หน่วย
1. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ในนิติวิทยาศาสตร์: บทบาท ขอบเขต การตรวจสอบ ความสมบูรณ์ของหลักฐาน และจริยธรรม 2. การสนับสนุนการรวบรวมและการตรวจสอบหลักฐาน: การเร่งความเร็วในการถ่ายภาพ การเรียงลำดับ และการวิเคราะห์ 3. การวิเคราะห์บันทึกและไทม์ไลน์: การจัดลำดับเหตุการณ์ให้ถูกต้อง 4. Big Data Triage: การจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลเทราไบต์ 5. E-Discovery: การค้นหาหลักฐานที่เกี่ยวข้องในข้อมูลองค์กร 6. การวิเคราะห์ทางนิติเวชของมัลแวร์และเครือข่าย: วิศวกรรมย้อนกลับเพื่อการป้องกัน 7. การวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์บนมือถือ คลาวด์ และแอพ: แชท ตำแหน่ง และข้อมูลแอพ 8. การตรวจจับสื่อปลอมและสื่อสังเคราะห์: การตรวจสอบภาพ เสียง และวิดีโอปลอม 9. ความสมบูรณ์ของหลักฐาน ห่วงโซ่การดูแล และการยอมรับทางกฎหมาย 10. ร่างรายงานและการนำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ: ข้อค้นพบการเขียนอย่างเข้าใจและเชิงป้องกัน 11. ขั้นตอนการทำงานแบบครบวงจร การกำกับดูแลห้องปฏิบัติการ การตรวจสอบความถูกต้อง และการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ
หน่วย 2 / 11

การสนับสนุนการรวบรวมและการตรวจสอบหลักฐาน: การเร่งความเร็วในการถ่ายภาพ การเรียงลำดับ และการวิเคราะห์

กำไร:

  • การทำความเข้าใจว่าขั้นตอนการรวบรวม เช่น ลำดับความผันผวน การได้มาของรูปภาพ แฮชและห่วงโซ่การดูแลถือเป็นความรับผิดชอบของมนุษย์ และปัญญาประดิษฐ์จะสร้างเฉพาะแผนและเทมเพลตที่นี่เท่านั้น
  • ความสามารถในการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างปลอดภัยเพื่อเร่งการตรวจสอบด้วยการคัดเลือกไฟล์, OCR, สรุป และการแยกเนื้อหาหลังจากถ่ายภาพ
  • ความสามารถในการแยกแยะว่าการคัดเลือกไม่ใช่การกำจัด แต่เป็นการจัดลำดับความสำคัญ และการสุ่มตัวอย่างจากกลุ่มที่มีลำดับความสำคัญต่ำมีความจำเป็นเพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงของผลลบลวง

คุณมาถึงที่เกิดเหตุแล้ว คอมพิวเตอร์ที่เปิดอยู่บนโต๊ะ ไดรฟ์ภายนอก โทรศัพท์สองเครื่อง และห้องเซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์ทุกชิ้นเป็นแหล่งหลักฐานที่เป็นไปได้ ทุกการเคลื่อนไหวที่ผิดพลาดคือหลักฐานที่จะถูกปฏิเสธในศาล การได้มาซึ่งหลักฐานเป็นกระบวนการในการจับภาพและคัดลอกหลักฐานดิจิทัลที่สมบูรณ์ ตรวจสอบได้ และเป็นไปตามกฎหมาย ในหน่วยนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่าขั้นตอนใดของกระบวนการนี้ที่ AI สามารถช่วยเหลือได้อย่างปลอดภัย และขั้นตอนใดที่ AI ควรอยู่เบื้องหลังอย่างแน่นอน กฎเกณฑ์สำคัญตั้งแต่ต้น: AI ไม่รวบรวมหลักฐานและไม่ถ่ายรูป ช่วยตรวจสอบและเร่งรัดการได้มาของหลักฐานที่รวบรวมและตรวจสอบ

