Kompleksowy przepływ pracy, zarządzanie laboratorium, walidacja i odpowiedzialne użytkowanie

Zyski:

• Możliwość osadzenia sztucznej inteligencji na każdym etapie od początku sprawy do sądu, spójnie z ludzkimi bramkami weryfikacyjnymi
• Umiejętność ustanowienia ram zarządzania laboratorium z zatwierdzoną listą instrumentów, klasyfikacją danych, dyscypliną rejestrowania i ciągłą weryfikacją
• Możliwość włączenia do przepływu pracy zasad ludzkiej odpowiedzialności, integralności dowodów, prywatności, przejrzystości, defensywnego stosowania i bezstronności

W poprzednich dziesięciu jednostkach nauczyliśmy się wykorzystywać sztuczną inteligencję w poszczególnych fazach kryminalistyki cyfrowej – wsparcie gromadzenia danych, selekcja, oś czasu, e-discovery, złośliwe oprogramowanie, urządzenia mobilne/chmura, deepfake, integralność dowodów i raporty. W tej ostatniej części składamy elementy w całość: osadzamy sztuczną inteligencję w spójnym przepływie pracy od samego początku sprawy aż do rozprawy oraz zapewniamy jej bezpieczeństwo, powtarzalność i możliwość obrony w laboratorium kryminalistycznym w oparciu o ramy zarządzania — powiązanie narzędzi, procesów i obowiązków w organizacji ze spójnymi, podlegającymi audytowi regułami. Celem jest przekształcenie indywidualnej wartości firmy w pewność instytucjonalną.

Kompleksowy przepływ pracy: bramki weryfikacyjne

Prowadząc dochodzenie kryminalistyczne z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, umieść bramkę weryfikacyjną (obowiązkowy przystanek, w którym człowiek sprawdza wynik przed przejściem do następnego etapu) na każdym etapie:

1. Kolekcja: AI tworzy plan/szablon → Człowiek pobiera obraz, weryfikuje skrót, rozpoczyna łańcuch. Brama: czy dopasowanie skrótu i ​​rekord łańcucha są zakończone?
2. Segregacja: sztuczna inteligencja ustala priorytety → sprawdza pobieranie próbek od ludzi. Port: czy pobrano próbkę z klastra o niskim priorytecie?
3. Recenzja/analiza: oceny AI, podsumowania → Linki do źródła ludzkiego. Gate: czy każde znalezisko zostało powiązane ze źródłem?
4. Oś czasu: AI sortuje → Człowiek normalizuje, eliminuje przyczynowość. Bramka: znormalizowany okres czasu, oddzielona korelacja-przyczyna?
5. Raport: AI pisze projekt → Człowiek weryfikuje, mierzy, podpisuje. Drzwi: każde zdanie opiera się na źródle, czy język jest mierzony?

Nie możesz przejść do następnego, nie mijając kolejnych drzwi. Jest to wielowarstwowa ochrona, która zapobiega przedostawaniu się pojedynczego błędu AI do raportu.

Wskazówka: podziel swój przepływ pracy na pisemną listę kontrolną i korzystaj z tej samej listy przy każdym wydarzeniu. Powtarzalność zwiększa zarówno jakość, jak i akceptowalność: „Przy każdym badaniu stosujemy ten sam, zatwierdzony proces” jest podstawą wiarygodności metody w sądzie.

zarządzanie laboratorium

Indywidualna dyscyplina musi ewoluować w kierunku zarządzania na skalę laboratoryjną. Elementy zarządzania sztuczną inteligencją w laboratorium kryminalistycznym:

• Lista zatwierdzonych narzędzi: jakich narzędzi AI można używać z jaką klasą danych; które (w niewłaściwej jurysdykcji, których dane trafiają do szkolenia modelek) są zabronione.
• Klasyfikacja danych: do którego pojazdu mogą trafiać dane otwarte/wewnętrzne/poufne/wrażliwe osobowo. Dane osobowe i uprzywilejowane są przetwarzane wyłącznie w ramach zakontraktowanych, wolnych od danych środków w odpowiedniej jurysdykcji.
• Wspólna biblioteka podpowiedzi i szablonów: sprawdzone, standardowe podpowiedzi wymuszające powiązanie ze źródłem; Każdy powinien pracować na tej samej jakości.
• Dyscyplina rejestrowania (ścieżka audytu): rejestrowanie, co zostało zrobione z jakimi danymi i za pomocą jakiego narzędzia. Dotyczy to zarówno akceptacji, jak i audytu wewnętrznego.
• Szkolenie i kompetencje: Eksperci znają granice sztucznej inteligencji, halucynacji i potrzebę weryfikacji.
• Ciągła weryfikacja: Regularne testowanie wydajności pojazdów w oparciu o znane dane testowe; mierzone zaufanie zamiast ślepego zaufania.

