Аннотация
Распространение цифровых устройств и платформ значительно усложнило расследования киберпреступлений. Традиционные криминалистические инструменты испытывают трудности при работе с фрагментированными доказательствами в разнородных типах данных и системах хранения. Данное исследование представляет Криминалистический цифровой анализатор – систему на основе искусственного интеллекта с модульной архитектурой и алгоритмами глубокого обучения. Ключевые компоненты включают Sentence Transformers для текстовых встраиваний, сверточные нейронные сети для анализа изображений и модели Whisper для транскрипции аудио. Интерактивный веб-интерфейс обеспечивает визуализацию файловых структур, обнаружение сходства и графы связей улик. Система предлагает масштабируемые конвейеры для распознавания сущностей, извлечения метаданных и формирования отчетов с помощью ИИ. Экспериментальные результаты на криминалистических наборах данных показали существенное улучшение точности и полноты по сравнению с традиционными методами. Несмотря на вычислительную интенсивность и случайные ложные срабатывания в зашумленных модальностях, система надежно связывает перефразированные тексты, измененные изображения и сжатые аудиофайлы. Эта автоматизация на основе встраиваний представляет значительный прогресс в цифровой криминалистике с сильными перспективами реального внедрения. Будущие улучшения включают многоязычную обработку, интеграцию локализованных больших языковых моделей, объяснимые ИИ-фреймворки и оптимизацию доменно-специфичных моделей.