ลำดับการรวบรวมและข้อมูลที่มีความผันผวน

มีหลักการของลำดับความสำคัญในการรวบรวมหลักฐาน: ลำดับของความผันผวน — การรวบรวมจากข้อมูลที่หายไปอย่างรวดเร็วที่สุดไปจนถึงข้อมูลที่ถาวรที่สุด ที่ด้านบนสุดคือข้อมูลที่ผันผวน — เนื้อหา RAM หายไปเมื่ออุปกรณ์ปิดตัวลง การเชื่อมต่อเครือข่ายแบบเปิด กระบวนการที่กำลังทำงานอยู่ จากนั้นมาดิสก์แล้วก็การบันทึกภายนอก ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปเมื่อสูญหายจะไม่กลับมาอีก ดังนั้นในระบบที่ทำงานอยู่ RAM จะถูกดัมพ์ก่อนดิสก์

AI ไม่ได้ทำการตัดสินใจในขั้นตอนนี้ แต่มีประโยชน์ในการสร้างรายการตรวจสอบและโครงร่างขั้นตอน: “ฉันควรรวบรวมอะไร ตามลำดับอะไร ด้วยเครื่องมืออะไร ฉันควรจัดทำเอกสารอะไรในสถานการณ์นี้” กระบวนการรวบรวมเอง (การผูกบล็อกการเขียน การได้มาซึ่งรูปภาพ การตรวจสอบแฮช การปิดผนึก) อยู่ในมือของมนุษย์และทุกขั้นตอนได้รับการบันทึกไว้

เคล็ดลับ: ก่อนที่คุณจะเริ่มเลือก ให้อธิบายสถานการณ์ของคุณให้ AI ​​ทราบ และร่าง "แผนการเลือกตามลำดับความผันผวน" จากนั้นเปรียบเทียบร่างนี้กับขั้นตอนมาตรฐานของสถาบันของคุณ (เช่น กฎหมายท้องถิ่นและ SOP ของห้องปฏิบัติการ) AI เป็นสิ่งเตือนใจ ไม่ใช่อำนาจ

การสร้างภาพและการแฮช: ห่วงโซ่ที่ขัดขืนไม่ได้

ภาพที่แน่นอนจะถูกถ่ายจากอุปกรณ์แต่ละชิ้นที่รวบรวม ในขณะที่กำลังนำเข้ารูปภาพ แหล่งที่มาจะได้รับการป้องกันโดยตัวบล็อกการเขียน เมื่อภาพเสร็จสิ้น ระบบจะคำนวณแฮช (SHA-256 เป็นหลัก ส่วน MD5 เพียงอย่างเดียวถือว่าอ่อนแอ) จะถูกคำนวณ แฮชนี้คือลายนิ้วมือของรูปภาพ: จะต้องเหมือนกันในการตรวจสอบแฮชทุกครั้งตลอดการตรวจสอบ มิฉะนั้นรูปภาพจะเสียหาย แบบฟอร์มห่วงโซ่การคุ้มครอง (โดยใคร เมื่อใด สถานที่เก็บหลักฐาน สถานที่จัดส่ง ถึงผู้ที่ส่งมอบ) จะได้รับการอัปเดตทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนมือ

AI ​​ทำงานที่ปลอดภัยสองงานที่นี่: (1) สร้างห่วงโซ่การดูแลและเทมเพลตแท็กหลักฐานที่จะกรอกระหว่างการรวบรวม; (2) จัดระเบียบแฮชและการประทับเวลาที่คุณรวบรวมเพื่อตรวจสอบความสอดคล้อง (“แฮชทั้งสามนี้เหมือนกันหรือไม่ รูปภาพใดเป็นของอุปกรณ์ใด”) AI ไม่ได้คำนวณแฮชเอง — มันทำให้เป็นเครื่องมือทางนิติวิทยาศาสตร์ AI จะแก้ไขเฉพาะบันทึกเท่านั้น

การเร่งความเร็วการตรวจสอบ: พลังที่แท้จริงของ AI

เมื่อหลักฐานได้รับการตรวจสอบและจับภาพแล้ว AI ก็เปล่งประกายอย่างแท้จริง พื้นที่เร่งความเร็วทั่วไป:

