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[类别：化学和农业]
In addition to the general affairs office, which is responsible for the administrative department of forensics, Crime Forensics Office, there are a wide range of business fields, including the DNA center, fingerprint center, and document center, which are in charge of the current department, so it is a gathering of staff with a variety of backgrounds, including staff with highly specialized skills in each field, police officers and appraisers who are seconded to the prefectural police.您不仅可以谈论工作，而且还可以轻松地聊天而不与年龄或背景区分，所以我觉得这是一个非常容易的工作场所。
公立学校2023-2024预算展示课程和教学
STREAM Continued support of cross- curricular endeavors PreK-12 ► Greenhouse ► Media & TV Productions ► Planetarium ► PreK STEAM ► Forensics ► Entrepreneurship & Investments ► Environmental Studies ► Robotics ► Farm-to-Table ► Mock Trials ► Math, Sports, & Money ► Script to Screen
Inderscience Publisher
Registration and Fusion of 3D multimodal Images Image Segmentation Satellite Aperture Radar processing Visualizing hidden objects in image Virtual and Augmented Reality Remote sensing and multi-spectral imaging Quality Enrichment in Volumetric Imaging Document Image Analysis Image diffusion Environment sustainability Environment Monitoring Image Encryption and Security Image forensics Medical Imaging Image privacy and Federated Learning Session Chair
利用人工智能进行网络取证分析
1,2 学生，Sastra 大学 摘要：本文彻底研究了人工智能 (AI) 在数字取证中的作用，展示了其应对复杂网络威胁和不断增长的数字数据的潜力。它首先讨论了关键的人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，以及它们在取证调查中的重要性。随着网络威胁变得越来越复杂，网络取证领域也在不断发展。处于这一演变最前沿的是人工智能 (AI)，它正在改变网络取证的运作方式。本文从识别、监控和预防网络威胁的角度研究了人工智能对网络取证的影响。通过使用人工智能驱动的工具，网络取证可以处理更大的数据集、识别模式和检测异常，从而更深入地了解网络事件。网络攻击的频率和复杂性不断增加，这要求开发有效的网络取证调查方法。本研究探讨了机器学习和人工智能 (AI) 在自动威胁分析和分类中的应用，目的是更好地了解它们在网络取证中的作用。取证调查员和网络安全专家通过案例研究、观察和调查提供信息。本研究强调了结合人工智能和机器学习来推进数字取证调查的潜在好处，并提供了有关它们在网络取证中的作用的重要见解。结合这些技术有明显的好处，比如更快的分析方法和更好的威胁检测能力。通过整合人工智能和机器学习可以加速调查，使公司能够快速应对网络威胁并降低总体风险敞口。随着网络安全格局的发展，人工智能和机器学习在该领域的成功整合有望开启主动威胁识别的新时代，从而增强组织保护数字资产的能力。背景：本文彻底研究了人工智能 (AI) 在数字取证中的作用，展示了其应对复杂网络威胁和不断增长的数字数据的潜力。 1 本文首先讨论了关键的人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，以及它们在取证调查中的重要性。随着网络威胁变得越来越复杂，网络取证领域也在不断发展。处于这一演变最前沿的是人工智能 (AI)，它正在改变网络取证的运作方式。本文从识别、监控、
会议计划
TPS Invited Research/Vision Session 1: Malware Detection, Forensics, and Deep Learning 11:00 am – 12:20 pm Room: Logan Ballroom Session Chair: Amir Masoumzadeh ( SUNY-Albany, US ) Large Language Models to Enhance Malware Detection in Edge Computing Christian Rondanini ( University of Insubria ), Barbara Carminati ( University of Insubria ), Elena Ferrari ( University of Insubria ), Ashish Kundu ( Cisco Research) and Akshay Jajoo ( Cisco Research ) Digital Evidence Chain of