Loading...
Publication
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À ANÁLISE DIGITAL FORENSE DE VÍDEOS
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 36.08 MB | Adobe PDF |
Authors
Abstract(s)
O número de dispositivos digitais, os respetivos volume de dados e a complexidade
dos mesmos está a criar longas filas de espera nos laboratórios afetos à análise
digital forense. Isso é particularmente evidente nas análises que envolvem conteúdos
fotográficos e vídeos, pois a captura de imagens e vídeos tornou-se trivial e omnipresente
com os smartphones que uma grande parte da população traz permanente
consigo. Similarmente, a grande proliferação de câmaras de vídeo-vigilância, e o
associado volume de vídeos que capturam tem contribuído para uma maior procura
de recursos para análise e interpretação dos mesmos.
A IA tem sido apontada como um dos caminhos mais promissores para através
da automação que a mesma permite, ser possível aliviar os analistas forenses de
conteúdos digitais, delegando parte das tarefas para algoritmos de IA. Em particular,
a análise computacional de conteúdos visuais apresenta já soluções interessantes,
tanto ao nível da deteção e classificação de objetos, como no reconhecimento facial.
Este projeto aborda a integração da IA no processo da análise forense digital,
com foco principal na área de análise de conteúdo de vídeo e os desafios que
daí advém. Estes desafios podem prejudicar a exatidão e a eficiência de uma
investigação, exigindo uma solução robusta. A solução proposta integra tecnologias
de IA para melhorar a velocidade e a precisão da análise de vídeo, centrando-se no
desenvolvimento de modelos para o YOLOv5 para deteção de objetos e o uso de
reconhecimento facial para identificação de indivíduos. Para o efeito foi desenhada
uma interface web assente no ambiente Vue.js, integrando as funcionalidades de
deteção e classificação de classes de objetos disponibilizadas pelo YOLOv5, bem
como o reconhecimento facial através das funcionalidades da biblioteca Facial
Recognition, ela mesmo assente no software dlib. Procurou-se com a aplicação
desenvolvida, minimizar a exposição do utilizador às minúcias das metodologias de
IA subjacentes, disponibilizando ao utilizador um conjunto de funcionalidades aptas
para que o mesmo se foque essencialmente no trabalho de análise e interpretação.
Outra atividade relevante deste projeto foi o treino de classificadores de classes
de objetos específicos com vista à criação de modelos para o YOLOv5. De facto,
uma perícia digital forense pode requerer a procura de classes de objetos não
suportados pelo YOLOv5, pelo que se considerou pertinente integrar neste projeto o estudo dos passos subjacentes ao desenvolvimento de classificadores de objetos à
medida. O estudo apresentado neste relatório abrange desde a criação e recolha dos
conjuntos de dados, as diligências necessárias ao treino e a avaliação dos resultados,
nomeadamente da respetiva precisão e tempo de execução. Para o efeito foram
criados quatro classes de objetos matriculas de veículos, espingarda, pistola e faca,
descrevendo-se o processo e os resultados. Tal permitiu aquilatar dos desafios de tal
atividade, sendo que as maiores dificuldades foram sentidas na criação dos datasets
e nas restrições derivadas dos limitados recursos computacionais.
Description
Keywords
Inteligência artificial Cibersegurança Análise forense digital Reconhecimento facial Criminalidade Ciência forense Smartphones