Pilnīga darbplūsma, laboratorijas pārvaldība, apstiprināšana un atbildīga lietošana

Ieguvumi:

• Iespēja iegult mākslīgo intelektu katrā posmā no lietas sākuma līdz tiesai, saskaņā ar cilvēka pārbaudes vārtiem
• Spēja izveidot laboratorijas pārvaldības sistēmu ar apstiprinātu instrumentu sarakstu, datu klasifikāciju, reģistrēšanas disciplīnu un pastāvīgu verifikāciju
• Spēja darbplūsmā iestrādāt cilvēka atbildības, pierādījumu integritātes, privātuma, pārredzamības, aizsardzības un objektivitātes principus

Iepriekšējās desmit vienībās mēs iemācījāmies izmantot AI atsevišķās digitālās kriminālistikas fāzēs — savākšanas atbalsts, šķirošana, laika skala, e-atklāšana, ļaunprātīga programmatūra, mobilais/mākonis, dziļa viltošana, pierādījumu integritāte un atskaite. Šajā pēdējā daļā mēs apvienojām detaļas: AI iegulšana konsekventā darbplūsmā no paša lietas sākuma līdz pat tiesas procesam un padarot to drošu, atkārtojamu un aizsargājamu kriminālistikas laboratorijā ar pārvaldības sistēmu — rīku, procesu un pienākumu sasaiste organizācijā ar konsekventiem, pārbaudāmiem noteikumiem. Mērķis ir pārvērst individuālo nemateriālo vērtību institucionālā pārliecībā.

Pilnīga darbplūsma: verifikācijas vārti

Veicot kriminālistikas izmeklēšanu ar AI, katrā posmā novietojiet verifikācijas vārtus (obligātu pieturu, kurā cilvēks pārbauda izvadi, pirms pāriet uz nākamo posmu):

1. Kolekcija: AI izveido plānu/veidni → Cilvēks uzņem attēlu, pārbauda jaukšanu, sāk ķēdi. Vārti: vai hash atbilstības un ķēdes ieraksts ir pabeigts?
2. Šķirošana: AI nosaka prioritātes → Pārbauda, ​​ņemot cilvēku paraugus. Ports: vai zemas prioritātes klasteris tika atlasīts?
3. Pārskats/analīze: AI atzīmes, kopsavilkumi → Saites uz cilvēku avotu. Vārti: vai katrs atradums ir saistīts ar avotu?
4. Laika skala: AI kārto → Cilvēks normalizē, novērš cēloņsakarību. Vārti: laika periods normalizēts, korelācija-cēloņsakarība atdalīta?
5. Ziņojums: AI raksta melnrakstu → Cilvēks pārbauda, ​​mēra, paraksta. Durvis: katrs teikums ir balstīts uz avotu, vai valoda tiek mērīta?

Jūs nevarat pāriet uz nākamo, nepaejot garām katrai durvīm. Šī ir daudzslāņu aizsardzība, kas novērš vienas AI kļūdas iekļūšanu ziņojumā.

Padoms. Sadaliet savu darbplūsmu rakstiskā kontrolsarakstā un izmantojiet to pašu sarakstu katrā pasākumā. Reproducējamība palielina gan kvalitāti, gan pieņemamību: “Katrā pārbaudē mēs izmantojam vienu un to pašu apstiprināto procesu” ir metodes uzticamības pamats tiesā.

laboratorijas vadība

Individuālajai disciplīnai ir jāattīstās par pārvaldību laboratorijas mērogā. AI pārvaldības elementi tiesu medicīnas laboratorijā:

• Apstiprināto rīku saraksts: Kurus AI rīkus var izmantot ar kādu datu klasi; kuri no tiem (neatbilstošā jurisdikcijā, kuru dati nonāk modeļu apmācībā) ir aizliegti.
• Datu klasifikācija: kurā transportlīdzeklī var ievadīt atvērtos/iekšējos/konfidenciālos/personiski sensitīvos datus. Personas un konfidenciālie dati tiek apstrādāti tikai saskaņā ar līgumiskiem līdzekļiem, kas nav saistīti ar datiem attiecīgajā jurisdikcijā.
• Kopējā uzvedņu un veidņu bibliotēka: apstiprinātas standarta uzvednes, kas nodrošina saiti ar avotu; Visiem jāstrādā vienādā kvalitātē.
• Ierakstīšanas disciplīna (audita izsekojamība): reģistrē, kas tika darīts ar kādiem datiem, ar kādu rīku. Tas attiecas gan uz pieņemamību, gan uz iekšējo auditu.
• Apmācība un kompetence: eksperti zina AI robežas, halucinācijas un vajadzību pēc pārbaudes.
• Nepārtraukta pārbaude: regulāra transportlīdzekļu veiktspējas pārbaude, salīdzinot ar zināmajiem testa datiem; izmērīta uzticība aklas uzticības vietā.