Uwaga: Ryzyko mnoży się wraz ze skalą. Zalecane jest ostrożne korzystanie z usług jednego eksperta; Jeśli jednak w dziesięcioosobowym laboratorium wszyscy będą pracować z różnymi narzędziami, różnej jakości i bez ostrożności, pewnego dnia dowody ulegną załamaniu. Zarządzanie ustanawia się przed wystąpieniem kryzysu, a nie po nim.

Etyczne i odpowiedzialne użytkowanie: niezmienne zasady

Zbierzmy w jedną całość zasady, które powtarzamy w całym module:

• Odpowiedzialność człowieka: Każda ostateczna decyzja i podpis należą do człowieka. „AI tak powiedziała” nie jest nigdzie wymówką.
• Integralność dowodów: Oryginał jest nienaruszony; Wszystko odbywa się na zweryfikowanym pochodnym, z zarejestrowanym pochodzeniem.
• Prywatność i legalność: Praca odbywa się wyłącznie w zakresie autoryzacji, przy użyciu odpowiednich narzędzi, chroniąc dane osobowe/wrażliwe.
• Przejrzystość: w raporcie uczciwie opisano wykorzystanie sztucznej inteligencji; Nie jest to ukryte.
• Użycie obronne: Informacje dotyczące bezpieczeństwa i złośliwego oprogramowania służą wyłącznie do celów obrony, weryfikacji i autoryzowanego dochodzenia; Nigdy w przypadku nieautoryzowanego dostępu, produkcji fałszywych mediów lub rozwoju ataków.
• Bezstronność: ekspert medycyny sądowej szuka prawdy; Wykorzystuje sztuczną inteligencję do obiektywnej oceny dowodów, a nie do „weryfikacji” wcześniej wyciągniętego wniosku.

trzy mini etui

Przypadek 1 – Zarządzanie zapobiegło wyciekowi. W jednym laboratorium nowy analityk miał właśnie przesłać uprzywilejowane wiadomości e-mail do publicznego narzędzia w celu szybkiego podsumowania. W grę wchodziła zatwierdzona lista pojazdów i klasyfikacja danych: dane osobowe/uprzywilejowane były niedostępne dla tego pojazdu. Dzięki przepisom wyciek został zatrzymany zanim do niego doszło.

Przypadek 2 — Bramki walidacyjne wcześnie wychwyciły błąd. W jednym przypadku na bramce segregacyjnej przeprowadzono pobieranie próbek i odkryto krytyczny plik, który sztuczna inteligencja błędnie sklasyfikowała. Błąd został wykryty na drugim etapie, a nie na etapie raportowania. Wielopoziomowe drzwi zapobiegły pomyłce przedostającej się aż do sądu.

Przypadek 3 – Ciągła walidacja mierzy zaufanie. Jedno laboratorium testowało swoje narzędzie do wykrywania deepfake’ów na znanych fałszywych/prawdziwych próbkach co trzy miesiące i stwierdziło spadek wydajności (techniki nowej generacji omijały to narzędzie). Masa przypisana do mocy pojazdu została odpowiednio dostosowana. Zmierzone zaufanie, a nie ślepe zaufanie, zapobiegło złożeniu fałszywego raportu.

Cztery szablony do kopiowania

1) Lista kontrolna przebiegu wydarzenia:

Twoja rola: lider procesu informatyki śledczej. Przygotuj dla mnie kompleksową listę kontrolną przepływu pracy opartą na sztucznej inteligencji dla incydentu: zbieranie, segregacja, analiza, oś czasu, fazy raportowania i BRAMKA WERYFIKACYJNA (kontrola człowieka) dla każdej fazy. Zapisz „warunek przejścia” dla każdego portu (np. czy hash pasuje, czy jest podłączony do źródła).

