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ISEEK 是一种高速、并发、分布式取证数据工具......
ISEEK，一种用于高速、并发、分布式取证数据采集的工具。论文发表于 Valli, C. (Ed.)。第 15 届澳大利亚数字... 会议论文集
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。
人工智能在法医心理健康中的应用
近年来，人们对人工智能（AI）技术和机器学习（ML）在临床和法医环境中的可能应用已越来越重视。基于知识表示和自动推理（KR＆R），模型检查（MC）以及机器（Deep-）学习（ML）的 AI方法已用于开发预测定量模型，例如生物化学反应，人类病理生理学和许多其他领域。 在法医领域，歧视性AI已用于预测侵略风险（Kirchebner等，2020; Gou等，2021; Parmigiani等，2022; Watts et al。，2021），犯罪遗传主义（Tollenaar and van dernaar and van dersense et heijden eftression et heheijden effure Hehijden effure Hehijden effure Hehijden eftists），以及2019年，未来。 2021）。 此外，AI已被用来为量刑，假释，缓刑或预审风险评估的决定提供信息，从而引发了有关公平，问责制和透明度的几个法律和道德问题（Tortora等，2020）。 例如，这些问题是由于发现某些算法包含种族和性别偏见的发现（Barabas等，2018），这一事实可能会被法官和从业者误解和误解，这一事实被法官和从业者误解（Hannah-Moffat，2015年），以及可能促成临时差异（Barabs and Barabs and Barabs and cess and verrab and cy）。 该研究主题旨在介绍有关AI技术在法医心理健康领域的应用，包括有关道德挑战的研究，例如与确保不歧视的需求有关的挑战，“公平过程”，“公平过程”以及决策过程的透明度和理解性的价值。AI方法已用于开发预测定量模型，例如生物化学反应，人类病理生理学和许多其他领域。在法医领域，歧视性AI已用于预测侵略风险（Kirchebner等，2020; Gou等，2021; Parmigiani等，2022; Watts et al。，2021），犯罪遗传主义（Tollenaar and van dernaar and van dersense et heijden eftression et heheijden effure Hehijden effure Hehijden effure Hehijden eftists），以及2019年，未来。 2021）。此外，AI已被用来为量刑，假释，缓刑或预审风险评估的决定提供信息，从而引发了有关公平，问责制和透明度的几个法律和道德问题（Tortora等，2020）。例如，这些问题是由于发现某些算法包含种族和性别偏见的发现（Barabas等，2018），这一事实可能会被法官和从业者误解和误解，这一事实被法官和从业者误解（Hannah-Moffat，2015年），以及可能促成临时差异（Barabs and Barabs and Barabs and cess and verrab and cy）。该研究主题旨在介绍有关AI技术在法医心理健康领域的应用，包括有关道德挑战的研究，例如与确保不歧视的需求有关的挑战，“公平过程”，“公平过程”以及决策过程的透明度和理解性的价值。
州法医实验室（内政部）
法医文件检查： - 法医文件检查的法律方面，文件分类；有争议/标本/录取；护理，处理，保存文件；初步检查案例文件，样本采购，同时写作。手写考试原则；自然变化的重要性，全息文件。手写的生理学，各种写作特征 - 术语和定义，手写的阶级特征，手写的个人特征。伪造的本质和类型，真正的和锻造的特征，其检测，线质量的识别，人造和自然震颤。手写，伪装和正常著作的自然变化。擦除单位分类： - 涉及的化学和物理擦除和技术，用于检测和解密，中风序列，工作原理和特征以及视频频谱比较器的应用，原理以及静电检测设备及其应用的原理和工作。墨水检查，不同类型的油墨的化学组成，涉及墨水分化的破坏性和非破坏性技术。秘密著作及其解密。编写仪器，钢笔的工作，球笔，凝胶笔，写入墨水，印刷油墨和印刷碳粉。粘度，表面张力，毛细管上升。
扩散模型符合图像反法实糖
从在摄像机传感器中的采集到其存储空间中，进行了不同的操作以生成最终进度。此管道将特定的痕迹印记到图像中以形成自然水印。用图像删除这些痕迹；这些干扰是大多数方法用于检测和定位伪造的线索。在此策略中，我们评估了扩散模型的能力，以消除宽恕和欺骗取证方法留下的痕迹。最近引入了这种方法，以进行对抗纯化，从而实现了重要的表现。我们表明，扩散纯化方法非常适合反法法医学任务。这种方法在欺骗取证方法和保留纯化图像的自然外观方面都超过现有的反构法技术。源代码可在https://github.com/mtailanian/ diff-cf上公开获得。
立即发布 SRNS 通过捐赠法医实验室促进南加州大学萨尔克哈奇分校的 STEM 教育 南卡罗来纳州艾肯市 – （2025 年 2 月 5 日）Savannah Rive
1 月 29 日举行的捐赠者表彰仪式上，SRNS 教育推广计划与化学助理教授 Francis Burns（左）一起参观了新的 USC Salkehatchie 法医科学实验室。USC Palmetto 学院发展高级总监 Christopher DeWolf 强调，法医化学是 USC Salkehatchie 刑事司法课程的新内容。“这些设备将使我们的学生能够掌握 DNA、药物和指纹分析以及犯罪现场记录和毒理学的技术，”他解释说。2022 年，SRNS 提供了 25,000 美元的初始捐款，用于购买教学设备，例如用于药物和纵火分析的气相色谱-质谱仪，以及用于 DNA 分析的聚合酶链反应和毛细管电泳系统。最近，SRNS
推荐获得法医样品的设备
该学院发布的医疗法律指南和建议仅用于一般信息。应从您的医疗防御组织或专业协会寻求适当的特定建议。该教师在其董事会上有一名或多个MDO的高级代表，但是为了避免疑问，尚未从任何医疗防御机构寻求对医疗法律指南或该学院发表的建议。
利用人工智能技术标准化数字取证报告的智能化、自动化生成。
摘要。本研究调查了是否可以使用某些人工智能技术（特别是自然语言处理）自动生成数字取证报告。已经开发了一个模型来评估使用人工智能技术自动生成数字取证报告是否可行。本研究的主要目的之一是，在生成数字取证报告的过程中，人为错误、报告结构、应作为数字取证报告一部分的关键证据以及调查人员在调查期间起草的证据的解释被忽略。此外，该报告的标准化迫在眉睫，尤其是在法庭上出示时。鉴于网络犯罪的兴起，需要进行更多研究，以更好地改进使用某些智能技术自动生成数字取证报告的过程。
Paul Coverdell法医学改进赠款计划
在报告期间，通过使用FGG/FGG通过特殊手段封闭或清除了多少个案件？要以特殊手段清除，该机构必须确定罪犯并收集足够的证据来支持逮捕/定罪。的例子可能包括确定已故罪犯的身份或已经因无关定罪而被判处无期徒刑的罪犯的身份，并且确定将不进行起诉。
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。