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认证鲁棒性的实际方面和含义
●C。-C。 Kao，C. -S。 lu和C. -m。 Yu，“图像取证罢工：针对对抗贴片的防御”，2024 IEEE国际视觉通信与图像处理会议（VCIP），日本东京，日本，2024年，第2024页，pp。1-5，doi：10.1109/vcip63160.2024.10849849。
开放的选择 - syllabus-r20.pdf
SUBJECT Artificial Intelligence Introduction to Machine Learning Air Pollution and Control Remote Sensing and GIS Digital Forensics Introduction to Information Security and Cybe Database Management System Java Programming Data Warehousing and Data Mining Social Network Analysis Digital Image Processing Embedded System & Design Non Conventional Energy Sources Electrical Energy Conservation and Auditing Industrial Electrical Systems Sensors and Signal Conditioning Cyber Security Web Technologies Automobile Engineering Renewable energy sources Project Management太空技术人工智能的企业家发展化学可持续化学材料化学专业通信图理论摘要线性代数纳米材料和技术光电设备和应用光纤传播国家宪兵cadet Corps
法医国际法医：数字调查
对智能设备的调查已成为数字取证中的重要子域。智能设备的固有多样性和复杂性在不对其进行物理篡改的情况下提取证据构成了挑战，这通常是执法和法律程序的严格要求。最近，这导致了非侵入性电磁侧通道分析（EM-SCA）的应用，作为从智能设备中提取法医见解的新兴方法。EM-SCA用于数字取证仍处于起步阶段，并且仅在迄今为止的少量设备上进行了测试。最重要的是，EM-SCA中的机器学习（ML）模型仍然存在于多个设备中，以便在数字取证，即跨设备可移植性中有用。这项研究使用广泛的智能设备在实验中探索EM-SCA的这一方面。使用各种iPhone和北欧半导体NRF52-DK设备进行实验表明，在多个相同的设备中直接应用预训练的ML模型不会产生最佳结果（在大多数情况下，精度低于20％的精度）。随后的实验包括从所有设备中收集不同的EM痕迹样本，以训练具有混合设备数据的新ML模型；这也没有期望（仍然低于20％的精度）。这促使采用了转移学习技术，这表明了跨模型实施的希望。特别是对于iPhone 13和NRF52-DK设备，应用转移学习技术有效的是达到最高精度，精度得分分别为98％和96％。此结果通过在相同或相似的设备上启用预训练的模型，在将EM-SCA应用于数字取证中的应用取得了重大进步。
网络安全模块专业
第1学期1和2 IT4010研究项目16 IT4070专业世界2选修课IE4012进攻黑客攻击：战术和战略4 IE4022安全经济分析4 IE4062网络取证和事件响应4 IE4092 Cyber Security for Cyber Security 4 IE4032 Informander 4 IE4022 IM 4 IE4022网络法诊所4第1学期1和2 IT4010研究项目16 IT4070专业世界2选修课IE4012进攻黑客攻击：战术和战略4 IE4022安全经济分析4 IE4062网络取证和事件响应4 IE4092 Cyber Security for Cyber Security 4 IE4032 Informander 4 IE4022 IM 4 IE4022网络法诊所4
Ariel Malicse博士总统 网络安全，学士学位 Jeon Kyu Lee CV 博士
