Quy trình làm việc toàn diện, quản trị phòng thí nghiệm, xác nhận và sử dụng có trách nhiệm

Lợi nhuận:

Khả năng nhúng trí tuệ nhân tạo vào mọi giai đoạn từ khi bắt đầu vụ án đến tòa án, nhất quán với các cổng xác minh của con người
Khả năng thiết lập khung quản trị phòng thí nghiệm với danh sách công cụ được phê duyệt, phân loại dữ liệu, kỷ luật ghi nhật ký và xác minh liên tục
Khả năng đưa các nguyên tắc về trách nhiệm của con người, tính toàn vẹn của bằng chứng, quyền riêng tư, tính minh bạch, sử dụng phòng thủ và tính khách quan vào quy trình làm việc

Trong mười đơn vị trước, chúng ta đã học cách sử dụng AI trong các giai đoạn riêng lẻ của điều tra kỹ thuật số—hỗ trợ thu thập, phân loại, dòng thời gian, khám phá điện tử, phần mềm độc hại, thiết bị di động/đám mây, deepfake, tính toàn vẹn bằng chứng và báo cáo. Trong phần cuối cùng này, chúng tôi ghép các phần lại với nhau: đưa AI vào quy trình làm việc nhất quán từ đầu vụ án cho đến khi xét xử và làm cho nó an toàn, có thể lặp lại và có thể bảo vệ được trong phòng thí nghiệm pháp y với khuôn khổ quản trị—ràng buộc các công cụ, quy trình và trách nhiệm trong tổ chức với các quy tắc nhất quán, có thể kiểm tra được. Mục đích là biến thiện chí cá nhân thành sự đảm bảo của tổ chức.

Quy trình làm việc từ đầu đến cuối: cổng xác minh

Khi tiến hành điều tra pháp y bằng AI, hãy đặt một cổng xác minh (điểm dừng bắt buộc nơi con người kiểm tra đầu ra trước khi chuyển sang giai đoạn tiếp theo) ở mỗi giai đoạn:

Bộ sưu tập: AI tạo kế hoạch/mẫu → Con người chụp ảnh, xác minh hàm băm, bắt đầu chuỗi. Cổng: kết quả băm và bản ghi chuỗi đã hoàn tất chưa?
Phân loại: AI ưu tiên → Kiểm tra bằng cách lấy mẫu của con người. Cổng: cụm có mức độ ưu tiên thấp có được lấy mẫu không?
Đánh giá/phân tích: AI chấm điểm, tóm tắt → Liên kết tới nguồn nhân lực. Cổng: mọi phát hiện có được liên kết với nguồn không?
Dòng thời gian: AI sắp xếp → Con người bình thường hóa, loại bỏ quan hệ nhân quả. Cổng: khoảng thời gian bình thường hóa, mối tương quan-nhân quả tách biệt?
Báo cáo: AI viết bản nháp → Con người xác minh, đo lường, ký hiệu. Cửa: mỗi câu đều căn cứ vào nguồn, ngôn ngữ có đo được không?

Bạn không thể chuyển sang cánh cửa tiếp theo nếu không vượt qua từng cánh cửa. Đây là biện pháp bảo vệ theo lớp nhằm ngăn chặn một lỗi AI nào xâm nhập vào báo cáo.

Mẹo: Chia quy trình làm việc của bạn thành một danh sách kiểm tra bằng văn bản và sử dụng cùng một danh sách ở mọi sự kiện. Khả năng tái lập làm tăng cả chất lượng và khả năng chấp nhận: “Chúng tôi áp dụng cùng một quy trình đã được xác thực trong mọi cuộc kiểm tra” là cơ sở cho độ tin cậy của phương pháp trước tòa.

quản trị phòng thí nghiệm

Kỷ luật cá nhân phải phát triển thành quản trị ở quy mô phòng thí nghiệm. Các yếu tố quản trị AI trong phòng thí nghiệm pháp y:

Danh sách công cụ được phê duyệt: Công cụ AI nào có thể được sử dụng với lớp dữ liệu nào; những cái nào (ở khu vực pháp lý không phù hợp có dữ liệu được dùng để đào tạo mô hình) đều bị cấm.
Phân loại dữ liệu: Dữ liệu mở/nội bộ/bí mật/nhạy cảm cá nhân có thể được nhập vào phương tiện nào. Dữ liệu cá nhân và đặc quyền chỉ được xử lý trên các phương tiện được ký hợp đồng, không có dữ liệu trong phạm vi quyền hạn phù hợp.
Thư viện mẫu và lời nhắc chung: Các lời nhắc tiêu chuẩn, được xác thực để thực thi liên kết đến nguồn; Mọi người nên làm việc với chất lượng như nhau.
Ghi lại kỷ luật (dấu vết kiểm tra): Ghi lại những gì đã được thực hiện với dữ liệu nào, bằng công cụ nào. Điều này dành cho cả khả năng chấp nhận và kiểm toán nội bộ.
Đào tạo và năng lực: Các chuyên gia biết giới hạn của AI, ảo giác và sự cần thiết phải xác minh.
Xác minh liên tục: Kiểm tra thường xuyên hiệu suất của phương tiện dựa trên dữ liệu kiểm tra đã biết; niềm tin được đo lường thay vì niềm tin mù quáng.

Thận trọng: Rủi ro nhân lên theo quy mô. Việc sử dụng cẩn thận một chuyên gia là tốt; Nhưng nếu mọi người trong phòng thí nghiệm gồm mười người làm việc với những công cụ khác nhau, chất lượng khác nhau và không cẩn thận, một ngày nào đó bằng chứng sẽ sụp đổ. Quản trị được thiết lập trước khi khủng hoảng xảy ra - không phải sau đó.

Sử dụng có đạo đức và có trách nhiệm: nguyên tắc bất di bất dịch

Hãy tập hợp các nguyên tắc mà chúng tôi lặp lại trong toàn bộ mô-đun trong một khuôn khổ:

Trách nhiệm của con người: Mọi quyết định và chữ ký cuối cùng đều thuộc về con người. “AI đã nói như vậy” không phải là lời bào chữa ở bất cứ đâu.
Tính toàn vẹn của bằng chứng: Bản gốc không bị ảnh hưởng; Mọi thứ được thực hiện trên sản phẩm phái sinh đã được xác minh, có nguồn gốc được đăng ký.
Quyền riêng tư và tính hợp pháp: Công việc chỉ được thực hiện trong phạm vi được ủy quyền, sử dụng các công cụ thích hợp, bảo vệ dữ liệu cá nhân/nhạy cảm.
Tính minh bạch: Việc sử dụng AI được nêu trung thực trong báo cáo; Nó không bị ẩn.
Sử dụng phòng thủ: Thông tin bảo mật và phần mềm độc hại chỉ dành cho mục đích phòng thủ, xác minh và điều tra được ủy quyền; Không bao giờ truy cập trái phép, sản xuất phương tiện giả mạo hoặc phát triển tấn công.
Tính khách quan: Chuyên gia pháp y tìm kiếm sự thật; Nó sử dụng AI để đánh giá bằng chứng một cách khách quan chứ không phải để “xác nhận” kết luận đã đạt được trước đó.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Quản trị đã ngăn chặn rò rỉ. Trong một phòng thí nghiệm, một nhà phân tích mới chuẩn bị tải các email đặc quyền lên một công cụ công cộng để tổng hợp nhanh chóng. Danh sách phương tiện được phê duyệt và phân loại dữ liệu đã có hiệu lực: dữ liệu cá nhân/đặc quyền bị cấm đối với phương tiện đó. Sự rò rỉ đã được dừng lại trước khi nó xảy ra, nhờ có quy tắc.

Trường hợp 2 - Cổng xác thực đã sớm phát hiện lỗi. Trong một trường hợp, việc lấy mẫu được thực hiện tại cổng phân loại và người ta phát hiện thấy một tệp quan trọng cho thấy AI đã phân loại sai. Lỗi được phát hiện ở giai đoạn thứ hai chứ không phải ở giai đoạn báo cáo. Những cánh cửa xếp tầng đã ngăn chặn một sai lầm có thể xảy ra trên đường đến tòa án.