2) Projekt narzędzia AI/polityki danych:

Pozwólcie, że nakreślę zasady dotyczące narzędzi sztucznej inteligencji i wykorzystania danych w laboratorium kryminalistycznym: klasy danych (otwarte/wewnętrzne/poufne/wrażliwe na dane osobowe), rodzaje narzędzi dozwolonych dla każdej klasy, wymagania dotyczące rejestracji (audytu) i zabronione zastosowania (nieautoryzowany dostęp, produkcja fałszywych mediów). Krótko mówiąc, przydatne punkty.

3) Wzór rejestracji (ścieżki audytu):

Przygotuj dla mnie szablon rekordu wykorzystania sztucznej inteligencji: data, ekspert, identyfikator zdarzenia, użyte narzędzie, klasa danych, proces (segregacja/podsumowanie/flagowanie), źródło danych wejściowych (obraz/skrót), sposób weryfikacji danych wyjściowych i odpowiedzialny podpis. Tabela wiersz po wierszu, odpowiednia do audytu.

4) Samoregulacja odpowiedzialnego użytkowania:

Sprawdź następujący przypadek użycia sztucznej inteligencji pod kątem odpowiedzialnego użycia: (1) czy ostateczną decyzję podjął człowiek, (2) czy zachowano integralność dowodów, (3) czy przestrzegano zakresu prawnego/prywatności, (4) czy wykorzystanie sztucznej inteligencji było przejrzyste, (5) czy służyło wyłącznie celom obronnym? Zaznacz brakujący/ryzyko dla każdego elementu.

Słaba zachęta/silna zachęta

Słaba zachęta:

Zbuduj nasz proces oceny kryminalistycznej za pomocą sztucznej inteligencji.

Żadnych drzwi, żadnej polityki dotyczącej danych, żadnego logowania i żadnej odpowiedzialności; Wyłania się proces niekontrolowany i nie do utrzymania.

Potężny monit:

Twoja rola: lider procesu w laboratorium informatyki śledczej. Zaprojektuj dla mnie kompleksowy proces przeglądu oparty na sztucznej inteligencji; Umieść ludzką bramkę WERYFIKACYJNĄ i warunek przejścia na każdym etapie (zbieranie, selekcja, analiza, harmonogram, raport). Uwzględnij klasyfikację danych, listę zatwierdzonych narzędzi, dyscyplinę audytu i zabronione zastosowania (nieautoryzowany dostęp, fałszywe media). Podkreśl, że każda decyzja pozostaje w gestii człowieka, a wykorzystanie sztucznej inteligencji zostanie przejrzyście odnotowane w raporcie.

Drzwi, polityka danych, ramy rejestracji i odpowiedzialności sprawiają, że proces jest możliwy do kontrolowania i obrony.

Tabela elementów zarządzania

element

Co zapewnia

ryzyko, jeśli nie

Zatwierdzona lista pojazdów

Spójne, bezpieczne narzędzie

wyciek danych

Klasyfikacja danych

Prawidłowe dopasowanie danych pojazdu

Naruszenie prywatności

Bramki walidacyjne

Wczesne wyłapanie błędu

Błąd przedostaje się do sądu

Rejestracja (ścieżka audytu)

Kontrolowalność

Słabość akceptowalności

Ciągła weryfikacja

Mierzone zaufanie

ślepo ufaj

Edukacja

świadomość granic

Nie daj się zwieść halucynacji

Typowe błędy

• Nie umieszczanie bramki weryfikacyjnej. Pojedynczy błąd AI nie jest uwzględniany w raporcie.
• Odroczenie zarządzania po kryzysie. Ryzyko mnoży się wraz ze skalą; Zasada jest z góry ustalona.
• Nie prowadzenie ewidencji. Procesu, którego nie można skontrolować, nie da się obronić w sądzie.
• Nigdy nie sprawdzaj wydajności pojazdu. Modele słabną z biegiem czasu i dzięki nowym technikom.
• Przeniesienie odpowiedzialności na sztuczną inteligencję. Ostateczna decyzja i podpis zawsze należy do człowieka.

