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新的核法医学 - SIPRI
I. 对人体的辐射剂量 130 � II. 来自废弃地下核试验场的核素 131 � III.与全面禁核试条约核查有关的颗粒放射性核素 133 � 类别 1. 燃料材料的残留物 136 � 类别 2. 燃料材料的非裂变反应产物 139 � 类别 3. 裂变产物 141 � 类别 4. 非燃料弹材料的活化产物 142 � 类别 5. 地下爆炸周围的填塞（填充）材料和岩石中的活化产物 143 � 类别 6. 近地表大气爆炸下方地面中的活化产物 144 类别 7. 水下或近海面爆炸周围海水中的活化产物 144 � 类别 8. 大气爆炸周围空气中的活化产物 144 � 类别 9. 来自中子通量探测器的活化产物 145 � 类别 10. 添加的示踪剂 145 � 制定全面禁核试条约相关颗粒放射性核素最终清单核素 146 � IV. 与《全面禁试条约》国际监测系统有关的惰性气体放射性核素 153 � V. 与现场视察有关的颗粒和气体核素 154 �
计算机取证 - 司法部
准备就绪后，他或她将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，检查员将与请求者协商如何继续。
数字取证的法律问题
从 1923 年到 1993 年，专家科学证据的可采性由一种称为 Frye 测试的启发式方法控制，该测试是在哥伦比亚特区上诉法院的一起案件 [3] 中首次提出。Frye 测试认为，只有科学界普遍接受专家科学证据所依据的科学原理时，专家科学证据才可采纳。在 Daubert 案中，法院裁定，1973 年通过的《联邦证据规则》第 702 条取代了 Frye。第 702 条规定：“如果科学、技术或其他专业知识有助于事实裁定者理解证据或确定争议事实，则凭借知识、技能、经验、培训或教育有资格成为专家的证人可以意见或其他形式作证。”这意味着，如果所提出的科学证据建立在科学方法和程序的基础上，那么它就具有科学有效性，可以被视为证据。
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。
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。
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。
石墨烯在取证中的作用
纳米技术是处理小于100纳米的颗粒的分支。具体而言，纳米技术在法医应用中的重要性越来越高。它可以在纳米尺度上帮助创建和研究材料，以便可以以最小数量的样品获得准确的结果。除了鉴定材料和化妆品中使用的材料的比较外，还包括纳米技术的大量法医应用，包括对血迹，指纹和枪击残留物的检测。通过使用纳米材料和纳米传感器，法医研究中的精度和效率水平已提高。刑事调查需要法医学，因为它可以用来识别嫌疑犯，识别犯罪并产生身体证明。法医科学领域最近包括包括纳米技术在内的自然科学的尖端技术。在纳米级对物质的操纵，大小很小，以至于它可以改变材料的化学和物理特性被称为纳米技术。基于纳米技术的纳米颗粒用于创建具有天然草药，气体传感器应用，药物输送改善，医疗和诊断设备以及许多其他科学应用的饮食补充剂。指纹分析一直是犯罪现场调查的不可分割的一部分。手指上的图案称为摩擦脊皮（FRS），可以用作一个人的主要生物识别预测因子。这是一种从多孔和非孔表面恢复指纹的证据，它可以frs开始在胎儿和羊水的流动中发育，胎儿的位置会影响指纹的细节[1]。
微生物取证和计算生物学
[19] Kunin，V.，Copeland，A.，Lapidus，A.，Mavromatis，K。，＆Hugenholtz，P。（2008）。宏基因组学的生物信息学指南。微生物学和分子生物学评论，72（4），557-578。[20] Jolley，K。A.，Chan，M。S.，＆Maiden，M.C。（2004）。MLSTDBNET分布的多洛克斯序列键入（MLST）数据库。BMC生物信息学，5（1），86。[21] Enright，M。C.和Spratt，B。G.（1999）。多焦点序列键入。微生物学的趋势，7（12），482-487。[22] Healy，M.，Huong，J.，Bittner，T.，Lising，M.，Frye，S.，Raza，S。，＆Woods，C。（2005）。通过自动重复序列的PCR键入微生物DNA。临床微生物学杂志，第43（1）期，199-207。[23] Vergnaud，G。和Pourcel，C。