DOI: https://doi.org/10.1057/s41284-026-00554-z
تاريخ النشر: 2026-06-27
المؤلف: Zhenyun Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: التحقيقات الرقمية والسايبر
نظرة عامة
تستعرض هذه الدراسة النقدية حالة الأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI) في تحقيقات الجرائم الإلكترونية، من خلال تحليل 20 مقالًا تمت مراجعتها من قبل الأقران ونُشرت بين عامي 2013 و2025. تحدد المراجعة الاتجاهات الرئيسية والتحديات والفرص المرتبطة باستخدام الأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في التحقيقات الجنائية، وخاصة ضمن أنظمة المحاكم. تسلط الضوء على فوائد الذكاء الاصطناعي في تعزيز كفاءة ودقة التحليلات الجنائية الرقمية، مع معالجة التحديات الكبيرة، مثل ثقة المستخدمين وموثوقية الأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تؤكد المراجعة على أهمية منهجية البحث الأدبي المنظم وتقيّم جودة الأدبيات، مناقشة نقاط القوة والضعف في الدراسات المختارة. تجمع بين النتائج من ستة مقالات بحثية رئيسية، مؤكدة على الحاجة إلى استمرار البحث الأكاديمي في المشهد المتطور للأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في تحقيقات الجرائم الإلكترونية. بينما يظهر الذكاء الاصطناعي وعدًا في تحسين العمليات الجنائية الرقمية من خلال التعرف المتقدم على الأنماط وتحليل البيانات، لا تزال المخاوف بشأن نزاهة وموثوقية الأدلة التي تنتجها أنظمة الذكاء الاصطناعي قائمة، مما يعكس تشككًا أوسع حول أداء الذكاء الاصطناعي في هذا المجال.
مقدمة
تحدد مقدمة هذه الورقة أهمية موضوع البحث ضمن مجال الطب الشرعي الرقمي، مما يضع أساسًا لفهم أساسي من خلال تعريف المصطلحات والمفاهيم الرئيسية. تفصل منهجية البحث الأدبي المستخدمة لتقييم جودة وملاءمة المقالات المختارة، مع التركيز على طرق البحث وتقنيات أخذ العينات وتصميمات البحث العامة. تتضمن المناقشة تقييمًا لنقاط القوة والقيود في الدراسات التي تمت مراجعتها، خاصة فيما يتعلق بالمخاطر المرتبطة والقيود المنهجية.
تتبنى الورقة تصميم بحث مختلط المنهجيات للتحقيق بشكل منهجي في مستويات الثقة القابلة للقياس للأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في القضايا الجنائية الرقمية. تعد الأقسام اللاحقة بتحليل شامل للأسس النظرية، والأطر المنهجية، والنتائج التجريبية، والمناقشات التحليلية، مما يعالج في النهاية الآثار الأوسع على مجال الطب الشرعي الرقمي.
الطرق
في هذا القسم، يتم توضيح طرق البحث المستخدمة في تحليل 20 مقالًا مختارًا حول الطب الشرعي الرقمي، والذكاء الاصطناعي، وتوليد الأدلة في المحاكم. يتم تصنيف المقالات إلى منهجيات مختلفة: مراجعات أدبية (8)، دراسات نوعية (4)، منهجيات مفاهيمية (6)، منهجية تنظيم المعرفة (SoK) (1)، وطرق مختلطة (1). من الجدير بالذكر أن المنهجية المفاهيمية استخدمت في ستة أوراق، مع التركيز على تطوير وتحليل المفاهيم والأطر المجردة، مما ساهم في التقدم النظري وقدم طرقًا منظمة لاستكشاف الأفكار المعقدة.
