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World File Search System取证
人工智能在网络取证中的应用
摘要 网络取证侧重于识别和调查内部和外部网络攻击、网络协议的逆向工程以及对联网设备的非仪器化调查。它处于数字取证、事件响应和网络安全的交叉点。网络攻击利用软件和硬件漏洞以及通信协议。网络取证调查的范围可以从整个互联网到单个设备的网络流量。网络分析工具 (NAT) 可帮助安全专业人员和执法人员捕获、识别和分析网络流量。然而，在大多数情况下，需要分析的数据量非常庞大，尽管有一些内置的 NAT 自动化，但调查网络流量通常是一个艰巨的过程。此外，专家在调查来自自动化系统的高频率误报警报时仍然浪费了大量时间。为了解决这个影响全球的问题，越来越多地采用基于人工智能的方法来自动检测攻击并提高网络流量分类的准确性。本文全面概述了网络取证的最新进展以及专家系统、机器学习、深度学习和集成/混合方法在该领域一系列应用领域的应用。这些应用领域包括网络流量分析、入侵检测系统、物联网设备、云取证、DNS 隧道、智能电网取证和车辆取证。此外，本文还讨论了上述每个应用领域的当前挑战和未来研究方向。
全面的数字取证调查模型和...
1.1 背景................................................................................................................ 2
机器学习在数字取证中的应用
摘要。随着近年来网络犯罪的增加，数字取证已成为获取高质量证据的重要研究课题。法医调查人员在数据收集和分析以重建事件方面面临困难。由于人类每天的大量互动，机器学习使调查人员能够使用各种算法进行更有效、更高效的调查。机器学习是人工智能领域的一个子集。它是一门科学学科，专注于开发无需编程即可执行特定任务的计算机模型和算法，例如数据集训练和测试，以及协助调查的潜力。本文回顾了在调查过程中检查和分析数字证据的各种机器学习技术。每种机器学习算法都基于特征在数字取证的特定领域工作，它克服了复杂性、数据量、时间序列、相关性、一致性等问题。此外，本研究根据标准对机器学习算法进行了比较。
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。
基于人工智能的主动网络取证框架
摘要在现代时期达到了前所未有的高度，大多数人口使用互联网进行各种类型的通信。能够像这样即兴发挥真是太好了。由于这种趋势，黑客越来越专注于以多种方式攻击系统/网络。当黑客实施数字犯罪时，会以被动的方式进行检查，这有助于识别肇事者。然而，在现代时期，人们不希望等待攻击发生。用户希望能够在网络攻击对系统造成损害之前预测它。这可以在本研究中提出的主动取证框架的帮助下实现。所提出的系统结合了被动和主动框架。主动部分将使用基于机器学习的分类算法来预测攻击。一旦预测到攻击，所提框架的反应元素将用于调查谁试图发起攻击。建议的系统通过提出一种加密方法进一步强调完整性和机密性，该方法先加密主动模块的报告，然后在反应模块中解密。本文将建议的基于椭圆曲线密码学的安全模型与几种现有的安全方法进行了比较。还对多种基于机器学习的分类算法进行了比较，以确定哪种算法最适合所提出的网络取证框架。准确度、召回率、精确度和 F1 值是用于评估各种基于机器学习的算法的性能指标。根据分析，建议的网络取证框架最好使用极端梯度增强 (XGB) 技术来实现。关键词：人工智能、机器学习、网络取证框架、网络犯罪、网络安全。1.简介 网络取证操作的概念是通过捕获、记录和分析涉嫌用于网络漏洞和调查的网络来工作，以检测网络和现有 IT 基础设施中的错误并返回攻击者源头以起诉网络犯罪分子[1]。网络取证是数字取证的一小部分。由于互联网连接的快速增长，网络内犯罪的程度不断提高，这给执法机构和组织带来了困难，迫使执法机构和组织进行特别调查。这是一个捕获、记录和分析事件的过程；识别对计算机程序的访问；并搜索此类事件的证据。熟练的攻击者可以检测取证网络上的流量，这需要专业知识和弹性。取证网络可帮助调查人员追踪攻击的原因和影响，面临许多挑战，例如时间、速度、准确性、存储位置、性能等。网络安全面临的最大挑战是法律可靠性；网络需要
推进数字取证调查的自动化
