論文の概要: GView: A Survey of Binary Forensics via Visual, Semantic, and AI-Enhanced Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13025v1
- Date: Tue, 16 Sep 2025 12:46:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.083043
- Title: GView: A Survey of Binary Forensics via Visual, Semantic, and AI-Enhanced Analysis
- Title（参考訳）: GView: ビジュアル、セマンティック、AIによる強化分析によるバイナリフォサイシクスの調査
- Authors: Raul Zaharia, Dragoş Gavriluţ, Gheorghiţă Mutu,
- Abstract要約: 我々は、視覚的およびAI強化推論を備えたオープンソースの法科学分析フレームワークであるGViewを紹介する。
本稿は,GViewの現状と出版プロセスにおける論文の両面について調査する。
また、分析された文書の述語と推論ルールによる論理的推論の革新的利用と、よりよい提案のためのユーザのアクションも含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cybersecurity threats continue to become more sophisticated and diverse in their artifacts, boosting both their volume and complexity. To overcome those challenges, we present GView, an open-source forensic analysis framework with visual and AI-enhanced reasoning. It started with focus on the practical cybersecurity industry. It has evolved significantly, incorporating large language models (LLMs) to dynamically enhance reasoning and ease the forensic workflows. This paper surveys both the current state of GView with its published papers alongside those that are in the publishing process. It also includes its innovative use of logical inference through predicates and inference rules for both the analyzed documents and the user's actions for better suggestions. We highlight the extensible architecture, showcasing its potential as a bridge between the practical forensics worlds with the academic research.
- Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの脅威は、それらのアーティファクトにおいてより高度で多様なものになり続けており、その量と複雑さの両方を高めている。
これらの課題を克服するために、私たちは、視覚的およびAI強化推論を備えたオープンソースの法科学分析フレームワークであるGViewを紹介した。
当初は、実用的なサイバーセキュリティ産業に重点を置いていた。
大規模言語モデル(LLM)を導入し、推論を動的に強化し、法医学的ワークフローを容易にするなど、大きく進化した。
本稿は,GViewの現状と出版プロセスにおける論文の両面について調査する。
また、分析された文書の述語と推論ルールによる論理的推論の革新的利用と、より良い提案のためのユーザのアクションも含んでいる。
我々は、拡張可能なアーキテクチャを強調し、その可能性を学術研究と実践的な法医学の世界の間の橋渡しとして示している。
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