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人工智能驱动的数字取证
人工智能 (AI) 已成为数字取证领域的一股变革力量，它提供的创新能力解决了传统取证技术的局限性。人工智能涵盖了广泛的技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理，所有这些技术都对加强取证调查做出了重大贡献。例如，机器学习算法能够自主识别大量数据集中的模式和异常，通常可以检测到人类分析师在手动分析时可能难以发现的细微差别 [3]。这些算法旨在通过数据不断发展，随着时间的推移不断提高其准确性和有效性。深度学习模型是机器学习的一个专门分支，它利用人工神经网络来剖析复杂的
取证教学大纲24-25
○确定头发的解剖结构，并解释如何在犯罪现场调查中使用头发的宏观和微观特征。○评估在犯罪现场发现的头发证据的重要性。○解释与头发有关的线粒体DNA和核DNA之间的差异。○使用头发样本解决表壳。○确定各种类型的纤维，并解释如何在犯罪现场调查中使用纤维的微观特性。○使用燃烧分析测试纤维来确定未知纤维的身份。○在犯罪现场发现的指纹分类。○确定在未知指纹中发现的细节图案，并将这些图案与可疑印刷的细节图案进行比较。○使用指纹分析和适当的举重技术解决犯罪。○构建了DNA对取证领域的意义的解释，并评估其在解决犯罪中的使用。○遵循通过凝胶电泳过程提取和加工DNA的程序。○读取DNA曲线并将其与可疑的DNA轮廓进行比较。○描述DNA在过去三十年中的发展是如何发展的，并了解这种演变如何与无罪项目的工作联系起来。○解释血清学证据在解决犯罪方面如何具有重要意义。○测试并确定血液样本并确定这些样品的血型。○设计一个实验，以测试重力和高度对血液掉落的影响。○使用数学公式计算血液染色撞击表面的角度。○将不同速度，高度，不同武器和不同表面的血液染色模式比较。○分析和解释在犯罪现场发现的血迹。○与弹道有关的枪支和墨盒的不同特征。
区块链增强数字取证
MCA系，K。L. S. Gogteinstute of Technology，Belagavi，隶属于Tovisvesvaraya Technology University，Belagavi，Karnataka，India摘要：数字取证需要系统地应用科学方法来保存，收集，验证，验证，验证，验证，识别，分析，分析，分析，分析，解释，解释，文档，文档，和现在的数字证据。有效地管理数字证据，对于将个人与犯罪活动联系起来至关重要，面临着诸如从初始调查人员转移到司法当局的重大挑战，例如篡改风险和文件错误。传统的监护链（COC）方法（通常涉及纸张或电子形式），由于其易受篡改和不一致的侵害，不足以应对这些挑战。本文提出了一个基于区块链的监护链（B-COC）框架，以提高数字证据管理的安全性，透明度和完整性。利用区块链技术的固有特性，例如不变性，分布式分类帐和共识机制，B-COC框架为维持数字取证中的COC提供了强大的解决方案。该体系结构是在利用以太坊的私人许可区块链和权威证明（POA）共识机制的基础上建造的，从而将参与限制为授权节点。智能合约可自动化关键操作，包括创建证据，所有权转移和信息检索，增强数字证据的安全性和可追溯性。该系统可随意地记录所有交互，提供了一条清晰，防篡改的监护链。B-COC框架的关键好处包括提高安全性，透明度和数字证据管理的问责制，可能降低成本并提高效率。总而言之，B-COC框架代表了管理数字证据，确保其完整性和可靠性的重大进步，从而增强了对法律程序和法医调查的信任。索引 - 数字取证，监护链（COC），区块链，基于区块链的托管链（B -COC），证据管理，以太坊，私人区块链，智能合约，权威证明。
计算机取证 - 司法部
当检查员的取证平台准备就绪时，他或她会复制请求中提供的取证数据并验证其完整性。此过程假设执法部门已经通过适当的法律程序获得数据并创建了取证图像。取证图像是原始媒体上存在的数据的逐位副本，没有任何添加或删除。它还假设取证检查员已收到扣押数据的工作副本。如果检查员获得原始证据，他们需要制作一份工作副本并保护原件的保管链。检查员确保他们拥有的副本完整无缺。他们通常通过验证证据的哈希值或数字指纹来做到这一点。如果有任何问题，审查人员将与请求者协商如何处理。
可解释的数字取证人工智能
法院、法律从业者和公众目前对基于人工智能 (AI) 的数字证据提取技术表现出一定的怀疑，这是可以理解的。人们对封闭式人工智能模型的透明度及其在数字证据挖掘中的适用性表示担忧。虽然人工智能模型牢牢扎根于数学、统计和计算理论，但争论的焦点是它们的可解释性和可理解性，特别是在它们如何得出某些结论方面。本文探讨了封闭式模型的问题、可解释性/可解释性的目标和方法。最重要的是，提出了可解释的基于人工智能的数字取证 (DF) 调查的建议。
网络取证的数据包分析
数据包分析是网络取证中的主要回溯技术，只要捕获的数据包细节足够详细，就可以回放特定时间点的整个网络流量。这可用于查找恶意在线行为、数据泄露、未经授权的网站访问、恶意软件感染和入侵企图的踪迹，并重建通过网络发送的图像文件、文档、电子邮件附件等。本文全面调查了数据包分析（包括深度数据包检查）在网络取证中的应用，并回顾了具有高级网络流量分类和模式识别功能的人工智能数据包分析方法。考虑到并非所有网络信息都可以在法庭上使用，本文详细介绍了可能被采纳的数字证据类型。从硬件设备和数据包分析器软件在网络取证中的潜在用途的角度，回顾了它们的属性。© 2019 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
计算机取证 - 司法部
当检查员的取证平台准备就绪时，他或她会复制请求中提供的取证数据并验证其完整性。此过程假设执法部门已经通过适当的法律程序获得数据并创建了取证图像。取证图像是原始媒体上数据的逐位副本，没有任何添加或删除。它还假设取证检查员已收到所扣押数据的工作副本。如果检查员获得原始证据，他们需要制作工作副本并保护原件的保管链。检查员确保他们拥有的副本完整无缺。他们通常通过验证证据的哈希值或数字指纹来做到这一点。如果有任何问题，检查员会与请求者协商如何继续。