Uzmanību: risks vairojas ar mērogu. Viena eksperta rūpīga izmantošana ir laba; Bet, ja laboratorijā, kurā ir desmit cilvēki, visi strādā ar dažādiem instrumentiem, ar dažādu kvalitāti un bez rūpības, kādu dienu pierādījums sabruks. Pārvaldību izveido pirms krīzes, nevis pēc krīzes.

Ētiska un atbildīga lietošana: nemainīgi principi

Apkoposim principus, kurus atkārtojam visā modulī sistēmā:

• Cilvēka atbildība: katrs galīgais lēmums un paraksts pieder cilvēkam. “AI teica tā” nekur nav attaisnojums.
• Pierādījumu integritāte: oriģināls ir neskarts; Viss tiek darīts uz pārbaudīta atvasinājuma, kura izcelsme ir reģistrēta.
• Privātums un likumība: Darbs tiek veikts tikai autorizācijas ietvaros, izmantojot atbilstošus rīkus, aizsargājot personas/sensitīvus datus.
• Pārredzamība: AI izmantošana ir godīgi norādīta ziņojumā; Tas nav slēpts.
• Aizsardzības izmantošana: informācija par drošību un ļaunprātīgu programmatūru ir paredzēta tikai aizsardzībai, pārbaudei un autorizētai izmeklēšanai; Nekad nesankcionētai piekļuvei, viltus multivides ražošanai vai uzbrukumu izstrādei.
• Objektivitāte: tiesu medicīnas eksperts meklē patiesību; Tas izmanto AI, lai objektīvi novērtētu pierādījumus, nevis lai “apstiprinātu” iepriekš izdarītu secinājumu.

trīs mini futrāļi

1. gadījums — pārvaldība novērsa noplūdi. Vienā laboratorijā jauns analītiķis grasījās augšupielādēt priviliģētus e-pasta ziņojumus publiskā rīkā ātrai apkopošanai. Tika izmantots apstiprinātais transportlīdzekļu saraksts un datu klasifikācija: personas/priviliģētie dati šim transportlīdzeklim nebija pieejami. Pateicoties noteikumam, noplūde tika apturēta, pirms tā notika.

2. gadījums — Validācijas vārti kļūdu uztvēra agri. Vienā gadījumā paraugu ņemšana tika veikta pie šķirošanas vārtiem, un tika konstatēts kritisks fails, ko AI bija nepareizi klasificējis. Kļūda tika pieķerta otrajā, nevis atskaites posmā. Daudzpakāpju durvis neļāva kļūdai nonākt līdz tiesai.

3. gadījums — nepārtrauktas validācijas izmērītā uzticēšanās. Viena laboratorija pārbaudīja savu dziļo viltojumu noteikšanas rīku ar zināmiem viltotiem/īstiem paraugiem ik pēc trim mēnešiem un konstatēja veiktspējas pasliktināšanos (jaunās paaudzes metodes apiet rīku). Transportlīdzekļa jaudai piešķirtais svars ir attiecīgi pielāgots. Izmērīta uzticēšanās, nevis akla uzticība novērsa nepatiesu ziņojumu.

Četras kopējamas veidnes

1) Pasākuma darbplūsmas kontrolsaraksts:

Jūsu loma: datoru kriminālistikas procesa vadītājs. Izveidojiet man visaptverošu ar AI darbināmu darbplūsmas kontrolsarakstu incidentam: apkopošana, šķirošana, analīze, laika skala, ziņojuma fāzes un VERIFIKĀCIJAS VĀRTI (cilvēka pārbaude) katrai fāzei. Uzrakstiet katra porta “apstiprināšanas nosacījumu” (piem., vai hash atbilst, vai tas ir savienots ar avotu).

