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World File Search System取证
图像 MASSter Solo-3 取证；软件版本 2.0。......
2011 年 12 月 3 日 — 国防网络犯罪中心、美国国税局……在数字数据采集工具断言和测试计划版本 1.0 中测试案例。
评估数字取证工具 (DFT)
作者：F Flandrin · 被引用 27 次 — NIST [14] 证明，如果硬盘的扇区数为奇数，著名的数据采集工具 dd [15] 就无法检索硬盘的最后一个扇区。
取证教学大纲24-25
○确定头发的解剖结构，并解释如何在犯罪现场调查中使用头发的宏观和微观特征。○评估在犯罪现场发现的头发证据的重要性。○解释与头发有关的线粒体DNA和核DNA之间的差异。○使用头发样本解决表壳。○确定各种类型的纤维，并解释如何在犯罪现场调查中使用纤维的微观特性。○使用燃烧分析测试纤维来确定未知纤维的身份。○在犯罪现场发现的指纹分类。○确定在未知指纹中发现的细节图案，并将这些图案与可疑印刷的细节图案进行比较。○使用指纹分析和适当的举重技术解决犯罪。○构建了DNA对取证领域的意义的解释，并评估其在解决犯罪中的使用。○遵循通过凝胶电泳过程提取和加工DNA的程序。○读取DNA曲线并将其与可疑的DNA轮廓进行比较。○描述DNA在过去三十年中的发展是如何发展的，并了解这种演变如何与无罪项目的工作联系起来。○解释血清学证据在解决犯罪方面如何具有重要意义。○测试并确定血液样本并确定这些样品的血型。○设计一个实验，以测试重力和高度对血液掉落的影响。○使用数学公式计算血液染色撞击表面的角度。○将不同速度，高度，不同武器和不同表面的血液染色模式比较。○分析和解释在犯罪现场发现的血迹。○与弹道有关的枪支和墨盒的不同特征。
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。
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
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。
数字取证中的自动化：挑战和未来方向
数字取证领域在实施自动化方面面临着一些重大挑战，包括具有数据复杂性和数量，准确性和可靠性的问题，与现有工作流程的集成以及法律和道德问题。各种数据源，可伸缩性问题以及一致质量控制的需求突出了实现有效自动化法医流程的困难（Lee＆Chen，2023）。集成挑战，包括与当前系统的兼容性以及对广泛培训的需求，使使用自动化工具的采用更加复杂（Nguyen＆Patel，2023年）。此外，法律和道德问题（例如确保在法院的可接受性和保护隐私）仍然是关键问题（Anderson＆White，2023年）。