تم استخدام منهجية SoK في مقال واحد، والذي قام بتقييم نقدي للأدبيات الحالية وحدد الفجوات في فهم المجال، مقدمًا رؤى للبحث المستقبلي. كشفت تحليل طرق أخذ العينات عن جودة متنوعة لمجموعات البيانات، حيث كانت معظم المقالات تحليلية أو مراجعات أدبية بدلاً من تجريبية. بالإضافة إلى ذلك، استخدمت ورقتان نهجًا أكاديميًا بديلًا، بما في ذلك مراجعات أدبية منهجية وتحليلات مقارنة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. أبرزت النتائج الرئيسية من هذه الدراسات إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز التحقيقات الجنائية، وتحديات اعتماد الذكاء الاصطناعي بسبب غموض النماذج، وضرورة وجود منهجيات شفافة لضمان القبول القانوني للأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. اقترح المؤلفون أدوات حاسمة لاعتماد الذكاء الاصطناعي، مؤكدين على أهمية القابلية للتفسير والفهم في التحليل الجنائي المدفوع بالذكاء الاصطناعي لبناء الثقة في العمليات القضائية.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في ورقة البحث إطارًا نظريًا شاملاً وتحدد المصطلحات الرئيسية الضرورية لفهم تقاطع الذكاء الاصطناعي (AI) والطب الشرعي الرقمي. تشمل التعريفات الرئيسية “جريمة الكمبيوتر”، “الطب الشرعي للكمبيوتر”، و”الأدلة الرقمية”، والتي تؤكد مجتمعة على تعقيدات التحديات القانونية والتكنولوجية في هذا المجال. يبرز القسم أهمية نهج منظم للتحقيقات الرقمية، مشددًا على إطار العمل للطب الشرعي الرقمي وسلسلة الحيازة كعناصر حاسمة لضمان قبول الأدلة الرقمية في السياقات القانونية.
تحدد الورقة أيضًا الفجوات الكبيرة في الأدبيات الحالية، خاصة فيما يتعلق بالشفافية، وقابلية التفسير، وصلاحية الأدلة للمنهجيات الجنائية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تثير المخاوف بشأن قياس صلاحية الأدلة والتحيزات الموجودة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي يمكن أن تؤثر على النتائج القضائية. تهدف الدراسة إلى معالجة هذه القضايا من خلال نهج مختلط، يجمع بين الاستطلاعات الكمية للمهنيين في الطب الشرعي الرقمي مع المقابلات النوعية مع المعنيين لتطوير مقاييس ثقة قابلة للقياس ومعايير منهجية لعمليات الطب الشرعي الرقمي المدعومة بالذكاء الاصطناعي. في النهاية، تسعى الدراسة إلى تعزيز موثوقية وقابلية الدفاع القانوني للأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في التحقيقات الجنائية، مما يساهم في المشهد المتطور للأمن السيبراني والمعايير القانونية.
القيود
يسلط قسم القيود الضوء على نقاط الضعف الحرجة في المنهجيات البحثية المستخدمة في الأدبيات المختارة المتعلقة بالأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في التحقيقات الجنائية الرقمية. تم تقييم ما مجموعه 20 ورقة، مما كشف عن مجموعة متنوعة من طرق البحث، بما في ذلك مراجعات أدبية منهجية، دراسات نوعية، منهجيات مفاهيمية، تنظيم المعرفة (SoK)، وطرق مختلطة. ومع ذلك، فإن تمثيل وعمومية النتائج معرضة للخطر بسبب عدة قيود في طرق أخذ العينات.
على وجه التحديد، غالبًا ما اعتمدت الدراسات على مجموعات بيانات عامة مختارة قد لا تعكس بدقة تعقيدات بيانات الطب الشرعي الرقمي في العالم الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، استخدمت بعض الأوراق بيانات اصطناعية دون تحقق كافٍ لضمان تشابهها مع توزيعات الأدلة الرقمية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، أدى التركيز على حالات الطب الشرعي الرقمي الخاصة بالذكاء الاصطناعي إلى إنشاء مجموعات بيانات غير متوازنة، والتي انحرفت بشكل كبير عن واقع سيناريوهات الطب الشرعي الرقمي. تثير هذه القيود مخاوف بشأن قابلية تطبيق التحليلات المبلغ عنها على السياقات الواقعية، مما قد يقوض صلاحية الاستنتاجات المستخلصة بشأن الأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في الإجراءات القانونية.
DOI: https://doi.org/10.1057/s41284-026-00554-z
Publication Date: 2026-06-27
Author(s): Zhenyun Du et al.
Primary Topic: Digital and Cyber Forensics
Overview
This critical evaluation survey reviews the current state of artificial intelligence (AI)-generated evidence in cybercrime investigations, analyzing 20 peer-reviewed articles published between 2013 and 2025. The review identifies key trends, challenges, and opportunities associated with the use of AI-generated evidence in criminal investigations, particularly within court systems. It highlights the benefits of AI in enhancing the efficiency and accuracy of digital forensic analyses while also addressing significant challenges, such as user confidence and trust in AI-generated evidence.
