論文の概要: ChatGPT, Llama, can you write my report? An experiment on assisted digital forensics reports written using (Local) Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14607v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 11:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 15:14:38.657779
• Title: ChatGPT, Llama, can you write my report? An experiment on assisted digital forensics reports written using (Local) Large Language Models
• Title（参考訳）: ChatGPT, Llama, 私のレポートを書いてもらえますか? 現地)大規模言語モデルを用いたデジタル鑑識レポート支援の試み
• Authors: Ga\"etan Michelet, Frank Breitinger
• Abstract要約: ChatGPTやLlamaといったジェネレーティブAIは、デジタル法医学の貴重なツールとして、大きく進歩している。 本稿では、まず、一般化を目標として、法医学的な報告について検討する。 次に,法医学報告の異なる部分を生成するためのLSMの強度と限界を評価した。 本研究は, 徹底的な証明読解と修正を組み合わせることで, 報告書作成過程において, LLMは実践者を支援することができるが, 今のところその代替にはならないと結論づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative AIs, especially Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT or Llama, have advanced significantly, positioning them as valuable tools for digital forensics. While initial studies have explored the potential of ChatGPT in the context of investigations, the question of to what extent LLMs can assist the forensic report writing process remains unresolved. To answer the question, this article first examines forensic reports with the goal of generalization (e.g., finding the `average structure' of a report). We then evaluate the strengths and limitations of LLMs for generating the different parts of the forensic report using a case study. This work thus provides valuable insights into the automation of report writing, a critical facet of digital forensics investigations. We conclude that combined with thorough proofreading and corrections, LLMs may assist practitioners during the report writing process but at this point cannot replace them.
• Abstract（参考訳）: 生成AI、特にChatGPTやLlamaのような大規模言語モデル(LLM)は、デジタル法医学の貴重なツールとして大きく進歩している。 初期の研究では、ChatGPTの可能性を調査しているが、LLMが法医学的な報告書作成プロセスにどの程度役立つかという問題は未解決のままである。 この問題に答えるために、この記事はまず、一般化の目的(例えば、レポートの「平均構造」を見つける)で法医学的なレポートを調べる。 次に,本報告の異なる部分を生成するためのllmの強みと限界を事例研究を用いて評価する。 この研究は、デジタル法医学調査の重要な側面であるレポート作成の自動化に関する貴重な洞察を提供する。 本稿では,徹底的な証明読解と修正を組み合わせることで,レポート作成プロセスの実践者を支援することができるが,現時点では置き換えることはできないと結論付けている。

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