À mesure que les réseaux de communication se sont décentralisés et que le chiffrement de bout en bout s'est généralisé, les enquêteurs ont de plus en plus de mal à obtenir le contenu des communications, même lorsqu'ils disposent d'une autorisation légale. Pourtant, les appareils, réseaux et services concernés continuent de générer des traces d'activité. Ces éléments, qui ne relèvent pas du contenu proprement dit et que l'on désigne collectivement sous le terme d'« empreintes numériques », offrent un autre moyen de dégager des pistes d'enquête.
Les données numériques sont générées en continu, souvent à l'insu des utilisateurs. Les enregistrements réseau, les sessions d'application, les données de localisation et les journaux système peuvent produire d'énormes volumes d'informations. Le défi ne consiste pas simplement à obtenir davantage de données grâce à des mandats. Il s'agit de distinguer les signaux pertinents des activités courantes et de transformer des enregistrements épars en informations susceptibles de faire avancer une enquête.
Une piste isolée apporte rarement beaucoup d’informations aux enquêteurs. Sa valeur augmente lorsque des données provenant de différentes sources sont regroupées, synchronisées dans le temps et interprétées dans leur contexte. La fusion des données fournit cette base. L’analyse assistée par l’IA peut alors aider les analystes à identifier des corrélations possibles, des activités inhabituelles et des schémas comportementaux qui, sans cela, resteraient peut-être cachés. L’enquête évolue ainsi de l’examen d’indices isolés vers la compréhension des relations qui les lient, les analystes se chargeant de valider la signification réelle de ces relations.
Le pouvoir de la fusion : relier les points
La fusion des données consiste à rassembler de petits éléments d’information afin que chacun puisse apporter un contexte aux autres. Par exemple, un identifiant divulgué lors d’une fuite de données peut être associé à un profil sur les réseaux sociaux, qui renvoie à un numéro de téléphone et, grâce à des données obtenues séparément, à un appareil repéré à proximité d’un lieu d’intérêt. Aucune observation prise isolément n’établit nécessairement l’existence d’un acte répréhensible. Ensemble, cependant, ces liens peuvent suggérer une piste méritant d’être vérifiée et, lorsque cela se justifie, étayer une demande visant à engager une procédure judiciaire.
Les pistes d'enquête reposent souvent sur des observations issues de systèmes qui n'ont jamais été conçus pour fonctionner ensemble. SS8 MetaHub rassemble les données provenant de sources prises en charge dans les domaines des télécommunications, du cloud, du Wi-Fi, des réseaux sociaux, du secteur commercial et des organismes publics, sous réserve d'un accès légal. Cela permet de créer une vue d'ensemble unifiée de l'enquête, dans laquelle les analystes peuvent comparer les identifiants, aligner les horodatages et établir des corrélations entre les activités au sein des différents ensembles de données. Plutôt que de partir du principe que chaque identifiant fait référence à la même personne, les analystes peuvent évaluer la pertinence de chaque association proposée.
Au sein de la plateforme SS8, les enquêteurs peuvent rechercher, mettre en corrélation, analyser et visualiser des informations provenant de multiples sources dans un environnement unique. Cela évite d’avoir à passer d’un outil à l’autre ou à recouper manuellement chaque enregistrement. À mesure que le nombre d’éléments et de liens possibles dépasse ce que les analystes peuvent raisonnablement examiner, le tri assisté par l’IA peut aider à hiérarchiser les pistes à examiner par des humains et faciliter l’identification des tendances significatives.
Exemple pratique : tirer des enseignements à partir de fragments
Prenons l'exemple hypothétique d'une enquête sur la disparition d'un enfant. Les enquêteurs obtiennent, dans le cadre d'une procédure judiciaire appropriée, des métadonnées limitées relatives aux comptes et aux sessions auprès des services de messagerie, mais le contenu de certaines communications est chiffré ou n'est plus disponible. L'absence de messages ne met pas nécessairement fin à l'enquête. D'autres données obtenues légalement peuvent documenter l'activité de l'appareil, ses déplacements et ses liens, qui peuvent être analysés par rapport à la chronologie connue.
Supposons que les données indiquent qu’un appareil associé à une personne d’intérêt se trouvait à plusieurs reprises à proximité de l’école de l’enfant. Après le signalement de la disparition, un deuxième appareil semble avoir emprunté un itinéraire similaire, et les observations de localisation suggèrent que les deux appareils se trouvaient près d’une propriété isolée. Les identifiants publicitaires, les événements réseau et les métadonnées de messagerie disponibles peuvent apporter des éléments de contexte. Un pic d’activité autour de la période critique pourrait justifier un examen plus approfondi, bien que les emplacements et les horaires communs ne suffisent pas à eux seuls à prouver une coordination ou à identifier l’utilisateur d’un appareil.
