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可解释的数字取证人工智能
法院、法律从业者和公众目前对基于人工智能 (AI) 的数字证据提取技术表现出一定的怀疑，这是可以理解的。人们对封闭式人工智能模型的透明度及其在数字证据挖掘中的适用性表示担忧。虽然人工智能模型牢牢扎根于数学、统计和计算理论，但争论的焦点是它们的可解释性和可理解性，特别是在它们如何得出某些结论方面。本文探讨了封闭式模型的问题、可解释性/可解释性的目标和方法。最重要的是，提出了可解释的基于人工智能的数字取证 (DF) 调查的建议。
人工智能驱动的数字取证
人工智能 (AI) 已成为数字取证领域的一股变革力量，它提供的创新能力解决了传统取证技术的局限性。人工智能涵盖了广泛的技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理，所有这些技术都对加强取证调查做出了重大贡献。例如，机器学习算法能够自主识别大量数据集中的模式和异常，通常可以检测到人类分析师在手动分析时可能难以发现的细微差别 [3]。这些算法旨在通过数据不断发展，随着时间的推移不断提高其准确性和有效性。深度学习模型是机器学习的一个专门分支，它利用人工神经网络来剖析复杂的
网络安全和取证的专业计划
黑客攻击及其对策的类型和方法分布式拒绝服务（DDOS）Man-Middle攻击及其对策••网络钓鱼和欺骗攻击及其对策及其对策恶意攻击及其对抗攻击和应对攻击•cross sprips sprips sprips sprip thermiss•SQL•SQL••
网络取证的数据包分析
数据包分析是网络取证中的主要回溯技术，只要捕获的数据包细节足够详细，就可以回放特定时间点的整个网络流量。这可用于查找恶意在线行为、数据泄露、未经授权的网站访问、恶意软件感染和入侵企图的踪迹，并重建通过网络发送的图像文件、文档、电子邮件附件等。本文全面调查了数据包分析（包括深度数据包检查）在网络取证中的应用，并回顾了具有高级网络流量分类和模式识别功能的人工智能数据包分析方法。考虑到并非所有网络信息都可以在法庭上使用，本文详细介绍了可能被采纳的数字证据类型。从硬件设备和数据包分析器软件在网络取证中的潜在用途的角度，回顾了它们的属性。© 2019 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
数字取证与人工智能研究
摘要：数字取证是发展最快的技术之一，它对用于分析、监控和可视化犯罪现场的技术和工具产生了巨大影响，并采取适当的方法来处理即将在网络或互联网世界中出现的威胁和攻击。现代人工智能的使用减少了人类的努力，并以更少的故障量获得了最大的结果，取代了人类执行机器导向设计工作的能力，这种工作具有减少故障和提高质量的能力。人工智能在数字取证领域的应用可以影响结果，并以更好、更有效的方式分析证据以监控结果。关键词：数字取证、人工智能。
志愿者返回和重新取证
2.7。委员会提出的策略规定了以下目标：1）增加移民自愿回报的接受及其在回报总数中的份额； 2）在成员国之间创建一个额外的合作和团结渠道，为回报的赞助做出了贡献； 3）提高个人和社区援助的效率，减少差距和重复，并增加与其他捐助者和第三国的协同作用，包括为弱势移民提供更好的保护； 4）制定可持续的回报和重返社会措施，以考虑并满足个人需求； 5）促进回报的可持续性并减少进一步的不规则移民，包括通过支持东道国社区； 6）使重返社会对个人和社区的可持续性更为可持续，并改善其对第三国发展计划的贡献，包括通过与国家或欧盟一级资助的其他发展活动建立联系； 7）为第三国建设能力，并增加其参与，再入院和重返社会流程； 8）作为基于权利的以移民为中心的方法的一部分，加入上述目标。
取证和合规性审核网络安全
S. Bosworth和M. E. Kabay，计算机安全手册。John Wiley＆Sons，2002年。H. Berghel，“互联网取证的纪律”，《 ACM通讯》，第1卷。46，否。8，pp。15–20，2003 M. M. Houck和J.A. Siegel，法医学的基本面。 学术出版社，2009年。 Spreitzenbarth，M。和Uhrmann，J。 （2015）。 掌握Python法医。 Packt Publishing Ltd. Sammons，J。 （2012）。 数字取证的基础知识：数字取证开始的入门。 Elsevier。 Hassan，N。A. （2019）。 数字取证基础知识：使用Windows OS的实用指南。 apress。 Hosmer，C。（2014年）。 Python Forensics：用于发明和共享数字法医技术的工作台。 Elsevier。 Nelson，B.，Phillips，A。，＆Steuart，C。（2014）。 计算机取证和调查指南。 cengage学习。A. Siegel，法医学的基本面。学术出版社，2009年。Spreitzenbarth，M。和Uhrmann，J。（2015）。掌握Python法医。Packt Publishing Ltd. Sammons，J。（2012）。数字取证的基础知识：数字取证开始的入门。Elsevier。Hassan，N。A.（2019）。数字取证基础知识：使用Windows OS的实用指南。apress。Hosmer，C。（2014年）。Python Forensics：用于发明和共享数字法医技术的工作台。Elsevier。Nelson，B.，Phillips，A。，＆Steuart，C。（2014）。 计算机取证和调查指南。 cengage学习。Nelson，B.，Phillips，A。，＆Steuart，C。（2014）。计算机取证和调查指南。cengage学习。
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。
人工智能取证中的法律问题 - I-LEX
摘要。如今，我们最迫切的需求是接受数字取证领域的新愿景，这需要关注：（a）法律框架和技术标准的协调；（b）在进行取证调查时寻求共同路径；（c）定义认识论参考框架。这三个要素应成为这一变革的基石。信息和通信技术对法官和法律专业人员的工作影响越来越大，现在需要一个更强大的整体基础——包括原则、实践和程序——即可用的人力和有用的人工智能，以实现和传播最佳实践。首先，要充分发挥人工智能的潜力，需要深入了解其技术含义以及在基于取证的环境中保持运行所需的要求，但它也需要政策制定者的深刻理解，他们在推动放松管制的同时，可能缺乏对人工智能的伦理和法律含义的认识。因此，了解开发强大且训练有素的人力软件的紧迫性只是解决人工智能技术在数字取证领域以及整个社会应用中的众所周知的问题（例如机器学习方法的可靠性和可解释性）的基础。