A Inteligência Artificial e os desafios da Ciência Forense Digital no século XXI

A Ciência Forense Digital surgiu da necessidade de tratar problemas forenses na era digital. Seu mais recente desafio está relacionado ao surgimento das mídias sociais, intensificado pelos avanços da Inteligência Artificial. A produção massiva de dados nas mídias sociais tornou a análise forense mais complexa, especialmente pelo aperfeiçoamento de modelos computacionais capazes de gerar conteúdo artificial com alto realismo. Assim, tem-se a necessidade da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial para tratar esse imenso volume de informação. Neste artigo, apresentamos desafios e oportunidades associados à aplicação dessas técnicas, além de fornecer exemplos de seu uso em situações reais. Discutimos os problemas que surgem em contextos sensíveis e como a comunidade científica tem abordado esses tópicos. Por fim, delineamos futuros caminhos de pesquisa a serem explorados.

PALAVRAS-CHAVE:
Ciência forense digital; Inteligência Artificial; Aprendizado de máquina; Mídias sociais; Fake news

Autoria

Rafael Padilha

Universidade Estadual de Campinas, Instituto da Computação, Campinas, São Paulo, Brasil. rafael.padilha@ic.unicamp.br, antonio.theophilo@ic.unicamp.br, feandalo@ic.unicamp.br, davo@unicamp.br, phillipe.cardenuto@ic.unicamp.br, gabriel.bertocco@ic.unicamp.br, jose.nascimento@ic.unicamp.br, jing.yang@ic.unicamp.br, anderson.rocha@ic.unicamp.brUniversidade Estadual de CampinasBrazilCampinas, São Paulo, BrazilUniversidade Estadual de Campinas, Instituto da Computação, Campinas, São Paulo, Brasil. rafael.padilha@ic.unicamp.br, antonio.theophilo@ic.unicamp.br, feandalo@ic.unicamp.br, davo@unicamp.br, phillipe.cardenuto@ic.unicamp.br, gabriel.bertocco@ic.unicamp.br, jose.nascimento@ic.unicamp.br, jing.yang@ic.unicamp.br, anderson.rocha@ic.unicamp.br

https://orcid.org/0000-0003-1944-5475

Antônio Theóphilo

https://orcid.org/0000-0003-1408-0745

Fernanda A. Andaló

https://orcid.org/0000-0002-5243-0921

Didier A. Vega-Oliveros

https://orcid.org/0000-0001-9569-3775

João P. Cardenuto

https://orcid.org/0000-0002-8370-6329

Gabriel Bertocco

https://orcid.org/0000-0002-7701-7420

José Nascimento

https://orcid.org/0000-0003-3450-6029

Jing Yang

https://orcid.org/0000-0002-0035-3960

Anderson Rocha

https://orcid.org/0000-0002-4236-8212

Rafael Padilha é doutorando do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Contribuiu igualmente no desenvolvimento do artigo.

Antônio Theóphilo é doutorando do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Contribuiu igualmente no desenvolvimento do artigo.

Fernanda A. Andaló é pesquisadora colaboradora do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

Didier A. Vega-Oliveros é pesquisador de pós-doutorado do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

João P. Cardenuto é doutorando do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

Gabriel Bertocco é doutorando do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

José Nascimento é doutorando do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

Jing Yang é doutorando do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

Anderson Rocha é professor associado do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

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Figuras

Figuras (7)

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Figura 1
O protocolo de análise forense busca guiar a análise no contexto atual das mídias sociais. Algoritmos e modelos de IA têm o papel de auxiliar o perito, automatizando processos em todas as etapas apresentadas.

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Figura 2
Exemplos de imagens representativas e não-representativas para os dois eventos estudados.

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Figura 3
Divisão do incêndio no Museu Nacional em intervalos fixos de uma hora ou em subeventos. A organização por intervalos é flexível e exige pouco conhecimento sobre o evento. No segundo caso, é necessário entender o evento para definir os subeventos, mas a abordagem facilita a organização das imagens devido às características mais marcantes entre os subeventos.

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Figura 4
Exemplo de visualização para a invasão ao Capitólio, com as organizações espacial e temporal. O objetivo é fornecer ao perito uma visão geral do evento que permita análises posteriores.

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Figura 5
Diferentes cenários de atribuição de autoria em mídias sociais. No cenário fechado, uma mensagem precisa ser atribuída a um dos suspeitos. No cenário aberto, temos um único suspeito e precisa-se decidir se a mensagem foi escrita por ele ou por outra pessoa desconhecida. Em ambos os casos, modelos de autoria baseados em IA são treinados usando dados de mídias sociais.

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Figura 6
As técnicas de detecção automática de notícias falsas se baseiam em: verificação do conteúdo textual e visual da matéria; análise do contexto da notícia, como comentários e perfis de usuários que a compartilham; e análise da rede de difusão da notícia suspeita, investigando como ela se espalha pelas mídias sociais.

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Figura 7
(a) Uma rede de informação heterogênea que combina informações de duas camadas; (b) Um grafo multicamadas com links heterogêneos intra/inter camadas; (c) Um grafo multiplex com nós conectados com sua contraparte nas camadas adjacentes. A linha vermelha mostra um caminho possível para uma caminhada aleatória no grafo.

Figura 1 O protocolo de análise forense busca guiar a análise no contexto atual das mídias sociais. Algoritmos e modelos de IA têm o papel de auxiliar o perito, automatizando processos em todas as etapas apresentadas.

Fonte: Elaboração própria.

Figura 2 Exemplos de imagens representativas e não-representativas para os dois eventos estudados.

Fonte: Elaboração própria.

Figura 3 Divisão do incêndio no Museu Nacional em intervalos fixos de uma hora ou em subeventos. A organização por intervalos é flexível e exige pouco conhecimento sobre o evento. No segundo caso, é necessário entender o evento para definir os subeventos, mas a abordagem facilita a organização das imagens devido às características mais marcantes entre os subeventos.

Fonte: Elaboração própria.

Figura 4 Exemplo de visualização para a invasão ao Capitólio, com as organizações espacial e temporal. O objetivo é fornecer ao perito uma visão geral do evento que permita análises posteriores.

Fonte: Elaboração própria.

Figura 5 Diferentes cenários de atribuição de autoria em mídias sociais. No cenário fechado, uma mensagem precisa ser atribuída a um dos suspeitos. No cenário aberto, temos um único suspeito e precisa-se decidir se a mensagem foi escrita por ele ou por outra pessoa desconhecida. Em ambos os casos, modelos de autoria baseados em IA são treinados usando dados de mídias sociais.

Fonte: Elaboração própria.

Figura 6 As técnicas de detecção automática de notícias falsas se baseiam em: verificação do conteúdo textual e visual da matéria; análise do contexto da notícia, como comentários e perfis de usuários que a compartilham; e análise da rede de difusão da notícia suspeita, investigando como ela se espalha pelas mídias sociais.

Fonte: Elaboração própria.

Figura 7 (a) Uma rede de informação heterogênea que combina informações de duas camadas; (b) Um grafo multicamadas com links heterogêneos intra/inter camadas; (c) Um grafo multiplex com nós conectados com sua contraparte nas camadas adjacentes. A linha vermelha mostra um caminho possível para uma caminhada aleatória no grafo.

Fonte: Elaboração própria.

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[1] Rafael Padilha é doutorando do Instituto da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Contribuiu igualmente no desenvolvimento do artigo.