Lợi nhuận:
- Khả năng chứng minh tính toàn vẹn của bằng chứng thông qua đối sánh hàm băm, chuỗi hành trình sản phẩm với khả năng ghi lại không bị gián đoạn và ghi lại nguồn gốc của các biến thể AI
- Khả năng hiểu các điều kiện chấp nhận được (tính xác thực, phương pháp đáng tin cậy, khả năng giải thích) và áp dụng nguyên tắc không đưa ra kết quả 'hộp đen' không giải thích được như một phát hiện.
- Khả năng nêu rõ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong báo cáo và đảm bảo rằng trách nhiệm về kết quả cuối cùng thuộc về chuyên gia
Ngay cả phát hiện kỹ thuật xuất sắc nhất trong một cuộc điều tra cũng có thể chẳng có giá trị gì trước tòa nếu tính toàn vẹn của bằng chứng và chuỗi hành trình sản phẩm không thể được chứng minh. Mục tiêu cuối cùng của pháp y máy tính không phải là trả lời câu hỏi về mặt kỹ thuật mà là tạo ra bằng chứng có thể được chấp nhận và bào chữa trước tòa. Trong phần này, chúng ta sẽ đề cập đến cách bảo vệ tính toàn vẹn của bằng chứng, chuỗi hành trình sản phẩm và các nguyên tắc được chấp nhận hợp pháp trong thời đại AI. Đơn vị này là xương sống pháp lý của toàn bộ mô-đun.
Tính toàn vẹn của bằng chứng: bằng chứng không bao giờ thay đổi
Tính toàn vẹn của bằng chứng là khả năng chứng minh rằng bằng chứng không hề thay đổi kể từ khi được thu thập cho đến khi xét xử. Công cụ kỹ thuật cho việc này là hàm băm mà chúng ta đã thấy trong các phần trước: giá trị SHA-256 được tính khi nhận được hình ảnh sẽ giống nhau khi được tính toán lại trước tòa. Nếu kết quả vẫn như cũ thì có nghĩa là không có một chút bằng chứng nào bị thay đổi. Đó là lý do tại sao một bản ghi băm được lưu giữ cho mỗi lần kiểm tra và mỗi lần đổi chủ.
Trong thời đại AI, tính toàn vẹn có một khía cạnh mới: Phân tích bằng AI không được làm thay đổi bản gốc. Dữ liệu bạn cung cấp cho các công cụ AI luôn là dữ liệu phái sinh của hình ảnh đã được xác thực; Phân tích của AI không làm hỏng hàm băm của bằng chứng gốc vì bản gốc không bị ảnh hưởng. Cần phải ghi lại điều này: "Việc phân tích được thực hiện trên một bản sao hoạt động của hình ảnh có hàm băm; phân tích AI chỉ nhằm mục đích đọc."
Thận trọng: Việc "xử lý" dữ liệu của công cụ AI (tải, chuyển đổi, tóm tắt) là một hoạt động trên đạo hàm đó và không ảnh hưởng đến bản gốc - nhưng nếu bạn cũng không ghi lại nguồn gốc của đạo hàm đó (hình ảnh nào, hàm băm nào), sẽ có một lỗ hổng trong chuỗi bằng chứng phát hiện của bạn. Kết nối từng đầu ra AI với nguồn của nó và hàm băm của nguồn đó.
Chuỗi hành trình sản phẩm: ai, khi nào, như thế nào
Chuỗi hành trình sản phẩm là một hồ sơ không bị gián đoạn, thể hiện từ thời điểm bằng chứng được thu thập, nó được chuyển qua tay ai, nó được lưu giữ khi nào và ở đâu cũng như những gì đã được thực hiện. Chỉ có một khoảng trống - "bằng chứng này nằm ở đâu trong hai ngày, ai có thể truy cập nó?" - làm mất đi độ tin cậy của bằng chứng. Chuỗi bao gồm: mô tả bằng chứng, người thu thập, ngày/giờ, phương pháp thu thập, hàm băm, vị trí lưu trữ, mỗi lần chuyển và mỗi lần truy cập.
AI không theo dõi chuỗi hành trình sản phẩm (đây là vấn đề trách nhiệm và quyền hạn) nhưng cung cấp hai đóng góp an toàn: (1) nó tạo ra các mẫu chuỗi hoàn chỉnh; (2) quét hồ sơ của bạn xem có mâu thuẫn không (đánh dấu những chỗ trống như “bằng chứng này có hồ sơ chuyển nhượng nhưng không có chữ ký của người nhận”). Trách nhiệm của chuỗi luôn thuộc về con người.
Khả năng được chấp nhận: tòa án tìm kiếm điều gì?
Để bằng chứng được chấp nhận tại tòa án, thường cần phải có các điều kiện sau (chi tiết khác nhau giữa các khu vực pháp lý):
- Tính xác thực: Bằng chứng phải đến từ nguồn được xác nhận và không được thay đổi.
