ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Digital Forensic Tools:>الوصف

Digital Forensic Tools: A Literature Review

العنوان بلغة أخرى: أدوات الأدلة الجنائية الرقمية: مراجعة عامة
المصدر: مجلة التربية والعلم
الناشر: جامعة الموصل - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: مهدي، كرم محمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Salih, Karam Muhammed Mahdi
مؤلفين آخرين: الدباغ، نجلاء بديع إبراهيم (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج32, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: شتاء
الصفحات: 109 - 124
ISSN: 1812-125X
رقم MD: 1363357
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
الأدلة الجنائية | الذكاء الاصطناعي | الأدلة الرقمية | التحليل الجنائي
كلمات المؤلف المفتاحية:
الدليل الرقمي | الذكاء الاصطناعي | أداة التحليلات الجنائية | Forensics Tool | Digital Evidence | Artificial Intelligence
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: الأدلة الجنائية الرقمية هي عملية جمع وتحديد واستخراج وتوثيق الأدلة الإلكترونية والتي يتم استخدامها في المحاكم. هناك الكثير من الأدوات التي تساعدنا في جعل هذه العملية سهلة وبسيطة. في هذه المقالة تم اختيار أربعة أدوات للاستكشاف والدراسة. تم اختيار أفضل أدوات الأدلة الجنائية الرقمية وفقا لمعايير مختلفة في كل نوع من أنواع الأدلة الجنائية الرقمية. تم استكشاف أداة أساس Stellar ومجموعة أدوات الأدلة الجنائية الرقمية (FTK) لأدوات التحليل الجنائي للكمبيوتر بينما تم اختيار خريطة الشبكة (Nmap) لأدوات التحليل الجنائي للشبكة. وتم دراسة OSFmount كأداة تحليل مباشر Online للأدلة الجنائية الرقمية. تغطي هذه الورقة أيضا أنواعا أخرى من أدوات الأدلة الجنائية الرقمية مثل أدوات الأدلة الجنائية الرقمية لقاعدة البيانات، وأدوات الأدلة الجنائية الرقمية لنظام التشغيل، وأدوات الأدلة الجنائية الرقمية للبريد الإلكتروني. وقد تم مناقشة دور الذكاء الاصطناعي في أدوات الأدلة الجنائية الرقمية في هذه الورقة باستخدام تقنيات التعلم الآلي لكل من Decision Stump و Bayes net بعد إجراء تحقيقات على مجموعة بيانات مرور لجهاز IoT باستخدام هاتين التقنيتين أعطتنا Decision Stump نتائج أقل دقة مقارنة بشبكة Bayes .

Digital forensics is a process of collection, identification, extraction, and documentation of electronic evidence which is used in a court of law. There are a large number of tools that help us to make this process easy and simple. In this paper, four tools have been chosen to explore and study. The best digital forensic tools have been chosen according to different parameters in each type of digital forensics. The (Stellar) basis tool and (Forensic Tool Kit) have been explored for computer forensic tools while (Network Map) has been chosen for network forensic tools and (OSFmount) has been studied as a live forensic tool. This paper also covers other types of forensic tools like Database forensic tools, O.S. forensic tools, and Mail forensic tools. The role of Artificial intelligence in Digital Forensic tools has been discussed in this paper by using both Decision Stump and Bayes net machine learning techniques. After making an investigation of the IoT device traffic dataset using these two techniques, Decision Stump gives us less accurate results compared with Bayes net.
ISSN: 1812-125X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.