Adoption accrue des applications cloud, tels que Dropbox et Google Drive, par les utilisateurs privés a accru les inquiétudes concernant l'utilisation des informations en nuage pour les cybercrimes tels que l'exploitation des enfants, le trafic de drogue et les transactions illégales d'armes à feu.

Des chercheurs de l'Université Purdue ont développé un modèle d'investigation cloud utilisant l'apprentissage automatique pour collecter des preuves numériques liées aux activités illégales sur les applications de stockage cloud.

"Il est crucial de détecter les activités cloud illégales en mouvement, " a déclaré Fahad Salamh, un doctorat étudiant à l'Institut Polytechnique Purdue, qui a aidé à créer le système. « Notre technologie identifie et analyse en temps réel les incidents liés à ces cybercrimes grâce à des transactions téléchargées sur des applications de stockage en nuage.

Salamh a travaillé sur la technologie avec Marcus Rogers et Umit Karabiyik, professeurs à l'école polytechnique qui se spécialisent dans l'informatique et les technologies de l'information.

Le système Purdue déploie des modèles d'apprentissage en profondeur pour classer l'exploitation des enfants, le trafic de drogue illégal et les transactions d'armes à feu illégales téléchargées sur des applications de stockage en nuage et signalent les activités illégales via un système de collecte de preuves médico-légales.

Le processus commence lorsqu'un utilisateur d'une application de stockage en nuage télécharge un fichier multimédia, image ou vidéo. Les modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés analysent à la fois les images et les vignettes pour rechercher des signes de cybercriminalité.

En identifiant et en analysant ces incidents grâce au machine learning, les fournisseurs de services cloud peuvent collecter des journaux alertés, bloquer les comptes associés et les signaler aux forces de l'ordre sur la base d'une demande de mandat de recherche dans le cloud.

« Il est important d'automatiser le processus de réponse médico-légale numérique et d'incident afin de faire face à une technologie de pointe et des techniques de dissimulation sophistiquées et de réduire le stockage de masse de preuves numériques sur les cas impliquant des applications de stockage en nuage, ", a déclaré Salamh. "Les environnements cloud mettent les enquêteurs au défi d'identifier la propriété des fichiers multimédias téléchargés en raison de leur architecture de réseau et de leur traitement des données."

L'équipe Purdue a testé plus de 1, 500 photos, et le modèle a classé avec précision une image environ 96 % du temps.