論文の概要: An Identity and Interaction Based Network Forensic Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18542v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 10:52:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:37:13.451992
• Title: An Identity and Interaction Based Network Forensic Analysis
• Title（参考訳）: アイデンティティとインタラクションに基づくネットワーク法医学的分析
• Authors: Nathan Clarke, Gaseb Alotibi, Dany Joy, Fudong Li, Steven Furnell, Ali Alshumrani, Hussan Mohammed,
• Abstract要約: 本稿では,ユーザを特定し,ネットワークベースのアプリケーションの利用方法を理解する新しいNFATアプローチを構築するために設計された実験について述べる。 27人のユーザーを対象にした実験では、平均93.3%の正正の識別率(TPIR)が得られた。 Skype、Wikipedia、Hotmailは、非常に高いレベルの認識性能を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7957417670045067
• License:
• Abstract: In todays landscape of increasing electronic crime, network forensics plays a pivotal role in digital investigations. It aids in understanding which systems to analyse and as a supplement to support evidence found through more traditional computer based investigations. However, the nature and functionality of the existing Network Forensic Analysis Tools (NFATs) fall short compared to File System Forensic Analysis Tools (FS FATs) in providing usable data. The analysis tends to focus upon IP addresses, which are not synonymous with user identities, a point of significant interest to investigators. This paper presents several experiments designed to create a novel NFAT approach that can identify users and understand how they are using network based applications whilst the traffic remains encrypted. The experiments build upon the prior art and investigate how effective this approach is in classifying users and their actions. Utilising an in-house dataset composed of 50 million packers, the experiments are formed of three incremental developments that assist in improving performance. Building upon the successful experiments, a proposed NFAT interface is presented to illustrate the ease at which investigators would be able to ask relevant questions of user interactions. The experiments profiled across 27 users, has yielded an average 93.3% True Positive Identification Rate (TPIR), with 41% of users experiencing 100% TPIR. Skype, Wikipedia and Hotmail services achieved a notably high level of recognition performance. The study has developed and evaluated an approach to analyse encrypted network traffic more effectively through the modelling of network traffic and to subsequently visualise these interactions through a novel network forensic analysis tool.
• Abstract（参考訳）: 現代の電子犯罪の増加の状況において、ネットワーク法医学はデジタル調査において重要な役割を担っている。 これは、どのシステムを分析すべきかを理解するのに役立ち、より伝統的なコンピュータベースの調査を通じて発見された証拠を補助するのに役立つ。 しかし、既存のNetwork Forensic Analysis Tools (NFATs) の性質と機能は、使用可能なデータの提供において、ファイルシステムのForensic Analysis Tools (FS FATs) に比べて不足している。 この分析は、ユーザーIDと同義ではないIPアドレスに焦点を当てる傾向にあり、調査者にとって重要な関心事となっている。 本稿では、トラフィックが暗号化されている間、ユーザを特定し、どのようにネットワークベースのアプリケーションを使っているかを理解することができる新しいNFATアプローチを構築するために設計された実験をいくつか提示する。 実験は先行技術に基づいて構築され、このアプローチがユーザとその行動の分類においていかに効果的かを調べる。 5000万パッカーからなる社内データセットを使用して、実験はパフォーマンス向上を支援する3つの段階的な開発で構成されている。 実験を成功させるために提案されたNFATインタフェースは、調査員がユーザインタラクションに関する関連する質問をしやすくするためのものである。 実験は27ユーザーを対象に実施され、平均93.3%の正正性識別率(TPIR)が得られ、41%のユーザが100%のTPIRを経験している。 Skype、Wikipedia、Hotmailは、非常に高いレベルの認識性能を達成した。 本研究は,ネットワークトラフィックのモデリングにより,暗号化されたネットワークトラフィックをより効果的に分析し,その後,新たなネットワーク法医学的解析ツールを通じてこれらのインタラクションを可視化する手法を開発し,評価した。

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