人工智慧技術驅動數位鑑識流程革新

– 14 分鐘閱讀

數位鑑識流程涉及識別、儲存、分析、檔案記錄和呈現等多個步驟，其目標是從數位裝置中提取、保護和分析資料，以支援法律調查或資安事件分析。傳統的數位鑑識方法在面對日益增長的資料量和複雜的網路犯罪手法時，效率和準確性受到挑戰。人工智慧技術的引入，為數位鑑識流程帶來了革新性的改變。機器學習演算法可以自動化分析大量的數位證據，識別潛在的犯罪模式和異常行為，並提供更精確的調查結果。深度學習則能處理更複雜的資料型別，例如影像和影片，並從中提取有價值的資訊。自然語言處理技術則能分析大量的文字資料，例如電子郵件和聊天記錄，幫助調查人員快速找到關鍵證據。這些 AI 技術的應用，不僅提升了鑑識效率，降低了人為錯誤，也讓調查人員能夠更有效地應對日益複雜的網路犯罪挑戰，例如深偽技術、加密貨幣犯罪等。

數位鑑識技術流程

數位鑑識是一項涉及多個步驟的複雜過程，旨在從數位裝置中提取、保護和分析資料以支援法律調查。以下是數位鑑識的主要步驟：

數位鑑識的主要步驟

  1. 識別（Identification）：首先，必須明確調查的主要目的以及所需的資源。這一步驟涉及確定需要分析的數位裝置和資料範圍。

  2. 儲存（Preservation）：在資料被進一步分析之前，必須隔離、保護並儲存資料。這通常包括建立資料的完整複製，以避免原始資料被修改。

  3. 分析（Analysis）：在此步驟中，鑑識專家會選擇合適的工具和技術來處理和分析資料。這些工具可以幫助提取和解釋有價值的資訊。

  4. 檔案記錄（Documentation）：詳細記錄犯罪現場是至關重要的。這包括拍攝照片、繪製草圖以及建立犯罪現場地圖，以確保所有相關細節都被記錄下來。

  5. 呈現（Presentation）：最後一步是總結和解釋調查結果，並將其呈現在法庭或其他相關機構。這需要將技術細節轉化為易於理解的形式，以支援法律訴訟。

此圖示展示了數位鑑識的基本流程，從識別到呈現：

  graph TD
    A[識別] --> B[儲存]
    B --> C[分析]
    C --> D[檔案記錄]
    D --> E[呈現]

美國國家標準技術研究院的四階段模型

美國國家標準技術研究院（NIST）在2006年提出了一種四階段模型來指導數位鑑識調查。這些階段包括：

  1. 收集（Collection）：在犯罪現場識別、標記和檔案化證據，然後收集它們。這一步驟確保所有相關資料都被安全地提取並儲存。

  2. 檢查（Examination）：使用鑑識工具和技術來提取相關的數位證據，同時保持其完整性。這可能包括從硬碟、手機或其他數位裝置中提取資料。

  3. 分析（Analysis）：評估提取的證據以確定其適用性和對案件的價值。這通常涉及深入分析資料以發現模式和異常。

  4. 報告（Reporting）：詳細記錄在調查過程中採取的行動以及結果。這包括準備報告並將結果呈現在法庭或其他相關機構。

此圖示說明瞭NIST提出的四階段模型：

  graph TD
    A[收集] --> B[檢查]
    B --> C[分析]
    C --> D[報告]

人工智慧在數位鑑識中的應用

人工智慧（AI）已經成為現代電腦科學中不可或缺的一部分，特別是在處理複雜或大規模問題時。AI旨在開發能夠執行人類智慧任務的電腦程式，例如推理、學習和決策。隨著機器學習和深度學習技術的進步，AI系統能夠從大量資料中學習並不斷改進其效能。

人工智慧如何改變數位鑑識

AI技術如機器學習和模式識別已經顯著改變了數位鑑識領域。它們能夠自動化處理大量數字證據，幫助調查人員發現可疑活動或隱藏資訊。例如，機器學習演算法可以透過分析大量資料集來發現模式和異常，從而揭示潛在的犯罪行為。

此外，自然語言處理（NLP）技術也在資料還原和分析中發揮重要作用。NLP能夠從未結構化的文字資料中提取有價值資訊，如電子郵件或簡訊中的對話內容。這有助於重建對話、識別關鍵人物以及理解調查背景。

數位鑑識中的挑戰與機遇

儘管AI在數位鑑識中具有巨大潛力，但也面臨一些挑戰和倫理問題。例如，AI模型的可解釋性問題使得難以理解其決策過程，從而影響結論的準確性和透明度。此外，技術的快速變化也對鑑識調查提出了新挑戰，迫使專家不斷更新其方法來應對新裝置、軟體升級和加密技術。

然而，AI也為數位鑑識帶來了許多機遇。它可以幫助找到相關證據、自動化繁瑣任務以及減輕調查人員的負擔。

具體AI技術在數位鑑識中的應用

模式識別與機器學習

模式識別技術如語音和影像識別已被廣泛應用於數位鑑識中。這些技術能夠幫助調查人員更全面地理解他們正在調查的事件，例如透過分析錄音對話或監控錄影來發現關鍵線索。

此外，機器學習演算法如支援向量機和神經網路也被用來分類別和分析各種數字證據。這些演算法能夠從複雜的資料集中提取有價值的資訊，幫助調查人員預測結果並做出更明智的決策。

自然語言處理在資料還原中的應用

自然語言處理（NLP）技術允許調查人員從文字材料中提取有價值資訊。例如，透過文字挖掘和情感分析方法，可以從聊天記錄、社交媒體貼文或電子郵件中提取相關資料。這有助於重建對話、確定關鍵人物以及瞭解調查背景。

此圖示說明瞭不同設計點與五個層級的人工智慧：

  graph TD
    A[反射] --> B[根據規則]
    B --> C[限定性推理]
    C --> D[限定性推理 - 多代理]
    D --> E[一般推理]

應用案例

玄貓認為未來AI將在更多方面改變數位鑑識領域。隨著技術不斷進步，AI將能夠更精確地處理大量複雜資料，並提供更深入的見解以支援法律調查。此外，隨著AI技術變得更加透明且可解釋性更強，專家將能夠更好地理解其決策過程並提高結論的準確性與可靠性。

此外未來還會出現更多創新應用案例：例如利用AI進行實時監控與預警系統開發出來防止犯罪行為發生；利用AI去發掘未知犯罪案件中的線索幫助破案；利用深度學習強化AI可以更快速精準地進行語音、影像辨認等諸多方面作為未來研究方向等都是可能出現在未來設計之中的一部分。

玄貓認為AI已經成為現代電腦科學中不可或缺的一部分並且會持續改變未來世界及我們生活方式；也就是說每個人都必須要去了解並且熟悉相關的人工智慧知識及具體應用案例才能抓住時代脈搏與未來趨勢！

人工智慧在數位取證的未來角色

人工智慧在數位取證領域的應用前景廣闊，但同時也面臨許多挑戰。未來的人工智慧技術將如何改變數位取證的景觀？以下將探討這些技術的發展趨勢、倫理考量及面臨的挑戰。

預測發展趨勢

隨著技術的進步，人工智慧在數位取證中的角色將變得更加重要。透過預測分析和機器學習模型，可以預測新興威脅、評估新技術並提高調查效率。這些技術還能自動化那些繁瑣且耗時的證據收集和分析流程，讓調查人員能專注於更複雜的分析和決策。

應用場景與案例

以一家大型金融機構為例，該機構面臨頻繁的網路攻擊威脅。透過引入AI驅動的數位取證系統，機構能夠在短時間內自動化識別出潛在的安全漏洞並進行快速修補。這不僅提高了安全防護層級，也節省了大量的人力資源。

倫理考量及影響

隨著AI在數位取證中的應用越來越廣泛，也引發了一些倫理問題。為了保持調查的完整性，必須確保AI演算法的透明度和責任性，避免偏見或不公平的結果。此外，資料隱私也是一個重大挑戰。如何在保護個人隱私與進行全面調查之間找到平衡點，是一個需要深思熟慮並加強安全措施的問題。

此圖示展示了AI在數位取證中的倫理考量

  graph TD;
    A[透明度] --> B[責任性];
    B --> C[公平性];
    C --> D[隱私保護];
    D --> E[全面調查];

此圖示說明瞭在使用AI進行數位取證時所需考慮的多重倫理因素。從透明度到公平性再到隱私保護，每一環節都需要仔細審查並制定相應的政策以確保調查過程的合法性和公正性。

數位取證面臨的挑戰

數位取證涉及技術、法律和倫理等多方面的挑戰。技術上，資料量大且複雜程度高，技術更新迅速使得專業人員難以跟上最新進展。法律上，數位證據在法庭上的可接受性也是一個難題；而倫理上，隱私保護與調查需求之間的平衡更是需要精心考量。

具體案例

某國際科技公司遭遇資料洩露事件，調查人員需要處理海量資料並快速找出攻擊源頭。AI技術在此過程中提供了強大支援，能夠自動化分析資料並甄別出異常行為。然而，為了確保這些資料能夠被法庭接受，公司還需要遵循嚴格的收集和儲存規範。

數位鑑識中的人工智慧應用

段落標題：數位鑑識在現代調查中的重要角色

數位鑑識在現代調查中扮演著至關重要的角色，這是一門專業的數位科學領域。其核心任務包括識別、取得、處理、分析和記錄電子儲存的資料。由於電子證據無處不在，數位鑑識專家在法律執行中的作用不可或缺。無論是電腦、智慧手機還是遠端儲存裝置、無人機或海事裝備，各種裝置都可能包含關鍵的電子證據。數位鑑識的主要目標是從這些證據中提取相關資訊，將其轉化為可行的情報，用於起訴過程中。每個階段都遵循嚴格的鑑識方法，確保在法庭審理中證據的可接受性。

段落標題：數位鑑識調查的各個階段

次段落標題：第一階段：識別

數位鑑識調查的第一階段是識別相關的數位裝置和資料來源。這包括組織資產如電腦和使用者擁有的裝置如智慧手機和平板電腦電腦。擷取並隔離這些裝置以防止任何潛在的篡改是至關重要的。在涉及伺服器、網路或雲端儲存的案件中，調查人員或組織必須保護存取許可權並限制未經授權的修改。

次段落標題：第二階段：提取與儲存

在安全取得相關裝置後，鑑識專家使用專門技術提取潛在相關資料。這個過程通常涉及建立一個鑑識影像，即原始資料的精確數位副本。這個副本作為分析的主要來源，而原始資料和裝置則被安全儲存，確保即使調查遇到意外挑戰，其完整性也不會受到影響。

次段落標題：第三階段：分析

在確保目標裝置已安全隔離並建立了安全副本後，數位鑑識檢驗員使用各種技術提取和分析相關資訊。這一階段主要集中在識別潛在違法行為的證據，這可能包括：

  • 反向隱寫術：使用專門技術揭示隱藏在影像等看似無害檔案中的隱藏資料。
  • 檔案碎片重組：透過搜尋刪除後留下的碎片來還原刪除的檔案。
  • 關鍵字搜尋：使用特定關鍵字來定位和分析與調查相關的資訊，即使是在已刪除的資料中。

這些只是數位鑑識專家在調查過程中使用的一部分技術。

次段落標題：第四階段：記錄

在分析階段完成後，調查員會詳細記錄整個調查過程及其發現。這些全面的記錄作為調查時序圖表，包括與潛在違法行為相關事件（如資料洩露、財務不正或網路侵入）的時間線。

次段落標題：第五階段：呈現

調查完成後，發現結果將呈現給相關當局如法院或內部調查委員會。數位鑑識調查員還可能作為專家證人出庭，提供已發現證據的摘要，並清晰地呈現他們的發現。

段落標題：人工智慧在數位鑑識中的潛力

隨著數位環境的不斷演變，犯罪活動也隨之適應和演變。網路犯罪領域正經歷著顯著增長，需要更具韌性和有效性的調查方法。在此背景下，人工智慧（AI）成為一個具有前景的人工智慧（AI），為數位鑑識領域帶來顯著進步。

  graph TD;
    A[機器學習] --> B[提高效率];
    A --> C[自動化分析];
    A --> D[模式辨識];
    B --> E[快速處理大量資料];
    C --> F[減少人為錯誤];
    D --> G[發現隱藏模式];

此圖示展示了機器學習如何透過提高效率、自動化分析和模式辨識來增強數位鑑識能力。

次段落標題：AI如何應對挑戰

隨著電腦犯罪技術變得更加複雜和精細化，傳統的檢測和預防措施面臨著巨大挑戰。這就是AI提供解決方案之處。透過機器學習（AI的一個子領域），系統能夠學習並適應新出現的威脅模式。這使得AI能夠快速處理大量資料、減少人為錯誤並發現隱藏模式。

內容解密：

此圖示展示了機器學習如何透過提高效率、自動化分析和模式辨識來增強數位鑑識能力。

  • 提高效率：機器學習演算法可以快速處理大量資料，節省時間並提高分析速度。
  • 自動化分析：透過自動化技術，可以減少人為錯誤並提高分析準確性。
  • 模式辨識：AI能夠發現隱藏在大量資料中的複雜模式，幫助調查人員找到重要線索。

AI 在數位取證中的應用

數位取證是一個複雜且需要高度技術的領域，隨著技術的進步，人工智慧（AI）在這個領域中扮演著越來越重要的角色。AI 具有強大的學習和改進能力，能夠從經驗中提取知識，並在面對新挑戰時應用所學。這些機器學習演算法擅長在龐大的資料集中識別模式，這些模式可能會逃過人類的察覺或需要大量時間才能發現。

網路取證

2019 年，Awake Security 這家軟體公司展示了 AI 在網路取證中的潛力。其 AI 開發的安全平台成功地識別並阻止了「Fxmsp」這名著名網路犯罪分子對主要防毒軟體公司的資料洩露企圖。這個平台的效能來自於其分析網路流量並利用 AI 來檢測異常行為的能力，最終成功地挫敗了這次網路攻擊。

影像與影片取證

AI 在影像與影片取證領域也取得了顯著進展。Truepic 是一家致力於驗證數位照片與影片的技術公司，它利用 AI 檢測「深偽」（deepfakes）——這些是使用 AI 創造出來的虛假情境。Truepic 的平台透過分析照明、潛在的 3D 面具覆寫等引數，成為檢測影像和影片操縱的強大工具。

加密貨幣取證

CipherTrace 和 Elliptic 是兩家領先的公司，利用 AI 在加密貨幣取證中打擊數位貨幣生態系統中的非法活動。這些平台使用機器學習技術來識別加密貨幣交易鏈中的可疑模式，支援調查並減少加密貨幣投資相關風險。

使用 AI 進行數位取證

AI 的內在能力使其在數位取證中取得了顯著成就，主要體現在以下幾個方面：

模式識別

AI 擅長在龐大且複雜的資料集中學習和識別模式。例如，一個 AI 系統可以被訓練來認識電子郵件中的潛在網路釣魚攻擊指標，如特定格式、結構或網路犯罪分子常用的詞句。

異常檢測

異常檢測是指在資料集中識別異常值或異常資料點。在網路安全中，這意味著找出任何偏離正常行為的異常行為，這些行為可能代表安全威脅。

預測分析

預測分析使用統計演算法和機器學習技術來評估未來事件的可能性。在數位取證領域，預測模型可以分析過去的攻擊模式並預測潛在的未來攻擊，從而促進主動安全措施的實施。

自動化日誌分析

安全團隊經常面臨來自各種系統、應用程式和網路裝置的大量日誌檔案。手動檢查這些日誌可能會非常耗時且容易出錯。AI 驅動的日誌分析提供了一種解決方案。AI 演算法能夠處理大量日誌檔案並系統地檢視它們以找出模式和異常值。這提高了日誌分析的效率和準確性，使調查人員能夠專注於相關領域而無需手動檢查。

殭屍程式碼檢測

惡意程式碼正快速演變，因此需要複雜的檢測技術。AI 驅動平台利用機器學習：

  • 分析和掃描程式碼
  • 學習使用者行為模式
  • 有效地檢測惡意軟體
  • 幫助從受侵害系統中移除惡意程式碼

安全公司利用 AI 演算法持續從已知惡意程式碼樣本和其屬性中學習。透過在全面資料集上訓練這些演算法，他們可以識別和分類別新的和之前未被發現的惡意程式碼變體，從而預先發現潛在攻擊。

影像與影片分析

在數位取證中檢查數點陣影像和影片具有重要意義。AI 演算法能夠：

  • 搜尋大量多媒體內容
  • 快速檢測影像和影片中的面孔、物體或文字
  • 大幅加速找到和提取關鍵證據的過程

例如，由 AI 驅動的人臉辨識技術可以有效地分析大量影片畫面，準確地在擁擠環境中識別感興趣的人員並簡化辨認過程。

自然語言處理（NLP）

AI 技術如自然語言處理（NLP）促進了從大量文字資料集中提取相關見解。文字資料如電子郵件、聊天記錄和檔案經常包含數位調查中的重要證據。AI 提供更高效且準確性：

  • 識別關係
  • 檢測模式
  • 在以文字為中心的調查中找到關鍵人物

透過利用 AI 驅動的 NLP 演算法處理文字資料，可以準確地找到重複短語、可疑趨勢及人員之間的關聯性。這加速了調查過程並促進了及時介入。

  graph TD;
    A[數位取證] --> B[網路取證];
    A --> C[影像與影片取證];
    A --> D[加密貨幣取證];
    B --> E[模式辨識];
    B --> F[異常偵測];
    B --> G[預測分析];
    B --> H[自動化日誌分析];
    C --> I[影像與影片分析];
    D --> J[自然語言處理];

此圖示展示了不同型別數位取證及其相互關係。透過模式辨認、異常偵測、預測分析以及自動化日誌分析等技術手段來增強網路安全性。對於影像與影片以及加密貨幣監控方面也都有相應措施進行提升效率及精確度。

內容解密：

  • 模式辨認：透過機器學習演算法辨認某些特定格式及結構是否具備網路釣魚攻擊特徵。
  • 異常偵測：針對某些特定行為是否超出一般範疇進行辯論。
  • 預測分析：透過過去記錄對未來可能發生之事件進行評估。
  • 自動化日誌分析：以人工智慧演算法代替人工進行日誌檔案之篩選。
  • 影像與影片分析：透過人工智慧演算法對影像及影片進行快速解讀。
  • 自然語言處理：透過人工智慧演算法對文字進行解讀及歸納整理。

網路流量分析

針對網路攻擊之偵測與控制依賴於監控及流量模式之解讀能力上更加依賴於人工智慧上之演算法：

  • 自動化訓練：透過演算法學習網路包裹之傳送。
  • 異常偵測：當偵測到有異常情況時發出警告訊息。
  • 事後事件搭配：將已知事件與監控事項進行比較以便產生有價值之結果給予相關單位進行調查。

數位甄別（Forensic Triage）

因為調查事項上會產生許多資料需要快速篩選出具有價值之部份以便進行下一步調查工作：

  • 伺服器儲存物件之排序：透過機器學習將儲存物件依照重要程度進行排序。
  • 持續學習以獲得更高準確度：隨著新資料之增加持續改善演算法提升準確度。
  graph TD;
    A[數位甄別] --> B[伺服器儲存物件之排序];
    A --> C[持續學習以獲得更高準確度];

此圖示展示了數位甄別工作流程及其相互關係：包括伺服器儲存物件排序以及持續改進演算法精確度。

內容解密：

此次內容主要講述瞭如何使用機器學習將儲存物件進行排序以及如何逐步改善機器學習演算法以便提升精確度及穩定度。

透過以上所述內容可以更瞭解人工智慧於數位甄別領域上有哪些應用及其改善方式上如何進行增進及提升精確度工作上有哪些新方式可以採用以便提升工作效率及精確度方面上達成良好結果。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。