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事实考试2024数字取证第1页，共18页
a）3430 b）3340 c）40320 d）43240 8。210中的40％与三分之一相同？a）840 b）280 c）252 d）84 9。QPO，NML，KJI，_____，EDC A）HGF B）CAB C）JKM D）GHD10。萨曼莎是你父亲的母亲的孙子的女儿。因此，萨曼莎（Samantha无法用于研究活细胞的显微镜是a）化合物显微镜b）电子显微镜c）荧光显微镜d）光学显微镜12。认证法医实验室的主要目的是什么？a）财务收益b）法律合规性c）质量保证d）员工满意度13。威廉·赫歇尔爵士先驱在哪个国家使用指纹在19世纪使用指纹识别？a）美国b）英国c）印度d）法国14。自动指纹识别系统（AFIS）的开发大大增强：a）血迹模式分析
AI 扬声器生态系统中基于证书注入的加密流量取证
AI 扬声器是典型的基于云的物联网 (IoT) 设备，可在云上存储有关用户的各种信息。虽然从基于云的 IoT 取证的角度来看，分析这些设备与云之间的加密流量以及存储在那里的工件是一个重要的研究课题，但直接分析 AI 扬声器与云之间的加密流量的研究仍然不足。在本研究中，我们提出了一种取证模型，可以基于证书注入收集和分析 AI 扬声器与云之间的加密流量。提出的模型包括在 Android 设备上移植 AI 扬声器映像、使用 QEMU（Quick EMUlator）移植 AI 扬声器映像、使用 AI 扬声器应用程序漏洞运行漏洞利用、使用 H/W 接口重写闪存以及重新制作和更新闪存。这五种取证方法用于将证书注入 AI 扬声器。提出的模型表明，我们可以分析针对各种 AI 扬声器（例如 Amazon Echo Dot、Naver Clova、SKT NUGU Candle、SKT NUGU 和 KT GiGA Genie）的加密流量，并获取存储在云上的工件。此外，我们还开发了一个验证工具，用于收集存储在 KT GiGA Genie 云上的工件。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd 代表 DFRWS 发布。保留所有权利。这是一个开放的
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。
现代企业的综合数字取证和风险缓解策略
摘要：当今的企业面临着越来越多的网络安全威胁，需要强大的数字取证和风险缓解策略。本文通过对实体代理（EP）的虚构案例研究（全球身份管理和数据分析公司处理大量客户数据）探讨了这些挑战。鉴于其数据资产的批判性质，EP建立了一个专门的数字取证团队来检测威胁，管理漏洞并应对安全事件。本研究概述了EP的网络安全方法，包括主动威胁预期，法医调查以及遵守GDPR和CCPA等法规。关键威胁，例如社会工程，内部风险，网络钓鱼和勒索软件，以及利用AI和机器学习的缓解策略。通过详细介绍EP的安全框架，本文强调了数字取证，事件响应和企业风险管理方面的最佳实践。调查结果强调了连续监控，政策执行和自适应安全措施的重要性，以保护敏感数据并确保不断发展的威胁景观关键词中的业务连续性：数字取得学，网络安全，降低风险，事件响应，事件响应，威胁管理，威胁管理，企业安全，企业安全1。公司概述实体代理（EP）是一家领先的身份管理公司，提供全球的数据，技术，道德和组织来建立其以客户为中心的业务。该公司成立于2015年，并在华盛顿州西雅图设立了总部。每个基础办公室都维护用于不同目标受众的数据。该公司提供数字解决方案，这些解决方案将客户预算的属性整合到了多个第一党派系统中，并在个人和家庭中纳入第三方人口统计信息，并提供数据以补充组织客户的整体视图。公司还利用人工智能工具和机器学习来研究客户的旅程，客户互动模式，并更新确定的模型以提高准确性和数据完整性。组织使用此数据来构建一个客户旅程平台，该平台可帮助企业用户了解各种客户，并通常要求使用和维护客户属性。该实体代理拥有1500个全职员工，大约100名承包商和顾问，并为20个国家 /地区的100多个客户提供支持。a）基础能力和研究领域实体代理数字解决方案属于三个基础能力之一。
