論文の概要: Digital Forensics in the Age of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02963v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 18:32:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:48:48.636764
• Title: Digital Forensics in the Age of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるディジタル法医学
• Authors: Zhipeng Yin, Zichong Wang, Weifeng Xu, Jun Zhuang, Pallab Mozumder, Antoinette Smith, Wenbin Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なデジタル法医学的タスクを自動化し、拡張する強力なツールとして登場した。 本稿は,LLMがデジタル法医学のアプローチに革命をもたらした経緯を,アクセス可能かつ体系的に概観することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.743376683377091
• License:
• Abstract: Digital forensics plays a pivotal role in modern investigative processes, utilizing specialized methods to systematically collect, analyze, and interpret digital evidence for judicial proceedings. However, traditional digital forensic techniques are primarily based on manual labor-intensive processes, which become increasingly insufficient with the rapid growth and complexity of digital data. To this end, Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools capable of automating and enhancing various digital forensic tasks, significantly transforming the field. Despite the strides made, general practitioners and forensic experts often lack a comprehensive understanding of the capabilities, principles, and limitations of LLM, which limits the full potential of LLM in forensic applications. To fill this gap, this paper aims to provide an accessible and systematic overview of how LLM has revolutionized the digital forensics approach. Specifically, it takes a look at the basic concepts of digital forensics, as well as the evolution of LLM, and emphasizes the superior capabilities of LLM. To connect theory and practice, relevant examples and real-world scenarios are discussed. We also critically analyze the current limitations of applying LLMs to digital forensics, including issues related to illusion, interpretability, bias, and ethical considerations. In addition, this paper outlines the prospects for future research, highlighting the need for effective use of LLMs for transparency, accountability, and robust standardization in the forensic process.
• Abstract（参考訳）: デジタル法医学は近代的な調査プロセスにおいて重要な役割を担い、司法手続のためのデジタル証拠を体系的に収集、分析、解釈する専門的な手法を利用している。 しかし、従来のデジタル法医学技術は、主に手作業による労働集約的なプロセスに基づいており、デジタルデータの急速な成長と複雑さにより、ますます不十分になりつつある。 この目的のために、Large Language Models (LLM) は、様々なデジタル法医学的タスクを自動化し、拡張する強力なツールとして登場し、その分野を大きく変えた。 努力にもかかわらず、一般の開業医や法医学の専門家は、LLMの能力、原則、限界に関する包括的な理解を欠いていることが多い。 このギャップを埋めるために,本論文は,LLMがデジタル法医学のアプローチに革命をもたらした経緯を,アクセス可能かつ体系的に概観することを目的とする。 具体的には、デジタル法医学の基本概念とLLMの進化を考察し、LLMの優れた能力を強調する。 理論と実践を結びつけるために、関連する事例と実世界のシナリオについて議論する。 また, 錯覚, 解釈可能性, バイアス, 倫理的考察など, デジタル法医学にLLMを適用する際の現在の限界を批判的に分析する。 さらに, 今後の研究の展望を概説し, 法医学的プロセスにおける透明性, 説明責任, 堅牢な標準化のための LLM の有効活用の必要性を強調した。

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