Verbrechensaufklärung verbessern mit Excalibur

In der heutigen Welt stehen forensische Ermittlungen vor einem grossen Problem: dem Umgang mit einer riesigen Menge an digitalen Beweismitteln, insbesondere Bildern. Diese Bilder können wichtige Informationen enthalten, die entscheidend für die Aufklärung von Verbrechen sind. Daher ist es unerlässlich, ein System zu haben, das relevante Bilder effizient finden und identifizieren kann. In diesem Artikel wird ein neuer Ansatz vorgestellt, der verschiedene Datentypen kombiniert und es Ermittlern erleichtert, wichtige Bilder schnell zu finden.

#Die Herausforderung digitaler Beweise

Wirtschaftskriminalität nimmt zu und kann sehr kostspielig sein. Zum Beispiel hat eine niederländische Regierungsbehörde im Jahr 2021 mehr als 900 Fälle untersucht und über 520 Millionen Euro zurückgewonnen. Diese Situation zeigt, wie wichtig effektive Methoden zur Untersuchung von Finanzverbrechen sind.

Mit dem rasanten Anstieg digitaler Geräte ist die Menge an Beweismitteln enorm gewachsen. Die meisten Handys und Kameras speichern unzählige Bilder, von denen viele entscheidende Details für Ermittlungen enthalten könnten. Allerdings listen bestehende Systeme oft nur Bilder auf, ohne den Nutzern zu helfen, sie effizient zu sichten. Diese Methode ist langsam und macht es für Ermittler schwer, Beweise schnell zu analysieren und Fälle rechtzeitig vor Gericht zu bringen.

Um diese Probleme anzugehen, brauchen wir Systeme, die nicht nur Bilder abrufen, sondern auch Ermittlern ermöglichen, ihre spezifischen Bedürfnisse beim Suchen auszudrücken.

#Was ist Cross-Modal Retrieval?

Cross-Modal Retrieval ermöglicht es Nutzern, verschiedene Abfragetypen zu verwenden, um nach Bildern zu suchen. Man kann zum Beispiel natürliche Sprachfragen oder sogar andere Bilder als Suchanfragen nutzen. Diese Flexibilität ist wichtig, weil jede Ermittlung einzigartig ist und Ermittler unterschiedliche Wege haben, um zu beschreiben, wonach sie suchen.

Allerdings haben bestehende Systeme Einschränkungen, wenn es darum geht, Benutzeranfragen vollständig zu verstehen. Manchmal geben Nutzer vage Erklärungen ab, was es den Systemen schwer macht, die richtigen Bilder zu finden. Eine nützliche Methode zur Verbesserung des Suchprozesses heisst Interaktives Lernen. Dieser Ansatz erlaubt es Nutzern, Feedback zu den Bildern zu geben, die sie erhalten, wodurch das System besser auf ihre Bedürfnisse eingehen kann.

#Einführung von Excalibur: Ein neues Abrufs-System

Um die Bildersuche im forensischen Bereich zu verbessern, haben wir ein System namens Excalibur entwickelt. Dieses System kombiniert das Konzept des Cross-Modal Retrieval mit interaktivem Lernen, sodass Ermittler durch grosse Bildsammlungen suchen können.

Excalibur funktioniert, indem es eine erste Anfrage von den Nutzern entgegennimmt, sei es Text oder ein Bild. Dann ruft es eine Liste von Bildern ab, die der Anfrage möglichst ähnlich sind, basierend auf Ähnlichkeitswerten. Sobald der Nutzer die ersten Ergebnisse erhält, kann er Feedback geben, indem er bestimmte Bilder als relevant oder nicht relevant markiert. Das System nutzt dieses Feedback, um zukünftige Suchen zu verbessern und die Liste der angezeigten Bilder zu verfeinern.

#Die Nutzung von Bildcodierern

Im Kern von Excalibur steht ein Bildcodierer, ein Tool, das hilft, Bilder in ein Format zu übersetzen, das der Computer verstehen kann. Für Excalibur haben wir ein Modell namens CLIP verwendet, das sowohl Bilder als auch Texte analysieren kann, sie vergleicht und bestimmt, wie ähnlich sie sind.

Der Vorteil der Nutzung von CLIP liegt darin, dass es bereits auf einer riesigen Menge an Bild- und Textdaten trainiert wurde. Das bedeutet, dass es verschiedene Anfragen effektiv bearbeiten kann, ohne zusätzliche, spezifische Trainings für verschiedene Bildtypen zu benötigen. Folglich kann Excalibur sich schnell an neue Fälle anpassen.

#Abfrageverarbeitung und Strategien

Excalibur bietet zwei Hauptwege für Nutzer, um die Bilddatenbank abzufragen: durch natürliche Sprache oder mit einem tatsächlichen Bild.

