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Stu Kennedy
技能和经验全栈开发：Typescript/ htmx/ node/ go/ svelte/ svelte/ flutter/ remix/ nextjs/ django ai开发：python/ tensorflow平台（Cloudflare/ aws/ aws/ firebase/ supabase）：dashboard Management and Clis。Amazon AWS - S3，EC2，RDS，Lambda，MapReduce，Memcached，Ses，Cloudfront等功能 / FRP：精通功能和功能反应性编程，以声明的方式解决算法问题。敏捷：由苏格兰精益敏捷的创始人培训，并通过培训和指导帮助大型企业实施敏捷原则。Testing: Cypress, React-Testing, Mocha, Chai, Jasmine, Ava, Sinon, Cucumber, PhantomJS, CircleCI, Jenkins Programming languages: TYPESCRIPT / JAVASCRIPT / CLOJURE / HTML5 / CSS3 / TAILWIND SQL RDBMS (POSTGRES / MYSQL) PYTHON / PERL / BASH / PHP JAVA / C / C++ / QT Programming Software: VSCode / Zed / VIM Operating Systems: Mac OSX / Linux (Ubuntu / Debian) / Microsoft Windows Algorithmic skills: Physics engines, Numerical methods Particle solvers, fluid solvers, rigid body dynamics DSP (FFT, DCT, JPEG, 3D JPEG) Compression (JPEG, 3D JPEG, Fractals, 3D Fractals)密码学（RSA，Elgamal，Diffie-Hellman，Eternity/Shuffle（自己的发明））项目管理：经营自己的公司（Continuata），为30个世界领先的音乐样本图书馆制造商提供数字产品分销。沟通技巧：与客户在与非技术经理进行技术发展的销售和技术支持方面进行处理。公开演讲和讲课。创造力：
人工智能在数字取证中的应用以及......
摘要 — 数字调查人员通常很难在数字信息中发现证据。很难确定哪个证据来源与特定调查有关。人们越来越担心的是，数字调查中使用的各种流程、技术和具体程序没有跟上犯罪的发展。因此，犯罪分子利用这些弱点进一步犯罪。在数字取证调查中，人工智能 (AI) 在识别犯罪方面具有不可估量的价值。据观察，基于人工智能的算法在检测风险、预防犯罪活动和预测非法活动方面非常有效。提供客观数据和进行评估是数字取证和数字调查的目标，这将有助于开发一个可以作为法庭证据的合理理论。研究人员和其他当局已经使用现有数据作为法庭证据来定罪一个人。本研究论文旨在使用特定的智能软件代理 (ISA) 开发用于数字调查的多代理框架。代理进行通信以共同解决特定任务，并在每项任务中牢记相同的目标。每个代理中包含的规则和知识取决于调查类型。使用基于案例的推理 (CBR) 技术可以快速有效地对刑事调查进行分类。所提出的框架开发是使用 Java 代理开发框架、Eclipse、Postgres 存储库和代理推理规则引擎实现的。所提出的框架使用 Lone Wolf 图像文件和数据集进行了测试。实验是使用各种 ISA 和 VM 集进行的。哈希集代理的执行时间显著减少。加载代理的结果是浪费了 5% 的时间，因为文件路径代理规定删除 1,510，而时间线代理发现了多个可执行文件。相比之下，使用数字取证工具包对 Lone Wolf 图像文件进行的完整性检查大约需要 48 分钟（2,880 毫秒），而 MADIK 框架在 16 分钟（960 毫秒）内完成了此操作。该框架与 Python 集成，允许进一步集成其他数字取证工具，例如 AccessData Forensic Toolkit (FTK)、Wireshark、Volatility 和 Scapy。