數字取證進入AI時代，又一類人要失業了？

智造觀點

AI可以幫助識別和識別照片和視頻中的元素，觀察通信、位置和時間的共性，並根據歷史，對下一個事件或犯罪可能發生的地點和時間作出有根據的猜測。但人工智慧只是一種工具，並非是調查員，人類仍將在刑事調查中發揮重要的作用。

2015年末，美國加州發生了著名的聖貝納迪諾槍擊案，在這起事件中，有14人死亡，還有數十人受傷。在現場，FBI發現了一部死亡罪犯的手機——一款iPhone 5C，FBI希望蘋果公司幫助他們破解犯罪分子的手機，獲得內部數據來繼續追查案件。

然而，蘋果公司拒絕了FBI的要求，理由是一旦打開了內部加密的「後門」就很難再關上，到時候蘋果公司無法再保證用戶的隱私。

最終，FBI公開懸賞100萬美元，找第三方取證企業來破解手機。以色列的Cellebrite的公司接下了這項工作，並且用了幾天的時間就完成了完美的破解。相關披露文件中稱，這項技術名為「高級解鎖與數據提取服務」，除了iPhone和iPad，安卓系的三星、華為、Nexus也都在這家公司的服務範圍內。

也就是從這個新聞開始，「數字取證」第三方破解電子設備、供執法部門取用這種方式才走到了第一次被公眾認知。

什麼是數字取證

數字取證也叫計算機取證（Computer Forensics），是對計算機犯罪的證據進行獲取、保存、分析和出示，是一個詳細掃描計算機系統以及重建入侵事件的過程。一般認為，計算機取證是指對能夠為法庭接受的、足夠可靠和有說服性的，存在於數字犯罪場景（計算機和相關外設）中的數字證據的確認、保護、提取和歸檔的過程。

計算機取證的目的是根據取證所得的證據進行分析，試圖找出入侵者或入侵的機器，並重構或解釋入侵的過程。

數字取證（Digital Forensics）以數據證據為中心，包括取證方法、過程、工具和人員等多個方面。電子取證和計算機取證為靜態取證，網路取證及一系列處於開機或聯網狀態下的設備進行的取證為動態取證。

AI能為數字取證做什麼

在幫助數字取證調查人員分析移動設備創建並存儲在雲端的大量數據方面，演算法發揮了重要作用。與許多行業一樣，對於能夠篩選與現代刑事案件相關的數字取證數據積壓的訓練有素的專業人員，總是供不應求的。在這方面，人工智慧可以幫助自動化某些流程，更快地標記內容或見解，這些工作如果只有人類完成的話，可能需要更長的時間。

氧取證（ Oxygen Forensics）的COO Lee Reiber將這種方法比作網飛的電視劇心靈獵人（Mindhunter），它講述了第一個心理分析的故事，幫助創造了術語「連環殺手」，並建立了一種新的方法來跟蹤罪犯和早期識別行為模式。

Reiber表示， 「人工智慧是工具箱中的另一個工具，它幫助執法機構（和公司內部調查員）梳理可用的數據，用於得到洞察眾所周知的大海撈針中的那根數字針。」

人工智慧功能可以幫助識別和識別照片和視頻中的元素，觀察通信，位置和時間的共性，並根據歷史記錄，對下一次事件或犯罪可能發生的地點和時間做出有根據的猜測。

人工智慧功能可以幫助識別和識別照片和視頻中的元素，觀察通信、位置和時間的共性，並根據歷史，對下一個事件或犯罪可能發生的地點和時間作出有根據的猜測。

話雖如此，但在刑事調查中的數字證據中，人工智慧需要克服一個信任因素。

在案件中提供證據時，律師、法官和陪審團成員必須掌握人工智慧的廣泛概念，以便接受並適應其在數字取證和許多現代刑事調查中日益增長的作用。對於複雜的決策，人類的邏輯可以追溯到任何特定的問題上並進行辯論，而人工智慧功能則必須通過日誌，因此其結論是透明的，並且可以完全訴訟。

所以說，人類仍將在刑事調查中發揮重要的作用。人工智慧只是一種工具，而不是調查員。因此，儘管理解和利用這個工具很重要，但同樣不要將人工智慧與研究人員的相似性混為一談。

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