摘要 当传统的预防性安全机制无法遏制复杂而隐秘的网络犯罪事件时，数字取证可用于辅助这些机制。数字取证调查过程基本上是手动的，或者充其量是半自动化的，需要高技能的劳动力并投入大量时间。行业标准工具以证据为中心，仅自动执行少数前期任务（例如解析和索引），并且从多个证据源进行集成的能力有限。此外，这些工具始终是人为驱动的。这些挑战在当今日益计算机化和高度网络化的环境中更加严重。需要收集和分析的数字证据量增加了，典型案件中涉及的数字证据来源的多样性也增加了。这进一步阻碍了数字取证从业者、实验室和执法机构，导致案件积压导致调查和法律系统的延误。需要提高数字调查过程的效率，以提高速度并减少人力投入。本研究旨在通过推进数字取证调查流程的自动化来实现这一时间和精力的减少。使用设计科学研究方法，设计和开发工件以解决这些实际问题。总结一下，自动化数字调查系统的要求和架构
石墨烯在取证中的作用
纳米技术是处理小于100纳米的颗粒的分支。具体而言，纳米技术在法医应用中的重要性越来越高。它可以在纳米尺度上帮助创建和研究材料，以便可以以最小数量的样品获得准确的结果。除了鉴定材料和化妆品中使用的材料的比较外，还包括纳米技术的大量法医应用，包括对血迹，指纹和枪击残留物的检测。通过使用纳米材料和纳米传感器，法医研究中的精度和效率水平已提高。刑事调查需要法医学，因为它可以用来识别嫌疑犯，识别犯罪并产生身体证明。法医科学领域最近包括包括纳米技术在内的自然科学的尖端技术。在纳米级对物质的操纵，大小很小，以至于它可以改变材料的化学和物理特性被称为纳米技术。基于纳米技术的纳米颗粒用于创建具有天然草药，气体传感器应用，药物输送改善，医疗和诊断设备以及许多其他科学应用的饮食补充剂。指纹分析一直是犯罪现场调查的不可分割的一部分。手指上的图案称为摩擦脊皮（FRS），可以用作一个人的主要生物识别预测因子。这是一种从多孔和非孔表面恢复指纹的证据，它可以frs开始在胎儿和羊水的流动中发育，胎儿的位置会影响指纹的细节[1]。
区块链增强数字取证
MCA系，K。L. S. Gogteinstute of Technology，Belagavi，隶属于Tovisvesvaraya Technology University，Belagavi，Karnataka，India摘要：数字取证需要系统地应用科学方法来保存，收集，验证，验证，验证，验证，识别，分析，分析，分析，分析，解释，解释，文档，文档，和现在的数字证据。有效地管理数字证据，对于将个人与犯罪活动联系起来至关重要，面临着诸如从初始调查人员转移到司法当局的重大挑战，例如篡改风险和文件错误。传统的监护链（COC）方法（通常涉及纸张或电子形式），由于其易受篡改和不一致的侵害，不足以应对这些挑战。本文提出了一个基于区块链的监护链（B-COC）框架，以提高数字证据管理的安全性，透明度和完整性。利用区块链技术的固有特性，例如不变性，分布式分类帐和共识机制，B-COC框架为维持数字取证中的COC提供了强大的解决方案。该体系结构是在利用以太坊的私人许可区块链和权威证明（POA）共识机制的基础上建造的，从而将参与限制为授权节点。智能合约可自动化关键操作，包括创建证据，所有权转移和信息检索，增强数字证据的安全性和可追溯性。该系统可随意地记录所有交互，提供了一条清晰，防篡改的监护链。B-COC框架的关键好处包括提高安全性，透明度和数字证据管理的问责制，可能降低成本并提高效率。总而言之，B-COC框架代表了管理数字证据，确保其完整性和可靠性的重大进步，从而增强了对法律程序和法医调查的信任。索引 - 数字取证，监护链（COC），区块链，基于区块链的托管链（B -COC），证据管理，以太坊，私人区块链，智能合约，权威证明。
人工智能在数字取证中的应用特刊
[ 4 ]，但在法医环境中应用很少。在法医中使用机器学习的方法也已经成为科学论述的一部分 [ 5 ]。数字取证领域对所使用的方法有特定的要求。保管链和法律确定性以及数据保护是使用人工智能 (AI) 的主要障碍。随着潜在证据来源的不断增长，人工智能在法医中的应用至关重要。机器学习和数据科学方法必须扩展为可解释和有效用于法律目的。一个例子是 Bermann 等人在本期特刊中发表的文章，它使用深度学习对刑事调查中的血迹飞溅模式进行分类。本文认为，使用此类方法不应基于信任，而应基于对所用数据和影响所用方法输出的学习特征的控制。在机器学习中，统计模型的使用通过实验来验证，其中数据分为三组 [ 6 ]。这样做是为了建立在训练数据集之外表现良好的模型，并减少过度拟合等问题[ 7 ]。