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World File Search System取证
取证和合规性审核网络安全
S. Bosworth和M. E. Kabay，计算机安全手册。John Wiley＆Sons，2002年。H. Berghel，“互联网取证的纪律”，《 ACM通讯》，第1卷。46，否。8，pp。15–20，2003 M. M. Houck和J.A. Siegel，法医学的基本面。 学术出版社，2009年。 Spreitzenbarth，M。和Uhrmann，J。 （2015）。 掌握Python法医。 Packt Publishing Ltd. Sammons，J。 （2012）。 数字取证的基础知识：数字取证开始的入门。 Elsevier。 Hassan，N。A. （2019）。 数字取证基础知识：使用Windows OS的实用指南。 apress。 Hosmer，C。（2014年）。 Python Forensics：用于发明和共享数字法医技术的工作台。 Elsevier。 Nelson，B.，Phillips，A。，＆Steuart，C。（2014）。 计算机取证和调查指南。 cengage学习。A. Siegel，法医学的基本面。学术出版社，2009年。Spreitzenbarth，M。和Uhrmann，J。（2015）。掌握Python法医。Packt Publishing Ltd. Sammons，J。（2012）。数字取证的基础知识：数字取证开始的入门。Elsevier。Hassan，N。A.（2019）。数字取证基础知识：使用Windows OS的实用指南。apress。Hosmer，C。（2014年）。Python Forensics：用于发明和共享数字法医技术的工作台。Elsevier。Nelson，B.，Phillips，A。，＆Steuart，C。（2014）。 计算机取证和调查指南。 cengage学习。Nelson，B.，Phillips，A。，＆Steuart，C。（2014）。计算机取证和调查指南。cengage学习。
网络安全和取证的专业计划
黑客攻击及其对策的类型和方法分布式拒绝服务（DDOS）Man-Middle攻击及其对策••网络钓鱼和欺骗攻击及其对策及其对策恶意攻击及其对抗攻击和应对攻击•cross sprips sprips sprips sprip thermiss•SQL•SQL••
XAI-CF – 研究可解释人工智能在网络取证中的作用
随着智能手机、物联网、汽车和无人机控制系统等复杂网络设备的兴起、操作系统和文件格式的激增、无处不在的加密、使用云进行远程处理和存储以及法律标准的出现，网络取证 (CF) 面临着许多新的挑战。例如，智能手机上运行着数十个系统，每个系统都有数百万个可下载的应用程序。筛选这些大量数据并使其有意义需要新技术，例如来自人工智能 (AI) 领域的技术。为了在 CF 中成功应用这些技术，我们需要向 CF 的利益相关者（例如法医分析师和法院成员）证明和解释结果，以便他们做出明智的决定。如果我们想在 CF 中成功应用 AI，就需要培养对 AI 系统的信任。接受在 CF 中使用 AI 的其他一些因素是使 AI 真实、可解释、可理解和可交互。这样，AI 系统将更容易被公众接受并确保与法律标准保持一致。可解释的人工智能 (XAI) 系统可以在 CF 中扮演这一角色，我们将这样的系统称为 XAI-CF。XAI-CF 不可或缺，目前仍处于起步阶段。在本文中，我们探讨并论证了 XAI-CF 的意义和优势。我们强烈强调构建成功且实用的 XAI-CF 系统的必要性，并讨论了此类系统的一些主要要求和先决条件。我们对 CF 和 XAI-CF 这两个术语进行了正式定义，并对之前应用和利用 XAI 来建立和增加对 CF 的信任的研究进行了全面的文献综述。为了让读者熟悉本文的研究，除了背景之外，我们还对过去十年在 XAI 和 CF 中开展的工作进行了批判性和简短的回顾。我们讨论了 XAI-CF 面临的一些挑战，例如对抗性攻击、偏见管理、过度简化、CF 和 AI 鸿沟以及人机交互。我们还针对这些挑战提供了一些具体的解决方案。我们确定了为 CF 构建 XAI 应用程序的关键见解和未来研究方向。本文旨在探索和让读者熟悉 XAI 应用程序在 CF 中的作用，我们相信我们的工作为未来对 XAI-CF 感兴趣的研究人员提供了有希望的基础。
