論文の概要: SoK: Exploring the Potential of Large Language Models for Improving Digital Forensic Investigation Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19366v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 17:13:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 13:44:56.192749
• Title: SoK: Exploring the Potential of Large Language Models for Improving Digital Forensic Investigation Efficiency
• Title（参考訳）: SoK:デジタル法科学調査効率向上のための大規模言語モデルの可能性を探る
• Authors: Akila Wickramasekara and Frank Breitinger and Mark Scanlon
• Abstract要約: この研究は、デジタル法医学におけるLLMの採用は、適切な制約により、捜査効率を高め、トレーサビリティを改善し、法執行機関が直面している技術的および司法的障壁を軽減する可能性を秘めていると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1611401281366893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing number of cases requiring digital forensic analysis raises concerns about law enforcement's ability to conduct investigations promptly. Consequently, this systemisation of knowledge paper delves into the potential and effectiveness of integrating Large Language Models (LLMs) into digital forensic investigation to address these challenges. A thorough literature review is undertaken, encompassing existing digital forensic models, tools, LLMs, deep learning techniques, and the utilisation of LLMs in investigations. The review identifies current challenges within existing digital forensic processes and explores both the obstacles and possibilities of incorporating LLMs. In conclusion, the study asserts that the adoption of LLMs in digital forensics, with appropriate constraints, holds the potential to enhance investigation efficiency, improve traceability, and alleviate technical and judicial barriers faced by law enforcement entities.
• Abstract（参考訳）: デジタル法医学的分析を必要とするケースが増えていることで、警察当局が迅速に捜査を行う能力に関する懸念が高まっている。 その結果、知識論文の体系化は、これらの課題に対処するために、大規模言語モデル(LLM)をデジタル法医学的調査に統合する可能性と有効性に根ざしている。 既存のデジタル法学モデル,ツール,LLM,ディープラーニング技術,LLMの活用など,詳細な文献レビューが実施されている。 このレビューでは、既存のデジタル法科学プロセスにおける現在の課題を特定し、LCMの導入の障害と可能性について検討する。 結論として、デジタル法医学におけるLLMの採用は、適切な制約を伴って、調査効率を高め、トレーサビリティを改善し、法執行機関が直面する技術的および司法的障壁を軽減する可能性を秘めている。

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