Zyski:
- Umiejętność zrozumienia warstwowej struktury danych mobilnych i chmurowych oraz tworzenia podsumowań czatów, map relacji i narracji o lokalizacji za pomocą sztucznej inteligencji
- Możliwość uniknięcia nadmiernych zapewnień poprzez określenie dokładności i źródła danych o lokalizacji oraz powiązanie każdego podsumowania z rzeczywistym zapisem u jego źródła
- Możliwość pracy wyłącznie w zakresie prawnym i poprzez maskowanie w celu ochrony danych osobowych i prywatności osób trzecich
Obecnie dowody w większości przypadków nie znajdują się ani na komputerze stacjonarnym, ani na serwerze – znajdują się w telefonie, na koncie w chmurze lub w bazie danych aplikacji do przesyłania wiadomości. Kryminalistyka mobilna (badanie dowodów cyfrowych na smartfonach i tabletach) oraz kryminalistyka w chmurze (badanie danych przechowywanych przez usługodawcę) stały się kluczowe dla współczesnych dochodzeń. W tej części zobaczymy, jak sztuczna inteligencja pomaga zrozumieć te bardzo osobiste i obszerne dane, takie jak transkrypcje czatów, dane o lokalizacji i dzienniki aplikacji, oraz dlaczego prywatność jest tutaj jeszcze ważniejsza.
Charakter i wyzwania związane z mobilną transmisją danych
Telefon; Jest to wielowarstwowe repozytorium dowodów, w tym kontakty, wiadomości (SMS i w aplikacji), dzienniki połączeń, zdjęcia, historia lokalizacji, historia przeglądarki, bazy danych aplikacji i dzienniki powiadomień. Dane te są zwykle przechowywane w bazach danych SQLite (lekka natywna baza danych powszechnie używana przez aplikacje mobilne) i plikach plist/XML. Narzędzia takie jak Cellebrite, Magnet AXIOM, Oxygen wyodrębniają te dane; ale wyodrębnione dane są ogromne i rozproszone.
Kluczowym wyzwaniem jest tutaj kontekst: która z tysięcy wiadomości ma sens, która rozmowa zdradza wydarzenie, jaką narrację potwierdzają dane o lokalizacji? To właśnie w tej pracy związanej z kontekstualizacją i podsumowaniem sztuczna inteligencja wnosi wielką wartość – ale ponieważ pracuje z bardzo wrażliwymi danymi osobowymi, prywatność jest tutaj najwyższa.
Uwaga: dane mobilne i w chmurze mają charakter osobisty i często obejmują dane od osób trzecich (osób niezwiązanych z dochodzeniem). Pracuj wyłącznie w ramach przysługujących Ci uprawnień (nakaz przeszukania, zgoda) i w ograniczonym zakresie. Maskuj dane osobowe spoza zakresu podczas przekazywania danych AI; Upewnij się, że dane są przetwarzane w odpowiedniej jurysdykcji i poufnym pojeździe.
Analiza czatów i wiadomości AI
Przesyłanie danych to jeden z obszarów, w których sztuczna inteligencja jest najsilniejsza:
- Podsumowanie rozmowy: podsumowanie rozmowy składającej się z tysięcy wiadomości z podaniem tematu, strony i osi czasu.
- Wnioskowanie o tematach i relacjach: mapowanie, kto z kim rozmawia, jak często i na jakie tematy.
- Oznaczenie dekodowania kodu/slangu: Zaznaczanie eufemizmów, możliwych słów kodowych (nie jest to ostateczna interpretacja, ale przyciągająca uwagę).
- Wsparcie językowe i tłumaczeniowe: Tłumaczenie wiadomości na języki obce (ostateczne potwierdzenie w tłumaczeniu kryminalistycznym przez tłumacza-biegłego).
- Wykrywanie przesunięć semantycznych: podkreślanie zmiany tonu, sygnałów dotyczących poufności lub zagrożenia w rozmowie.
Każdy wynik powinien być powiązany z oryginalną wiadomością, a skrót sztucznej inteligencji nigdy nie powinien zastępować samej wiadomości. Podsumowanie nie jest dowodem; Dowód jest prawdziwym przesłaniem u jego źródła.