Trường hợp 3 - Sự tin cậy được đo lường bằng việc xác thực liên tục. Một phòng thí nghiệm đã thử nghiệm công cụ phát hiện deepfake của mình với các mẫu giả/thật đã biết ba tháng một lần và nhận thấy hiệu suất bị suy giảm (các kỹ thuật thế hệ mới đang bỏ qua công cụ này). Trọng lượng dành cho đầu ra của xe đã được điều chỉnh cho phù hợp. Niềm tin được đo lường thay vì niềm tin mù quáng đã ngăn chặn được một báo cáo sai sự thật.

Bốn mẫu có thể sao chép

1) Danh sách kiểm tra quy trình sự kiện:

Vai trò của bạn: người lãnh đạo quy trình pháp y máy tính. Cung cấp cho tôi danh sách kiểm tra quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI từ đầu đến cuối cho một sự cố: thu thập, phân loại, phân tích, dòng thời gian, các giai đoạn báo cáo và CỔNG XÁC MINH (kiểm tra của con người) cho từng giai đoạn. Viết "điều kiện vượt qua" cho mỗi cổng (ví dụ: hàm băm có khớp không, nó có được kết nối với nguồn không).

2) Dự thảo chính sách dữ liệu/công cụ AI:

Hãy để tôi phác thảo một công cụ AI và chính sách sử dụng dữ liệu cho phòng thí nghiệm pháp y: các lớp dữ liệu (mở/nội bộ/bí mật/nhạy cảm cá nhân), loại công cụ được phép cho từng lớp, yêu cầu đăng ký (kiểm tra) và các mục đích sử dụng bị cấm (truy cập trái phép, sản xuất phương tiện truyền thông giả mạo). Nói tóm lại, các gạch đầu dòng có thể hành động được.

3) Mẫu đăng ký (kiểm toán):

Tạo cho tôi mẫu bản ghi sử dụng AI: ngày, chuyên gia, ID sự cố, công cụ được sử dụng, lớp dữ liệu, quy trình (phân loại/tóm tắt/gắn cờ), nguồn đầu vào (hình ảnh/băm), cách xác minh đầu ra và chữ ký chịu trách nhiệm. Một bảng theo dòng, thích hợp cho việc kiểm tra.

4) Tự điều chỉnh việc sử dụng có trách nhiệm:

Kiểm tra trường hợp sử dụng AI sau đây để biết cách sử dụng có trách nhiệm: (1) con người có đưa ra quyết định cuối cùng không, (2) tính toàn vẹn của bằng chứng có được bảo tồn không, (3) phạm vi pháp lý/quyền riêng tư có được tuân thủ không, (4) việc sử dụng AI có minh bạch không, (5) nó chỉ dành cho mục đích phòng thủ? Đánh dấu thiếu/rủi ro cho từng hạng mục.

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Dấu nhắc yếu:

Xây dựng quy trình đánh giá pháp lý của chúng tôi bằng AI.

Không có cửa, không có chính sách dữ liệu, không ghi nhật ký và không có trách nhiệm pháp lý; Một quá trình không thể kiểm soát được, không thể đứng vững nổi lên.

Lời nhắc mạnh mẽ:

Vai trò của bạn: người lãnh đạo quy trình phòng thí nghiệm pháp y máy tính. Thiết kế cho tôi một quy trình đánh giá toàn diện được hỗ trợ bởi AI; Đặt CỔNG XÁC MINH của con người và điều kiện chuyển tiếp ở mỗi giai đoạn (thu thập, phân loại, phân tích, dòng thời gian, báo cáo). Bao gồm phân loại dữ liệu, danh sách công cụ được phê duyệt, kỷ luật kiểm toán và các mục đích sử dụng bị cấm (truy cập trái phép, phương tiện giả mạo). Nhấn mạnh rằng mọi quyết định vẫn thuộc về con người và việc sử dụng AI sẽ được nêu rõ ràng trong báo cáo.

