論文の概要: A Comprehensive Analysis of the Role of Artificial Intelligence and
Machine Learning in Modern Digital Forensics and Incident Response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07064v2
- Date: Sun, 3 Dec 2023 09:02:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 22:21:32.894499
- Title: A Comprehensive Analysis of the Role of Artificial Intelligence and
Machine Learning in Modern Digital Forensics and Incident Response
- Title（参考訳）: 現代のデジタル法医学とインシデント対応における人工知能と機械学習の役割に関する包括的分析
- Authors: Dipo Dunsin, Mohamed C. Ghanem, Karim Ouazzane, Vassil Vassilev
- Abstract要約: 目標は、デジタル法医学とインシデント対応において、AIとMLのテクニックがどのように使われているか、詳しく調べることである。
この取り組みは、AI駆動の方法論がこれらの重要なデジタル法医学の実践を形作っている複雑な方法を明らかにするために、表面のずっと下を掘り下げる。
最終的に、この論文は、デジタル法医学におけるAIとMLの統合の重要性を強調し、現代のサイバー脅威に取り組む上での、彼らのメリット、欠点、より広範な意味についての洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the dynamic landscape of digital forensics, the integration of Artificial
Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) stands as a transformative
technology, poised to amplify the efficiency and precision of digital forensics
investigations. However, the use of ML and AI in digital forensics is still in
its nascent stages. As a result, this paper gives a thorough and in-depth
analysis that goes beyond a simple survey and review. The goal is to look
closely at how AI and ML techniques are used in digital forensics and incident
response. This research explores cutting-edge research initiatives that cross
domains such as data collection and recovery, the intricate reconstruction of
cybercrime timelines, robust big data analysis, pattern recognition,
safeguarding the chain of custody, and orchestrating responsive strategies to
hacking incidents. This endeavour digs far beneath the surface to unearth the
intricate ways AI-driven methodologies are shaping these crucial facets of
digital forensics practice. While the promise of AI in digital forensics is
evident, the challenges arising from increasing database sizes and evolving
criminal tactics necessitate ongoing collaborative research and refinement
within the digital forensics profession. This study examines the contributions,
limitations, and gaps in the existing research, shedding light on the potential
and limitations of AI and ML techniques. By exploring these different research
areas, we highlight the critical need for strategic planning, continual
research, and development to unlock AI's full potential in digital forensics
and incident response. Ultimately, this paper underscores the significance of
AI and ML integration in digital forensics, offering insights into their
benefits, drawbacks, and broader implications for tackling modern cyber
threats.
- Abstract（参考訳）: デジタル法医学のダイナミックランドスケープでは、人工知能(AI)と機械学習(ML)の統合は、デジタル法医学の調査の効率と精度を増幅する、変革的な技術である。
しかし、デジタル法医学におけるMLとAIの使用は、まだ初期段階にある。
その結果、本論文は、簡単な調査やレビュー以上の、徹底的で詳細な分析を行っている。
目標は、デジタル法医学とインシデント対応において、AIとMLの技術がどのように使われているか、詳しく調べることである。
本研究では,データ収集とリカバリ,サイバー犯罪タイムラインの複雑な再構築,堅牢なビッグデータ分析,パターン認識,保護チェーンの保護,ハッキング事件に対する対応戦略の編成など,最先端の研究イニシアティブについて検討する。
この取り組みは、AI駆動の方法論がこれらの重要なデジタル法医学の実践を形作っている複雑な方法を明らかにするために、表面のずっと下を掘り下げる。
デジタル法医学におけるaiの約束は明らかであるが、データベースサイズの増加と犯罪戦術の進化から生じる課題は、デジタル法医学の専門分野における継続的な共同研究と洗練を必要とする。
本研究では,既存の研究における貢献,限界,ギャップについて検討し,AIとML技術の可能性と限界に光を当てる。
これらの異なる研究領域を探索することで、デジタル法医学とインシデント対応におけるaiの潜在能力を解き放つための戦略的計画、継続的な研究、開発の必要性を強調する。
この論文は、デジタル法医学におけるaiとmlの統合の重要性を強調し、その利点、欠点、そして現代のサイバー脅威に取り組むための幅広い意味について洞察を提供する。
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