2) AI rīka/datu politikas projekts:

Ļaujiet man ieskicēt AI rīku un datu izmantošanas politiku kriminālistikas laboratorijai: datu klases (atvērta/iekšēja/konfidenciāla/personiski sensitīva), katrai klasei atļauto rīku veids, reģistrācijas (audita) prasība un aizliegts lietojums (nesankcionēta piekļuve, viltus multivides ražošana). Īsāk sakot, praktiskas aizzīmes.

3) Reģistrācijas (revīzijas liecības) veidne:

Izveidojiet man AI lietojuma ieraksta veidni: datums, eksperts, incidenta ID, izmantotais rīks, datu klase, process (šķirošana/kopsavilkums/atzīmēšana), ievades avots (attēls/jaukts), kā izvade tika pārbaudīta, un atbildīgs paraksts. Tabula rinda pēc rindas, piemērota auditēšanai.

4) Atbildīgas lietošanas pašregulācija:

Pārbaudiet šādu mākslīgā intelekta izmantošanas gadījumu, lai nodrošinātu atbildīgu lietošanu: (1) vai cilvēks pieņēma galīgo lēmumu, (2) vai pierādījumu integritāte tika saglabāta, (3) vai tika ievērota juridiskā joma/privātums, (4) vai AI izmantošana bija pārredzama, (5) vai tā bija paredzēta tikai aizsardzības nolūkiem? Katrai precei atzīmējiet trūkstošo/risku.

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

Vāja uzvedne:

Veidojiet mūsu kriminālistikas pārskatīšanas procesu, izmantojot AI.

Bez durvīm, bez datu politikas, bez mežizstrādes un bez atbildības; Parādās nekontrolējams, neizturams process.

Spēcīga uzvedne:

Jūsu loma: datoru kriminālistikas laboratorijas procesa vadītājs. Izveidojiet man ar AI darbinātu visaptverošu pārskatīšanas procesu; Katrā posmā (savākšana, šķirošana, analīze, laika skala, atskaite) ievietojiet cilvēka VERIFICATIONGATE un pārejas nosacījumus. Iekļaujiet datu klasifikāciju, apstiprināto rīku sarakstu, audita disciplīnu un aizliegtus lietojumus (nesankcionētu piekļuvi, viltotus datu nesējus). Uzsveriet, ka katrs lēmums paliek cilvēka ziņā un ka AI izmantošana tiks skaidri norādīta ziņojumā.

Durvis, datu politika, reģistrācijas un atbildības sistēma padara procesu pārbaudāmu un aizsargājamu.

Pārvaldības elementu tabula

elements

Kas nodrošina

riskē, ja nē

Apstiprinātais transportlīdzekļu saraksts

Konsekvents, drošs rīks

datu noplūde

Datu klasifikācija

Pareiza transportlīdzekļa datu saskaņošana

Privātuma pārkāpums

Validācijas vārti

Agrīna kļūdu uztveršana

Kļūda nonāk tiesā

Reģistrācija (revīzijas izsekojamība)

Pārbaudāmība

Pieņemamības vājums

Nepārtraukta pārbaude

Izmērīta uzticība

akli uzticēties

Izglītība

robežu apzināšanās

Nepiekrītiet halucinācijām

Biežas kļūdas

• Neliekot verifikācijas vārtus. Pārskatā netiek atzīmēta viena AI kļūda.
• Pārvaldības atlikšana pēc krīzes. Risks reizina ar mērogu; Noteikums ir iepriekš noteikts.
• Neveicot uzskaiti. Procesu, kuru nevar pārbaudīt, nevar aizstāvēt tiesā.
• Nekad nepārbaudiet transportlīdzekļa veiktspēju. Modeļi laika gaitā un ar jauniem paņēmieniem vājinās.
• Atbildības nodošana AI. Galīgais lēmums un paraksts vienmēr ir cilvēka ziņā.

Rezumējot

Šī moduļa pēdējā nodarbība apvieno daļas vienā veselumā: AI ir iestrādāts ar verifikācijas vārtiem katrā lietas stadijā, no sākuma līdz tiesvedībai, un nodrošināts ar pārvaldību (apstiprināti rīki, datu klasifikācija, reģistrēšanas disciplīna, nepārtraukta pārbaude, apmācība) laboratorijas mērogā. Nemainīgie principi ir skaidri: cilvēka atbildība, pierādījumu integritāte, privātums un likumība, pārredzamība, izmantošana aizsardzībai un objektivitāte. AI ir spēcīgs mēroga reizinātājs digitālajā kriminālistikā; Bet cilvēki vienmēr meklē patiesību, aizstāv pierādījumus un uzņemas atbildību.

