論文の概要: Exploring the Potential of Large Language Models for Improving Digital Forensic Investigation Efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19366v2
- Date: Tue, 11 Jun 2024 10:01:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 22:22:49.705467
- Title: Exploring the Potential of Large Language Models for Improving Digital Forensic Investigation Efficiency
- Title（参考訳）: ディ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, Frank Breitinger, Mark Scanlon,
- Abstract要約: 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、法執行機関が迅速に調査を行う能力について懸念が高まっている。
本稿では,これらの課題に対処するために,大規模言語モデルとディジタル法科学調査の統合の可能性と有効性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1433758865948252
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing number of cases that require digital forensic analysis raises concerns about the ability of law enforcement to conduct investigations promptly. Consequently, this paper delves into the potential and effectiveness of integrating Large Language Models (LLMs) into digital forensic investigation to address these challenges. A comprehensive literature review is carried out, encompassing existing digital forensic models, tools, LLMs, deep learning techniques, and the use 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, has the potential to improve 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、法執行機関が迅速に調査を行う能力について懸念が高まっている。
そこで本稿では,Large Language Models (LLMs) をデジタル法科学調査に統合し,これらの課題に対処する可能性と有効性について検討する。
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を対象とする総合的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、調査効率を改善し、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があると主張している。
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