論文の概要: Chances and Challenges of the Model Context Protocol in Digital Forensics and Incident Response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00274v1
- Date: Fri, 30 May 2025 22:15:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.589448
- Title: Chances and Challenges of the Model Context Protocol in Digital Forensics and Incident Response
- Title（参考訳）: デジタル鑑定とインシデント対応におけるモデルコンテキストプロトコルの可能性と課題
- Authors: Jan-Niclas Hilgert, Carlo Jakobs, Michael Külper, Martin Lambertz, Axel Mahr, Elmar Padilla,
- Abstract要約: 大規模な言語モデルは、法医学的な調査をサポートするためのかなりの約束を持っているが、その広く採用されていることは透明性の欠如によって妨げられている。
本稿では,新たなモデルコンテキストプロトコルがこれらの課題に対処し,デジタル法医学におけるLLMの意義ある活用を支援する方法について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large language models hold considerable promise for supporting forensic investigations, but their widespread adoption is hindered by a lack of transparency, explainability, and reproducibility. This paper explores how the emerging Model Context Protocol can address these challenges and support the meaningful use of LLMs in digital forensics. Through a theoretical analysis, we examine how MCP can be integrated across various forensic scenarios - ranging from artifact analysis to the generation of interpretable reports. We also outline both technical and conceptual considerations for deploying an MCP server in forensic environments. Our analysis reveals a wide range of use cases in which MCP not only strengthens existing forensic workflows but also facilitates the application of LLMs to areas of forensics where their use was previously limited. Furthermore, we introduce the concept of the inference constraint level - a way of characterizing how specific MCP design choices can deliberately constrain model behavior, thereby enhancing both auditability and traceability. Our insights demonstrate that MCP has significant potential as a foundational component for developing LLM-assisted forensic workflows that are not only more transparent, reproducible, and legally defensible, but also represent a step toward increased automation in digital forensic analysis. However, we also highlight potential challenges that the adoption of MCP may pose for digital forensics in the future.
- Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、法医学的な調査をサポートするためのかなりの約束を持っているが、それらの広く採用されていることは、透明性の欠如、説明可能性、再現性によって妨げられている。
本稿では,新たなモデルコンテキストプロトコルがこれらの課題に対処し,デジタル法医学におけるLLMの意義ある活用を支援する方法について考察する。
理論的分析を通じて,人工物分析から解釈可能なレポート生成まで,様々な法科学シナリオにおいてMPPをどのように統合できるかを検討する。
法医学環境におけるMPPサーバの展開に関する技術的・概念的な考察についても概説する。
我々の分析では,MPPが既存の法医学的ワークフローを強化するだけでなく,以前使用が制限されていた法医学領域へのLLMの適用を促進する,幅広いユースケースを明らかにした。
さらに,特定のMPP設計選択がモデル動作を意図的に制約し,監査可能性とトレーサビリティを両立させる方法として,推論制約レベルの概念を導入する。
我々の知見は、MPPが、より透明で再現性があり、法的に保護されるだけでなく、デジタル法医学解析における自動化の促進に向けた一歩である、LCM支援の法学ワークフロー開発の基礎的な構成要素として有意義な可能性を示唆している。
しかし、将来、デジタル法医学にMSPの採用がもたらす潜在的な課題も強調する。
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