KI-Tools in der Forensik

In der digitalen Forensik sehen sich Forensiker sich mit immer größeren Datenmengen konfrontiert, die im Rahmen forensischer Analysen in immer kürzerer Zeit verarbeitet werden müssen, um Fälle effizient oder überhaupt aufklären zu können. Hinzu kommt eine Vielzahl heterogener Datenquellen, die die Arbeit zusätzlich erschweren. Dazu gehören u. a. Festplatten, RAM-Dumps, Mobilgerätedaten, Cloud-Artefakte, Netzwerkprotokolle, E-Mails, Chatverläufe, Logdateien, Multimedia-Dateien, IoT-Daten und Blockchain-Transaktionen. In diesem Umfeld gewinnt der Einsatz von KI zunehmend an Bedeutung. KI-Tools können forensische Untersuchungen zwar nicht ersetzen, sie können diese jedoch in vielfacher Hinsicht beschleunigen. Insbesondere dort, wo große Datenmengen gesichtet, vorsortiert, klassifiziert oder auf Auffälligkeiten untersucht werden müssen, entfalten KI-gestützte Verfahren ihr Potenzial.

Zunächst ist es wichtig zu verstehen, dass sich der Begriff KI-Tool in der Forensik nicht nur auf ein einzelnes Programm bezieht. Gemeint ist vielmehr ein Spektrum aus Verfahren und Softwarekomponenten, die Methoden des maschinellen Lernens, der Mustererkennung, der Sprachverarbeitung oder der automatisierten Entscheidungsunterstützung nutzen. Ein KI-gestütztes forensisches System kann bspw. Bilder automatisch klassifizieren, verdächtige Kommunikationsmuster in großen Textbeständen erkennen, Logdaten auf Anomalien untersuchen oder aus tausenden Dokumenten diejenigen extrahieren, die für ein Ermittlungsverfahren besonders relevant sein könnten. Die Grundidee besteht also nicht darin, den menschlichen Forensiker zu verdrängen, sondern ihn bei repetitiven oder komplexen Auswertungsschritten zu unterstützen.

Ein wichtiges Einsatzfeld von KI in der Forensik liegt in der Kategorisierung forensischer Daten. Forensische Untersuchungen erzeugen sehr große Datenmengen. Bereits die Sicherung eines einzelnen Servers oder eines Mobiltelefons kann Millionen von Dateien, Metadaten und Artefakten hervorbringen. Für einen Menschen ist es praktisch unmöglich, jeden einzelnen Datensatz vollständig manuell zu prüfen. Hier können KI-gestützte Klassifikationsverfahren helfen, Inhalte nach Typ, Relevanz oder Risiko zu ordnen. So kann ein System Bilddateien automatisch in Kategorien wie Screenshot, Personenfoto oder potenziell strafrechtlich relevant einteilen. Ähnlich können Textdateien oder E-Mails nach Themenclustern gruppiert werden, bspw. Vertragsinhalte, technische Anweisungen, Finanzbezug oder Hinweise auf betrügerische Aktivitäten. In der Praxis bedeutet das, dass Ermittler ihre Aufmerksamkeit frühzeitig auf relevante Datenbestände lenken können, statt sich zunächst durch große Mengen unauffälliger Informationen arbeiten zu müssen.

Wenn in einem Wirtschaftsstrafverfahren mehrere hunderttausend E-Mails, Chatnachrichten und Office-Dokumente sichergestellt werden, ist die rein manuelle Sichtung sehr zeitaufwendig. KI-Tools können hier Dokumente nach Ähnlichkeit gruppieren, Dubletten erkennen, Themen identifizieren und Namen, Orte, Firmen, Kontonummern oder Zeitangaben extrahieren. Damit lassen sich Kommunikationsnetzwerke rekonstruieren und zeitliche Abläufe besser nachvollziehen.

Bereits bei der Erfassung von Asservaten kann KI in vorgeschalteten Prozessen eine Rolle spielen, z. B., wenn große Mengen visueller oder textueller Inhalte ausgelesen und automatisiert indexiert werden. Nach der forensisch sauberen Sicherung können KI-Tools dabei helfen, Daten für die eigentliche Untersuchung aufzubereiten. In einem Mobilforensik-Fall können automatisch Kontakte, Orte, Nachrichteninhalte, Bildmotive und Nutzungsgewohnheiten erkannt und miteinander verknüpft werden. Bei Video- oder Audiodaten kann eine KI mit Modellen wie Whisper bei der Transkription helfen, Sprecherwechsel markieren oder bestimmte Schlüsselwörter erkennen. Auch in Bodycam-, Überwachungs- oder Drohnenaufnahmen kann eine automatische Voranalyse nützlich sein, indem Objekte, Fahrzeuge, Personen oder Bewegungsmuster erkannt werden. Wichtig ist dabei jedoch, dass solche Ergebnisse nicht ungeprüft als Tatsachen übernommen werden. KI liefert in diesen Konstellationen zunächst Hypothesen und Wahrscheinlichkeiten, die durch einen sachverständigen Prüfschritt abgesichert werden müssen.

