ಪುರಾವೆ ಸಂಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಬೆಂಬಲ: ಚಿತ್ರಣ, ವಿಂಗಡಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವೇಗವರ್ಧನೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಚಂಚಲತೆಯ ಕ್ರಮ, ಇಮೇಜ್ ಸ್ವಾಧೀನ, ಹ್ಯಾಶ್ ಮತ್ತು ಪಾಲನೆಯ ಸರಪಳಿಯಂತಹ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಹಂತಗಳು ಮಾನವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಇಲ್ಲಿ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ
• ಚಿತ್ರ ತೆಗೆದ ನಂತರ ಫೈಲ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ, OCR, ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ನಿರ್ಮೂಲನೆ ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಕಡಿಮೆ-ಆದ್ಯತೆಯ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ನೀವು ಅಪರಾಧದ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಬಂದಿದ್ದೀರಿ: ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ತೆರೆದಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್, ಬಾಹ್ಯ ಡ್ರೈವ್, ಎರಡು ಫೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್ ರೂಮ್. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧನವು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲವಾಗಿದೆ; ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಪ್ಪು ನಡೆಯೂ ನ್ಯಾಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲ್ಪಡುವ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆ. ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಅಖಂಡವಾಗಿ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಕಾನೂನಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಮತ್ತು ನಕಲಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಯಾವ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ AI ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅದು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಹಿಂದೆ ಉಳಿಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ಆರಂಭದಿಂದಲೂ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿಯಮ: AI ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ; ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಪುರಾವೆಗಳ ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಬಾಷ್ಪಶೀಲ ಡೇಟಾ

ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಆದ್ಯತೆಯ ತತ್ವವಿದೆ: ಚಂಚಲತೆಯ ಕ್ರಮ - ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅತ್ಯಂತ ಶಾಶ್ವತವಾದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ. ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಬಾಷ್ಪಶೀಲ ಡೇಟಾ ಇದೆ - ಸಾಧನವು ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಾಗ RAM ವಿಷಯಗಳು ಕಳೆದುಹೋಗಿವೆ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿವೆ; ನಂತರ ಡಿಸ್ಕ್, ನಂತರ ಬಾಹ್ಯ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಬರುತ್ತದೆ. ಬಾಷ್ಪಶೀಲ ಡೇಟಾ, ಒಮ್ಮೆ ಕಳೆದುಹೋದರೆ, ಹಿಂತಿರುಗುವುದಿಲ್ಲ; ಆದ್ದರಿಂದ, ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, RAM ಅನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ಗೆ ಮೊದಲು ಡಂಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

AI ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ: "ನಾನು ಏನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು, ಯಾವ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ, ಯಾವ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ, ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ನಾನು ಏನು ದಾಖಲಿಸಬೇಕು?" ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು (ಬರಹ-ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಬೈಂಡಿಂಗ್, ಇಮೇಜ್ ಸ್ವಾಧೀನ, ಹ್ಯಾಶ್ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಸೀಲಿಂಗ್) ಮಾನವ ಕೈಯಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಸಲಹೆ: ನೀವು ಆರಿಸುವುದನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು AI ಗೆ ವಿವರಿಸಿ ಮತ್ತು "ಚಂಚಲತೆಯ ಅನುಕ್ರಮ ಪಿಕಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು" ಕರಡು ಮಾಡಿ; ನಂತರ ಈ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ (ಉದಾ. ಸ್ಥಳೀಯ ಶಾಸನ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ SOP). AI ಎಂಬುದು ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿದೆ, ಅಧಿಕಾರವಲ್ಲ.

ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಶಿಂಗ್: ಉಲ್ಲಂಘಿಸಲಾಗದ ಸರಪಳಿ

ಪ್ರತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಸಾಧನದಿಂದ ನಿಖರವಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವಾಗ, ಮೂಲವನ್ನು ಬರೆಯುವ ಬ್ಲಾಕರ್‌ನಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ; ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಒಂದು ಹ್ಯಾಶ್ (SHA-256 ಆದ್ಯತೆ; MD5 ಮಾತ್ರ ಈಗ ದುರ್ಬಲ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ) ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹ್ಯಾಶ್ ಚಿತ್ರದ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಆಗಿದೆ: ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಪ್ರತಿ ಹ್ಯಾಶ್ ಚೆಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಇದು ಒಂದೇ ಆಗಿರಬೇಕು, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಚಿತ್ರವು ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದೆ. ಚೈನ್ ಆಫ್ ಕಸ್ಟಡಿ ಫಾರ್ಮ್ (ಯಾರಿಂದ, ಯಾವಾಗ, ಎಲ್ಲಿ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾರಿಗೆ ತಲುಪಿಸಲಾಗಿದೆ) ಅದು ಕೈ ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

AI ಇಲ್ಲಿ ಎರಡು ಸುರಕ್ಷಿತ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ: (1) ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲು ಪಾಲನೆ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಟ್ಯಾಗ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; (2) ಸ್ಥಿರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ನೀವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಹ್ಯಾಶ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ("ಈ ಮೂರು ಹ್ಯಾಶ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿವೆಯೇ, ಯಾವ ಚಿತ್ರವು ಯಾವ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ?"). AI ಹ್ಯಾಶ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಃ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ - ಇದು ಒಂದು ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ಸಾಧನವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ; AI ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿಮರ್ಶೆ ವೇಗವರ್ಧನೆ: AI ಯ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿ

ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ನಂತರ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ, AI ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟ ವೇಗವರ್ಧನೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು:

• ಫೈಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣ: ಪ್ರಕಾರ, ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹತ್ತಾರು ಸಾವಿರ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು.
• ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸಾರಾಂಶ: ದೀರ್ಘ ಒಪ್ಪಂದಗಳು, ಇಮೇಲ್‌ಗಳು, ಚಾಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ.
• OCR ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ವಿಷಯ: ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು (OCR - ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಕ್ಷರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು) ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳು/ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು.
• ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ (NER - ಹೆಸರಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ವ್ಯಕ್ತಿ, ಸಂಸ್ಥೆ, ಖಾತೆ, ಪಠ್ಯದಿಂದ IP ನಂತಹ ಹೆಸರಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು): ಸಾವಿರಾರು ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿ, IBAN, ಫೋನ್, ಇಮೇಲ್, ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ವ್ಯಾಲೆಟ್ ವಿಳಾಸವನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದು.
• ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಆಜ್ಞೆಯ ವಿವರಣೆ: ಕಂಡುಬರುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಕಮಾಂಡ್ ಇತಿಹಾಸವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ (ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ).

ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ; ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮೌಲ್ಯದ ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.

ಗಮನ: "ಈ ಫೈಲ್ ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವ AI ಆ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕಡಿಮೆ-ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಹ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು (ನೈಜ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು "ಅಪ್ರಸ್ತುತ" ಎಂದು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು) ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ತಪ್ಪು.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - OCR ನೊಂದಿಗೆ ಗೌಪ್ಯ ದಾಖಲೆ. ಒಂದು ಭ್ರಷ್ಟಾಚಾರ ತನಿಖೆಯು 14,000 ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ ಪುಟಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು; ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ಹುಡುಕಬಹುದಾದ ಪಠ್ಯವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. AI-ಚಾಲಿತ OCR ನೊಂದಿಗೆ, ಎಲ್ಲಾ ಪುಟಗಳನ್ನು ಲಿಪ್ಯಂತರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು "ಆಫ್‌ಶೋರ್", ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಂಪನಿ ಹೆಸರು ಮತ್ತು IBAN ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಹುಡುಕಲಾಗಿದೆ. 40 ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ 9 ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪುಟಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ; ಕೈಯಿಂದ ಓದುವುದು ವಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಪುಟವನ್ನು ಪರಿಣಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಎಂಟಿಟಿ ಅನುಮಿತಿ ಸಂಬಂಧದ ಜಾಲ. ಒಂದು ವಂಚನೆ ಫೈಲ್ 6,200 ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. NER ನೊಂದಿಗೆ, ಎಲ್ಲಾ ಸಂಪರ್ಕಗಳು, ಖಾತೆಗಳು ಮತ್ತು ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ; ಹೀಗಾಗಿ, ಹಿಂದೆ ಗಮನಿಸದ ಎರಡು ಬ್ರೋಕರೇಜ್ ಖಾತೆಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದವು. AI ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆ; ಪ್ರಾಸಿಕ್ಯೂಟರ್ ಇಮೇಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಸ್ವತಃ ದೃಢಪಡಿಸಿದರು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳ ಅಪಾಯ. ಒಂದು ತಂಡವು AI "ಕಡಿಮೆ ಬಡ್ಡಿ" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ 30,000 ಫೈಲ್‌ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಬಯಸಿದೆ. ಹಿರಿಯ ತಜ್ಞರು ಈ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಿಂದ 2% ಅನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಿದರು ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರು: ಅಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಕಾರಣ AI ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದೆ. ಮಾದರಿ ಶಿಸ್ತು ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಉಳಿಸಿದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಕರಡು ಸಂಗ್ರಹ ಯೋಜನೆ:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಅಪರಾಧ ದೃಶ್ಯದ ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಸಂಗ್ರಹ ತಜ್ಞ. ಸನ್ನಿವೇಶ: [PC ನಲ್ಲಿ, 2 ಫೋನ್‌ಗಳು, 1 NAS, ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸರ್ವರ್]. ಚಂಚಲತೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ನನಗೆ ಸಂಗ್ರಹ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಏನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು, ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಏನು ದಾಖಲಿಸಬೇಕು. ಇದು ಕರಡು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಶಾಸನದ ಪ್ರಕಾರ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ.