Code Title Credit Hours Required Courses CYBS 3113 Operating Systems Fundamentals 3 CYBS 3123 Introduction to Unix Systems 3 CYBS 3213 Foundations of Cybersecurity 3 CYBS 3223 Applied Statistics for Computing 3 CYBS 3313 Introduction to Cyber Ethics and Law 3 CYBS 3323 Hardware Security 3 CYBS 3743 Cyberforensics Fundamentals 3 CYBS 3813 Network Fundamentals 3 CYBS 3913 Database Fundamentals 3 CYBS 4103 Engineering Secure Software 3 CYBS 4203 Cybersecurity Risk Management and Assessment 3 CYBS 4293 Introduction to Cloud Computing and Security 3 CYBS 4473 Network Security 3 CYBS 4883 Cryptography Fundamentals 3 CYBS 4963 Cybersecurity Capstone 3 Major Electives Choose 4 approved CYBS electives from a list maintained by the department 12
使用机器学习增强数字证据的法医分析：技术，应用，
摘要：在数字时代，电子设备和互联网的扩散导致刑事调查中数字证据的数量和复杂性的指数增加。传统法医方法虽然有效，但通常很难跟上所涉及的数据的数量和复杂性。本文探讨了机器学习技术与数字法医分析的集成，并强调了这些先进的计算方法如何增强数字证据的检测，分类和解释。我们首先提供了数字取证及其所面临的挑战的概述，包括数据过载，加密和快速分析的需求。然后，本文深入研究了适用于数字取证的各种机器学习技术，例如异常检测，模式识别和自然语言处理。案例研究表明，这些技术在现实世界法医场景中的成功应用，展示了准确性，效率和可扩展性的提高。但是，在取证中使用机器学习并非没有挑战。诸如数据质量，算法偏见以及复杂模型的解释性之类的问题，以及在法律环境中依靠自动化系统的道德和法律含义。本文通过讨论该领域的未来方向，倡导进一步的研究以及用于数字取证的强大，透明和道德上声音的机器学习工具的发展。但是，该数据的庞大的体积和复杂性给法医研究者带来了重大挑战。这项研究强调了机器学习转变数字法医分析的潜力，为研究人员提供了强大的工具，同时还强调了需要仔细考虑相关风险和挑战的必要性。关键字：数字取证，机器学习，法医分析，数字证据，数据挖掘，模式识别，网络安全，异常检测，人工智能，功能提取，分类算法，深度学习1.简介：技术的快速发展和数字设备的广泛使用从根本上改变了刑事调查的景观。在现代执法，数字证据中，从电子邮件和短信到社交媒体互动和数字足迹，对于解决犯罪和确保定罪至关重要。传统的数字法医方法虽然有效，但通常是劳动力密集的，并且可能很难与网络犯罪的不断发展的性质和需要分析的大量数据保持同步。随着网络犯罪和技术复杂的犯罪活动继续上升，对数字证据分析的效率，准确，可扩展的方法的需求越来越大。机器学习是人工智能（AI）的一部分，为这些挑战提供了有希望的解决方案。通过自动化
通过AI
人工智能（AI）的快速演变引入了网络犯罪调查和欺诈检测的变革性可能性，从而提高了准确性，效率和适应性。功率工具，例如机器学习算法，自然语言处理和计算机视觉，为检测欺诈活动，追踪数字证据并确定各种平台的异常行为提供了强大的解决方案。本章探讨了AI在数字取证中应用，讨论关键方法，挑战和案例研究的基本技术，这些技术说明了AI在打击网络犯罪中的作用。重点是AI技术如何支持执法方面，以识别复杂的欺诈计划，进行预测分析并适应不断变化的网络威胁。此外，我们解决了与AI驱动的监视和调查过程有关的道德和隐私问题，强调了对利用AI进行预防犯罪的平衡方法的需求。本章为网络安全专业人员，数字取证专家和执法机构提供了有效部署以抵消欺诈和安全数字生态系统的有价值的见解。
为明天制作的HPLC
最低的色散，快速和精确的梯度以及高度可再现的流速和保留时间使1290 Infinity III LC系统您的最佳前端三倍四倍体和（q-）TOF检测。这些LC/MS系统非常适合对药物杂质和代谢产物，食品安全，环境污染物以及法医/毒理学的高度特异性和超敏分析。
HC70A-SP21讲座2
1。研究基因结构和功能（主要用途！）2。用于将细胞转换为工厂以制造药物和药物3。用于诊断遗传疾病4。用于识别个体（例如亲子鉴定，取证）5。用于纠正遗传病6.用于设计新作物和农作物7。合成新基因组和许多其他用途