Nach einem Sicherheitsvorfall müssen häufig Millionen von Logzeilen aus Firewalls, Cloud-Plattformen und Netzwerkkomponenten untersucht werden. Klassische Filtermethoden stoßen hier schnell an ihre Grenzen, wenn das Angriffsverhalten nicht bereits bekannt ist. KI-gestützte Anomalie-Erkennung kann in solchen Fällen helfen, ungewöhnliche Muster sichtbar zu machen. Ein Modell könnte bspw. erkennen, dass ein Benutzerkonto zu ungewöhnlichen Zeiten auf Systeme zugreift, dass sich ein Endgerät plötzlich mit atypischen internen Servern verbindet oder dass eine Prozesskette auf einem Arbeitsplatzrechner vom üblichen Verhalten stark abweicht. Das kann dazu beitragen, den wahrscheinlichen Angriffszeitraum einzugrenzen und Datenabfluss zu entdecken, in dem bspw. Datenübertragungen an externe Ziele zu ungewöhnlichen Zeiten markiert werden.

NLP, also die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache, ermöglicht es, aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten verwertbare Informationen zu extrahieren. In der forensischen Praxis kann das bei der Auswertung von E-Mails, Chatnachrichten, Foreneinträgen, Social-Media-Inhalten, Protokollen, Support-Tickets oder Audio-Transkripten geschehen. Mit NLP können Personen-, Orts- und Organisationsnamen erkannt, Zeitangaben identifiziert, Beziehungsgeflechte hergestellt oder Textpassagen nach Themen geclustert werden. Auch Stimmungs- oder Tonalitätsanalysen können in bestimmten Fällen einen Nutzen bieten, bspw. wenn die Kommunikation bedrohlich wirkt oder Radikalisierungstendenzen erkennbar sind. KI kann auch bei der Erkennung von Schreibstilen, wiederkehrenden Formulierungen oder typischen Mustern von Phishing- und Betrugsnachrichten helfen. Bei einer Business-E-Mail-Compromise Attack könnte z. B. analysiert werden, ob bestimmte sprachliche Merkmale einer Nachricht zu bekannten Kommunikationsmustern eines Mitarbeiters passen oder eher auf eine manipulierte Identität hindeuten.

In Cloud-Umgebungen besteht die Herausforderung, dass Datenquellen verteilt und stark abstrahiert vorliegen. Logs aus SaaS-Diensten, Storage-Systemen und virtuellen Infrastrukturen müssen korreliert werden, um Vorfälle rekonstruieren zu können. KI-gestützte Verfahren können dabei helfen, Ereignisse über verschiedene Systeme hinweg zusammenzuführen und ungewöhnliche Muster sichtbar zu machen. In der IoT-Forensik wiederum stehen Ermittler vor einer großen Heterogenität an Geräten, Formaten und Kommunikationsprotokollen. Smarte Kameras, Sprachassistenten, Sensoren oder vernetzte Haushaltsgeräte erzeugen jeweils andere Artefakte. KI kann in diesem Umfeld unterstützen, indem wiederkehrende Verhaltensprofile modelliert und Abweichungen erkannt werden. So könnte bei einer Untersuchung bspw. auffallen, dass ein bestimmtes IoT-Gerät plötzlich Datenmengen überträgt, die nicht zu seinem üblichen Betriebsverhalten passen, oder dass mehrere Geräte in ungewöhnlicher Weise zeitlich korrelierte Aktionen ausführen.

Auch in der Blockchain-Forensik eröffnen KI-Methoden weitere Analysemöglichkeiten. Zwar sind Transaktionen auf öffentlichen Blockchains grundsätzlich transparent, doch ihre Interpretation ist komplex und stellt die Polizei vor große Herausforderungen. Die Zuordnung von Wallets, die Nachverfolgung von Transaktionen, die über Mixer-Dienste verschleiert wurden und das Clustering erfordern komplexe Analyseverfahren, die z. B. auf graphentheoretischen Überlegungen beruhen. KI kann dabei helfen, auffällige Transaktionsketten, Geldflussmuster oder Verbindungen zu bekannten Risiko-Adressen zu identifizieren. In einem Ermittlungsfall mit Kryptozahlungen könnte man mit KI bspw. Muster erkennen, die auf Geldwäsche hindeuten. 

Kommerzielle forensische Plattformen wie Magnet AXIOM, Cellebrite UFED und Oxygen Forensic Detective integrieren zunehmend KI-Komponenten in bestehende Analyse- und Auswertefunktionen. Dort profitieren die Ermittler von einer einheitlichen Benutzeroberfläche, vordefinierten Workflows und guter Skalierbarkeit. Open-Source-Ansätze bieten demgegenüber oft mehr Transparenz, mehr Anpassbarkeit und eine engere Kontrolle über die eigentlichen Auswertungsprozesse. Werkzeuge wie Autopsy oder The Sleuth Kit lassen sich mit eigenen Analysepipelines kombinieren und bieten auch KI-Erweiterungen, mit denen man z. B. Bilder auf einem Asservat kategorisieren kann. Darüber hinaus könnten Forensiker eigene KI-Modelle trainieren, um in einer großen Menge von Chatverläufen gezielt Hinweise auf Insiderhandel, Sabotage oder die Weitergabe sensibler Daten zu identifizieren. Ebenso denkbar ist die Entwicklung eigener Klassifikatoren für Malware-Artefakte.  Plattformen wie VirusTotal oder CrowdStrike Falcon nutzen bereits Machine Learning zur Klassifikation von Schadsoftware anhand von Verhaltensmustern, Signaturen und Heuristiken.