2) ಚೈನ್ ಆಫ್ ಕಸ್ಟಡಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್:

ನನಗೆ ಕಸ್ಟಡಿ ಫಾರ್ಮ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಸರಣಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಸಂಖ್ಯೆ, ಸಾಧನ ವಿವರಣೆ, ಸರಣಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಸಂಗ್ರಾಹಕ, ದಿನಾಂಕ/ಸಮಯ, ಸಂಗ್ರಹ ವಿಧಾನ, ಹ್ಯಾಶ್ (SHA-256), ರಿಸೀವರ್, ಡೆಲಿವರ್, ಶೇಖರಣಾ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಆಫ್‌ಗೆ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

3) ಬಲ್ಕ್ ಫೈಲ್ ಟ್ರಯಾಜ್ ವಿನಂತಿ:

ನಾನು ನಿಮಗೆ ಫೈಲ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇನೆ (ಹೆಸರು, ಗಾತ್ರ, ದಿನಾಂಕ, ವಿಸ್ತರಣೆ). ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಆಸಕ್ತಿಯ ಹೆಚ್ಚಿನ/ಮಧ್ಯಮ/ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೂಲಕ ಗುಂಪು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಗಮನಿಸಿ: "ಕಡಿಮೆ" ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿಲ್ಲ, ಅದನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ವಿಸ್ತರಣೆ-ವಿಷಯ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿರುವವರನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ.

4) ಕಂಡುಬರುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಿ:

ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್/ಕಮಾಂಡ್ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ: ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಯಾವ ಫೈಲ್/ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ನಿರಂತರತೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಶೋಧನೆಯ ಯಾವುದೇ ಕುರುಹು ಇದೆಯೇ? ಪ್ರತಿ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸಾಲಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿ. ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು "ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಪ್ರಮುಖವಾದವುಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಈ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ.

"ಸಬ್ಸ್ಟಾನ್ಷಿಯಲ್" ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ; AI ತನ್ನದೇ ಆದ ಊಹೆಗಳ ಮೂಲಕ ಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕ. ಸಂದರ್ಭ: ನಾವು ransomware ಘಟನೆ, ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಎಕ್ಸ್‌ಫಿಲ್ಟ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಹೆಸರು, ಗಾತ್ರ, ರಚನೆ/ಮಾರ್ಪಾಡು ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಫೈಲ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಾನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತೇನೆ. ಕಾರ್ಯ: ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಟೂಲ್, ಕಂಪ್ರೆಷನ್/ಆರ್ಕೈವ್, ಅಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಸ್ತರಣೆ, ಕಳೆದ 72 ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ರಫ್ತು ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ; ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ವಿಸ್ತರಣೆಯು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದರೆ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನೂ ನೀಡಿ. ಯಾವುದೇ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು "ಅಳಿಸು/ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ" ಎಂದು ಹೇಳಬೇಡಿ; ಕೇವಲ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ.