Lietojumprogrammas uzdevums

Izveidojiet vienas lapas procesa dokumentu savai (vai iedomātai) laboratorijai, izmantojot veidnes “Notikumu darbplūsmas kontrolsaraksts” un “AI rīka/datu politikas izklāsts”: pieci posmi, validācijas vārti un pārejas nosacījumi katrā, datu klasifikācija un aizliegtie lietojumi. Pēc tam pārbaudiet savu iepriekšējo pieteikumu šajā modulī, izmantojot veidni "Atbildīgas lietošanas pašpārbaude".

kontrolsaraksts

• [ ] Katrā posmā es ievietoju cilvēka pārbaudes vārtus un nokārtošanas nosacījumu.
• [ ] Es definēju datu klasifikāciju un apstiprināto transportlīdzekļu sarakstu.
• [ ] Es reģistrēju AI izmantošanu audita izsekojamībā.
• [ ] Es plānoju periodiski pārbaudīt transportlīdzekļa veiktspēju.
• [ ] Esmu pārliecinājies, ka galīgais lēmums un paraksts ir cilvēka ziņā un ka izmantošana ir aizsargājoša un pārredzama.

Moduļa eksāmens

1. Kura no šīm ir visprecīzākā mākslīgā intelekta pozicionēšana datoru kriminālistikā?

• A) Mākslīgais intelekts var ierakstīt konstatējumus tieši tiesas ziņojumā bez cilvēka apstiprinājuma
• B) Mākslīgais intelekts ir noderīgs tikai teksta apkopošanai, un tam nav nozīmes citās tiesu medicīnas izmeklēšanas jomās.
• C) AI ir šķirošanas rīks un projektu ģenerators; Atbildība par lēmumiem, kas nosaka pierādījumu integritāti un interpretāciju, gulstas uz cilvēkiem ✔
• D) Tā kā mākslīgais intelekts vienmēr ir objektīvāks par cilvēkiem, pierādījumu interpretācija ir jāatstāj tā ziņā.

Apraksts: Mākslīgais intelekts; Tas ir palīgs, kas izšķir apjomīgus datus, atzīmē modeļus un veido kontūras. Kompetentais eksperts ir atbildīgs par kritiskiem lēmumiem un to apstiprināšanu, piemēram, par pierādījumu integritāti, to interpretāciju un galīgo vārdu par to, kas tiks aizstāvēts tiesā; Nepārbaudīts rezultāts var ietekmēt personas brīvību vai iestādes nākotni.

2. Kāds ir pamatprincips integritātes saglabāšanai, pārbaudot oriģinālos pierādījumus?

• A) oriģināls ir neskarts; Attēls tiek uzņemts ar rakstīšanas bloķētāju, tiek pārbaudīts hash un tiek veikta kopijas analīze ✔
• B) Lai nodrošinātu ātrumu, sākotnējā ierīce tiek pievienota tieši datoram un tiek pārbaudīti faili
• C) Oriģinālos pierādījumus var modificēt, lai augšupielādētu AI rīkā
• D) Jaucēju aprēķināšana nav nepieciešama, pietiek ar failu nosaukumiem, lai pierādītu integritāti

Paskaidrojums: oriģinālos pierādījumus nevar tieši pieskarties. Neļaujot rakstīt avotam ar rakstīšanas bloķētāju, tiek uzņemts precīzs attēls, ar jaucējkodu (SHA-256) tiek aprēķināts pirkstu nospiedums un visa analīze, ieskaitot mākslīgā intelekta analīzi, tiek veikta šai verificētajai kopijai. Tātad oriģināla jaukums nekad nemainās.

