الطب الشرعي الرقمي يكافح تلف اللوحات الفنية بفضل الذكاء الاصطناعي

في ظل التقدم التكنولوجي الذي نشهده في العصر الرقمي، يُعتبر استعادة البيانات المحذوفة من التحديات الرئيسية التي تواجه مجال الطب الشرعي الرقمي.

 حيث إن الزيادة المستمرة في أحجام البيانات وطرق تخزينها قد أصابت الأساليب التقليدية بالركود. لذا، يُعتبر مشروع البحث Carve-DL، الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، الحل المثالي، إذ يُمكنه استعادة الملفات التي يصعب إعادة بنائها، من خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم لتحسين كفاءة ودقة إعادة بناء البيانات الرقمية بشكل مستدام، بالإضافة إلى القدرة على منع تلف اللوحات الفنية.

عادةً ما يعتمد خبراء الطب الشرعي على عمليات موحدة، وغالبًا ما تكون يدوية، لاستعادة البيانات المحذوفة. ورغم أن هذه الطرق تعتمد بشكل رئيسي على توقيعات الملفات الثابتة وبيانات تعريف نظام الملفات، يُحدث نظام Carve-DL ثورة حقيقية في هذا المجال، حيث يستخدم تقنيات التعلم العميق المتقدمة. 

فهو لا يقتصر على استعادة الملفات كاملةً فحسب، وإنما أيضاً يُعيد بناء البيانات شديدة التجزؤ، مما يمكّن من تحقيق استعادة دقيقة حتى في الحالات التي تثبت فيها الأساليب التقليدية عجزها.

يستهدف النظام Carve-DL بالأساس متخصصي الأدلة الجنائية الرقمية الذين يحتاجون إلى إعادة بناء البيانات المحذوفة أو المجزأة. من بين الاستخدامات العملية له، استعادة بيانات ذاكرة التخزين المؤقت المحذوفة تلقائياً من مواقع الويب ذات الصلة بالتحقيق. كما يُمكن إعادة بناء الأدلة الرقمية المعطوبة أو المُتلاعب بها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

اختفاء الموناليزا
في إطار تقديم مثال توضيحي، تم استخدام فيديو لقصة جريمة خيالية لعرض كيفية استعادة برنامج Carve-DL لبيانات الصور المحذوفة. في هذا السيناريو الخيالي، تختفي لوحة الموناليزا وتُحذف جميع الأدلة الرقمية المتعلقة بالجريمة. 

يوضح الفيديو كيف يتمكن البرنامج من إعادة بناء السجل الأصلي للوحة المسروقة استناداً إلى بيانات ذاكرة اللص المجزأة، مما يُمكّن من إجراء تحليل جنائي فعال.

يهدف هذا المثال إلى إظهار الفوائد العملية للتقنيات الحديثة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للنظام تصنيف أجزاء الصور المحذوفة وتجميعها وترتيبها بدقة، وهو ما يُعتبر أساسياً أيضاً للأدلة الرقمية الحقيقية.

المعالم التكنولوجية
منذ انطلاق المشروع، أُحرز تقدم ملحوظ في تطوير سير عمل الذكاء الاصطناعي لتلبية المتطلبات المعقدة للتحليل الجنائي الرقمي وإعادة بناء البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، تم تطوير نماذج تصنيف جديدة تُساعد في تحديد أنواع الملفات ضمن البيانات الخام، مما يُساهم في تحسين عملية الاسترداد.

التحديات والحلول
واجه الباحثون عدة تحديات خلال المشروع، ومن أهمها عدم القدرة على تحديد العدد وطبيعة الأجزاء التي ينبغي إعادة بنائها. وقد تمكّن Carve-DL من معالجة هذا الغموض بكفاءة. كما كانت هناك مشكلة تتعلق بإعادة ترتيب الأجزاء بشكل فعّال وقابل للتوسع. 

للإحاطة بهذه القضايا، تم دمج معالجة الإشارات الرقمية والتقريب منخفض الرتبة لتحسين استخدام الموارد الحاسوبية. إلى جانب التحقيقات الشرطية، يُظهر Carve-DL إمكانيات واعدة في مجالات تطبيق أخرى.

تُظهر هذه التقنيات المُطورة أن إعادة بناء البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي قد تُحدث تحولاً كبيراً في مجال الطب الشرعي الرقمي، حيث تُساهم الأساليب المعتمدة في استعادة البيانات المحذوفة أو المُعطلة بدقة غير مسبوقة.