論文の概要: SIFT -- File Fragment Classification Without Metadata
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03831v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 18:27:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 03:12:08.756607
- Title: SIFT -- File Fragment Classification Without Metadata
- Title（参考訳）: SIFT -- メタデータのないファイルフラグメント分類
- Authors: Shahid Alam,
- Abstract要約: SIFTは、他の最先端技術よりも少なくとも8%優れています。
SIFTは単一のバイトを別の機能、すなわち256(0x00 - 0xFF)の機能として使用する。
他のものとは異なり、SIFTはこの目的のためにTF-IDFを適用し、フラグメント内の各バイト(機能)に重みを計算し割り当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A vital issue of file carving in digital forensics is type classification of file fragments when the filesystem metadata is missing. Over the past decades, there have been several efforts for developing methods to classify file fragments. In this research, a novel sifting approach, named SIFT (Sifting File Types), is proposed. SIFT outperforms the other state-of-the-art techniques by at least 8%. (1) One of the significant differences between SIFT and others is that SIFT uses a single byte as a separate feature, i.e., a total of 256 (0x00 - 0xFF) features. We also call this a lossless feature (information) extraction, i.e., there is no loss of information. (2) The other significant difference is the technique used to estimate inter-Classes and intra-Classes information gain of a feature. Unlike others, SIFT adapts TF-IDF for this purpose, and computes and assigns weight to each byte (feature) in a fragment (sample). With these significant differences and approaches, SIFT produces promising (better) results compared to other works.
- Abstract（参考訳）: デジタル法医学におけるファイル彫刻の重要な問題は、ファイルシステムメタデータが欠落しているときに、ファイルフラグメントの型分類である。
過去数十年にわたり、ファイルのフラグメントを分類する手法を開発するためにいくつかの努力が続けられてきた。
本研究では,SIFT(Sifting File Types)と呼ばれる新しいシフティング手法を提案する。
SIFTは、他の最先端技術よりも少なくとも8%優れています。
1)SIFTと他との大きな違いの1つは、SIFTが1バイトを別個の特徴、すなわち合計256(0x00 - 0xFF)の特徴として使用していることである。
また、これを無意味な特徴(情報)抽出と呼びます。
2) もう1つの大きな違いは,特徴のクラス間情報ゲインとクラス内情報ゲインを推定する手法である。
他のものとは異なり、SIFTはこの目的のためにTF-IDFを適用し、断片(サンプル)内の各バイト(機能)に重みを計算し割り当てる。
これらの大きな違いとアプローチにより、SIFTは他の研究と比べて有望な結果をもたらす。
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