B1390 IT学士学位（网络安全和取证，AI和自治系统）
请注意：本课程计划仅是一个样本，必须与手册中概述的完整课程结构，单元先决条件和注册选项一起阅读。学生应注意，由于单位先决条件，在第2学期开始学习可能会延长课程的持续时间。此信息是正确的，如29/01/2025。
美国环境保护署刑事执法、法医和培训办公室
根据法庭文件，2019 年 4 月 24 日，来自明尼苏达州科顿伍德的 25 岁的 Eric Jay Weckwerth-Pineda 和来自明尼苏达州艾芬豪的 21 岁的 Tanner John Sik 前往里昂县科顿伍德湖西北侧的一座桥，这座桥横跨科顿伍德湖与司法沟 24 号小溪之间的一座水坝，该小溪流入黄药河。Weckwerth-Pineda 和 Sik 带着枪到桥上射击。Sik 使用 DPMS AR-15 步枪向垂直于司法沟 24 号的柴油管道连续射击。Weckwerth-Pineda 使用自己步枪上的瞄准镜发现 Sik 的射击。Weckwerth-Pineda 和 Sik 承认至少有一枪击中并打爆了管道。当天晚些时候，Weckwerth-Pineda 和 Sik 返回该地区并发现管道正在泄漏，并向当局报告了泄漏情况。
物联网取证：确保物联网生态系统的挑战，方法和未来方向
摘要：物联网（IoT）的快速增长对数字取证产生了重大影响，引入了新的机遇和挑战。物联网取证是数字取证中的专业领域，重点介绍了来自智能家居系统，可穿戴设备和工业平台等各种物联网设备的数据的获取，分析和解释。本综述研究了物联网取证的当前状态，突出了诸如设备多样性，数据波动，加密以及实时分析的需求等挑战。它还评估了现有的法医方法和工具，评估了它们在应对这些挑战时的有效性和局限性。此外，本文确定了关键的研究差距，并提出了未来的方向，包括开发标准化法医框架以及物联网制造商和法医专家之间的更多协作。的目的是推进物联网法医实践，以与快速发展的物联网技术保持同步，从而增强网络犯罪的调查和起诉。
00 Seven - 重新实现虚拟机取证：使用特权IN-VM代理的内省机密VM
机密VM的安全保证（例如，AMD的SEV）是一把双刃剑：防止恶意或折衷的云操作员固有地使现有的VM Intropsection（VMI）服务对不需要的VM检查的保护。但是，考虑到这些VM尤其针对敏感的工作负载（例如财务），他们的客户需要安全的法医功能。在本文中，我们使VM所有者能够远程检查其机密VM，而不会削弱VMS的构图对云平台。与幼稚的VM内存组合工具相反，我们的方法（称为00seven）是从强大的VM攻击者中隔离的，从而抵抗了内核级攻击，并且提供了VMI的功能，可以通过内存访问。00 SEVEN利用AMD SEV-SNP（称为VMPLS）的最新Intra-VM特权域，并扩展了QEMU/KVM Hypervisor，以提供VMPL-Aware网络I/O和VMI-I-a和VMI-I-sassists HyperCalls。这样，我们可以使用受保护的IN-VM法医代理服务VM所有者。代理为VM所有者提供了证明的远程内存和VM注册内省，分析的安全暂停tar- get以及页面访问陷阱和功能陷阱，所有这些都与云平台隔离（含量Hypervisor）和IN-VM rootkit。
基于人工智能的媒体取证的取证数据模型——以DeepFake检测为例
简介 IT 取证是一个领域，由于其新颖性和必须考虑的威胁形势的快速变化，仍然有很多研究活动。不幸的是，许多相应的研究计划仍然停留在纯学术层面，缺乏现场应用分析方法所需的成熟度。在这种情况下，标准化流程模型的存在在走向成熟解决方案的道路上起着重要作用，因为要达到取证方法的最终基准（即其在法庭诉讼中的可采纳性），就需要对工具和程序进行标准化和认证，以及对从业者/取证专家进行培训和认证。虽然在 IT 取证的较老子学科的取证过程模型（包括数据模型等关键组件）方面已经开展了大量工作，但对于较年轻的媒体取证领域子学科，适应性解决方案仍然缺失。
