Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extending Detection Engineering to Digital Forensics: The Velociraptor Unified Detection-Forensics Methodology

論文の概要: Extending Detection Engineering to Digital Forensics: The Velociraptor Unified Detection-Forensics Methodology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.28812v1
Date: Sat, 27 Jun 2026 08:44:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.696683
Title: Extending Detection Engineering to Digital Forensics: The Velociraptor Unified Detection-Forensics Methodology
Title（参考訳）: ディジタル・フォレシクスへの検出工学の拡張:ベロシラプタ統合検出-フォレシクス法
Abstract要約: 本稿では,Velociraptor を用いた一元的検出法を開発した。アーティファクトの知識を、事故後のトリアージとライブモニタリングの両方に適した再利用可能な、テスト可能な検出ルールに変換する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.589542149325491
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Detection engineering and digital forensics have evolved in parallel rather than in partnership, leaving a gap between real-time alerting and forensic analysis. This paper develops a unified detection-forensics methodology using Velociraptor, where detection logic directly initiates targeted evidence acquisition at the point of detection. The contribution is threefold: (1) a four-stage methodology (baseline establishment, evidence correlation, attack chain analysis, and scenario labelling with confidence) that converts artefact knowledge into reusable and testable detection rules suitable for both post-incident triage and live monitoring; (2) a practical demonstration, using three Velociraptor BaseVQL log sources (/forensics/windows/prefetch, /forensics/windows/usn, and /windows/wmi) that practitioners can deploy today, showing that artefact-based detections enable scalable forensic triage without full disk acquisition; and (3) evidence that periodic artefact analysis offers continuous monitoring while substantially reducing data volume compared to conventional endpoint logging. Two case studies illustrate the approach: a Prefetch/USN baseline for triage when Windows Event Logs are cleared or unavailable, and a WMI persistence correlation supporting both triage and continuous monitoring through periodic artefact analysis.
Abstract（参考訳）: 検出技術とデジタル法医学はパートナーシップではなく並行して進化し、リアルタイムのアラートと法医学的な分析の間にギャップが残されている。本稿では,Velociraptorを用いた統一的な検出・調査手法を開発し,検出ロジックが検出時点で直接的証拠取得を開始する。 1) 4段階の方法論(ベースラインの確立,エビデンス相関,アタックチェーン分析,信頼を伴うシナリオラベル付け)により,人工物知識を事故後のトリアージとライブモニタリングの両方に適した再利用可能な,テスト可能な検出ルールに変換すること,2) 3つのVelociraptor BaseVQLログソース(/forensics/windows/prefetch,/forensics/windows/usn,/windows/wmi)を使用して,実践者が今日展開可能な実演を行うことにより,アーティファクトベースの検出が,完全なディスク取得なしにスケーラブルな法医学的トリアージを可能にすること,(3)周期的アーティファクト分析が従来のエンドポイントログと比較してデータ量を大幅に削減しながら,連続的な監視を提供することを示すこと,である。 2つのケーススタディは、Windows Event LogsがクリアされたときのトリアージのためのPrefetch/USNベースラインと、周期的アーティファクト分析によるトリアージと継続的監視の両方をサポートするWMI永続性相関である。