Podsumowując

Ostatnia lekcja z tego modułu łączy części w całość: sztuczna inteligencja jest wbudowana w bramki weryfikacyjne na każdym etapie sprawy, od jej powstania po postępowanie sądowe, i zabezpieczona zarządzaniem (zatwierdzone narzędzia, klasyfikacja danych, dyscyplina rejestrowania, ciągła weryfikacja, szkolenia) w skali laboratoryjnej. Niezmienne zasady są jasne: odpowiedzialność ludzka, integralność dowodów, prywatność i legalność, przejrzystość, użycie defensywne i bezstronność. Sztuczna inteligencja to potężny mnożnik skali w cyfrowej kryminalistyce; Ale to zawsze ludzie szukają prawdy, bronią dowodów i ponoszą odpowiedzialność.

Zadanie aplikacji

Utwórz jednostronicowy dokument procesu dla własnego (lub wyimaginowanego) laboratorium, korzystając z szablonów „Lista kontrolna przepływu pracy zdarzeń” i „Zarys narzędzia AI/zasad dotyczących danych”: pięć etapów, bramka walidacyjna i warunek przejścia w każdym z nich, klasyfikacja danych i zabronione zastosowania. Następnie przeprowadź audyt swojej poprzedniej aplikacji w tym module za pomocą szablonu „Samodzielny audyt odpowiedzialnego użytkowania”.

lista kontrolna

• [ ] Na każdym etapie stawiam bramkę weryfikacyjną przez człowieka i warunek zdania.
• [ ] Zdefiniowałem klasyfikację danych i zatwierdziłem listę pojazdów.
• [ ] Odnotowałem wykorzystanie sztucznej inteligencji w ścieżce audytu.
• [ ] Planowałem okresowo sprawdzać działanie pojazdu.
• [ ] Zapewniłem, że ostateczna decyzja i podpis należą do człowieka, a użycie ma charakter obronny i przejrzysty.

Egzamin modułowy

1. Które z poniższych jest najdokładniejszym pozycjonowaniem sztucznej inteligencji w kryminalistyce komputerowej?

• A) Sztuczna inteligencja może zapisywać ustalenia bezpośrednio w protokole sądowym bez zgody człowieka
• B) Sztuczna inteligencja jest przydatna jedynie w podsumowywaniu tekstu i nie ma żadnego związku z innymi obszarami dochodzeń kryminalistycznych
• C) AI to narzędzie do selekcji i generator planów; Odpowiedzialność za decyzje decydujące o integralności i interpretacji dowodów spoczywa na człowieku ✔
• D) Ponieważ sztuczna inteligencja jest zawsze bardziej obiektywna niż człowiek, interpretację dowodów należy jej pozostawić.

Opis: Sztuczna inteligencja; Jest to asystent, który segreguje obszerne dane, zaznacza wzorce i tworzy kontury. Odpowiedzialność i zatwierdzanie kluczowych decyzji, takich jak integralność dowodów, ich interpretacja i ostateczny głos w sprawie tego, czego będzie broniona w sądzie, spoczywa na kompetentnym biegłym; Niezweryfikowany wynik może mieć wpływ na wolność osoby lub przyszłość instytucji.

2. Jaka jest podstawowa zasada zachowania uczciwości podczas badania oryginalnych dowodów?

• A) Oryginał jest nienaruszony; Obraz jest przechwytywany za pomocą blokady zapisu, hash jest weryfikowany i przeprowadzana jest analiza kopii ✔
• B) Aby uzyskać szybkość, oryginalne urządzenie podłącza się bezpośrednio do komputera i sprawdzane są pliki
• C) Oryginalne dowody można modyfikować w celu przesłania ich do narzędzia AI
• D) Obliczanie skrótów jest niepotrzebne, wystarczą nazwy plików, aby udowodnić integralność

Wyjaśnienie: Oryginalnego dowodu nie można bezpośrednio dotykać. Uniemożliwiając zapis do źródła za pomocą blokady zapisu, pobierany jest dokładny obraz, obliczany jest odcisk palca za pomocą skrótu (SHA-256) i cała analiza – łącznie z analizą sztucznej inteligencji – wykonywana jest na tej zweryfikowanej kopii. Zatem skrót oryginału nigdy się nie zmienia.