Trotz aller Potenziale ist ein kritischer und reflektierter Umgang mit KI-generierten Ergebnissen unerlässlich. Begreifen Sie KI nicht als unfehlbare Instanz. KI-Systeme arbeiten auf Basis von Trainingsdaten, Modellannahmen und statistischen Gewichtungen. Daraus ergeben sich Fehlerquellen wie Bias, Overfitting, schlechte Generalisierung, fehlerhafte Klassifikationen oder unzureichende Erklärbarkeit.

In der digitalen Forensik können solche Schwächen, insbesondere die fehlende Erklärbarkeit, gravierende Folgen haben. Wird ein unzureichend validiertes Modell zur Priorisierung von Beweismitteln eingesetzt, kann es sein, dass relevante Inhalte übersehen oder unauffällige Inhalte fälschlich als verdächtig markiert werden. In einer strafrechtlichen Untersuchung wäre das besonders problematisch, weil die Vollständigkeit, Objektivität und Nachvollziehbarkeit der Untersuchung gewahrt bleiben müssen. KI darf daher nicht als Ersatz für Sachkunde verstanden werden, sondern als ein Werkzeug, dessen Ergebnisse fachlich kontrolliert, dokumentiert und validiert werden müssen. 

Ein Gutachten, das auf einem KI-Modell basiert, muss so gestaltet sein, dass ein sachverständiger Dritter die Herleitung der Ergebnisse nachvollziehen kann. Black-Box-Modelle stehen hier im Spannungsfeld zwischen hoher Leistungsfähigkeit und mangelnder Transparenz. Verfahren wie SHAP oder LIME können dabei helfen, Entscheidungsprozesse zumindest teilweise zu rekonstruieren. Dennoch ersetzen auch diese Methoden nicht die sorgfältige Validierung und Plausibilisierung durch den Forensiker.

In der digitalen Forensik müssen Analyseverfahren reproduzierbar und überprüfbar sein. Nicht nur die Ergebnisse, sondern auch die zugrunde liegenden Modelle, Trainingsdaten und Parameter müssen dokumentiert werden. Ohne eine solche Dokumentation ist es kaum möglich, die Ergebnisse im Nachhinein zu überprüfen oder vor Gericht zu verteidigen. Besonders kritisch ist das bei Modellen, die auf externen oder unbekannten Trainingsdaten basieren. Wenn bspw. ein KI-Modell zur Klassifikation von Dateien eingesetzt wird, ohne dass bekannt ist, auf welcher Datengrundlage es trainiert wurde, besteht die Gefahr systematischer Verzerrungen. Solche Verzerrungen können dazu führen, dass bestimmte Inhalte systematisch über- oder unterbewertet werden.

Im rechtlichen Kontext spielt insbesondere der Datenschutz eine wichtige Rolle. Bei der Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen forensischer Untersuchungen sind in Europa die Vorgaben der DSGVO zu beachten. Das betrifft insbesondere die Grundsätze der Datensparsamkeit, Zweckbindung und Transparenz. Der Einsatz von KI-Systemen darf nicht dazu führen, dass mehr Daten verarbeitet werden als für den jeweiligen Untersuchungszweck erforderlich ist. Ebenso muss klar definiert sein, zu welchem Zweck die Daten erhoben und analysiert werden. Eine nachträgliche Zweckänderung ist nur unter engen rechtlichen Voraussetzungen zulässig.

In Deutschland gilt im Strafverfahren zudem der Grundsatz der freien Beweiswürdigung, jedoch unter der Voraussetzung, dass Beweismittel ordnungsgemäß erhoben und nachvollziehbar ausgewertet wurden. KI-gestützte Analysen müssen daher so dokumentiert werden, dass ihre Ergebnisse überprüfbar und plausibel sind. Das betrifft vor allem die Chain of Custody. Wenn KI-Systeme in die Verarbeitungsschritte eingebunden sind, muss klar ersichtlich sein, welche Transformationen an den Daten vorgenommen wurden. Andernfalls kann die Beweiskraft erheblich beeinträchtigt werden.

Auch aus ethischer Sicht ergeben sich Herausforderungen. KI-Systeme können bestehende Vorannahmen verstärken, wenn sie z. B. auf verzerrten Trainingsdaten basieren. In der forensischen Praxis könnte das dazu führen, dass bestimmte Personengruppen oder Inhalte häufiger als verdächtig eingestuft werden, ohne dass hierfür eine objektive Grundlage besteht. Das widerspricht dem Grundsatz der Neutralität und kann im schlimmsten Fall zu Fehlinterpretationen oder ungerechtfertigten Verdächtigungen führen. Daher ist es notwendig, Modelle regelmäßig zu evaluieren, auf Bias zu prüfen und ggf. anzupassen.