Các cánh cửa, chính sách dữ liệu, khuôn khổ đăng ký và trách nhiệm giải trình làm cho quy trình có thể được kiểm tra và bảo vệ.

Bảng yếu tố quản trị

phần tử

Những gì cung cấp

rủi ro nếu không

Danh sách xe được phê duyệt

Công cụ phù hợp, an toàn

rò rỉ dữ liệu

Phân loại dữ liệu

Khớp dữ liệu xe chính xác

Vi phạm quyền riêng tư

Cổng xác thực

Bắt lỗi sớm

Lỗi rò rỉ ra tòa

Đăng ký (dấu vết kiểm toán)

Khả năng kiểm toán

Điểm yếu về khả năng chấp nhận

Xác minh liên tục

Niềm tin được đo lường

tin tưởng một cách mù quáng

giáo dục

nhận thức về ranh giới

Đừng rơi vào ảo giác

Những lỗi thường gặp

Không đặt cổng xác minh. Một lỗi AI duy nhất sẽ không được kiểm tra trong báo cáo.
Trì hoãn quản trị sau khủng hoảng Rủi ro nhân lên theo quy mô; Quy tắc đã được thiết lập trước.
Không lưu giữ hồ sơ. Một quy trình không thể kiểm toán thì không thể bào chữa trước tòa.
Không bao giờ kiểm tra hiệu suất xe. Các mô hình suy yếu theo thời gian và với các kỹ thuật mới.
Chuyển giao trách nhiệm cho AI. Quyết định và chữ ký cuối cùng luôn thuộc về con người.

Tóm lại

Bài học cuối cùng của mô-đun này kết nối các bộ phận thành một tổng thể: AI được tích hợp các cổng xác minh ở mọi giai đoạn của vụ việc, từ khi bắt đầu đến kiện tụng và được bảo mật bằng quản trị (các công cụ được phê duyệt, phân loại dữ liệu, kỷ luật ghi nhật ký, xác minh liên tục, đào tạo) ở quy mô phòng thí nghiệm. Các nguyên tắc bất di bất dịch rất rõ ràng: trách nhiệm của con người, tính toàn vẹn của bằng chứng, quyền riêng tư và tính hợp pháp, tính minh bạch, sử dụng mang tính phòng thủ và tính công bằng. AI là một hệ số nhân quy mô mạnh mẽ trong pháp y kỹ thuật số; Nhưng con người luôn là người tìm kiếm sự thật, bảo vệ bằng chứng và chịu trách nhiệm.

Nhiệm vụ ứng dụng

Tạo tài liệu quy trình một trang cho phòng thí nghiệm (hoặc tưởng tượng) của riêng bạn bằng cách sử dụng các mẫu “Danh sách kiểm tra quy trình làm việc sự kiện” và “bản phác thảo chính sách dữ liệu/công cụ AI”: năm giai đoạn, cổng xác thực và điều kiện chuyển tiếp trong mỗi giai đoạn, phân loại dữ liệu và các mục đích sử dụng bị cấm. Sau đó, hãy kiểm tra ứng dụng trước đó của bạn trong mô-đun này bằng mẫu "Tự kiểm tra việc sử dụng có trách nhiệm".

danh sách kiểm tra

[ ] Tôi đặt cổng xác minh con người và vượt qua điều kiện ở mỗi giai đoạn.
[ ] Tôi đã xác định phân loại dữ liệu và danh sách xe được phê duyệt.
[ ] Tôi đã ghi lại việc sử dụng AI trong quá trình kiểm tra.
[ ] Tôi dự định kiểm tra hoạt động của xe định kỳ.
[ ] Tôi đã đảm bảo rằng quyết định và chữ ký cuối cùng thuộc về con người và việc sử dụng đó mang tính phòng thủ và minh bạch.

Thi học phần

1. Định vị nào sau đây là chính xác nhất cho trí tuệ nhân tạo trong pháp y máy tính?