関連論文リスト

A Deterministic Forensic Preprocessing Framework for Heterogeneous Network Datasets: Formal Foundations, Implementation, and Empirical Validation [3.861495812647291]
本稿では、異種ネットワークデータセットを再現可能な標準形式に変換する決定論的法科学前処理フレームワークを提案する。チャンクベースのアーキテクチャは、O(c)境界メモリを提供する。 UNSW-NB15、IoT-23、TON_IoTにわたる実証的な評価は、繰り返し実行される実行における100%の出力一貫性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2026-06-10T01:45:09Z)
AuthTrace: Diagnosing Evidence Construction in Thematically Dense Single-Author Corpora [6.956097396264084]
AuthTraceは,主題的に密集した単一著者コーパスに基づいて構築された診断ベンチマークである。 AuthTraceは明示的な引用されたエビデンス、正確なファンインアノテーション、エビデンスリコール、エビデンス精度、答えの正当性を測定する統一パックレベルのプロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-05-25T03:10:52Z)
Monitoring Data-aware Temporal Properties (Extended Version) [56.386411908764494]
有限トレース上の任意のSMT理論に富む線形時間特性の予測モニタリングについて考察する。この設定での予測モニタリングは非常に困難であり、監視状態はこれまでのトレースプレフィックスと可能な有限継続の両方に依存している。本研究は,表現的フラグメントオフMTにおける特性モニタリングのための新しい基礎的枠組みの正しさを提示し,正式に証明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (2026-05-14T10:23:11Z)
Attribution-Guided Multimodal Deepfake Detection via Cross-Modal Forensic Fingerprints [4.598350938853635]
ビデオの偽造方法を特定することができない検出器は、間違ったシグナルを学習している可能性が高い、と私たちは主張する。二分検出とは異なり、帰属誘導学習は共有埋め込み空間に強い幾何学的制約を課す。本稿では,属性検出と属性抽出を共同で学習する属性誘導型マルチモーダルディープフェイク検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-04-29T09:11:13Z)
Foundations for Agentic AI Investigations from the Forensic Analysis of OpenClaw [0.0]
エージェントAlシステムは、ますますパーソナルアシスタントとしてデプロイされ、デジタル調査の共通の対象になりそうである。本稿では,広く使用されているシングルエージェントアシスタントOpenClawの実証的研究について述べる。我々はこれらのトレースを分類し、分類して、その調査価値を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-04-07T08:35:22Z)
Beyond Artificial Misalignment: Detecting and Grounding Semantic-Coordinated Multimodal Manipulations [56.816929931908824]
マルチモーダルデータにおける意味的協調操作の検出の先駆者となった。本稿では,RamDG(Retrieval-Augmented Manipulation Detection and Grounding)フレームワークを提案する。我々のフレームワークは既存の手法よりも優れており、SAMMの精度は最先端の手法に比べて2.06%高い。
論文参考訳（メタデータ） (2025-09-16T04:18:48Z)
Propose and Rectify: A Forensics-Driven MLLM Framework for Image Manipulation Localization [49.71303998618939]
本稿では,意味論的推論と法科学的な分析を橋渡しするPropose-Rectifyフレームワークを提案する。提案手法は,具体的技術実証により,初期セマンティックな提案が体系的に検証され,拡張されることを保証し,包括的検出精度と局所化精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-08-25T12:43:53Z)
Lateral Movement Detection via Time-aware Subgraph Classification on Authentication Logs [4.893077353126799]
側方移動は、ネットワークにおける先進的永続的脅威(APT)攻撃の重要な構成要素である。 LMDetectと呼ばれるマルチスケール横移動検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T15:35:56Z)
Discovering Transferable Forensic Features for CNN-generated Images Detection [100.12017277070576]
ユニバーサル検出器における転送可能な法医学的特徴(T-FF)を発見し,理解するために,最初の解析的研究を行った。本研究では,T-FFの定量化と検出を行うための新しい法医学的特徴関連統計量(FF-RS)を提案する。色は万能検出器において重要なT-FFである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-24T07:48:07Z)
MD-CSDNetwork: Multi-Domain Cross Stitched Network for Deepfake Detection [80.83725644958633]
現在のディープフェイク生成法では、偽画像やビデオの周波数スペクトルに識別的アーティファクトが残されている。 MD-CSDNetwork(MD-CSDNetwork)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-15T14:11:53Z)
No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly Detection for Industrial Control Systems [95.54151664013011]
本稿では,システムの物理的特性に反する逆スプーフ信号を生成するための新しい枠組みを提案する。トップセキュリティカンファレンスで公表された4つの異常検知器を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-07T11:02:44Z)
Automated Artefact Relevancy Determination from Artefact Metadata and Associated Timeline Events [7.219077740523683]
ケースハンダーで、多年にわたるデジタル法医学的証拠バックログは、世界中の法執行機関で一般的になっている。これは、デジタル法医学的な調査を必要とするケースが、ケースごとに処理されるデータの量の増加と相まって増え続けているためである。以前に処理されたデジタル法医学ケースとそれらのコンポーネントのアーティファクト関連性分類を活用することは、自動化された人工知能ベースのエビデンス処理システムのトレーニングの機会を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-02T14:14:26Z)

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。