3. Kas jādara failiem, kurus AI šķirošana sauc par “zemu prioritāti” lielā datu kopā?

• A) Lai ietaupītu laiku, tas tiek pilnībā izdzēsts un noņemts no pārskatīšanas.
• B) Tas nekad vairs netiks atvērts, jo mākslīgais intelekts tā teica.
• C) Tas tiek automātiski piegādāts otrai pusei
• D) neizdzēšams; Secība tiek atstāta līdz beigām, bet tiek pārbaudīta, veicot paraugus, lai noteiktu viltus negatīvus rezultātus ✔

Paskaidrojums: šķirošana nav likvidēšana, bet gan prioritāšu noteikšana; neviena klastera netiek dzēsta. Viltus negatīvi (reālu pierādījumu izlaišana kā “nesvarīga”) ir visdārgākā kļūda datoru tiesu ekspertīzē. Tāpēc mākslīgā intelekta klasifikācija ir jāpārbauda, ​​veicot izlases veidā pat no “zemas prioritātes” kopas.

4. Kas ir vissvarīgākais solis pirms dažādu avotu žurnālu apvienošanas vienā laika skalā?

• A) Noliekot baļķus blakus tādus, kādi tie ir, un uzskaitīt secīgos kā cēloni un sekas
• B) Visu laikspiedolu normalizēšana uz vienu atsauci (UTC) ✔
• C) Izmantojiet tikai lielāko žurnāla failu un izmetiet pārējos
• D) Notikumu kārtošana alfabētiskā secībā, neskatot laika zīmogus

Paskaidrojums: lielākā kļūme ir laika joslas un pulksteņa novirze: vienā žurnālā var ierakstīt UTC, citā vietējais laiks vai sistēmas pulkstenis var būt nepareizs. Pirms korelācijas noteikšanas visi laikspiedoli ir jānormalizē uz vienu atsauci (parasti UTC); Citādi izveidotā cēloņsakarība jau no paša sākuma ir sapuvusi.

5. Par ko no tiesu medicīnas perspektīvas varētu liecināt žurnālu neesamība noteiktā intervālā laika skalā?

• A) Telpa vienmēr ir bezjēdzīga, un to vajadzētu ignorēt
• B) Plaisa noteikti pierāda, ka sistēma tajā brīdī ir aizvērta.
• C) Žurnāla nepilnības var norādīt, ka ieraksti, iespējams, ir tīši dzēsti (baļķu dzēšana), un tie ir jāizmeklē ✔
• D) Ja tiek konstatēta nepilnība, viss grafiks jāuzskata par nederīgu un jāizmet

Paskaidrojums: žurnāla atstarpe paredzamajā periodā ir spēcīga zīme, ka ieraksti, iespējams, ir tīši dzēsti; Bieži vien tukšums pats par sevi ir viens no svarīgākajiem pierādījumiem. Nevajadzētu ignorēt nepilnības, bet tās ir jāizpēta kā dzēšanas/manipulācijas iespēja.

6. Kura metrika ir prioritāra kriminālistikas/juridiskajā kontekstā, novērtējot prognozētās kodēšanas (TAR) rezultātus, kas paātrina pārskatīšanu ar mākslīgo intelektu e-atklāšanā, un kāpēc?

• A) atsaukšanai ir prioritāte; Nepietrūkst attiecīga dokumenta ir svarīgāk nekā izlasīt papildu dokumentus ✔
• B) Svarīga ir tikai precizitāte; Stingrs slieksnis ir pietiekams, lai samazinātu lasīšanas slodzi
• C) metrika netiek ņemta vērā; Mākslīgā intelekta lēmums tiek pieņemts tieši
• D) Svarīgs ir tikai dokumentu skaits; satura atbilstība netiek mērīta

Apraksts: atsaukšana (precizitāte) mēra, cik daudz visu attiecīgo dokumentu faktiski var atrast; Tā kā attiecīgā dokumenta neiesniegšana var izraisīt sankcijas, likuma prioritāte ir augsta atsaukšana. Tāpēc tā saukto “neatbilstošo” kopu pārbauda, ​​ņemot paraugus atsaukšanai; Nepietrūkst ir svarīgāka par pārmērīgu lasīšanu.