Custody: Navigating New Realities of Digital Forensics Souradip Nath ( Arizona State University ), Keb Summers ( Arizona State University ), Jaejong Baek ( Arizona State University ) and Gail-Joon Ahn ( Arizona State University ) Boosting Imperceptibility of Stable Diffusion-based Adversarial Examples Generation纳什拉·哈克（Nashrah Haque）（福特汉姆大学），西安·李（Fordham University），Zhehui Chen（Google），Yanzhahao Wu（佛罗里达国际大学），Lei Yu（RPI），Arun Iyengar（Cisco Inspeco）（Cisco Research）和Wenqi Wei（Fordham University）有效的多元化大学（Maryam International）有效的多元化大学（Ensigral International） Akhavan Aghdam（佛罗里达国际大学），Sai Nath Chowdary Medikonduru（佛罗里达国际大学），Wenqi Wei（Fordham University），Xuyu Wang（佛罗里达国际大学）
授权
现代车辆配备了大量传感器，可以收集有关车辆及其周围环境的信息。鉴于此和汽车行业的快速过渡到连接和自动驾驶汽车的快速过渡，更具体地说，更具体地说，有能力识别受损的节点并收集并保留攻击或其他恶意活动的证明，将成为成功实施车上生态系统的主要关注点。 到目前为止，数字取证的举措集中在汽车取证上。 除了引入Niove System的攻击归因和取证准备工具，Niove System是IOV的全包集成网络安全解决方案外，探讨了将数字取证纳入IOV生态系统的挑战。鉴于此和汽车行业的快速过渡到连接和自动驾驶汽车的快速过渡，更具体地说，更具体地说，有能力识别受损的节点并收集并保留攻击或其他恶意活动的证明，将成为成功实施车上生态系统的主要关注点。到目前为止，数字取证的举措集中在汽车取证上。除了引入Niove System的攻击归因和取证准备工具，Niove System是IOV的全包集成网络安全解决方案外，探讨了将数字取证纳入IOV生态系统的挑战。
印度刑事司法系统的法医科学
抽象的取证和法律相互联系。取证应用科学方法来揭示犯罪中的真相。术语“取证”源自拉丁语，意思是“与法律相关”。这是一门科学学科，通过分析和评估犯罪现场的证据来揭示基本真理来帮助刑事司法系统。在18世纪中叶马德拉斯（Madras），第一个毒理学实验室开始检查与毒有关的死亡。他们开始分析内脏，血液，唾液和精液进行毒理学研究。在这个时代的取证现在讨论了行为遗传学和犯罪意图，以减少司法系统人民的影响，以证明人们有罪。法医学并没有产生障碍，并有效地实现了其对象，同时保护一个被指控任何罪行的人的基本权利，不得被迫成为对自己的证人，正如印度宪法第20（3）条所述的那样。《人权宣言》第11条规定，犯有刑事罪的每个人都有权被认为是无辜的，直到在公正和公众的审判中被证明有罪，在那里他们为辩护提供了所有必要的保证。这一原则对于保护个人免受任意拘留并确保其公平法律程序至关重要。法医报告是“专业意见”。本研究旨在找到犯罪现场，法医科学，印度刑事司法系统以及在法医学的帮助下在印度解决的案件之间的现有相关性。关键字：取证，刑事司法系统，DNA，调查
1. 所有视图摘要 (AV-1) AV-1 描述了取证和...
• 包括其他生物识别和取证功能，即 DNA、语音识别、踪迹 • SIPRNET 上的机密取证和生物识别架构（如果有实例） • 与陆军综合传感器架构 (ISA) 同步 • 北约生物识别架构关系 • 包括所有远征开发实验室及其活动 • 与 COI 协调进一步研究，以定义 D/MM、DOMEX、SE 和 WTI 对取证和生物识别企业的作用 • 与军事刑事调查组织 (MCIO) 协调，考虑企业流程以维护文件的保管链并及时将证据运送到取证实验室。 • 根据 DoDD 5205.15E、变更 1、DoD 取证企业、14Aug17 和 DoDD 8521.01E DoD 生物识别、变更 1、15Aug17 的发布进行更新。
1. 所有视图摘要 (AV-1) AV-1 描述了取证和...
• 包括其他生物识别和取证功能，即 DNA、语音识别、踪迹 • SIPRNET 上的机密取证和生物识别架构（如果有实例） • 与陆军综合传感器架构 (ISA) 同步 • 北约生物识别架构关系 • 包括所有远征开发实验室及其活动 • 与 COI 协调进一步研究，以定义 D/MM、DOMEX、SE 和 WTI 对取证和生物识别企业的作用 • 与军事刑事调查组织 (MCIO) 协调，考虑企业流程以维护文件的保管链并及时将证据运送到取证实验室。 • 根据 DoDD 5205.15E、变更 1、DoD 取证企业、14Aug17 和 DoDD 8521.01E DoD 生物识别、变更 1、15Aug17 的发布进行更新。
入学博士学位。计划 - 2025年1月-IIIT Kottayam入学博士学位。计划 - 2025年1月-IIIT Kottayam
人工智能（AI）：负责的AI，可解释的AI，网络安全，智能农业中的AI/ML，医疗保健，社会商品；生物信息学，NLP，健康信息学；计算机网络，软件定义网络，网络/网络安全；计算机视觉，深度学习，对图像/视频处理的深度学习。边缘/云/分布式/雾/文化计算；进攻安全性，Web应用程序安全性，密码学；多媒体取证；应用密码学，量子代数密码学；数据科学，优化；轻巧的密码学，物联网安全性，阻塞链和安全性，道德黑客入侵，网络物理系统；生物启发算法；数字取证和犯罪调查，物联网取证，移动应用取证和安全；大数据分析；分布式数据库；信息安全性，生物识别安全性，块链技术；图理论算法；数据分析；用于未来计算连续体的资源管理和计划，分布式计算系统中的机器学习，用于分布式计算系统的生物启发的优化；云数据安全；入侵检测和预防；优化问题，算法和图理论；医疗图像处理，GIS应用程序，视频分析。