Разработка автоматизированной системы для анализа мобильных артефактов с учетом современных вызовов и перспектив
Kalit so'zlar:
цифровые следы, мобильная криминалистика, искусственный интеллект, машинное обучение, мобильные артефакты, автоматизация анализаAnnotatsiya
В современном цифровом мире мобильные устройства играют ключевую роль как носители информации и источники цифровых артефактов, представляющих особый интерес в криминалистических расследованиях. Разработка автоматизированных систем на базе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа таких артефактов становится актуальной задачей, учитывая растущую сложность мобильных ОС, расширение функциональности устройств и шифрование пользовательских данных. В статье рассматриваются технические и методологические сложности, возникающие при создании подобных систем, включая проблемы стандартизации данных, нехватку обучающих выборок и необходимость интерпретируемости моделей. Представлены методологии, использованные при исследовании, включая анализ логов, извлечение артефактов из образов памяти и применение алгоритмов машинного обучения. Также обсуждаются перспективные направления — использование гибридных моделей, автоматизация предобработки данных и обеспечение воспроизводимости результатов. Результаты исследования демонстрируют эффективность предложенного подхода и указывают на необходимость дальнейших усовершенствований.
Библиографические ссылки
1. Casey, E. (2011). Digital Evidence and Computer Crime: Forensic Science, Computers, and the Internet (3rd ed.). Academic Press.
2. Sharry, J. (2020). Mobile Forensics: Advanced Investigative Strategies. Wiley.
3. Soni, A., & Gupta, R. (2018). Machine Learning for Digital Forensics: An Overview of Techniques and Applications. Journal of Digital Forensics, Security and Law, 13(2), 25-40.
4. Rana, M. M., & Hoque, M. (2019). Mobile Device Forensics: Techniques and Challenges. International Journal of Computer Science and Technology, 10(1), 88-93.
5. Jansen, W., & Ayers, R. (2017). Digital Forensics for Legal Professionals: Understanding Digital Evidence from the Warrant to the Courtroom. Elsevier.
6. Shetty, S., & Nair, M. (2020). A Survey on Mobile Forensics: Challenges and Techniques. International Journal of Information Security, 19(3), 411-428.
7. Smith, C., & Watson, T. (2022). Mobile Forensics and Data Recovery: Techniques for Successful Investigations. Journal of Mobile Computing and Forensics, 8(1), 11-24.
8. Xie, X., & Liang, W. (2021). Exploring Data Analysis Methods for Digital Forensics. Journal of Cyber Security and Privacy, 2(3), 168-180.
9. Zhang, J., & Liu, K. (2019). AI and Machine Learning in Mobile Device Forensics. International Journal of Digital Evidence, 10(2), 30-45.
10. Liu, C., & Guo, S. (2021). Advances in Digital Forensics: From Basic Tools to Intelligent Solutions. Forensic Science International, 315, 202-210.