Dane lokalizacyjne: potężne, ale mylące
Dane lokalizacyjne (ślady GPS, dzienniki wieży komórkowej, historia połączeń Wi-Fi, dane EXIF zdjęć) są bardzo przekonującym dowodem, ale są pełne pułapek. Dokładność GPS jest różna; dane komórkowe mają margines błędu wynoszący setki metrów; Lokalizacja EXIF zdjęcia (metadane osadzone w pliku obrazu, takie jak data wykonania/lokalizacja/urządzenie) mogła zostać zmieniona. Sztuczna inteligencja pomaga przekształcić dane o lokalizacji w narrację czasoprzestrzenną, ale ocena dokładności i alternatywnych wyjaśnień należy do eksperta.
Wskazówka: interpretując dane o lokalizacji, poproś sztuczną inteligencję o określenie źródła i rodzaju dokładności każdego punktu (GPS, komórka, Wi-Fi). Zamiast powiedzieć „ta osoba tam była” znacznie dokładniejsze z punktu widzenia medycyny sądowej będzie stwierdzenie „urządzenie znajdowało się w tym obszarze z taką dokładnością”.
Analiza kryminalistyczna w chmurze
Dane coraz częściej przenoszą się do chmury: poczta e-mail, synchronizacja plików, kopie zapasowe, przesyłanie wiadomości. W analizie kryminalistycznej w chmurze dane są przechowywane u dostawcy, a nie na urządzeniu; Dostęp odbywa się zazwyczaj poprzez uzasadnione żądanie, dane uwierzytelniające konto lub interfejs API. Wyzwania: ciągła zmiana danych (konto rzeczywiste), jurysdykcja (w jakim kraju znajdują się dane) i dostępność logów. Sztuczna inteligencja pomaga podsumowywać wyodrębnione dane z chmury (dzienniki aktywności, historię udostępniania, sesje urządzeń) i sygnalizować anomalie.
trzy mini etui
Przypadek 1 — Podsumowanie rozmowy kierowało sprawą. W ramach badania zagrożeń z jednej aplikacji usunięto 22 000 wiadomości. AI podsumowała rozmowę według stron i tematu oraz zaznaczyła 3 okna, w których narastał ton groźby. Analityk przeczytał faktyczne wiadomości w tych oknach i potwierdził dowody; Ręczne przeczytanie 22 000 wiadomości zajęłoby kilka dni.
Przypadek 2 – Dokładność lokalizacji zapobiegła fałszywym narracjom. W pierwszym szkicu napisano, że „podejrzany był na miejscu zdarzenia”. Ekspert zapytał sztuczną inteligencję o rodzaj źródła: dane pochodziły ze stacji bazowej komórkowej i miały margines błędu wynoszący 800 metrów; Miejsce zbrodni znajdowało się na skraju tego promienia. Twierdzenie, że „na pewno tam było” zostało poprawione w brzmieniu „było w tym obszarze, ale nie ma pewności”. Ziarno prawdy zapobiegło nadmiernym twierdzeniom.
Przypadek 3 – Maskowanie chronionej prywatności. Na jednym telefonie była prywatna korespondencja kilkudziesięciu osób niezwiązana ze śledztwem. Przed przekazaniem danych sztucznej inteligencji zespół maskował dane osób spoza zakresu działania i współpracował wyłącznie z autoryzowanymi rozmowami. Tym samym zachowana została zarówno wartość dowodowa, jak i prywatność osób trzecich.
Cztery szablony do kopiowania
1) Podsumowanie czatu (w zależności od źródła):
Twoja rola: mobilny analityk kryminalistyczny. Dam ci transkrypcję czatu (ze znacznikiem czasu i etykietą strony). Podsumuj według tematu i czasu; oznaczaj okna zawierające zagrożenia, informacje dotyczące prywatności lub nietypowy ton. Zacytuj odpowiedni wiersz komunikatu dla każdej flagi. Zaznacz, że podsumowanie nie jest dowodem, ale wskazówką opartą na źródle.
2) Mapa relacji/komunikacji:
Na podstawie tych zapisów komunikacji tworzona jest mapa relacji (osoba dzwoniąca, połączenie, godzina, czas trwania): kto z kim komunikuje się najczęściej i w jakich okresach czasu. Oznacz nietypowe stężenia. Używaj tylko rekordów w danych; interpretacja tożsamości/intencji.
3) Interpretacja danych lokalizacyjnych:
Podam Ci punkty lokalizacji (czas, współrzędne, typ źródła: GPS/komórka/Wi-Fi). Dla każdego punktu podaj źródło i szacunkową dokładność. Narysuj narrację czasoprzestrzenną, używając sformułowania „urządzenie znajdowało się w tym obszarze z taką dokładnością”; Nie mów „ta osoba tam była”. Zaznacz oddzielnie punkty o niskiej dokładności.
