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。

関連論文リスト

• How do Large Language Models Understand Relevance? A Mechanistic Interpretability Perspective [64.00022624183781]
  大規模言語モデル(LLM)は、関連性を評価し、情報検索(IR)タスクをサポートする。 メカニスティック・インタプリタビリティのレンズを用いて,異なるLLMモジュールが関係判断にどのように寄与するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T16:14:55Z)
• Digital Forensics in the Age of Large Language Models [3.743376683377091]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T18:32:15Z)
• Can LLMs Help Uncover Insights about LLMs? A Large-Scale, Evolving Literature Analysis of Frontier LLMs [32.48924329288906]
  本研究では,LLMを用いたデータ抽出を高速化する文献解析のための半自動手法を提案する。 関連するarXiv論文を自動的に識別し、実験結果と関連する属性を抽出し、構造化データセットLLMEvalDBに編成する。 次に、フロンティアLCMの自動文献解析を行い、手動によるアプローチと比較して、紙調査とデータ抽出の労力を93%以上削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-26T03:56:34Z)
• Position: Empowering Time Series Reasoning with Multimodal LLMs [49.73647759532127]
  マルチモーダル言語モデル (MLLM) は時系列解析においてより強力で柔軟な推論を可能にすると論じる。 我々は、MLLMにおける信頼、解釈可能性、堅牢な推論を優先する戦略を開発することで、この可能性を活用するよう研究者や実践者に呼びかける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T16:10:48Z)
• Comparative Analysis of Open-Source Language Models in Summarizing Medical Text Data [5.443548415516227]
  大規模言語モデル(LLM)は,非構造化テキストデータに対する問合せおよび要約処理において,優れた性能を示した。 医用要約タスクにおけるオープンソースのLCMの性能分析のための評価手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T16:16:22Z)
• DnA-Eval: Enhancing Large Language Model Evaluation through Decomposition and Aggregation [75.81096662788254]
  大規模言語モデル(LLM)はスケーラブルで経済的な評価指標である。 これらの評価者がどの程度信頼できるかという問題は、重要な研究課題として浮上している。 本稿では,デコンプリートとアグリゲートを提案し,その評価プロセスを教育実践に基づいて異なる段階に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:12:30Z)
• The Emergence of Large Language Models in Static Analysis: A First Look through Micro-Benchmarks [3.848607479075651]
  我々は,Pythonプログラムのコールグラフ解析と型推論を改善する上で,現在のLarge Language Models (LLM) が果たす役割について検討する。 本研究により, LLMは型推論において有望な結果を示し, 従来の手法よりも高い精度を示したが, コールグラフ解析では限界が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T16:53:53Z)
• LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
  大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z)
• Expanding Horizons in HCI Research Through LLM-Driven Qualitative Analysis [3.5253513747455303]
  大規模言語モデル(LLM)を用いたHCIにおける定性解析の新しいアプローチを提案する。 以上の結果から,LSMは従来の解析手法と一致しただけでなく,ユニークな知見も得られることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T12:39:31Z)
• T-Eval: Evaluating the Tool Utilization Capability of Large Language Models Step by Step [69.64348626180623]
  大規模言語モデル (LLM) は様々なNLPタスクにおいて顕著な性能を達成した。 LLMのツール活用能力の評価と分析方法はまだ未検討である。 ツール利用能力を段階的に評価するためにT-Evalを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T17:02:06Z)
• Sentiment Analysis in the Era of Large Language Models: A Reality Check [69.97942065617664]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の様々な感情分析タスクの実行能力について検討する。 26のデータセット上の13のタスクのパフォーマンスを評価し、ドメイン固有のデータセットに基づいて訓練された小言語モデル(SLM)と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:45:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。