A) Trí tuệ nhân tạo có thể viết kết quả trực tiếp vào báo cáo của tòa án mà không cần sự chấp thuận của con người
B) Trí tuệ nhân tạo chỉ hữu ích trong việc tóm tắt văn bản và không liên quan đến các lĩnh vực điều tra pháp y khác
C) AI là công cụ phân loại và tạo bản thiết kế; Trách nhiệm đưa ra các quyết định xác định tính toàn vẹn và giải thích bằng chứng thuộc về con người ✔
D) Vì trí tuệ nhân tạo luôn khách quan hơn con người nên cần phải để nó giải thích bằng chứng.

Mô tả: Trí tuệ nhân tạo; Nó là một trợ lý giúp phân loại dữ liệu khổng lồ, gắn cờ các mẫu và tạo ra các phác thảo. Trách nhiệm và phê duyệt các quyết định quan trọng, chẳng hạn như tính toàn vẹn của bằng chứng, cách giải thích và tiếng nói cuối cùng về những gì sẽ được bảo vệ trước tòa, thuộc về chuyên gia có thẩm quyền; Một kết quả chưa được xác minh có thể ảnh hưởng đến quyền tự do của một người hoặc tương lai của một tổ chức.

2. Nguyên tắc cơ bản để bảo toàn tính toàn vẹn khi xem xét chứng cứ gốc là gì?

A) Bản gốc còn nguyên; Hình ảnh được chụp bằng trình chặn ghi, hàm băm được xác minh và phân tích được thực hiện trên bản sao ✔
B) Để đảm bảo tốc độ, thiết bị gốc được cắm trực tiếp vào máy tính và kiểm tra file
C) Bằng chứng gốc có thể được sửa đổi để tải lên công cụ AI
D) Tính toán giá trị băm là không cần thiết, tên tệp đủ để chứng minh tính toàn vẹn

Giải thích: Bằng chứng gốc không thể được chạm trực tiếp. Bằng cách ngăn chặn việc ghi vào nguồn bằng trình chặn ghi, hình ảnh chính xác sẽ được chụp, dấu vân tay được tính bằng hàm băm (SHA-256) và toàn bộ phân tích - bao gồm cả phân tích trí tuệ nhân tạo - được thực hiện trên bản sao đã được xác minh này. Vì vậy hàm băm của bản gốc không bao giờ thay đổi.

3. Nên làm gì đối với các tệp mà AI phân loại gọi là 'mức độ ưu tiên thấp' trong một tập dữ liệu lớn?

A) Để tiết kiệm thời gian, nó bị xóa hoàn toàn và bị loại khỏi phần xem xét.
B) Nó sẽ không bao giờ mở lại vì trí tuệ nhân tạo đã nói như vậy.
C) Nó được tự động gửi cho bên kia
D) Không thể xóa nhòa; Trình tự được để đến cuối nhưng được kiểm tra bằng cách lấy mẫu để phát hiện âm tính giả ✔

Giải thích: Phân loại không phải là loại bỏ mà là ưu tiên; không có cụm nào bị xóa. Kết quả âm tính giả (bỏ qua bằng chứng xác thực là 'không liên quan') là sai lầm đắt giá nhất trong pháp y máy tính. Do đó, việc phân loại trí tuệ nhân tạo cần được kiểm tra bằng cách lấy mẫu ngẫu nhiên ngay cả từ cụm “mức độ ưu tiên thấp”.

4. Bước quan trọng nhất trước khi kết hợp nhật ký từ các nguồn khác nhau vào một dòng thời gian là gì?

A) Đặt các khúc gỗ cạnh nhau và đếm những khúc gỗ liên tiếp là nhân quả
B) Chuẩn hóa tất cả các dấu thời gian thành một tham chiếu duy nhất (UTC) ✔
C) Chỉ sử dụng tệp nhật ký lớn nhất và loại bỏ những tệp khác
D) Sắp xếp các sự kiện theo thứ tự bảng chữ cái mà không cần nhìn vào dấu thời gian

Giải thích: Cạm bẫy lớn nhất là múi giờ và độ lệch đồng hồ: một nhật ký có thể ghi lại UTC, giờ địa phương khác hoặc đồng hồ của hệ thống có thể sai. Tất cả dấu thời gian phải được chuẩn hóa thành một tham chiếu duy nhất (thường là UTC) trước khi thiết lập mối tương quan; Nếu không thì mối quan hệ nhân quả đã được thiết lập sẽ bị mục nát ngay từ đầu.