4) Maskowanie danych poza zakresem:
Te dane mobilne mogą zawierać dane osobowe osób trzecich POZA zakresem dochodzenia. Zakres: [zakres dat + imprezy].Oznacz osoby/rozmowy, które wydają się być poza zakresem, jako maskujących kandydatów. Zamaskuję to i wyślę ponownie; W takim przypadku nie należy przeprowadzać szczegółowej analizy.
Słaba zachęta/silna zachęta
Słaba zachęta:
Przeczytaj wiadomości na tym telefonie i znajdź przestępstwo.
Brak ograniczeń zakresu, zasobów i prywatności; Sztuczna inteligencja przetwarza dane spoza zakresu, tworzy subiektywną interpretację „przestępczą”.
Potężny monit:
Twoja rola: mobilny analityk kryminalistyczny. Zakres prawny: Wiadomości pomiędzy [A] i [B] od 1 do 15 maja. Przekażę Państwu transkrypcję tego zakresu ze znacznikiem czasu. Zadanie: podsumuj rozmowę według tematu i czasu; Podkreśl tematy takie jak przekaz pieniężny, groźba lub plan tajnego spotkania i zacytuj przesłanie każdego znaku. Jeśli widzisz dane osób trzecich, które wykraczają poza zakres, nie przetwarzaj ich, ostrzegaj. Podejmowanie decyzji w sprawie przestępstwa/zamiaru; Rozważę dowody.
Zakres prawny, podanie źródła i ograniczenie „osądu intencji” sprawiają, że wynik jest zarówno użyteczny, jak i zgodny z prawem.
Tabela źródeł dowodów mobilnych/w chmurze
Źródło
Treść
Uwaga
Wkład AI
Baza danych do przesyłania wiadomości (SQLite)
czat, media
Odzyskiwanie usuniętych rekordów
Podsumowanie, znak tonowy
Zadzwoń/SMS
dziennik kontaktów
okres czasu
mapę relacji
Lokalizacja (GPS/komórka)
czasoprzestrzeń
dokładność
zarys narracji
Zdjęcie EXIF
Data/lokalizacja/urządzenie
wymienne
Podsumowanie metadanych
dzienniki w chmurze
sesja, udostępnianie
jurysdykcja
znak anomalii
Typowe błędy
- Branie podsumowania za dowód. Dowodem jest przesłanie zawarte w źródle; Podsumowanie zawiera jedynie wskazówki.
- Całkowite zaufanie do danych lokalizacyjnych. Błędem jest twierdzenie „na pewno tam było” bez podania dokładności i źródła.
- Przetwarzanie danych osobowych wykraczających poza zakres. Pracuj tylko w zakresie uprawnień.
- Ślepo ufając lokalizacji EXIF. Metadane mogły zostać zmodyfikowane; potwierdzić krzyżowo.
- Brak weryfikacji tłumaczenia kryminalistycznego. Tłumaczenie AI jest wersją roboczą; Biegły tłumacz potwierdza krytyczne stwierdzenie.
Podsumowując
Najnowocześniejsze dowody znajdują się w analizach kryminalistycznych na urządzeniach mobilnych i w chmurze. sztuczna inteligencja; Zapewnia dużą szybkość podsumowania czatu, mapy relacji, narracji o lokalizacji i analizy dzienników w chmurze. Dane te są jednak głęboko osobiste: obowiązkiem człowieka jest działanie w zakresie prawnym, maskowanie danych osób trzecich, określanie dokładności lokalizacji i przypisywanie każdego wyniku do źródła. Podsumowanie nie jest dowodem; Dowodem jest faktyczny zapis w źródle.
Zadanie aplikacji
Przygotuj oznaczony datą, dwustronny przykładowy zapis czatu o długości 25–30 linii i listę lokalizacji zawierającą 5–6 punktów (niezależnie od rodzaju źródła). Zastosuj szablony „Podsumowanie czatu” i „Komentarz do danych lokalizacji”; Połącz każdą wiadomość oznaczaną przez sztuczną inteligencję ze źródłem i sprawdź, czy dokładność w komentarzu dotyczącym lokalizacji jest wyrażona poprawnie.
lista kontrolna
- [ ] Pracowałem tylko i wyłącznie w zakresie prawnym.
- [ ] Zamaskowałem dane osób trzecich spoza zakresu.
- [ ] Powiązałem każde podsumowanie/znak z rzeczywistym zapisem z jego źródła.
- [ ] Podałem źródło i dokładność danych o lokalizacji.
- [ ] Tłumaczenie i uwagi uznałem za wersje robocze i fachowo je potwierdziłem.