ಸಂದರ್ಭ, ಗುರಿ ಮತ್ತು "ಅಳಿಸು ಎಂದು ಹೇಳಬೇಡಿ" ನಿರ್ಬಂಧವು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸಂಗ್ರಹ ವರ್ಸಸ್ ವಿಮರ್ಶೆ: AI ಪಾತ್ರ ಚಾರ್ಟ್

ಹಂತ

AI ಸುರಕ್ಷಿತವೇ?

AI ನ ಕೆಲಸ

ಮನುಷ್ಯನ ಕೆಲಸ

ಬಾಷ್ಪಶೀಲ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ

ಇಲ್ಲ (ನಿರ್ಧಾರ)

ಯೋಜನೆ ಕರಡು

ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ದಾಖಲಾತಿ

ಚಿತ್ರ ಸ್ವಾಧೀನ

ಇಲ್ಲ

ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್

ಬ್ಲಾಕರ್, ಹ್ಯಾಶ್ ಬರೆಯಿರಿ

ಹ್ಯಾಶ್ ಪರಿಶೀಲನೆ

ಇಲ್ಲ

ದಾಖಲೆ ಆದೇಶ

ವಾಹನದ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ

ಫೈಲ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ

ಹೌದು

ಆದ್ಯತೆ

ನಿರ್ಧಾರ, ಮಾದರಿ

OCR/ಪಠ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ

ಹೌದು

ಪರಿವರ್ತನೆ

ನಿಖರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ

ಅಸ್ತಿತ್ವದ ತೀರ್ಮಾನ

ಹೌದು

ಪಟ್ಟಿ ಉತ್ಪಾದನೆ

ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ನಿರ್ಧಾರ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• AI ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು "ಮಾಡಲು" ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ. AI ಸೇರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಶ್ ಮಾನವ ಕೃತಿಗಳು.
• ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಮೂಲನೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. "ಕಡಿಮೆ ಬಡ್ಡಿ" ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬೇಡಿ.
• OCR ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. OCR ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬಹುದು (0/0, 1/l); ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
• ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ನಂಬುವುದು. ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿರಬಹುದು; ವಿಷಯದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ಮಾಸ್ಕ್ ಇಲ್ಲದ ವಾಹನಕ್ಕೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. TC/IBAN/ಹೆಲ್ತ್ ಡೇಟಾ ಬೃಹತ್ ಅನುಮಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸೋರಿಕೆಯಾಗಬಹುದು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಪುರಾವೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವು ಮಾನವನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ: ಚಂಚಲತೆಯ ಕ್ರಮ, ಚಿತ್ರ, ಹ್ಯಾಶ್ ಮತ್ತು ಬಂಧನದ ಸರಪಳಿಯು ಮಾನವ ಕೈಯಲ್ಲಿದೆ; ಇಲ್ಲಿ AI ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ನಂತರ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿದ ನಂತರ, ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು AI ನೈಜ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ (ಟ್ರಯೇಜ್, OCR, ಸಾರಾಂಶ, ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಕೋಡ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ). ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ; ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮೌಲ್ಯದ ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ, ಅವರು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸಹ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಘಟನೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೌಕರನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರಹಾಕುವ ಶಂಕಿತನಾಗಿದ್ದಾನೆ). ಮೊದಲು "ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಪ್ಲಾನ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸೆಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ನಂತರ 20 ಸಾಲುಗಳ ಮಾದರಿ ಫೈಲ್ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು "ಬಲ್ಕ್ ಫೈಲ್ ಟ್ರಯೇಜ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ; ಕೈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ 10% ಮತ್ತು AI ನ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಸಂಗ್ರಹ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಚಂಚಲತೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಶ್ ಅನ್ನು ಮಾನವ/ಉಪಕರಣದ ಮೂಲಕ ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಅದನ್ನು AI ನಿಂದ ಮಾಡಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಚೈನ್ ಆಫ್ ಕಸ್ಟಡಿ ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಕೈ ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ ಅದನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಫಲಿತಾಂಶದ "ಕಡಿಮೆ" ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಿಂದ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ OCR ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರೆಮಾಡಿದೆ.