L'IA sta rivoluzionando la digital forensics e l'incident response, ma la sua crescente 'fiducia' nei risultati non è una garanzia di accuratezza. La validazione umana e framework rigorosi sono essenziali per evitare errori con conseguenze legali e operative.
L'intelligenza artificiale (IA) sta diventando uno strumento sempre più integrato nelle attività di digital forensics e incident response. Tuttavia, emerge una preoccupazione crescente: questi strumenti AI sviluppano una 'fiducia' nei propri output a una velocità che supera la capacità dei professionisti di verificarne l'affidabilità. Senza modelli di governance e standard di validazione adeguati, questa discrepanza può portare a conseguenze significative, con risultati non verificati che finiscono in rapporti forensi, deposizioni legali o addirittura in tribunale.
Per affrontare questa sfida, sono stati sviluppati nuovi framework. Uno di questi, il Digital Forensics & AI Investigations Framework, è stato allineato agli standard del Scientific Working Group on Digital Evidence (SWGDE). Un altro, l'Incident Response & AI Investigations Framework, si basa sul NIST Cybersecurity Framework 2.0. Il principio fondamentale alla base di entrambi è che, sebbene l'IA possa accelerare le indagini, l'esaminatore umano deve rimanere l'autorità finale in ogni fase.
Nella digital forensics, la validazione di un risultato generato dall'IA deve iniziare dalla fonte. Uno strumento che non fornisce una spiegazione del suo ragionamento produce un risultato inaffidabile, indipendentemente dal livello di confidenza dichiarato. Se uno strumento indica il file specifico da cui ha tratto un'informazione (ad esempio, affermando che la cronologia del browser proviene dal database di Chrome), fornisce all'esaminatore un punto di partenza. Tuttavia, questa informazione deve essere confermata in modo indipendente prima di essere considerata un fatto.
L'analogia utilizzata è quella di un bambino delle elementari che dichiara di aver finito i compiti: la sua confidenza non garantisce la correttezza. È necessaria una verifica esterna, proprio come un genitore controlla i compiti del figlio. Un errore comune nel settore è trattare l'IA come un'unica fonte di verità. Spesso, un file viene analizzato, un detector lo segnala come generato dall'IA, e questo diventa il dato di fatto senza ulteriori verifiche o indicazioni sulla provenienza e sul ragionamento alla base.
La documentazione di come un risultato è stato ottenuto è tanto cruciale quanto la sua verifica. Molti professionisti affermano di non utilizzare l'IA, ma strumenti di machine learning sono già integrati nei loro software forensi per attività come il rilevamento di volti o la categorizzazione di immagini, generando i punteggi di confidenza su cui fanno affidamento. Quando l'IA è parte integrante di un prodotto forense, nominare lo strumento è sufficiente, poiché esperti esterni possono ricercarne l'integrazione. Tuttavia, per modelli di IA generici, è fondamentale registrare la versione esatta utilizzata.
La cronologia delle versioni è più importante di quanto si pensi, poiché i casi e le capacità dell'IA evolvono su tempistiche diverse. Un caso potrebbe richiedere l'uso di uno strumento che, al momento della raccolta dati, non esisteva ancora. Se l'esame avviene anni dopo, la tecnologia potrebbe essere progredita, creando un divario che la controparte potrebbe sfruttare se non fosse chiaro quale tecnologia era disponibile al momento dell'indagine.
Digital forensics e incident response hanno tolleranze al rischio differenti, rendendo inefficace una singola politica sull'IA per entrambe. L'incident response, per sua natura, ha maggiore flessibilità, poiché l'obiettivo è identificare rapidamente cosa è accaduto, e l'IA può essere di grande aiuto nel rilevare attività sospette. Gli esaminatori forensi, invece, operano sotto una pressione maggiore, dovendo validare ogni singolo dato, il che può portare l'IA ad aggiungere lavoro anziché ridurlo. Per questo motivo, i framework sono stati sviluppati separatamente.
La capacità dell'IA avanza più rapidamente della supervisione umana. Dal punto di vista offensivo, l'IA eccelle, mentre le squadre di difesa rimangono più caute. Colmare questo divario durante un incidente attivo dipende dalla fiducia che un'organizzazione ripone nei propri strumenti. Se un team ha sviluppato e validato l'IA utilizzata per raccomandazioni di contenimento o triage, un operatore umano che monitora e interviene è una soluzione praticabile. Richiedere l'approvazione per ogni singola azione durante un incidente attivo può sopraffare un analista, proprio quando la velocità è fondamentale.
Ogni fase dei framework sviluppati riconduce a un vincolo fondamentale: l'IA non dovrebbe mai compiere azioni irreversibili. La raccolta delle prove ne è un esempio lampante: un investigatore ha una sola opportunità per acquisire dati in modo corretto; un'acquisizione errata precluderebbe qualsiasi analisi successiva. La verifica degli hash può essere automatizzata in sicurezza, ma decisioni critiche su come acquisire dati cloud, approcciare una scena o gestire altre attività complesse richiedono sempre il giudizio umano.
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