論文の概要: Exploring the Robustness of AI-Driven Tools in Digital Forensics: A Preliminary Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01363v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 10:48:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:45:12.125160
• Title: Exploring the Robustness of AI-Driven Tools in Digital Forensics: A Preliminary Study
• Title（参考訳）: デジタル法科学におけるAI駆動ツールのロバスト性を探る--予備研究
• Authors: Silvia Lucia Sanna, Leonardo Regano, Davide Maiorca, Giorgio Giacinto,
• Abstract要約: 一部のツールは人工知能(AI)を利用して、検査されたデータを特定のカテゴリ(薬、武器、ヌードなど)に自動的にラベル付けする。 これにより、AIアルゴリズムが敵の攻撃に対して堅牢であることに対する深刻な懸念が持ち上がる。 我々は、X-Ways Forensicsが使用しているMagnetic AIとExcire Photo AIという、データ分類にAIを使用している最も重要な2つの法医学ツールを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4949816699298336
• License:
• Abstract: Nowadays, many tools are used to facilitate forensic tasks about data extraction and data analysis. In particular, some tools leverage Artificial Intelligence (AI) to automatically label examined data into specific categories (\ie, drugs, weapons, nudity). However, this raises a serious concern about the robustness of the employed AI algorithms against adversarial attacks. Indeed, some people may need to hide specific data to AI-based digital forensics tools, thus manipulating the content so that the AI system does not recognize the offensive/prohibited content and marks it at as suspicious to the analyst. This could be seen as an anti-forensics attack scenario. For this reason, we analyzed two of the most important forensics tools employing AI for data classification: Magnet AI, used by Magnet Axiom, and Excire Photo AI, used by X-Ways Forensics. We made preliminary tests using about $200$ images, other $100$ sent in $3$ chats about pornography and teenage nudity, drugs and weapons to understand how the tools label them. Moreover, we loaded some deepfake images (images generated by AI forging real ones) of some actors to understand if they would be classified in the same category as the original images. From our preliminary study, we saw that the AI algorithm is not robust enough, as we expected since these topics are still open research problems. For example, some sexual images were not categorized as nudity, and some deepfakes were categorized as the same real person, while the human eye can see the clear nudity image or catch the difference between the deepfakes. Building on these results and other state-of-the-art works, we provide some suggestions for improving how digital forensics analysis tool leverage AI and their robustness against adversarial attacks or different scenarios than the trained one.
• Abstract（参考訳）: 今日では、データ抽出とデータ解析に関する法医学的な作業を容易にするために、多くのツールが使用されている。 特に、いくつかのツールは人工知能(AI)を利用して、検査されたデータを特定のカテゴリ(クッキー、ドラッグ、武器、ヌード)に自動的にラベル付けする。 しかし、これはAIアルゴリズムが敵の攻撃に対して堅牢であることに深刻な懸念を提起する。 実際、特定のデータをAIベースのデジタル法医学ツールに隠す必要があるかもしれないため、AIシステムが攻撃的で禁止されたコンテンツを認識しないようにコンテンツを操作する。 これは反法医学的攻撃のシナリオと見なすことができる。 そこで我々は、データ分類にAIを使用する2つの重要な法医学ツールを分析した。マグネット・アクシズムが使用するマグネット・AIと、X-Ways Forensicsが使用するエクシブル・フォト・AIである。 約200ドル(約2万2000円)の画像と、ポルノや10代のヌード、ドラッグ、武器などに関する3ドル(約3万3000円)のチャットを使って、ツールがどのようにラベル付けされているかを理解するための予備テストを行いました。 さらに、一部の俳優のディープフェイク画像(AIが生成した実画像)をロードして、元の画像と同じカテゴリに分類されるかどうかを理解する。 予備研究では、これらのトピックがまだオープンな研究問題であるため、AIアルゴリズムが十分に堅牢ではないことが予想された。 例えば、いくつかの性的イメージはヌードに分類されず、いくつかのディープフェイクは同一人物に分類され、人間の目は明瞭なヌード画像を見たり、ディープフェイクの差を捉えたりすることができる。 これらの結果と、その他の最先端の成果に基づいて、デジタル法医学分析ツールが、トレーニングされたものよりもAIと、敵攻撃や異なるシナリオに対する堅牢性をどのように活用するかを改善するためのいくつかの提案を提供する。

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