Même en l'absence de messages ou de contenu de communication, ces observations peuvent aider les enquêteurs à reconstituer les déplacements, à identifier des liens éventuels et à établir la chronologie des événements. Elles ne permettent toutefois pas, à elles seules, d'établir l'intention. La percée dans l'enquête réside dans la vérification de la concordance entre des données provenant de sources indépendantes et dans la capacité à exclure d'autres explications possibles. SS8 offre un moyen de regrouper ces traces dans une vue analytique unique afin que les enquêteurs puissent explorer et valider les pistes qu'elles révèlent.
Stratégies et processus pour les données numériques
La plateforme de renseignement légal SS8 permet d’exploiter les traces numériques grâce à des flux de travail destinés à reconstituer des événements, à analyser les comportements et à explorer les relations. MetaHub facilite l’analyse chronologique en alignant les horodatages disponibles provenant des appels, des mises à jour de localisation, des enregistrements réseau, des observations Wi-Fi et d’autres données. Les analystes peuvent ainsi examiner la séquence des événements sans perdre de vue la source d’origine et le contexte de chaque observation.
L'analyse des habitudes de vie peut mettre en évidence des lieux récurrents, des habitudes de déplacement et des liens potentiels lorsqu'il existe suffisamment d'observations fiables. La détection d'anomalies assistée par l'IA permet de repérer les écarts par rapport à une référence établie afin de les examiner de plus près. L'analyse des liens aide les analystes à explorer les identifiants partagés, les contacts communs, la colocalisation et d'autres connexions qui peuvent être difficiles à percevoir dans des ensembles de données distincts. Ces visualisations viennent étayer les hypothèses d'enquête, mais les liens doivent tout de même être corroborés avant de tirer des conclusions sur les identités, les rôles ou les événements.
Les flux de travail assistés par l’IA au sein de la plateforme SS8 peuvent également aider les analystes à examiner d’autres formes de preuves, notamment la synthèse de documents, la transcription et la traduction d’enregistrements, l’analyse des locuteurs et la détection d’objets dans des images ou des vidéos, lorsque ces fonctionnalités sont configurées et applicables. Ces outils peuvent réduire les tâches d’examen répétitives et aider les équipes à hiérarchiser de grands volumes de données. Leur valeur dépend de la qualité, de la provenance et du contexte des données sous-jacentes, ainsi que d’une vérification humaine. Les traces numériques deviennent des renseignements utiles non pas parce qu’un algorithme relie automatiquement les points entre eux, mais parce que les enquêteurs peuvent examiner ces liens, les remettre en question et agir sur la base de conclusions étayées par des preuves.
À propos de Kevin McTiernan
Kevin McTiernan est un professionnel chevronné avec plus de 20 ans d'expérience dans l'industrie de la sécurité. Son expertise couvre le big data, la cybersécurité, l'analyse de la sécurité des réseaux et la conformité réglementaire. En tant que vice-président des solutions gouvernementales chez SS8, Kevin est spécialisé dans la mise en œuvre de solutions de renseignement avancées pour le gouvernement américain, les forces de l'ordre et l'alliance Five Eyes. Il est un orateur accompli et un fervent partisan et bénévole de la National Child Protection Task Force (groupe de travail national pour la protection de l'enfance). Pour en savoir plus sur Kevin, consultez son profil LinkedIn.
À propos de SS8 Networks
En tant que leader dans les domaines de l'intelligence légale, géolocalisation et des données, SS8s'engage à rendre les sociétés plus sûres. Notre mission consiste à extraire, analyser et visualiser des informations stratégiques, afin de fournir des analyses en temps réel qui contribuent à sauver des vies. Forte de 25 ans d'expertise, SS8 est un partenaire de confiance des plus grandes agences gouvernementales et des principaux opérateurs de télécommunications à l'échelle mondiale, et se maintient constamment à la pointe de l'innovation.
Discovery est la dernière solution de SS8. Proposée sous forme d'abonnement, elle permet de multiplier la force d'investigation des polices locales et nationales en fusionnant, filtrant et analysant des volumes massifs de données d'investigation - en temps réel.
La gamme de solutions de surveillance, de fusion de données et d'analyse Intellego® XT est spécialement conçue pour les forces de l'ordre afin de leur permettre de collecter, d'analyser et de visualiser des ensembles de données complexes pour obtenir des renseignements d'enquête en temps réel.
LocationWise offre la plus grande précision de localisation de réseau vérifiée au monde, fournissant des informations de localisation actives et passives aux services d'urgence, aux forces de l'ordre et aux opérateurs de réseaux mobiles.
La plateforme de médiation Xcipio® répond aux exigences de l'interception légale dans n'importe quel type de réseau et offre la possibilité de transcoder (convertir) entre les versions de transfert d'interception légale et les familles standard.
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