7. Kādai vajadzētu būt mākslīgā intelekta lomai dokumentiem, kuriem ir advokāta-klienta privilēģijas e-atklāšanā?

• A) Mākslīgais intelekts pieņem galīgo lēmumu par privilēģijām un automātiski izveido piegādes komplektu
• B) Privilēģiju pārbaude nav nepieciešama, jo visi dokumenti galu galā tiek piegādāti
• C) mākslīgais intelekts netiek izmantots vispār; Visi dokumenti tiek lasīti manuāli, pa vienam, bez tehnoloģiskā atbalsta
• D) AI atzīmē potenciāli priviliģētus dokumentus kā kandidātus; Cilvēka jurists apstiprina galīgo lēmumu ✔

Paskaidrojums: Priviliģēta dokumenta nejauša piegāde otrai pusei (privilēģiju atteikšanās) ir kļūda, kuru ir ļoti grūti novērst. AI palīdz atzīmēt potenciāli priviliģētus dokumentus, taču katrs lēmums par privilēģiju ir jāapstiprina cilvēka juristam; Mākslīgais intelekts nevar pieņemt galīgo lēmumu.

8. Kā rīkoties, ja mākslīgais intelekts aplūko statiskus norādes (virknes) ļaunprogrammatūras paraugam un saka: “Šī ir zināma X izspiedējprogrammatūra”?

• A) Diagnoze tiek uzskatīta par galīgu un ierakstīta tieši ziņojumā.
• B) diagnoze tiek uzskatīta par hipotēzi; Apstiprināts ar dinamisko uzvedību un IOC pārbaudi izolētā smilšu kastē ✔
• C) Nav nepieciešama papildu pārbaude, jo mākslīgais intelekts to saka
• D) Paraugu ātri pārbauda, palaižot to bez izolācijas reālā sistēmā

Paskaidrojums: diagnoze, kas balstīta uz statiskiem rādītājiem, nav pierādījums, bet gan hipotēze; AI var nepareizi interpretēt virkni vai izraisīt halucinācijas. Tomēr ģimenes diagnoze ir jāatbalsta ar dinamisku analīzi (novērojot uzvedību izolētā smilšu kastē) un SOK pārbaudi. Turklāt šī informācija ir paredzēta tikai aizsardzības nolūkiem.

9. Kā būtu jāsaprot attiecības starp mākslīgā intelekta radīto tērzēšanas kopsavilkumu un pierādījumiem mobilajā kriminālistikas analīzē?

• A) Kopsavilkums ir ticamāks pierādījums nekā paši ziņojumi
• B) Kopsavilkumu var iesniegt tiesai kā galveno pierādījumu, nav jāskatās avotā
• C) kopsavilkums nav pierādījums, bet gan ceļvedis; Patiesais pierādījums ir vēstījums tā avotā, un katrai zīmei ir jābūt tur saistītai ✔
• D) Kopsavilkums ir pietiekams; oriģinālās ziņas var izdzēst

Paskaidrojums: mākslīgā intelekta sagatavotais kopsavilkums nav pierādījums; Tas ir tikai ceļvedis, kurus ziņojumus apskatīt. Patiesais pierādījums ir faktiskais vēstījums tā avotā. Tāpēc katrs kopsavilkumā atzīmētais punkts ir jāsaista ar sākotnējo ierakstu, un kopsavilkums nedrīkst aizstāt pašu ziņojumu.

10. Kāda ir visprecīzākā pieeja, novērtējot, vai video pierādījums ir viltojums?

• A) Izcelsmes, metadatu, tehnisko anomāliju, izcelsmes un konteksta novērtēšana vairākos slāņos un rezultāta izteikšana ar ticamības līmeni ✔
• B) Skatoties uz viena noteikšanas rīka rezultātu un pasakot “noteikti dziļi viltots”
• C) Pilnīgi uzticoties metadatiem un neskatoties uz citiem slāņiem
• D) Video pieņemšana kā īsta bez jebkādas pārbaudes, jo tas izskatās raiti

Paskaidrojums: Deepfake noteikšana nevar balstīties uz vienu rīku vai vienu punktu; Uzraudzības ķēdes, metadatu, tehniskās anomālijas, izcelsmes (C2PA) un kontekstuālās konsekvences slāņi ir jānovērtē kopā un jāveic savstarpēja validācija. Rezultāts nav “noteikti viltots/īsts”, bet tiek izteikts kā slāņu apvienotais ticamības līmenis.

