelujen kanssa. Näin ollen sekä todistusarvo säilyi, että kolmannen osapuolen yksityisyyttä ei loukattu.
Neljä kopioitavaa mallia
1) Chat-yhteenveto (riippuen lähteestä):
Tehtäväsi: mobiili rikostekninen analyytikko. Annan sinulle chat-kopion (aikaleimattu, osapuolille merkitty). Tee yhteenveto aiheen ja ajan mukaan; lippuikkunat, jotka sisältävät uhkia, yksityisyyttä tai epätavallista sävyä. Lainaa kunkin lipun vastaava viestirivi. Ilmoita, että tiivistelmä ei ole todiste, vaan lähteeseen perustuva opas.
2) Suhde/viestintäkartta:
Näistä viestintätietueista (soittaja, soitettu, aika, kesto) luodaan suhdekartta: kuka kommunikoi kenen kanssa useimmin ja millä aikajaksoilla. Merkitse epätavalliset pitoisuudet. Käytä tiedoissa vain tietueita; identiteetin/tarkoituksen tulkinta.
3) Sijaintitietojen tulkinta:
Annan sinulle sijaintipisteet (aika, koordinaatit, lähdetyyppi: GPS/solu/Wi-Fi). Ilmoita kunkin pisteen lähde ja arvioitu tarkkuus. Laadi aika-avaruuskertomus, mutta käytä kieltä "laite oli tällä alueella tällä tarkkuudella"; Älä sano "se henkilö oli siellä". Merkitse alhaiset tarkkuuskohdat erikseen.
4) Soveltamisalan ulkopuolinen tietojen peittäminen:
Nämä mobiilitiedot voivat sisältää tutkinnan ulkopuolisten kolmansien osapuolten henkilötietoja. Laajuus: [ajanjakso + juhlat]. Merkitse peittoehdokkaiksi ihmiset/keskustelut, jotka näyttävät olevan soveltamisalan ulkopuolella. peitän sen ja lähetän sen uudelleen; Älä tässä tapauksessa tee yksityiskohtaista analyysiä.
Heikko kehote / Vahva kehote
Heikko kehote:
Lue tämän puhelimen viestit ja löydä rikos.
Ei rajoituksia laajuudelle, resursseille tai yksityisyydelle; Tekoäly käsittelee soveltamisalan ulkopuolista dataa, tuottaa subjektiivista "rikostulkintaa".
Tehokas kehotus:
Tehtäväsi: mobiili rikostekninen analyytikko. Oikeudellinen soveltamisala: Viestit [A] ja [B] välillä 1.–15. toukokuuta. Annan sinulle tästä laajuudesta aikaleimatun transkription. Tehtävä: tiivistää keskustelu aiheen ja ajankohdan mukaan; Korosta teemoja, kuten rahansiirto, uhka tai salainen kokoussuunnitelma, ja lainaa jokaisen merkin viestiä. Jos näet kolmannen osapuolen tietoja, jotka eivät kuulu soveltamisalaan, älä käsittele niitä, varoita. Rikos/aikomuspäätöksenteko; Otan todisteet huomioon.
Oikeudellinen laajuus, lähteen antaminen ja "tarkoituksen arvioinnin" rajoitus tekevät tuloksesta sekä hyödyllisen että laillisen.
Mobiili-/pilvitietolähteiden taulukko
lähde
Sisältö
Huomio
AI panos
Messaging DB (SQLite)
chat, media
Poistettu tietueen palautus
Yhteenveto, äänimerkki
Soita/SMS
yhteysloki
aikajakso
suhde kartta
Sijainti (GPS/solu)
aika-avaruus
tarkkuus
kerronnan ääriviivat
Valokuva EXIF
Päivämäärä/sijainti/laite
vaihdettavissa
Metatietojen yhteenveto
pilvilokit
istunto, jakaminen
lainkäyttövalta
poikkeavuuden merkki
Yleisiä virheitä
- Yhteenveto virheellisesti todisteeksi. Todiste on lähteessä oleva viesti; Yhteenveto on vain ohjeellinen.
- Ehdoton luottamus sijaintitietoihin. On väärin sanoa "se oli ehdottomasti siellä" ilman tarkkuutta ja lähdettä.
- Käsittelyn piiriin kuulumattomien henkilötietojen käsittely. Työskentele vain valtuutuksen puitteissa.
- Sokeasti luotettu EXIF-sijaintiin. Metatietoja on saatettu muuttaa; ristiin vahvistaa.
- Ei vahvista rikosteknistä käännöstä. AI-käännös on luonnos; Asiantuntijakääntäjä vahvistaa kriittisen lausunnon.
Yhteenvetona
Mobiili- ja pilviteknologian rikostekninen analyysi on nykyaikaisin todiste. AI; Se tarjoaa suuren nopeuden chat-yhteenvedossa, suhdekartassa, sijaintiselostuksessa ja pilvilokianalyysissä. Mutta nämä tiedot ovat erittäin henkilökohtaisia: on ihmisen vastuulla toimia lain puitteissa, peittää kolmannen osapuolen tiedot, määrittää sijainnin tarkkuus ja määrittää jokainen tulos lähteeseen. Yhteenveto ei ole todiste; Todisteet ovat lähteessä oleva varsinainen tietue.
Sovellustehtävä
Valmistele aikaleimattu, kaksipuolinen 25-30 rivin mallikeskustelukopio ja 5-6 pisteen sijaintiluettelo (lähdetyypeistä riippumatta). Käytä "Chat-yhteenveto"- ja "Sijaintitietojen kommentti" -malleja; Linkitä jokainen tekoälyn ilmoittama viesti lähteeseen ja tarkista, että sijaintikommentin tarkkuus on ilmaistu oikein.
tarkistuslista
- [ ] Työskentelin vain lakisääteisen soveltamisalan puitteissa.
- [ ] Peittelin kolmannen osapuolen tiedot, jotka eivät kuulu soveltamisalaan.
- [ ] Linkitin jokaisen yhteenvedon/merkin todelliseen tietueeseen sen lähteestä.
- [ ] Olen ilmoittanut sijaintitietojen lähteen ja tarkkuuden.
- [ ] Pidin käännöstä ja kommentteja luonnoksina ja vahvistin ne asiantuntevasti.