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World File Search System取证
JP 3-14，空间作战，CH 1，2020 年 10 月 26 日
2020 年 10 月 26 日 — ... 化学、生物、放射和核 (CBRN) 防御和取证；以及 CBRN 响应。... (U) 美国国家军事战略...
法医国际法医：数字调查
对智能设备的调查已成为数字取证中的重要子域。智能设备的固有多样性和复杂性在不对其进行物理篡改的情况下提取证据构成了挑战，这通常是执法和法律程序的严格要求。最近，这导致了非侵入性电磁侧通道分析（EM-SCA）的应用，作为从智能设备中提取法医见解的新兴方法。EM-SCA用于数字取证仍处于起步阶段，并且仅在迄今为止的少量设备上进行了测试。最重要的是，EM-SCA中的机器学习（ML）模型仍然存在于多个设备中，以便在数字取证，即跨设备可移植性中有用。这项研究使用广泛的智能设备在实验中探索EM-SCA的这一方面。使用各种iPhone和北欧半导体NRF52-DK设备进行实验表明，在多个相同的设备中直接应用预训练的ML模型不会产生最佳结果（在大多数情况下，精度低于20％的精度）。随后的实验包括从所有设备中收集不同的EM痕迹样本，以训练具有混合设备数据的新ML模型；这也没有期望（仍然低于20％的精度）。这促使采用了转移学习技术，这表明了跨模型实施的希望。特别是对于iPhone 13和NRF52-DK设备，应用转移学习技术有效的是达到最高精度，精度得分分别为98％和96％。此结果通过在相同或相似的设备上启用预训练的模型，在将EM-SCA应用于数字取证中的应用取得了重大进步。
网络安全的博弈论方法
作者：H Tavafoghi · 被引用 6 次 — Teneketzis。一种用于大规模网络动态防御的 pomdp 方法。IEEE 信息取证与安全交易，13(10)：...
2024/2025 学年入读计算机工程 (CEG) 专业的理工学院新生可获得认证文凭及其课程豁免
• 航空航天技术 • 航空航天系统与管理 • 生物医学工程 • 企业 IT • 应用人工智能与分析/ 商业智能与分析 • 网络安全与数字取证 / 网络安全与取证 / 信息安全 • 电气工程与生态设计 • 电子与计算机工程 / 电子系统 / 电子、计算机与通信工程 / 电子、计算机与控制工程 • 金融信息学 • 游戏开发与技术 / 数字娱乐技术 • 信息通信与安全 / 信息通信与安全 / 工程信息学 • 信息技术 • 信息通信与媒体工程 / 多媒体与信息通信技术 • 多媒体系统工程 • 纳米技术与材料科学 • 机器人与机电一体化 / 机电一体化工程 • 远程信息处理与媒体技术 义安理工学院认可的文凭包括：
42 R10 Supple-2021 年 7 月.xlsx - SRKIT
嵌入式和实时系统 (R42057)（CSE 和 IT 通用）、仿真建模 (R42058)（CSE 和 IT 通用）、计算机取证 (R42122)、机器学习 (R42123)、多媒体和应用程序开发 (R4205B)（CSE 和 IT 通用）
使用机器学习增强数字证据的法医分析：技术，应用，
摘要：在数字时代，电子设备和互联网的扩散导致刑事调查中数字证据的数量和复杂性的指数增加。传统法医方法虽然有效，但通常很难跟上所涉及的数据的数量和复杂性。本文探讨了机器学习技术与数字法医分析的集成，并强调了这些先进的计算方法如何增强数字证据的检测，分类和解释。我们首先提供了数字取证及其所面临的挑战的概述，包括数据过载，加密和快速分析的需求。然后，本文深入研究了适用于数字取证的各种机器学习技术，例如异常检测，模式识别和自然语言处理。案例研究表明，这些技术在现实世界法医场景中的成功应用，展示了准确性，效率和可扩展性的提高。但是，在取证中使用机器学习并非没有挑战。诸如数据质量，算法偏见以及复杂模型的解释性之类的问题，以及在法律环境中依靠自动化系统的道德和法律含义。本文通过讨论该领域的未来方向，倡导进一步的研究以及用于数字取证的强大，透明和道德上声音的机器学习工具的发展。但是，该数据的庞大的体积和复杂性给法医研究者带来了重大挑战。这项研究强调了机器学习转变数字法医分析的潜力，为研究人员提供了强大的工具，同时还强调了需要仔细考虑相关风险和挑战的必要性。关键字：数字取证，机器学习，法医分析，数字证据，数据挖掘，模式识别，网络安全，异常检测，人工智能，功能提取，分类算法，深度学习1.简介：技术的快速发展和数字设备的广泛使用从根本上改变了刑事调查的景观。在现代执法，数字证据中，从电子邮件和短信到社交媒体互动和数字足迹，对于解决犯罪和确保定罪至关重要。传统的数字法医方法虽然有效，但通常是劳动力密集的，并且可能很难与网络犯罪的不断发展的性质和需要分析的大量数据保持同步。随着网络犯罪和技术复杂的犯罪活动继续上升，对数字证据分析的效率，准确，可扩展的方法的需求越来越大。机器学习是人工智能（AI）的一部分，为这些挑战提供了有希望的解决方案。通过自动化
S5-6 克莱德班克校区 2024-25
课程大纲 苏格兰是一个主要的科技和金融中心，在数据安全、数字取证和道德黑客等领域有很多提升技能的机会。网络安全行业在苏格兰持续蓬勃发展。从 2017 年到 2021 年，网络安全公司从 50 家增加到 330 家，这表明它将成为未来的热门技能。网络安全是每个企业的核心！NPA 提供基本知识和技能，以解决网络安全行业当前的技能差距，您最终可以从事从取证分析师到道德黑客等一系列令人兴奋的职位，在从银行到商业等各个领域的领先组织中工作。该课程将鼓励您改善网络卫生，并使您能够安全、合法和合乎道德地识别安全漏洞。