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摘要。随着近年来网络犯罪的增加，数字取证已成为获取高质量证据的重要研究课题。法医调查人员在数据收集和分析以重建事件方面面临困难。由于人类每天的大量互动，机器学习使调查人员能够使用各种算法进行更有效、更高效的调查。机器学习是人工智能领域的一个子集。它是一门科学学科，专注于开发无需编程即可执行特定任务的计算机模型和算法，例如数据集训练和测试，以及协助调查的潜力。本文回顾了在调查过程中检查和分析数字证据的各种机器学习技术。每种机器学习算法都基于特征在数字取证的特定领域工作，它克服了复杂性、数据量、时间序列、相关性、一致性等问题。此外，本研究根据标准对机器学习算法进行了比较。
机器学习在数字取证中的应用
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