- Tính toàn vẹn và chuỗi: Phải được chứng minh bằng hàm băm và chuỗi hành trình sản phẩm.
- Phương pháp đáng tin cậy: Công cụ và phương pháp được sử dụng phải đáng tin cậy về mặt khoa học, có thể lặp lại và được chấp nhận rộng rãi. (Ở nhiều khu vực pháp lý, các bài kiểm tra độ tin cậy được áp dụng cho các phương pháp chuyên gia.)
- Có liên quan và thu thập hợp pháp: Bằng chứng được thu thập trái phép/bất hợp pháp có thể bị từ chối.
- Có thể giải thích theo chuyên gia: Chuyên gia phải có khả năng bảo vệ rõ ràng về phương pháp và kết quả trước tòa.
Đây là điểm quan trọng từ góc độ AI: Nếu bạn không thể giải thích cách tác nhân AI đưa ra quyết định thì kết quả đó có bằng chứng yếu. AI “hộp đen” cho biết “có liên quan 90%” có thể không vượt qua bài kiểm tra về độ tin cậy và khả năng giải thích của phương pháp. Do đó, AI được định vị là trợ lý được con người xác minh chứ không phải trợ lý tạo ra kết quả; Phát hiện cuối cùng là bằng chứng cho thấy người ta có thể quy kết nguồn và giải thích.
Mẹo: Trong báo cáo của bạn, hãy nêu rõ ràng bất cứ nơi nào bạn sử dụng AI: công cụ nào, cho mục đích gì, nó được xác thực như thế nào. Giải thích, không che giấu, tạo dựng niềm tin. Câu "AI đã được sử dụng để phân loại, tất cả các phát hiện được đánh dấu đều được chuyên gia xác minh bằng cách liên kết với nguồn" làm cho phương pháp này có thể bảo vệ được.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Chuỗi băm phục hồi bằng chứng. Trong một trường hợp, người bào chữa phản đối rằng "hình ảnh này có thể đã bị thay đổi". Chuyên gia cho thấy cả 3 giá trị SHA-256 được tính tại thời điểm thu thập, khi khám xét và trước tòa đều giống nhau. Tính toàn vẹn đã được chứng minh bằng toán học; Sự phản đối đã bị loại bỏ.
Trường hợp 2 - Khoảng cách chuỗi bằng chứng yếu đi. Trong một hồ sơ không ghi ai có bằng chứng trong 36 giờ. Phía bên kia đã lợi dụng sơ hở này; Độ tin cậy của bằng chứng đã được đặt câu hỏi nghiêm túc. Phát hiện kỹ thuật rất mạnh mẽ, nhưng trò chơi dây chuyền đã làm lu mờ mọi thứ. Bài học: Sự xuất sắc về mặt kỹ thuật là chưa đủ nếu không có kỷ luật dây chuyền.
Trường hợp 3 - AI không giải thích được bị từ chối. Trong một bản dự thảo, một phát hiện được trình bày là "mô hình AI được phát hiện", nhưng cách mô hình đưa ra quyết định và nguồn gốc của phát hiện đó lại không được hiển thị. Chuyên gia cho rằng đây là rủi ro về khả năng được chấp nhận; Phát hiện này đã được trình bày lại, với chuyên gia liên kết nó với nguồn và xác minh nó theo cách thủ công. Do đó, AI vẫn hữu ích và con người vẫn chịu trách nhiệm.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Dự thảo tuyên bố về tính toàn vẹn:
Vai trò của bạn: người viết báo cáo pháp y máy tính. Đưa cho tôi bản dự thảo tuyên bố về tính toàn vẹn bằng chứng: tên hình ảnh, thiết bị nguồn, phương pháp thu thập, sử dụng trình chặn ghi, hàm băm thu thập/kiểm tra/kiểm soát (SHA-256), tuyên bố rằng ba thông tin này trùng khớp và ghi chú rằng việc kiểm tra đã được thực hiện trên một bản sao làm việc. Để lại những khoảng trống bằng [ ].
2) Chuỗi quét khoảng cách quyền nuôi con:
Tôi sẽ đưa cho bạn một chuỗi hồ sơ giám sát. Kiểm tra các trường sau: thiếu chữ ký, thiếu khoảng thời gian, chuyển không có bản ghi băm, người gửi/người nhận không khớp. Kết nối mỗi khoảng trống với dòng tương ứng. Lưu ý ngắn gọn những khoảng trống này có thể ảnh hưởng như thế nào đến độ tin cậy của bằng chứng.
3) Ghi chú minh bạch về việc sử dụng AI:
Viết một đoạn minh bạch về “việc sử dụng AI” để đưa vào báo cáo của tôi: công cụ AI nào đã được sử dụng, ở giai đoạn nào (phân loại/tóm tắt/đánh dấu), cho mục đích gì; Các đầu ra được con người xác minh bằng cách kết nối chúng với nguồn; Bạn chịu trách nhiệm về những phát hiện cuối cùng. Không cường điệu, bằng ngôn ngữ trung thực.
4) Khả năng tự kiểm soát được chấp nhận:
Kiểm tra kết quả sau đây xem có được chấp nhận không: (1) có bằng chứng xác thực không, (2) hàm băm/chuỗi có hoàn chỉnh không, (3) phương pháp có thể lặp lại và có thể giải thích được không, (4) nó có được lấy một cách hợp pháp không, (5) chuyên gia có thể bảo vệ nó không? Đánh dấu các mục còn thiếu cho mỗi mục. Không phải tư vấn pháp luật, tự chủ.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Viết phát hiện này vào báo cáo.
Tính toàn vẹn, nguồn gốc và khả năng chấp nhận hoàn toàn không được tính đến; Phát hiện này có thể bị mất uy tín tại tòa án.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: người viết báo cáo pháp y kỹ thuật số. Trình bày một phát hiện trong bối cảnh sau: nguồn của phát hiện (tệp, phần bù, dấu thời gian), hình ảnh và hàm băm mà nó được tạo ra, phương pháp được sử dụng, vai trò của AI (nếu có) và xác minh của con người. Viết những điều không chắc chắn là "có thể". Trình bày phát hiện mà không ghi nguồn; Tránh yêu cầu bồi thường quá mức.
Khung phân bổ, hàm băm, phương pháp và xác minh làm cho kết quả có thể được bảo vệ.
Bảng điều kiện chấp nhận
tình trạng
Anh ấy muốn gì?
Làm thế nào để cung cấp
Rủi ro với AI
tính xác thực
Nguồn + bất biến
Hình ảnh, liên kết đến nguồn
ảo giác
tính toàn vẹn
Nó không hề thay đổi chút nào
Kết quả băm
Thiếu đăng ký phái sinh
chuỗi quyền giám hộ
Ghi âm liền mạch
Mẫu CoC, chữ ký
khoảng cách đăng ký
Độ tin cậy của phương pháp
Lặp lại + chấp nhận
Công cụ/quy trình tiêu chuẩn
“Hộp đen” khó giải thích
Khả năng giải thích
Chuyên gia phòng thủ
phương pháp minh bạch
Sử dụng AI tàng hình
Những lỗi thường gặp
- Không ghi nguồn gốc của biến thể AI. Nếu nó không được ghi lại hình ảnh nào và hàm băm nào đến từ đó thì sẽ có một khoảng trống trong chuỗi.
- Để lại những khoảng trống trong chuỗi hành trình sản phẩm. Một khoảng thời gian bị thiếu sẽ làm suy yếu ngay cả bằng chứng kỹ thuật mạnh mẽ nhất.
- Trình bày kết quả AI không giải thích được dưới dạng một phát hiện. Rủi ro chấp nhận được; Cần phải xác minh con người và xuất xứ.
- Ẩn việc sử dụng AI. Minh bạch tạo dựng niềm tin; Phương pháp ẩn gây ra sự phản đối.
- Sử dụng ngôn ngữ quá chính xác. Ngôn ngữ dựa trên bằng chứng và mức độ chắc chắn hơn là “chắc chắn”.
Tóm lại
Tiêu chí cuối cùng của pháp y kỹ thuật số không phải là độ chính xác về mặt kỹ thuật mà là bằng chứng có thể được chấp nhận và bào chữa trước tòa. Cơ sở cho điều này là tính toàn vẹn của bằng chứng (khớp băm), chuỗi hành trình sản phẩm (ghi chép không bị gián đoạn) và các điều kiện chấp nhận (tính xác thực, phương pháp đáng tin cậy, khả năng giải thích). Nguyên tắc quan trọng trong thời đại AI: AI được sử dụng mà không thay đổi bản gốc, bằng cách ghi lại nguồn gốc của đạo hàm và bằng cách kết nối đầu ra với nguồn và xác minh bởi con người. AI rất hữu ích; Ông là một chuyên gia có trách nhiệm và ủng hộ.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chuẩn bị một chuỗi hồ sơ lưu ký mẫu và bao gồm khoảng trống có chủ ý (thiếu chữ ký hoặc mất thời gian). Quét AI bằng mẫu "quét khoảng cách chuỗi quyền nuôi con" và xác minh khoảng cách. Sau đó, đối với một phát hiện mẫu, hãy áp dụng các mẫu “Tuyên bố về tính toàn vẹn của bản nháp” và “Bản ghi nhớ minh bạch khi sử dụng AI” rồi viết bản trình bày liên kết phát hiện đó với nguồn.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã ghi lại rằng các hàm băm thu thập, kiểm tra và kiểm soát khớp với nhau.
- [ ] Tôi đã liên kết từng biến thể AI với nguồn và hàm băm của nó.
- [ ] Tôi giữ nguyên chuỗi hành trình sản phẩm và rà soát các khoảng trống.
- [ ] Tôi đã nêu rõ việc sử dụng AI trong báo cáo.
- [ ] Tôi đã trình bày những phát hiện này bằng ngôn ngữ có thể giải thích được, dựa trên nguồn và đo lường được.