3. Co należy zrobić w przypadku plików, które w ramach selekcji AI nazywają „niskim priorytetem” w dużym zbiorze danych?

• A) Aby zaoszczędzić czas, zostaje on całkowicie usunięty i usunięty z recenzji.
• B) Już nigdy się nie otworzy, bo tak powiedziała sztuczna inteligencja.
• C) Jest automatycznie dostarczany drugiej stronie
• D) Nieusuwalny; Sekwencję pozostawia się na końcu, ale sprawdza się ją poprzez pobieranie próbek pod kątem wyników fałszywie ujemnych ✔

Wyjaśnienie: Segregacja nie polega na eliminacji, ale na ustalaniu priorytetów; żadne klastry nie są usuwane. Fałszywe negatywy (pomijanie prawdziwych dowodów jako „nieistotnych”) to najkosztowniejszy błąd w kryminalistyce komputerowej. Dlatego też klasyfikację sztucznej inteligencji należy sprawdzać metodą losowego pobierania próbek nawet z klastra o „niskim priorytecie”.

4. Jaki jest najważniejszy krok przed połączeniem dzienników z różnych źródeł w jedną oś czasu?

• A) Układanie kłód obok siebie tak, jak są i liczenie kolejnych kłód jako przyczyna i skutek
• B) Normalizacja wszystkich znaczników czasu do pojedynczego odniesienia (UTC) ✔
• C) Używaj tylko największego pliku dziennika i odrzucaj pozostałe
• D) Sortowanie zdarzeń alfabetycznie bez sprawdzania znaczników czasu

Objaśnienie: Największą pułapką jest zmiana strefy czasowej i zegara: jeden dziennik może rejestrować czas UTC, inny czas lokalny lub zegar systemowy może być błędny. Wszystkie znaczniki czasu muszą zostać znormalizowane do pojedynczego odniesienia (zwykle UTC) przed ustaleniem korelacji; W przeciwnym razie ustalony związek przyczynowo-skutkowy zostanie zepsuty od początku.

5. Na co z punktu widzenia medycyny sądowej może wskazywać brak logów w określonym przedziale czasu?

• A) Przestrzeń jest zawsze bez znaczenia i należy ją ignorować
• B) Luka zdecydowanie świadczy o tym, że system jest w tym momencie zamknięty.
• C) Luki w dziennikach mogą wskazywać, że zapisy mogły zostać celowo usunięte (wyczyszczenie dziennika) i należy je zbadać ✔
• D) W przypadku stwierdzenia luki cały harmonogram należy uznać za nieważny i wyrzucić

Objaśnienie: Luka w dzienniku w oczekiwanym okresie jest wyraźnym sygnałem, że zapisy mogły zostać celowo usunięte; Często sama pustka jest jednym z najważniejszych dowodów. Nie należy ignorować luk, ale należy je zbadać pod kątem możliwości usunięcia/manipulacji.

6. Który wskaźnik ma priorytet w kontekście kryminalistycznym/prawnym przy ocenie wyników kodowania predykcyjnego (TAR), które przyspiesza przegląd za pomocą sztucznej inteligencji w e-discovery i dlaczego?

• A) Wycofanie ma pierwszeństwo; Niepominięcie odpowiedniego dokumentu jest ważniejsze niż przeczytanie dodatkowych dokumentów ✔
• B) Liczy się tylko precyzja; Wąski próg jest wystarczający, aby zmniejszyć obciążenie odczytem
• C) Nie bierze się pod uwagę żadnych wskaźników; Decyzja sztucznej inteligencji jest akceptowana bezpośrednio
• D) Liczy się tylko ilość dokumentów; Znaczenie treści nie jest mierzone

Opis: Przypomnienie (dokładność) mierzy, ile ze wszystkich odpowiednich dokumentów faktycznie można znaleźć; Ponieważ niedostarczenie odpowiedniego dokumentu może skutkować sankcjami, prawnie priorytetem jest wysokie wycofanie produktu z rynku. Dlatego tak zwane „nieistotne” skupienie jest sprawdzane poprzez pobieranie próbek przypominających; Brak braków jest ważniejszy niż nadmierne czytanie.

7. Jaka powinna być rola sztucznej inteligencji w dokumentach objętych tajemnicą adwokacką w e-discovery?

• A) Sztuczna inteligencja podejmuje ostateczną decyzję o uprawnieniach i automatycznie tworzy zestaw dostaw
• B) Sprawdzanie uprawnień jest niepotrzebne, ponieważ wszystkie dokumenty są ostatecznie dostarczane
• C) Sztuczna inteligencja nie jest w ogóle wykorzystywana; Wszystkie dokumenty czytane są ręcznie, jeden po drugim, bez wsparcia technologicznego
• D) AI oznacza potencjalnie uprzywilejowane dokumenty jako kandydujące; Prawnik-człowiek potwierdza ostateczną decyzję ✔

Wyjaśnienie: Przypadkowe przekazanie drugiej stronie dokumentu uprzywilejowanego (zrzeczenie się przywileju) jest błędem, który bardzo trudno odwrócić. Sztuczna inteligencja pomaga oznaczać potencjalnie uprzywilejowane dokumenty, ale każda decyzja dotycząca przywilejów musi zostać potwierdzona przez prawnika; Sztuczna inteligencja nie może podjąć ostatecznej decyzji.

