The Role of AI Governance in Digital Forensics: A Framework for Ethical and Reliable Investigations
Notice bibliographique
Résumé
AI integration in digital forensic investigations creates a critical methodological conflict. AI models operate as interpretive black boxes while forensic science demands transparency, reproducibility, and evidentiary admissibility. Existing AI governance frameworks provide foundational ethical principles but lack of operationalizable guidance for forensic contexts where evidentiary standards, chain-of-custody requirements, and cross-jurisdictional privacy regulations must simultaneously be satisfied-leaving investigators without concrete controls for deploying AI systems that meet both scientific rigor and legal admissibility requirements. This study introduces the Forensic AI Governance Framework (FAIGF), the first domain-specific governance model that operationalizes AI ethics into actionable forensic controls through a unified fivepillar structure: transparency and explainability, accountability and oversight, privacy and data protection, continuous monitoring, and scientific rigor. FAIGF uniquely addresses three critical needs: structured mapping between AI transparency and forensic documentation standards, privacypreserving protocols harmonizing international regulations with evidence handling, and validation mechanisms ensuring AI-generated evidence meets scientific admissibility criteria. Framework applicability is validated through structured scenarios spanning cybercrime investigations and cross-border evidence exchange across diverse regulatory contexts including European and Middle Eastern jurisdictions. Comparative analysis demonstrates FAIGF bridges the operationalization gap between abstract AI governance principles and concrete forensic practice requirements applicable across global investigative contexts. This study provides the first operationalizable framework enabling responsible forensic AI deployment while preserving evidentiary integrity and data subject rights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,102 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,093 |
| Communication savante | 0,026 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».