11. Kura situācija ir visriskantākā attiecībā uz mākslīgā intelekta izmantošanu, lai pierādījumi būtu pieņemami tiesā?

• A) Pārskatā godīgi norādot mākslīgā intelekta izmantošanu
• B) Cilvēka savienojums un katra mākslīgā intelekta izvades pārbaude ar avotu
• C) “melnās kastes” rezultāta prezentēšana, ko nevar izskaidrot, kā tā pieņem lēmumus, kā tiešu konstatējumu ✔
• D) dokumentēšana, ka savākšanas, pārbaudes un kontroles jaucējvērtības atbilst

Apraksts: Pieņemamība; Tam nepieciešama autentiskums, integritāte/ķēde, uzticama un atkārtojama metode un ekspertu izskaidrojamība. “Melnās kastes” mākslīgā intelekta rezultātu prezentēšana, kas nav izskaidrojama, kā tas pieņem lēmumus, jo tiešs atklājums var neizturēt metodes ticamības un izskaidrojamības pārbaudi; Tāpēc izvade ir humāni jāsaista ar avotu un jāpārbauda.

12. Kā būtu jārīkojas valodas un argumentācijas ziņā mākslīgā intelekta sagatavotā kriminālistikas ziņojuma projektā?

• A) Ja melnraksts ir raiti, tas ir parakstīts tieši tāds, kāds ir, nav jāskatās avotā.
• B) Katrs teikums tiek apstiprināts tā avotā, un valoda tiek saglabāta ar izmērītu precizitāti, kas atbilst atradumam ✔
• C) Spēcīgiem apgalvojumiem, piemēram, “viņš noteikti ir vainīgs”, priekšroka tiek dota efekta dēļ.
• D) Korelāciju vienmēr var uzrakstīt kā cēloņsakarību

Paskaidrojums: Mākslīgais intelekts var ierakstīt korelāciju kā cēloņsakarību, varbūtību kā noteiktību un pievienot izdomātu datumu/failu/atsauci ar halucinācijām. Kriminālistikas valodā ir jāizmanto izmērīta, uz pirmavotu balstīta valoda, piemēram, “atklājumi liecina, ka šī ierīce pašlaik veica šo darbību”, nevis “persona noteikti ir vainīga”, un katrs teikums ir jāapstiprina avotā.

13. Kāds ir visefektīvākais veids, kā aizsargāt visaptverošu ar AI darbinātu kriminālistikas pārskatīšanas procesu no vienas kļūdas noplūdes tiesā?

• A) Cilvēka verifikācijas vārtu un caurlaides nosacījuma ievietošana katrā posmā (slāņainā verifikācija) ✔
• B) Visa procesa deleģēšana vienam AI rīkam un apskata beigās
• C) Noņemiet ātruma starpposma pārbaudes un pārbaudiet tikai ziņojuma stadijā
• D) Katrs eksperts var brīvi izmantot savu transportlīdzekli, neveicot audita pēdas.

Apraksts: katrs posms (savākšana, šķirošana, analīze, laika skala, pārskats) ir novietots ar cilvēka verifikācijas vārtiem un skaidru izturēšanas nosacījumu (vai sajaukums atbilda, vai tas bija saistīts ar avotu, vai tika ņemti paraugi). Jūs nevarat iziet cauri vienām durvīm, neizejot cauri citām; Šī slāņu struktūra novērš vienas AI kļūdas noplūdi pārskatā.

14. Kāds ir drošības un ļaunprātīgas programmatūras informācijas atbildīgas izmantošanas nemainīgais princips datoru kriminālistikā?

• A) informācija ir paredzēta tikai aizstāvībai, pierādījumu pārbaudei un autorizētai pārskatīšanai; Nekad nevar izmantot nesankcionētai piekļuvei vai uzbrukumam/viltus multivides ražošanai ✔
• B) Ja analītiķis ir pietiekami kvalificēts, viņš var izmantot šo informāciju, lai ievadītu citas sistēmas
• C) Viltus datu nesēju izgatavošana ar mākslīgo intelektu ir brīva, lai iemācītos noteikt
• D) Starp aizsardzību un uzbrukumu praktiski nav robežu, abi ir pieņemami

Apraksts: kriminālistikas analītiķis veic reverso inženieriju, lai saprastu un pierādītu uzbrucēja rīcību; Šī informācija ir paredzēta tikai aizstāvībai, pierādījumu pārbaudei un autorizētai pārskatīšanai. AI izmantošana, lai radītu strādājošu ļaunprātīgu programmatūru, izveidotu viltus multividi vai iejauktos kādas citas personas sistēmā, ir gan nelikumīga, gan neētiska, un tā ir ārpus šīs jomas darbības jomas.