8. Jak należy się zachować, gdy sztuczna inteligencja patrzy na statyczne wskaźniki (ciągi znaków) w poszukiwaniu próbki złośliwego oprogramowania i mówi „to jest znane oprogramowanie ransomware X”?

• A) Diagnozę uważa się za ostateczną i zapisuje się ją bezpośrednio w protokole.
• B) Diagnozę uważa się za hipotezę; Potwierdzone przez dynamiczne zachowanie i weryfikację IOC w izolowanej piaskownicy ✔
• C) Nie ma potrzeby dodatkowej weryfikacji, bo tak mówi sztuczna inteligencja
• D) Próbkę można szybko przetestować, uruchamiając ją bez izolacji w rzeczywistym systemie

Wyjaśnienie: Diagnoza oparta na wskaźnikach statycznych nie jest dowodem, ale hipotezą; Sztuczna inteligencja może błędnie zinterpretować ciąg znaków lub wywołać halucynacje. Diagnozę rodziny należy jednak wspomóc analizą dynamiczną (obserwacją zachowań w izolowanej piaskownicy) i weryfikacją MKOl. Ponadto informacje te służą wyłącznie celom obronnym.

9. Jak należy rozumieć związek pomiędzy podsumowaniem czatu tworzonym przez sztuczną inteligencję a dowodami w mobilnej analizie kryminalistycznej?

• A) Podsumowanie jest bardziej wiarygodnym dowodem niż same wiadomości
• B) Streszczenie można przedstawić sądowi jako dowód główny, nie ma potrzeby sięgania do źródła
• C) Podsumowanie nie jest dowodem, ale wskazówką; Prawdziwym dowodem jest przekaz u jego źródła i każdy znak musi być tam powiązany ✔
• D) Podsumowanie jest wystarczające; oryginalne wiadomości można usunąć

Wyjaśnienie: Podsumowanie stworzone przez sztuczną inteligencję nie jest dowodem; To tylko wskazówka, które wiadomości należy przeglądać. Prawdziwym dowodem jest faktyczne przesłanie u jego źródła. Dlatego każdy punkt zaznaczony w podsumowaniu powinien być powiązany z oryginalnym nagraniem, a podsumowanie nie powinno zastępować samego komunikatu.

10. Jakie jest najdokładniejsze podejście do oceny, czy materiał dowodowy wideo jest deepfake?

• A) Ocena pochodzenia, metadanych, anomalii technicznych, pochodzenia i kontekstu na wielu poziomach oraz wyrażenie wyniku z poziomem pewności ✔
• B) Patrząc na wynik pojedynczego narzędzia do wykrywania i stwierdzając, że „zdecydowanie deepfake”
• C) Całkowicie ufając metadanym i nie patrząc na żadne inne warstwy
• D) Uznanie filmu za prawdziwy bez jakiejkolwiek weryfikacji, ponieważ wygląda płynnie

Wyjaśnienie: Wykrywanie Deepfake nie może opierać się na pojedynczym narzędziu ani pojedynczym wyniku; Warstwy łańcucha dostaw, metadanych, anomalii technicznych, pochodzenia (C2PA) i spójności kontekstowej należy oceniać łącznie i poddawać walidacji krzyżowej. Wynik nie jest „zdecydowanie fałszywy/prawdziwy”, ale jest wyrażony jako łączny poziom ufności warstw.

11. Która sytuacja jest najbardziej ryzykowna z punktu widzenia wykorzystania sztucznej inteligencji do celów dowodowych w sądzie?