5. Việc không có nhật ký ở một khoảng thời gian nhất định trong dòng thời gian có thể cho thấy điều gì từ góc độ pháp lý?

A) Không gian luôn vô nghĩa và nên bỏ qua
B) Khoảng trống chắc chắn chứng tỏ rằng hệ thống đã đóng tại thời điểm đó.
C) Khoảng trống trong nhật ký có thể cho thấy rằng các hồ sơ có thể đã bị cố tình xóa (xóa nhật ký) và cần được điều tra ✔
D) Khi tìm thấy khoảng trống, toàn bộ lịch trình sẽ được coi là không hợp lệ và bị loại bỏ

Giải thích: Khoảng trống nhật ký trong khoảng thời gian dự kiến là một dấu hiệu rõ ràng cho thấy hồ sơ có thể đã bị xóa có chủ ý; Thường thì chính sự trống rỗng là một trong những bằng chứng quan trọng nhất. Không nên bỏ qua các khoảng trống mà nên điều tra xem có khả năng bị xóa/thao túng hay không.

6. Số liệu nào được ưu tiên trong bối cảnh pháp lý/pháp lý khi đánh giá kết quả mã hóa dự đoán (TAR), giúp tăng tốc quá trình xem xét bằng trí tuệ nhân tạo trong khám phá điện tử và tại sao?

A) Việc thu hồi được ưu tiên; Không thiếu tài liệu liên quan còn quan trọng hơn việc đọc thêm tài liệu ✔
B) Chỉ có vấn đề chính xác; Ngưỡng chặt chẽ là đủ để giảm tải đọc
C) Không có số liệu nào được xem xét; Quyết định của trí tuệ nhân tạo được chấp nhận trực tiếp
D) Chỉ có số lượng tài liệu là quan trọng; mức độ liên quan của nội dung không được đo lường

Mô tả: Khả năng thu hồi (độ chính xác) đo lường số lượng tài liệu liên quan thực sự có thể được tìm thấy; Vì việc không cung cấp tài liệu liên quan có thể dẫn đến bị trừng phạt nên việc thu hồi ở mức độ cao là ưu tiên của pháp luật. Do đó, cái gọi là cụm 'không liên quan' được kiểm tra bằng cách lấy mẫu thu hồi; Không bỏ sót quan trọng hơn là đọc quá nhiều.

7. Vai trò của trí tuệ nhân tạo đối với các tài liệu mang đặc quyền của luật sư-khách hàng trong khám phá điện tử là gì?

A) Trí tuệ nhân tạo đưa ra quyết định đặc quyền một cách dứt khoát và tự động tạo bộ phân phối
B) Việc kiểm tra đặc quyền là không cần thiết vì cuối cùng tất cả tài liệu đều được chuyển giao
C) Trí tuệ nhân tạo hoàn toàn không được sử dụng; Tất cả tài liệu đều được đọc thủ công, từng cái một, không có sự hỗ trợ của công nghệ
D) AI gắn cờ các tài liệu có khả năng đặc quyền là ứng cử viên; Luật sư con người xác nhận quyết định cuối cùng ✔

Giải thích: Vô tình giao tài liệu đặc quyền cho bên kia (từ bỏ đặc quyền) là một sai lầm rất khó sửa chữa. AI giúp gắn cờ các tài liệu có khả năng có đặc quyền, nhưng mỗi quyết định về đặc quyền phải được luật sư con người xác nhận; Trí tuệ nhân tạo không thể đưa ra quyết định cuối cùng.

8. Người ta nên hành động như thế nào khi AI nhìn vào các con trỏ tĩnh (chuỗi) để tìm mẫu phần mềm độc hại và nói 'đây là ransomware X đã biết'?

