論文の概要: Towards a standardized methodology and dataset for evaluating LLM-based digital forensic timeline analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03100v1
• Date: Tue, 06 May 2025 01:22:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.156288
• Title: Towards a standardized methodology and dataset for evaluating LLM-based digital forensic timeline analysis
• Title（参考訳）: LLMに基づくデジタル法医学時系列解析のための標準化手法とデータセットの実現に向けて
• Authors: Hudan Studiawan, Frank Breitinger, Mark Scanlon,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、デジタル法医学を含む多くの領域で広く採用されている。 本稿では,LLMのディジタル法医学的タスクへの応用を定量的に評価するための標準化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1433758865948252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have seen widespread adoption in many domains including digital forensics. While prior research has largely centered on case studies and examples demonstrating how LLMs can assist forensic investigations, deeper explorations remain limited, i.e., a standardized approach for precise performance evaluations is lacking. Inspired by the NIST Computer Forensic Tool Testing Program, this paper proposes a standardized methodology to quantitatively evaluate the application of LLMs for digital forensic tasks, specifically in timeline analysis. The paper describes the components of the methodology, including the dataset, timeline generation, and ground truth development. Additionally, the paper recommends using BLEU and ROUGE metrics for the quantitative evaluation of LLMs through case studies or tasks involving timeline analysis. Experimental results using ChatGPT demonstrate that the proposed methodology can effectively evaluate LLM-based forensic timeline analysis. Finally, we discuss the limitations of applying LLMs to forensic timeline analysis.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、デジタル法医学を含む多くの領域で広く採用されている。 従来の研究では、LLMが法医学的な調査にどのように役立つかを示すケーススタディや事例を中心に研究されてきたが、より深い調査は依然として限られており、正確な性能評価のための標準化されたアプローチが欠落している。 NIST Computer Forensic Tool Testing Programにインスパイアされた本研究では,特に時系列解析において,LLMのディジタル法科学への応用を定量的に評価するための標準化手法を提案する。 本論文では,データセット,タイムライン生成,地中真理開発など,方法論の構成要素について述べる。 さらに,ケーススタディや時系列分析に関わるタスクを通じて,BLEUとROUGEのメトリクスを用いてLLMの定量的評価を行うことを推奨する。 ChatGPT を用いた実験の結果,提案手法は LLM に基づく法医学的時系列解析を効果的に評価できることを示した。 最後に,LLMを法医学的時系列解析に適用する際の限界について論じる。

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