基于人工智能的主动网络取证框架
摘要在现代时期达到了前所未有的高度，大多数人口使用互联网进行各种类型的通信。能够像这样即兴发挥真是太好了。由于这种趋势，黑客越来越专注于以多种方式攻击系统/网络。当黑客实施数字犯罪时，会以被动的方式进行检查，这有助于识别肇事者。然而，在现代时期，人们不希望等待攻击发生。用户希望能够在网络攻击对系统造成损害之前预测它。这可以在本研究中提出的主动取证框架的帮助下实现。所提出的系统结合了被动和主动框架。主动部分将使用基于机器学习的分类算法来预测攻击。一旦预测到攻击，所提框架的反应元素将用于调查谁试图发起攻击。建议的系统通过提出一种加密方法进一步强调完整性和机密性，该方法先加密主动模块的报告，然后在反应模块中解密。本文将建议的基于椭圆曲线密码学的安全模型与几种现有的安全方法进行了比较。还对多种基于机器学习的分类算法进行了比较，以确定哪种算法最适合所提出的网络取证框架。准确度、召回率、精确度和 F1 值是用于评估各种基于机器学习的算法的性能指标。根据分析，建议的网络取证框架最好使用极端梯度增强 (XGB) 技术来实现。关键词：人工智能、机器学习、网络取证框架、网络犯罪、网络安全。1.简介 网络取证操作的概念是通过捕获、记录和分析涉嫌用于网络漏洞和调查的网络来工作，以检测网络和现有 IT 基础设施中的错误并返回攻击者源头以起诉网络犯罪分子[1]。网络取证是数字取证的一小部分。由于互联网连接的快速增长，网络内犯罪的程度不断提高，这给执法机构和组织带来了困难，迫使执法机构和组织进行特别调查。这是一个捕获、记录和分析事件的过程；识别对计算机程序的访问；并搜索此类事件的证据。熟练的攻击者可以检测取证网络上的流量，这需要专业知识和弹性。取证网络可帮助调查人员追踪攻击的原因和影响，面临许多挑战，例如时间、速度、准确性、存储位置、性能等。网络安全面临的最大挑战是法律可靠性；网络需要
触摸DNA：革命性证据DNA取证
Touch DNA是许多发达国家现代刑事司法系统中广泛使用的先进技术。它旨在从生物物质中提取遗传信息，特别是从皮肤最外层脱落的细胞，这些细胞被触摸的物体留在后面。这种方法涉及从接触过程中释放的生物细胞中恢复痕量的DNA，即使数量通常很低。进一步分析恢复的DNA以产生一个人的DNA谱。由于死细胞对肉眼没有真正可见，因此成功定位和恢复它们可能具有挑战性。从刚接触的样品中进行DNA分析非常困难，因此，需要高度敏感的方法来适当恢复，提取和放大段。用于收集，采样程序，保存，去除污染物，DNA的定量，遗传物质的放大以及对发现的随后分析和解释都在触摸DNA分析的工作方式中起作用。随着时间的推移，已经创建了各种技术来收集触摸DNA。可靠的DNA概况得益于使用复杂的套件，工具和设备齐全的法医实验室，这些实验室受益于刑事司法系统。
申请人对州第一次取证请求的第三次补充回应。附有服务证明。相关信函。
特鲁多先生审查和依赖的文件将包括 PFS 安全分析报告、环境报告、RAI 对岩土和土壤问题的回应、进行的岩土和土壤分析以及 Stone & Webster 和其他 PFS 顾问准备的相关报告。此外，特鲁多先生可能会审查和依赖州政府制作的文件，包括 PFS 可能掌握的任何新信息，包括对发现请求的回应。
利用电子取证技术有效应对数据泄露立场文件 | OpenText
在这个初始阶段，RAIR 方法使用分析工具（包括通信分析工具、领域分析以及对组织结构和通信模式的了解）来隔离一个更小的数据集，以供分析和报告团队审查。这可以快速了解数据集中的底层结构和模式，从而有效地切分大量数据。RAIR 可以将可能包含个人信息的数据与可以忽略的数据（例如普通的商业通信）分开。
通过应用人工智能实现智能电子取证
我们希望客户联系我们时，响应时间少于五分钟，因此我们使用所谓的小组。小组是由高级管理人员组成的精选团队，他们指导您的项目完成整个电子取证流程，每个人都一样称职。回答您问题的人就是解决问题的人。不会在部门之间来回推诿，也不会推卸责任。我们减少繁琐，直奔主题，并在几分钟内给您答复。
机器学习在数字取证中的应用
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。