Arquitetura de microsserviços para processamento de imagens relevantes em evidências de crimes digitais

Forense digital é um ramo da ciência da computação que se utiliza de técnicas computacionais para analisar evidências criminais com mais velocidade e precisão. No contexto do sistema de justiça brasileiro, durante uma investigação criminal, os especialistas forenses extraem, decodificam e analisam as evidências coletadas para permitir que promotores públicos façam exigências legais para uma acusação. Esses especialistas têm um tempo muito curto e a análise para encontrar evidências criminais pode levar muito tempo. Para resolver esse problema, este trabalho propõe ARTEMIS (A micRoservice archiTecturE for images in criMe evIdenceS ou Arquitetura de microsserviços para imagens em evidências criminais) uma arquitetura para classificação de grandes quantidades de arquivos de imagem presentes em evidências usando softwares de código aberto. O módulo de classificação de imagens contém alguns classificadores pré-treinados, considerando a necessidade de analistas forenses do MPRN (Ministério Público do Rio Grande do Norte).Foram construídos modelos para identificar tipos específicos de objetos com por exemplo: armas de fogo, munição, carteiras de identidade brasileiras, documentos de texto, capturas de tela de celular e nudez. Os resultados obtidos mostram que o sistema obteve boa precisão na maioria dos casos. Isso é extremamente importante no contexto desta pesquisa, onde os falsos positivos devem ser evitados, a fim de economizar tempo de trabalho dos analistas. Além disso a arquitetura proposta foi capaz de acelerar o processo de análise da evidência. Digital forensics is a branch of computer science that uses computational techniques to analyze criminal evidence with greater speed and accuracy. In the context of the Brazilian justice system, during a criminal investigation, forensic specialists extract, decode, and analyze the evidence collected to allow the prosecutor to make legal demands for a prosecution. These experts have a very short time to analyze to find criminal evidence can take a long time. To solve this problem, this paper proposes ARTEMIS (A micRoservice archiTecturE for imagesin criMe evIdenceS or Microservice Architecture for images in criminal evidence) an architecture for classifying large amounts of image files present in evidence using open-source software. The image classification module contains some pre-trained classifiers, considering the need of forenses analysts from the MPRN (Rio Grande do Norte Public Ministry). Models were built to identify specific types of objects with for example: firearms, ammunition, Brazilian ID cards, text documents, cell phone screen captures enudez. The results obtained show that the system obtained good precision in most cases. This is extremely important in the context of this research, where false positives should be avoided in order to save analysts’ work time. In addition, the proposed architecture was able to accelerate the process of evidence analysis.