A) Chẩn đoán được coi là dứt khoát và được ghi trực tiếp vào báo cáo.
B) Chẩn đoán được coi là giả thuyết; Được xác nhận bằng hành vi động và xác minh IOC trong hộp cát biệt lập ✔
C) Không cần xác minh thêm vì trí tuệ nhân tạo đã nói như vậy
D) Mẫu được kiểm tra nhanh chóng bằng cách chạy mẫu mà không cách ly trong hệ thống thực

Giải thích: Chẩn đoán dựa trên các chỉ số tĩnh không phải là bằng chứng mà là giả thuyết; AI có thể hiểu sai một chuỗi hoặc tạo ra ảo giác. Tuy nhiên, chẩn đoán gia đình phải được hỗ trợ bằng phân tích động (quan sát hành vi trong hộp cát cách ly) và xác minh IOC. Ngoài ra, thông tin này chỉ nhằm mục đích phòng thủ.

9. Nên hiểu mối quan hệ giữa bản tóm tắt trò chuyện do trí tuệ nhân tạo tạo ra và bằng chứng trong phân tích pháp y trên thiết bị di động như thế nào?

A) Bản tóm tắt là bằng chứng đáng tin cậy hơn chính các thông điệp
B) Bản tóm tắt có thể được trình ra tòa làm bằng chứng chính, không cần xem nguồn
C) Bản tóm tắt không phải là bằng chứng mà là hướng dẫn; Bằng chứng thực sự là thông điệp ở nguồn và mọi dấu hiệu đều phải được liên kết ở đó ✔
D) Tóm tắt đầy đủ; tin nhắn gốc có thể bị xóa

Giải thích: Bản tóm tắt do trí tuệ nhân tạo tạo ra không phải là bằng chứng; Đây chỉ là hướng dẫn về những thông báo cần xem. Bằng chứng thực sự là thông điệp thực tế tại nguồn của nó. Do đó, mỗi điểm được đánh dấu trong bản tóm tắt phải được liên kết với bản ghi gốc và bản tóm tắt không được thay thế chính thông báo đó.

10. Cách tiếp cận chính xác nhất khi đánh giá liệu bằng chứng video có phải là deepfake hay không?

A) Đánh giá nguồn gốc, siêu dữ liệu, điểm bất thường về kỹ thuật, xuất xứ và bối cảnh theo nhiều lớp và thể hiện kết quả với mức độ tin cậy ✔
B) Nhìn vào điểm của một công cụ phát hiện duy nhất và nói 'chắc chắn là deepfake'
C) Tuyệt đối tin tưởng vào siêu dữ liệu và không nhìn vào bất kỳ lớp nào khác
D) Chấp nhận video là thật mà không cần bất kỳ xác minh nào vì nó trông trôi chảy

Giải thích: Việc phát hiện deepfake không thể dựa trên một công cụ hay một điểm số duy nhất; Chuỗi hành trình sản phẩm, siêu dữ liệu, điểm bất thường về kỹ thuật, xuất xứ (C2PA) và các lớp nhất quán theo ngữ cảnh phải được đánh giá cùng nhau, xác thực chéo. Kết quả không phải là 'chắc chắn là giả/thật' mà được thể hiện dưới dạng mức độ tin cậy tổng hợp của các lớp.

11. Tình huống nào rủi ro nhất khi sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm bằng chứng được chấp nhận trước tòa?

A) Nêu trung thực việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong báo cáo
B) Kết nối và xác minh của con người đối với từng đầu ra trí tuệ nhân tạo với nguồn
C) Trình bày đầu ra 'hộp đen' không thể giải thích được cách nó đưa ra quyết định dưới dạng phát hiện trực tiếp ✔
D) Ghi lại rằng các hàm băm thu thập, kiểm tra và kiểm soát khớp với nhau

Mô tả: Có thể chấp nhận được; Nó đòi hỏi tính xác thực, tính toàn vẹn/chuỗi, phương pháp đáng tin cậy và có thể lặp lại cũng như khả năng giải thích của chuyên gia. Trình bày đầu ra của trí tuệ nhân tạo 'hộp đen', không thể giải thích được cách nó đưa ra quyết định, vì phát hiện trực tiếp có thể không vượt qua bài kiểm tra về độ tin cậy và khả năng giải thích của phương pháp; Vì vậy, đầu ra phải được liên kết nhân đạo với nguồn và được kiểm chứng.