• A) W raporcie szczerze opisz wykorzystanie sztucznej inteligencji
• B) Połączenie człowieka i weryfikacja każdego wyjścia sztucznej inteligencji do źródła
• C) Przedstawienie wyników „czarnej skrzynki”, której nie można wyjaśnić w jaki sposób podejmuje decyzje, jako bezpośrednie ustalenie ✔
• D) Dokumentowanie zgodności skrótów zbierania, inspekcji i kontroli

Opis: Akceptowalność; Wymaga autentyczności, integralności/łańcucha, niezawodnej i powtarzalnej metody oraz fachowego wyjaśnienia. Przedstawienie wyników sztucznej inteligencji „czarnej skrzynki”, której nie można wyjaśnić, w jaki sposób podejmuje decyzje, ponieważ bezpośrednie ustalenie może nie przejść testu wiarygodności i wyjaśnialności metody; Dlatego też produkt musi być w humanitarny sposób powiązany ze źródłem i zweryfikowany.

12. Jak należy postępować, jeśli chodzi o język i argumentację w projekcie raportu kryminalistycznego napisanego przez sztuczną inteligencję?

• A) Jeżeli projekt jest płynny, to jest podpisany dokładnie tak, jak jest, nie ma potrzeby zaglądania do źródła.
• B) Każde zdanie jest potwierdzone u źródła, a język utrzymany jest z odpowiednią do znaleziska precyzją ✔
• C) Dla uzyskania efektu preferowane są zdecydowane stwierdzenia, takie jak „on jest zdecydowanie winny”.
• D) Korelację zawsze można zapisać jako przyczynowość

Wyjaśnienie: Sztuczna inteligencja może zapisać korelację jako przyczynę, prawdopodobieństwo jako pewność i dodać wymyśloną datę/plik/odniesienie poprzez halucynację. W języku kryminalistycznym należy używać wyważonego i opartego na źródłach języka, np. „z ustaleń wynika, że ​​w tym czasie to urządzenie wykonało tę czynność”, a nie „osoba jest zdecydowanie winna”, a każde zdanie powinno zostać potwierdzone u źródła.

13. Jaki jest najskuteczniejszy sposób ochrony kompleksowego procesu kontroli kryminalistycznej opartej na sztucznej inteligencji przed wyciekiem pojedynczego błędu do sądu?

• A) Umieszczenie bramki weryfikacji przez człowieka i warunku zaliczenia na każdym etapie (weryfikacja warstwowa) ✔
• B) Delegowanie całego procesu do jednego narzędzia AI i przyjrzenie się końcowi
• C) Usunięcie pośrednich weryfikacji prędkości i sprawdzenie jedynie na etapie raportu
• D) Każdy ekspert może swobodnie korzystać ze swojego pojazdu, bez konieczności prowadzenia ścieżki audytu.

Opis: Każdy etap (zbieranie, selekcja, analiza, oś czasu, raport) jest objęty bramką weryfikacyjną przez człowieka i warunkiem pozytywnego przejścia (czy hash pasuje, czy jest powiązany ze źródłem, czy została pobrana próbka). Nie możesz przejść przez jedne drzwi bez przejścia przez inne; Ta warstwowa struktura zapobiega przedostawaniu się do raportu pojedynczego błędu sztucznej inteligencji.

14. Jaka jest niezmienna zasada odpowiedzialnego wykorzystania informacji dotyczących bezpieczeństwa i złośliwego oprogramowania w kryminalistyce komputerowej?

• A) Informacje służą wyłącznie obronie, weryfikacji dowodów i autoryzowanemu przeglądowi; Nigdy nie można ich używać do nieautoryzowanego dostępu lub ataków/produkcji fałszywych mediów ✔
• B) Analityk, jeśli posiada wystarczające umiejętności, może również wykorzystać te informacje do wejścia do innych systemów
• C) Tworzenie fałszywych mediów przy użyciu sztucznej inteligencji jest bezpłatne i można się nauczyć wykrywania
• D) Praktycznie nie ma granicy pomiędzy obroną a atakiem, oba są dopuszczalne

Opis: analityk kryminalistyczny przeprowadza inżynierię wsteczną, aby zrozumieć i udowodnić, co zrobił atakujący; Informacje te służą wyłącznie obronie, weryfikacji dowodów i autoryzowanemu przeglądowi. Używanie sztucznej inteligencji do tworzenia działającego złośliwego oprogramowania, tworzenia fałszywych mediów lub włamywania się do cudzego systemu jest zarówno nielegalne, jak i nieetyczne i wykracza poza zakres tej dziedziny.