  • การจัดหมวดหมู่ไฟล์: การจัดกลุ่มไฟล์นับหมื่นไฟล์ตามประเภท เนื้อหา และความเกี่ยวข้องที่เป็นไปได้และลำดับความสำคัญที่แนะนำ
  • สรุปข้อความและเอกสาร: การแยกหัวข้อและฝ่ายสำหรับสัญญาระยะยาว อีเมล บันทึกการสนทนา
  • OCR และเนื้อหาภาพ: แยกข้อความออกจากเอกสารที่สแกน (OCR — การรู้จำอักขระด้วยแสง การแปลงข้อความในรูปภาพ) และการแท็กวัตถุ/ข้อความในรูปภาพ
  • การแยกเอนทิตี (NER — การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ ค้นหาเอนทิตีที่มีชื่อ เช่น บุคคล สถาบัน บัญชี IP จากข้อความ): แสดงรายการบุคคล IBAN โทรศัพท์ อีเมล ที่อยู่กระเป๋าเงิน crypto จากเอกสารหลายพันรายการ
  • คำอธิบายรหัสและคำสั่ง: อธิบายด้วยภาษาธรรมดาว่าสคริปต์หรือประวัติคำสั่งที่พบทำอะไรได้บ้าง (ต้องตรวจสอบ)

ในแต่ละเอาต์พุตจะเป็นจุดเริ่มต้น การตัดสินใจเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องและคุณค่าของหลักฐานจะขึ้นอยู่กับผู้เชี่ยวชาญ

ข้อควรสนใจ: AI ที่บอกว่า "ไฟล์นี้ไม่เกี่ยวข้อง" นั้นไม่เพียงพอที่จะกำจัดไฟล์นั้นโดยไม่ตรวจสอบ Triage จะลดลำดับความสำคัญลง แต่ในกรณีที่วิกฤติ การสุ่มตัวอย่างจะดำเนินการจากคลัสเตอร์ที่มีลำดับความสำคัญต่ำเช่นกัน ผลลบลวง (การละทิ้งหลักฐานจริงว่า “ไม่เกี่ยวข้อง”) ถือเป็นข้อผิดพลาดที่แพงที่สุดในนิติคอมพิวเตอร์

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — เอกสารลับพร้อม OCR การสืบสวนการทุจริตหนึ่งครั้งมีการสแกน 14,000 หน้า; ไม่มีข้อความใดที่สามารถค้นหาได้ ด้วย OCR ที่ขับเคลื่อนด้วย AI หน้าทั้งหมดจะถูกถอดเสียงและค้นหารูปแบบ เช่น "นอกชายฝั่ง" ชื่อบริษัทเฉพาะ และ IBAN พบหน้าสำคัญ 9 หน้าใน 40 นาที การอ่านด้วยมืออาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ แต่ละหน้าได้รับการตรวจสอบอย่างเชี่ยวชาญแล้ว

กรณีที่ 2 — เครือข่ายความสัมพันธ์การอนุมานเอนทิตี ไฟล์การฉ้อโกงหนึ่งไฟล์ประกอบด้วยอีเมล 6,200 ฉบับ ด้วย NER ผู้ติดต่อ บัญชี และโทรศัพท์ทั้งหมดจะถูกดึงออกมา และสร้างรายการความสัมพันธ์ขึ้นมา ดังนั้นจึงมีบัญชีนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์สองบัญชีที่ไม่มีใครสังเกตเห็นก่อนหน้านี้เกิดขึ้น AI ทำเครื่องหมายการเชื่อมต่อ อัยการยืนยันหลักฐานในอีเมล์เอง

กรณีที่ 3 — อันตรายจากผลลบลวง ทีมหนึ่งต้องการกำจัดไฟล์จำนวน 30,000 ไฟล์ที่ AI เรียกว่า "ดอกเบี้ยต่ำ" ออกไปโดยสิ้นเชิง ผู้เชี่ยวชาญอาวุโสสุ่มตัวอย่าง 2% จากคลัสเตอร์นี้และพบบันทึกที่สำคัญในนั้น: AI จำแนกไฟล์ผิดเนื่องจากส่วนขยายที่ผิดปกติ วินัยในการสุ่มตัวอย่างบันทึกกรณีนี้

เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ

1) แผนการรวบรวมร่าง:

บทบาทของคุณ: ผู้เชี่ยวชาญด้านการรวบรวมนิติเวชที่เกิดเหตุ สถานการณ์: [บนพีซี โทรศัพท์ 2 เครื่อง NAS 1 เครื่อง เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้งานอยู่] สรุปแผนการรวบรวมให้ฉันโดยเรียงตามความผันผวน: สิ่งที่ต้องรวบรวมสำหรับแต่ละอุปกรณ์ เครื่องมือใดที่แนะนำ สิ่งที่ต้องจัดทำเป็นเอกสาร โปรดทราบว่านี่เป็นฉบับร่างและต้องมีการยืนยันตามกฎหมายท้องถิ่น

2) เทมเพลตห่วงโซ่การดูแล:

สร้างเทมเพลตแบบฟอร์มห่วงโซ่การดูแลให้ฉัน: รวมถึงหมายเลขหลักฐาน คำอธิบายอุปกรณ์ หมายเลขซีเรียล ผู้รวบรวม วันที่/เวลา วิธีการรวบรวม แฮช (SHA-256) ผู้รับ ผู้จัดส่ง สถานที่จัดเก็บ และบรรทัดสำหรับการส่งมอบแต่ละครั้ง

3) คำขอคัดแยกไฟล์จำนวนมาก:

ฉันจะให้รายการไฟล์แก่คุณ (ชื่อ, ขนาด, วันที่, นามสกุล) จัดกลุ่มตามความเป็นไปได้สูง/ปานกลาง/ต่ำที่จะเป็นประโยชน์ต่อนิติเวช และเขียนเหตุผล หมายเหตุ: ไม่ได้ตัด "ต่ำ" ออก แต่เป็นเพียงการจัดลำดับความสำคัญเท่านั้น ทำเครื่องหมายรายการที่มีเนื้อหาส่วนขยายไม่ตรงกันแยกกัน

4) อธิบายสคริปต์ที่พบ:

อธิบายประวัติสคริปต์/คำสั่งนี้ในบริบททางนิติวิทยาศาสตร์: มันทำอะไร มีการเข้าถึงไฟล์/เครือข่ายใดบ้าง มีร่องรอยการคงอยู่หรือการขโมยข้อมูลหรือไม่ เชื่อมโยงการยืนยันแต่ละรายการกับบรรทัดในสคริปต์ หากคุณไม่แน่ใจ ให้ทำเครื่องหมายว่า "ต้องได้รับการยืนยัน"

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

แยกไฟล์เหล่านี้ตามไฟล์สำคัญ

"สาระสำคัญ" ไม่ได้กำหนด; AI กรองผ่านสมมติฐานของตัวเองและอาจพลาดหลักฐานที่สำคัญ

พรอมต์อันทรงพลัง:

บทบาทของคุณ: นักวิเคราะห์การแยกสารทางนิติเวช บริบท: เรากำลังตรวจสอบเหตุการณ์แรนซัมแวร์ การเข้ารหัส และการขโมยข้อมูล ฉันจะให้รายชื่อไฟล์พร้อมชื่อ ขนาด วันที่สร้าง/แก้ไข และนามสกุล งาน: เครื่องมือเข้ารหัส การบีบอัด/เก็บถาวร ส่วนขยายที่ผิดปกติ เปลี่ยนแปลงใน 72 ชั่วโมงที่ผ่านมา และทำเครื่องหมายไฟล์ส่งออกขนาดใหญ่ว่ามีลำดับความสำคัญสูง เขียนเหตุผลสำหรับการตัดสินใจแต่ละครั้ง หากส่วนขยายไม่ตรงกับเนื้อหาที่คาดหวัง ให้เตือนด้วย อย่าพูดว่า "ลบ/ทิ้ง" ไฟล์ใดๆ เพียงแค่จัดลำดับความสำคัญ

บริบท เป้าหมาย และข้อจำกัด "อย่าบอกว่าลบ" ทำให้เอาต์พุตทั้งมีประโยชน์และปลอดภัย

คอลเลกชันเทียบกับการตรวจสอบ: แผนภูมิบทบาทของ AI

เวที

เอไอปลอดภัยหรือไม่?