The review emphasizes the importance of a systematic literature search methodology and evaluates the quality of the literature, discussing the strengths and weaknesses of the selected studies. It synthesizes findings from six key research articles, underscoring the need for ongoing scholarly inquiry into the evolving landscape of AI-generated evidence in cybercrime investigations. While AI shows promise in improving digital forensic processes through advanced pattern recognition and data analysis, concerns regarding the integrity and reliability of evidence produced by AI systems persist, reflecting a broader skepticism about AI performance in this domain.
Introduction
The introduction of this paper outlines the significance of the research topic within the field of digital forensics, establishing a foundational understanding through the definition of key terms and concepts. It details the literature search methodology employed to evaluate the quality and relevance of selected articles, focusing on their research methods, sampling techniques, and overall research designs. The discussion includes an assessment of the strengths and limitations of the studies reviewed, particularly concerning associated risks and methodological constraints.
The paper adopts a mixed-methods research design to systematically investigate the quantifiable confidence levels of AI-generated evidence in digital forensic criminal cases. Subsequent sections promise a thorough analysis of the theoretical foundations, methodological frameworks, empirical findings, and analytical discussions, ultimately addressing the broader implications for the field of digital forensics.
Methods
In this section, the research methods employed in the analysis of 20 selected articles on digital forensics, artificial intelligence, and court evidence generation are outlined. The articles are categorized into various methodologies: literature reviews (8), qualitative studies (4), conceptual methodologies (6), a systematization of knowledge (SoK) methodology (1), and mixed methods (1). Notably, the conceptual methodology was used in six papers, focusing on developing and analyzing abstract concepts and frameworks, which contributed to theoretical advancements and provided structured avenues for exploring complex ideas.
The SoK methodology was utilized in one article, which critically evaluated the existing literature and identified gaps in the understanding of the field, offering insights for future research. The analysis of sampling methods revealed a diverse quality of datasets, with most articles being analytical or literature reviews rather than experimental. Additionally, two papers employed alternative scholarly approaches, including systematic literature reviews and comparative analyses of AI techniques. Key findings from these studies highlighted the potential of AI in enhancing forensic investigations, the challenges of AI adoption due to model opacity, and the necessity for transparent methodologies to ensure the legal admissibility of AI-generated evidence. The authors proposed critical instruments for AI adoption, emphasizing the importance of explainability and interpretability in AI-driven forensic analysis to build trust in judicial processes.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines a comprehensive theoretical framework and identifies key terms essential for understanding the intersection of artificial intelligence (AI) and digital forensics. Key definitions include “computer crime,” “computer forensics,” and “digital evidence,” which collectively underscore the complexities of legal and technological challenges in this domain. The section emphasizes the importance of a structured approach to digital investigations, highlighting the Digital Forensics Framework and the Chain of Custody as critical components for ensuring the admissibility of digital evidence in legal contexts.
The paper also identifies significant gaps in the existing literature, particularly regarding the transparency, interpretability, and evidentiary validity of AI-driven forensic methodologies. It raises concerns about the quantification of evidence validity and the biases inherent in AI systems, which can impact judicial outcomes. The research aims to address these issues through a mixed-methods approach, combining quantitative surveys of digital forensics professionals with qualitative interviews of stakeholders to develop measurable confidence metrics and methodological standards for AI-assisted digital forensic processes. Ultimately, the study seeks to enhance the reliability and legal defensibility of AI-generated evidence in criminal investigations, thereby contributing to the evolving landscape of cybersecurity and legal standards.
Limitations
The section on limitations highlights critical weaknesses in the research methodologies employed in the selected literature concerning AI-generated evidence in digital forensic investigations. A total of 20 papers were evaluated, revealing a diverse array of research methods, including systematic literature reviews, qualitative studies, conceptual methodologies, systematization of knowledge (SoK), and mixed methods. However, the representativeness and generalizability of the findings are compromised due to several sampling method limitations.
Specifically, the studies often relied on curated public datasets that may not accurately reflect the complexities of real-world digital forensic data. Additionally, some papers utilized synthetic data without adequate validation to ensure its similarity to actual AI-generated digital forensic evidence distributions. Furthermore, a focus on specific AI digital forensic cases led to the creation of unbalanced datasets, which diverged significantly from the realities of digital forensic scenarios. These limitations raise concerns about the applicability of the reported analyses to real-world contexts, potentially undermining the validity of the conclusions drawn regarding AI-generated evidence in legal proceedings.