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取证技术：联邦执法中使用的算法
GAO 发现的内容 GAO 审查的联邦执法机构主要使用三种类型的法医算法来帮助评估刑事调查中收集的证据是否可能来自个人：概率基因分型、潜纹（指纹和掌纹）分析，以及人脸识别。在较小程度上，各机构还使用算法来比较虹膜图像、语音和笔迹。每种类型的算法在其评估中都使用不同的特征。例如，概率基因分型使用统计数据来分析刑事调查期间发现的生物样本，以帮助与从嫌疑人身上获取的已知 DNA 样本或来自已知人员数据库的 DNA 数据概况进行比较。联邦调查局目前使用概率基因分型和潜在指纹算法来帮助评估刑事调查中收集的证据是否来自个人，并使用面部识别来生成调查线索。美国国家标准与技术研究所和其他组织制定了标准，以促进机构之间的数据传输。 使用取证算法检查犯罪现场证据的潜在用途 GAO 为何进行这项研究 取证算法可帮助取证专家部分自动化评估犯罪现场证据的过程调查中收集的证据可能来自个人，这可能会提高调查速度并减少人为偏见和错误。GAO 被要求对联邦执法中法医算法的使用进行技术评估。 GAO 分两个阶段进行此项评估。第一阶段描述联邦执法机构使用的算法以及这些技术的工作原理。第二阶段将评估与联邦执法机构如何应用这些技术相关的方法和挑战，并将确定未来应对这些挑战的政策选项。在进行本次评估时，GAO 从美国国家标准与技术研究所、该部门获得了信息司法部、国土安全部和国防部；在美国国家科学院、工程院和医学院的协助下，召集了一个由 16 名专家组成的跨学科小组；采访了其他利益相关者，包括非营利组织和法律专家；并查阅了相关文献和判例法。如需了解更多信息，请联系 Karen L. Howard 博士，电话：(202) 512-6888，邮箱：howardk@gao.gov。
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执法部门长期以来一直使用指纹等物证来帮助破案。现在，计算机算法可以帮助评估此类证据是否可能与特定人员有关——这一过程称为法医归因。
联邦机构主要使用 3 种法医算法：
- 人脸识别将刑事调查中的照片与现有的照片数据库进行比较概率基因分型有助于确定一个人的 DNA 可能对作为证据收集的 DNA 有贡献的可能性潜在指纹分析将指纹与已知数据库进行比较，并提供专家审查的潜在候选人列表
犯罪现场
亮点
美国政府问责署 (GAO) 的发现
法医算法在检查犯罪现场证据方面的潜在用途
美国政府问责署 (GAO) 进行这项研究的原因法医算法可帮助法医专家部分自动化评估调查中收集的证据是否可能来自个人的过程，从而有可能提高调查速度并减少人为偏见和错误。
如需更多信息，请联系 Karen L. Howard 博士，电话 (202) 512-6888，电子邮件 howardk@gao.gov。
howardk@gao.gov