（2006）。多个基因座VNTR（串联重复的可变数量）分析。分子鉴定，系统学和原核生物的种群结构，83-104。[24] Van Belkum，A。（2007）。通过多焦点数量的串联重复分析（MLVA）来追踪细菌物种的分离株。病原体和疾病，49（1），22-27。[25] Vergnaud，G。和Pourcel，C。（2009）。多个基因座变量串联重复分析数。微生物的分子流行病学：方法和方案，141-158。[26] Fricke，W。F.，Rasko，D。A.和Ravel，J。（2009）。基因组学在鉴定，预测和预防生物学威胁中的作用。PLOS Biology，7（10），E1000217。[27] Wu，M。和Eisen，J。A.（2008）。95-100）。一种简单，快速且准确的系统基因推断方法。基因组生物学，9（10），R151。[28] Liu，B.，Gibbons，T.，Ghodsi，M。和Pop，M。（2010年12月）。隐式：元基因组序列的分类分析。生物信息学和生物医学（BIBM），2010年IEEE国际会议（pp。IEEE。 [29] Wang，Z。，＆Wu，M。（2013）。 门水平细菌系统发育标记数据库。 分子生物学与进化，30（6），1258-1262。 [30] Darling，A。E.，Jospin，G.，Lowe，E.，Matsen IV，F。A.，Bik，H。M.，＆Eisen，J. A. （2014）。 系统缩影：基因组和宏基因组的系统发育分析。 peerj，2，e243。 [31] Taberlet，P.，Prud'Homme，S.M.，Campione，E.，Roy，J.，Miquel，C.，Shehzad，W。，＆Melodelima，C。（2012）。 土壤采样和细胞外DNA的分离，适用于大量的起始材料。 分子生态学，21（8），1816-1820。IEEE。[29] Wang，Z。，＆Wu，M。（2013）。门水平细菌系统发育标记数据库。分子生物学与进化，30（6），1258-1262。[30] Darling，A。E.，Jospin，G.，Lowe，E.，Matsen IV，F。A.，Bik，H。M.，＆Eisen，J.A.（2014）。系统缩影：基因组和宏基因组的系统发育分析。peerj，2，e243。[31] Taberlet，P.，Prud'Homme，S.M.，Campione，E.，Roy，J.，Miquel，C.，Shehzad，W。，＆Melodelima，C。（2012）。土壤采样和细胞外DNA的分离，适用于大量的起始材料。分子生态学，21（8），1816-1820。
人工智能取证中的法律问题 - I-LEX
摘要。如今，我们最迫切的需求是接受数字取证领域的新愿景，这需要关注：（a）法律框架和技术标准的协调；（b）在进行取证调查时寻求共同路径；（c）定义认识论参考框架。这三个要素应成为这一变革的基石。信息和通信技术对法官和法律专业人员的工作影响越来越大，现在需要一个更强大的整体基础——包括原则、实践和程序——即可用的人力和有用的人工智能，以实现和传播最佳实践。首先，要充分发挥人工智能的潜力，需要深入了解其技术含义以及在基于取证的环境中保持运行所需的要求，但它也需要政策制定者的深刻理解，他们在推动放松管制的同时，可能缺乏对人工智能的伦理和法律含义的认识。因此，了解开发强大且训练有素的人力软件的紧迫性只是解决人工智能技术在数字取证领域以及整个社会应用中的众所周知的问题（例如机器学习方法的可靠性和可解释性）的基础。
人工智能在网络取证中的应用
摘要 网络取证侧重于识别和调查内部和外部网络攻击、网络协议的逆向工程以及对联网设备的非仪器化调查。它处于数字取证、事件响应和网络安全的交叉点。网络攻击利用软件和硬件漏洞以及通信协议。网络取证调查的范围可以从整个互联网到单个设备的网络流量。网络分析工具 (NAT) 可帮助安全专业人员和执法人员捕获、识别和分析网络流量。然而，在大多数情况下，需要分析的数据量非常庞大，尽管有一些内置的 NAT 自动化，但调查网络流量通常是一个艰巨的过程。此外，专家在调查来自自动化系统的高频率误报警报时仍然浪费了大量时间。为了解决这个影响全球的问题，越来越多地采用基于人工智能的方法来自动检测攻击并提高网络流量分类的准确性。本文全面概述了网络取证的最新进展以及专家系统、机器学习、深度学习和集成/混合方法在该领域一系列应用领域的应用。这些应用领域包括网络流量分析、入侵检测系统、物联网设备、云取证、DNS 隧道、智能电网取证和车辆取证。此外，本文还讨论了上述每个应用领域的当前挑战和未来研究方向。