נוסף על פריצה והעתקה של נתונים ממכשירים חכמים, רשויות אכיפת החוק משתמשות גם בכלים טכנולוגיים מתקדמים כדי לנתח ולהצליב ביעילות את כמות העתק של נתונים שניתן להשיג ממכשירים חכמים שנתפסו על ידן. בסופו של דבר, היכולת להעתיק כמות עצומה של נתונים מטלפון סלולרי אינה מועילה אם אי אפשר לחפש בה ביעילות. כלים אלו מאפשרים לגופי החקירה או המודיעין ברשויות אכיפת החוק למיין ולהצליב את שפע הנתונים שניתן לחלץ מטלפונים חכמים על פי שעת ותאריך יצירתם, לפי מיקום, לפי סוג הקובץ או המדיה או על פי האפליקציה שבה נוצרו. החוקרים יכוליםלחפש מילות מפתח בטלפון בדומה לחיפוש באינטרנט, למשל על פי שמות של חשודים או מעורבים אחרים, או תוך אפיון קשרים חברתיים מכלל האפליקציות והנתונים של המשתמש.
המשמעות היא שהמשטרה יכולה לקחת נתונים שמקורם באפליקציות שונות ולצפות בהם במרוכז כסדרת אירועים כרונולוגית, או לשלוף את כל הצילומים מהטלפון לצפייה במקום אחד וביצוע פעולות עיבוד מתקדמות כגון זיהוי פנים, ללא קשר לאופן שבו הם מאורגנים במכשיר.[45]
לדוגמה, הכלי Pathfinder של חברת Cellebrite,[46] שרשויות החקירה משתמשות בו לארגון וניתוח הנתונים שנאספו מכלי הפריצה וההעתקה, כולל יכולות בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (Machine Learning) המאפשרות לנתח ולהצליב בין החומרים השונים ולהציג באופן אוטומטי דפוסים ותובנות מעשיות להמשך החקירה. התוכנה מסוגלת להצליב ולבצע חיתוכים בין המידע ולהציג את הנתונים הרלוונטיים ביותר. הצגת הנתונים יכולה להיעשות לפי קטגוריות, אנשי קשר והתקשרויות עם צדדים שלישיים. בנוסף, למערכת יכולות זיהוי חזותיות לאיתור תמונות וקטעי וידאו המציגים סמים, נשק, פורנוגרפיית ילדים ועוד. התוכנה יכולה להתאים בין פרופילים מפלטפורמות שונות ולמפות את כלל הקשרים הדיגיטליים של בעל המכשיר.[47]
תמונה 5: צילום מסך מתוך מערכות הצלבת מידע המאפשרות לחוקרים לבצע חיפוש חזותי בכלל הנתונים (כגון נשק, סמים או קעקועים), לנתח את קשריו החברתיים של אדם מסוים ולבצע חיפושים והצלבות של מכלול הנתונים ביחס למקום גאוגרפי מסוים (מקור וקרדיט: Cellebrite) תמונה 4: צילום מסך מתוך מערכת Cellebrite Pathfinder המייצרת מיפוי גרפי של אירועי תקשורת ומיפוי סביבתו החברתית של יעד המעקב (מקור וקרדיט: Cellebrite)
תמונות 6–7: צילומי מסך מתוך מערכת Cellebrite Physical Analyzer המסווגת תמונות בעזרת בינה מלאכותית, ומאתרת ומסווגת מדיה על בסיס העדפות נבחרות (מקור/קרדיט: cellebrite.com/en/physical-analyzer)
לאחרונה החלה חברת Cellebrite לספק ללקוחותיה כלי טכנולוגי מתקדם בשם Physical Analyzer אשר מסוגל לנתח את כל המידע אשר מגיע מהמוצרים של Cellebrite ומצווי חיפוש.[48] הכלי מייצר לוח זמנים אשר ממקם את כל המידע בצורה נוחה וכרונולוגית. בנוסף, הכלי מסוגל לגשת למידע שנמחק ולמידע שנמצא בענן.
כלים אלו הם בעלי חשיבות יתרה במהלך חקירה טרום מעצר, מכיוון שהם מאפשרים ליחידה החוקרת לקבל תמונה מלאה ומפורטת על חייו של החשוד. מעבר לכך, היא נותנת תמונה על קשריו החברתיים, ואף מידע רב על אנשים שאיתם היה בקשר – גם אם הם אינם בגדר חשודים.
בסופו של התהליך, כלי הניתוח של חברת סלברייט מאפשרים למפעיל להפיק פלט של תוצאות החיפוש ומקורות הנתונים, וזה מועבר לידי התביעה וההגנה. ראו דוגמאות בנספח א. עם זאת, כלים אלו מאפשרים למפעיל לבחור איזה מידע ייכנס לכל פלט מוגדר, כך שאם מידע מסוים אינו נמצא בפלט שהועבר לידי ההגנה או התביעה אין זה אומר שהוא אינו נמצא על גבי המכשיר או העותק הפורנזי שלו.
מקורות
[45] כוחן המשמעותי ביותר של מערכות אלו הוא ביכולתן לערוך פילוח וניתוח של המידע הגלוי והסמוי שבמכשיר ולאפשר לרשויות החוק ליצור פרופיל משתמש אשר יוצר תמונה מלאה על דעותיו הגלויות והסמויות של האדם, מחשבותיו, תחביביו, נטיותיו המיניות וחולשותיו.
[46] Cellebrite PATHFINDER product overview (קישור).
[47] בהקשר זה, חשוב להתריע על הסיכון הכללי של הטיות פסולות (bias) המאפיינות רבים מהשימושים של רשויות אכיפת החוק בטכנולוגיות Machine Learning ובינה מלאכותית, ועל מגבלות היכולת להתחקות אחר הדרך שבה הגיעו מנגנוני AI לפלט שהם יוצרים. ראו למשל Yeung et al., Identifying Systemic Bias in the Acquisition of Machine Learning Decision Aids for Law Enforcement Applications, RAND Homeland and Security Research (2021) (link); Will Douglas Heaven, Predictive policing algorithms are racist. They need to be dismantled, MIT Technology Review (2020) (link).
[48] Cellebrite PHYSICAL ANALYZER product overview (קישור).
