AI如何拯救蒙娜麗莎？數位鑑識的革新突破

在數位時代，如何復原被刪除的資料已成為鑑識科學的關鍵挑戰。隨著資料量與儲存方式不斷增加，傳統方法已逐漸面臨瓶頸。Carve-DL研究計畫應運而生，這套AI解決方案透過學習演演算法，能重建難以復原的檔案，大幅提升數位資料重建的效率與準確度。

傳統上，鑑識人員多採用標準化且常需人工操作的流程來復原資料。這些方法主要依賴固定檔案特徵或檔案系統中繼資料，而Carve-DL則開創全新途徑。運用先進的深度學習技術，特別是Swin Transformer V2和ResNet，這套軟體不僅能復原完整檔案，更能重組高度碎片化的資料。即使在傳統技術束手無策的情況下，也能實現精準復原。

Carve-DL主要針對需要重建被刪除或碎片化資料的數位鑑識專家。例如復原調查所需的網站自動刪除快取資料，或是遭竄改、蓄意破壞的數位證據，都能透過AI技術重新建構。

研究團隊特別製作影片，以虛構犯罪故事展示Carve-DL如何重建被刪除的影像資料。劇情中，《蒙娜麗莎》畫作遭竊，所有數位犯罪痕跡都被清除。影片生動呈現Carve-DL如何從竊賊裝置的碎片化記憶體資料中，重建畫作原始紀錄，為鑑識分析提供關鍵證據。

這個案例充分展現AI方法的實際價值：系統能識別、分類、分組並正確排列被刪除的影像碎片，這項能力對真實數位證據至關重要。自2022年11月啟動以來，專案已取得重大進展：

• 採用Swin Transformer V2與ResNet顯著提升系統效率
• 透過支援性對比學習聚類(SCCL)，將聚類準確率提高至約85%
• 運用迭代聚類技術，解決待重建碎片數量與性質不確定的難題
• 整合數位訊號處理與低秩近似(LoRA)技術，實現碎片的高效重排序

除了刑事調查，Carve-DL在其他領域也展現應用潛力。隨著專案將於2025年10月告一段落，研究團隊給予積極評價。這些創新技術證明，AI驅動的資料重建將為數位鑑識帶來革命性變革，能以空前精準度復原被刪除或碎片化的關鍵資料。

（資料來源：德國人工智慧研究中心DFKI）