งานเอไอ

งานของมนุษย์

การรวบรวมข้อมูลที่มีความผันผวน

ไม่ (การตัดสินใจ)

ร่างแผน

การรวบรวมเอกสาร

การได้มาของภาพ

ไม่

แม่แบบ

เขียนตัวบล็อกแฮช

การตรวจสอบแฮช

ไม่

บันทึกคำสั่ง

การคำนวณและการยืนยันผ่านทางยานพาหนะ

การคัดแยกไฟล์

ใช่

การจัดลำดับความสำคัญ

การตัดสินใจการสุ่มตัวอย่าง

OCR/การแยกข้อความ

ใช่

การแปลง

การตรวจสอบความถูกต้อง

การอนุมานเอนทิตี

ใช่

การสร้างรายการ

การตัดสินใจที่เกี่ยวข้อง

ข้อผิดพลาดทั่วไป

  • พยายามทำให้ AI "ทำ" ในการเลือก AI ไม่ได้เพิ่ม; มันสร้างแผนและเทมเพลตเท่านั้น รูปภาพและแฮชเป็นผลงานของมนุษย์
  • เข้าใจผิดว่าผลการคัดเลือกเป็นการกำจัดขั้นสุดท้าย อย่าข้ามการสุ่มตัวอย่างจากคลัสเตอร์ "ดอกเบี้ยต่ำ"
  • การอ้างอิงเอาต์พุต OCR โดยไม่ตรวจสอบ OCR สามารถผสมตัวอักษร (0/0, 1/l); ยืนยันค่าวิกฤตด้วยแหล่งที่มา
  • เชื่อถือส่วนขยายแบบสุ่มสี่สุ่มห้า ส่วนขยายอาจมีการเปลี่ยนแปลง ตรวจสอบประเภทเนื้อหา
  • การอัปโหลดข้อมูลส่วนบุคคลไปยังยานพาหนะโดยไม่สวมหน้ากาก ข้อมูล TC/IBAN/สุขภาพอาจมีการรั่วไหลในการอนุมานจำนวนมาก

โดยสรุป

การรวบรวมหลักฐานถือเป็นความรับผิดชอบของมนุษย์ ลำดับของความผันผวน รูปภาพ แฮช และห่วงโซ่การควบคุมอยู่ในมือของมนุษย์ ที่นี่ AI จะสร้างเฉพาะแผนและเทมเพลตเท่านั้น เมื่อหลักฐานได้รับการตรวจสอบและจับภาพแล้ว AI จะเพิ่มคุณค่าที่แท้จริงในการเร่งการตรวจสอบ (การคัดแยก, OCR, สรุป, การแยกเอนทิตี, คำอธิบายประกอบโค้ด) แต่ทุกผลลัพธ์เป็นสัญญาณที่ต้องตรวจสอบ การตัดสินใจเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องและคุณค่าของหลักฐานจะขึ้นอยู่กับผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งจะคำนึงถึงความเสี่ยงของผลลบลวงด้วย

งานสมัคร

อธิบายสถานการณ์สมมติของเหตุการณ์ (เช่น พนักงานต้องสงสัยว่าขโมยข้อมูล) ขั้นแรก ให้วาดแผนด้วยเทมเพลต "ร่างแผนการรวบรวม" และเปรียบเทียบกับขั้นตอนในพื้นที่ จากนั้นเตรียมรายการไฟล์ตัวอย่างจำนวน 20 บรรทัด และจัดลำดับความสำคัญด้วยเทมเพลต "Bulk file triage" เก็บตัวอย่างด้วยมืออย่างน้อย 10% และตรวจสอบการจำแนกประเภทของ AI

รายการตรวจสอบ

  • [ ] ฉันจัดทำแผนการเรียกเก็บเงินตามความผันผวนและเปรียบเทียบกับขั้นตอน
  • [ ] ฉันได้ภาพและแฮชผ่านมนุษย์/เครื่องมือ ฉันไม่ได้ทำโดย AI
  • [ ] ฉันอัปเดตแบบฟอร์ม Chain of Custody ทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนมือ
  • [ ] ฉันสุ่มตัวอย่างจากกลุ่ม "ต่ำ" ของผลการคัดแยก
  • [ ] ฉันตรวจสอบ OCR และเอาต์พุตสินทรัพย์กับแหล่งที่มา ฉันปกปิดข้อมูลส่วนบุคคล