Arquitetura de Microsserviços para Processamento de Imagens Relevantes em Evidências de Crimes Digitais
Visão Computacional, Forense Digital, Evidência Criminal, Aprendizado de Máquina, Arquitetura.
A computação 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 o promotor público faça exigências legais para uma acusação. Esses especialistas têm um tempo muito curto e essa 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 evidencias 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 quatro tipos específicos de objetos: armas de fogo, munição, carteiras de identidade brasileiras, documentos de texto, \textit{prints} 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.