1. Natürliche Sprachabfragen: Nutzer können ihre Anfragen in alltäglicher Sprache eingeben. Diese Option ist besonders hilfreich, wenn sie sich unsicher sind, wie sie beschreiben sollen, wonach sie suchen.

2. Bildabfragen: Nutzer können ein Bild hochladen, von dem sie glauben, dass es dem Bild, das sie finden wollen, ähnlich ist. Diese Option ist oft effektiver, wenn die Nutzer ein bestimmtes Bild im Kopf haben.

Durch die Möglichkeit beider Abfragetypen kommt Excalibur verschiedenen Vorlieben und Bedürfnissen von Ermittlern entgegen.

#Verbesserung der Leistung durch Feedback

Nach der ersten Suche ermöglicht Excalibur den Nutzern, Relevanz-Feedback zu geben. Dieser Prozess bedeutet, dass Nutzer angeben können, welche Bilder hilfreich waren und welche nicht. Das System nutzt dann dieses Feedback, um seine zukünftigen Ergebnisse basierend auf den Vorlieben der Nutzer anzupassen.

Die Methode basiert auf einem binären Klassifikator, einem Tool, das Bilder anhand des Feedbacks des Nutzers sortiert. In Excalibur ist dieser Klassifikator so konzipiert, dass er Muster in den Bildern findet, die von den Nutzern als relevant identifiziert wurden.

Durch wiederholte Interaktionen kann das System seine Leistung effektiv verbessern und Ermittlern helfen, relevante Bilder schneller zu finden.

#Testen unseres Systems

Um zu bewerten, wie gut Excalibur funktioniert, haben wir mehrere Tests mit Simulationen und echtem Nutzerfeedback durchgeführt. Bei den Simulationen haben Schauspieler, die echte Ermittler nachahmten, eine Sammlung von Bildern basierend auf einem bestimmten Szenario durchsucht.

Wir haben einen Datensatz von Bildern gesammelt, die verschiedene Szenen zeigen, von Flughäfen bis zu Restaurants. Ziel war es, dass die Schauspieler Bilder abrufen, die ihrer Anfrage entsprechen.

Während dieser Tests haben die Schauspieler Bilder als relevant oder irrelevant markiert. Durch die Messung, wie gut sich das System im Laufe der Zeit mit dem Nutzerfeedback verbessert hat, konnten wir seine Effektivität bewerten.

Zusätzlich haben wir eine Nutzerstudie mit echten Ermittlern aus dem Feld durchgeführt. Sie wurden gebeten, Excalibur mit ihren Datensätzen zu verwenden, um zu sehen, wie gut es ihren Bedürfnissen entsprach.

#Ergebnisse unserer Tests

Die Ergebnisse sowohl aus den Simulationen als auch aus den Nutzerstudien zeigten, dass Excalibur die Abrufleistung im Laufe der Zeit erheblich verbessert hat. Zum Beispiel stieg die Genauigkeit der abgerufenen Bilder nach nur wenigen Runden mit Nutzerinteraktionen dramatisch an.

Der Feedback-Mechanismus half dem System, sich schnell an die spezifischen Bedürfnisse der Ermittler anzupassen.

Darüber hinaus äusserten die Teilnehmer Zufriedenheit mit der Benutzerfreundlichkeit von Excalibur. Sie fanden es intuitiv und schätzten die Möglichkeit, sowohl in natürlicher Sprache als auch mit anderen Bildern nach Bildern zu suchen.

#Praktische Anwendungen und Implementierung

Wir planen, Excalibur für Ermittler in realen Situationen verfügbar zu machen. Eine Demoversion wird es den Nutzern ermöglichen, die Funktionen zu erkunden, bevor eine grössere Bereitstellung erfolgt.

Da Sicherheit und Datenschutz im forensischen Bereich entscheidend sind, werden wir das System lokal und nicht in der Cloud implementieren. Dieser Ansatz hilft, Risiken im Zusammenhang mit sensiblen Daten zu mindern.

Da das Interesse an Excalibur wächst, hoffen wir, Schulungen für Ermittler anzubieten, um ihnen zu helfen, das System effektiv in ihrer Arbeit zu nutzen.

#Fazit

Die Herausforderungen, die durch die zunehmende Menge digitaler Beweise in forensischen Ermittlungen entstehen, erfordern innovative Lösungen. Excalibur bietet einen vielversprechenden Ansatz zur Verbesserung der Bildersuche durch interaktives Lernen und cross-modale Abfragen.

Indem Nutzer Feedback geben und sowohl natürliche Sprach- als auch bildbasierte Abfragen zulassen, hebt sich Excalibur als ein Tool hervor, das auf die einzigartigen Bedürfnisse von Ermittlern ausgerichtet ist.

Der Erfolg, den wir sowohl in Simulationen als auch in Nutzerstudien gesehen haben, unterstreicht sein Potenzial für reale Anwendungen, was letztendlich Ermittlern bei ihrer Suche nach Gerechtigkeit hilft.