12. Về mặt ngôn ngữ và lập luận trong dự thảo báo cáo pháp y được viết bằng trí tuệ nhân tạo, người ta nên tiến hành như thế nào?

A) Nếu bản nháp lưu loát, ký tên chính xác như nguyên văn, không cần nhìn nguồn.
B) Mỗi câu được xác nhận tại nguồn và ngôn ngữ được lưu giữ với độ chính xác phù hợp với phát hiện ✔
C) Những tuyên bố mạnh mẽ như 'anh ta chắc chắn có tội' được ưu tiên áp dụng.
D) Mối tương quan luôn có thể được viết dưới dạng quan hệ nhân quả

Giải thích: Trí tuệ nhân tạo có thể viết mối tương quan dưới dạng quan hệ nhân quả, xác suất dưới dạng chắc chắn và thêm ngày tháng/tập tin/tham chiếu bịa đặt bằng ảo giác. Trong ngôn ngữ pháp y, được đo lường, ngôn ngữ dựa trên nguồn như “kết quả cho thấy thiết bị này đã thực hiện hành động này vào thời điểm này” nên được sử dụng chứ không phải “người đó chắc chắn có tội” và mỗi câu phải được xác nhận tại nguồn.

13. Cách hiệu quả nhất để bảo vệ quy trình xem xét pháp y toàn diện được hỗ trợ bởi AI khỏi một lỗi duy nhất lọt vào tòa án là gì?

A) Đặt cổng xác minh con người và đạt điều kiện ở từng giai đoạn (xác minh lớp) ✔
B) Giao toàn bộ quy trình cho một công cụ AI duy nhất và xem xét phần cuối
C) Xóa các xác minh trung gian về tốc độ và chỉ kiểm tra ở giai đoạn báo cáo
D) Mỗi chuyên gia có thể tự do sử dụng phương tiện của mình mà không cần theo dõi kiểm tra.

Mô tả: Mỗi giai đoạn (thu thập, phân loại, phân tích, dòng thời gian, báo cáo) được đặt với một cổng xác minh của con người và một điều kiện vượt qua rõ ràng (mã băm có khớp không, nó có được liên kết với nguồn không, nó có được lấy mẫu không). Bạn không thể đi qua cánh cửa này mà không đi qua cánh cửa khác; Cấu trúc phân lớp này ngăn không cho một lỗi AI nào rò rỉ vào báo cáo.

14. Nguyên tắc bất di bất dịch đối với việc sử dụng có trách nhiệm thông tin bảo mật và phần mềm độc hại trong điều tra máy tính là gì?

A) Thông tin chỉ nhằm mục đích bào chữa, xác minh bằng chứng và xem xét được ủy quyền; Không bao giờ có thể được sử dụng để truy cập trái phép hoặc tấn công/sản xuất phương tiện giả mạo ✔
B) Nếu đủ kỹ năng, nhà phân tích cũng có thể sử dụng thông tin này để vào các hệ thống khác
C) Sản xuất phương tiện giả bằng trí tuệ nhân tạo được học cách phát hiện miễn phí
D) Thực tế không có giới hạn giữa phòng thủ và tấn công, cả hai đều được chấp nhận

Mô tả: Nhà phân tích điều tra thực hiện kỹ thuật đảo ngược để hiểu và chứng minh những gì kẻ tấn công đã làm; Thông tin này chỉ nhằm mục đích bào chữa, xác minh bằng chứng và xem xét được ủy quyền. Việc sử dụng AI để tạo ra phần mềm độc hại đang hoạt động, tạo phương tiện giả mạo hoặc xâm nhập vào hệ thống của người khác vừa bất hợp pháp vừa phi đạo đức, đồng thời nằm ngoài phạm vi của lĩnh vực này.