論文の概要: The Role of Vehicles in Digital Forensic Investigations: A Structured Synthesis of Digital Vehicle Forensic Characteristics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30564v1
- Date: Mon, 29 Jun 2026 17:06:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-30 18:07:16.344246
- Title: The Role of Vehicles in Digital Forensic Investigations: A Structured Synthesis of Digital Vehicle Forensic Characteristics
- Title（参考訳）: デジタル鑑識調査における車両の役割:デジタル鑑識特性の構造化合成
- Abstract要約: デジタル自動車鑑定(DVF)は、コンピュータ、モバイル、クラウド鑑定よりも成熟していない。
本稿では,学術文献,標準,実践者指向の資料の構造化合成を通じて,このギャップに対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern vehicles are cyber-physical, networked systems that may contain valuable digital traces for accident reconstruction, crime investigation, warranty analysis, and cybersecurity incident response. However, digital vehicle forensics (DVF) remains less mature than computer, mobile, and cloud forensics because relevant data is distributed across in-vehicle components, mobile devices, manufacturer back ends, third-party services, and physical evidence. This article addresses this gap through a structured synthesis of academic literature, standards, and practitioner-oriented sources. First, we define DVF as the identification, preservation, acquisition, verification, interpretation, and reporting of vehicle-related digital evidence under safety, legal, privacy, and forensic-soundness constraints. Second, we formalize the DVF triage problem as the selection and correlation of evidence sources subject to volatility, accessibility, safety, integrity, and authorization constraints. Third, we explain how eight characteristics were derived from the literature and case material: multiple users, massively networked, cyber-physical system, dependencies between components, functional data, safety implications, accessibility, and limited abstraction. Finally, we add an adversarial perspective and a characteristic-driven triage procedure that helps investigators prioritize evidence sources while documenting assumptions, limitations, and failure cases. The resulting contribution is not an algorithmic performance claim; it is a reproducible conceptual framework for understanding, planning, and communicating DVF investigations.
- Abstract（参考訳）: 現代の車両は、サイバー物理的でネットワーク化されたシステムであり、事故復旧、犯罪調査、保証分析、サイバーセキュリティインシデント対応のための貴重なデジタルトレースを含んでいる可能性がある。
しかし、デジタル車両鑑定(DVF)は、車内コンポーネント、モバイルデバイス、メーカーバックエンド、サードパーティサービス、物理的証拠に関連データが分散しているため、コンピュータ、モバイル、クラウド鑑定よりも成熟していない。
本稿では,学術文献,標準,実践者指向の資料の構造化合成を通じて,このギャップに対処する。
まず,安全・法的・プライバシー・法医学的・音質制約の下での車両関連デジタル証拠の識別・保存・取得・検証・解釈・報告をDVFと定義する。
次に, ボラティリティ, アクセシビリティ, 安全性, 完全性, 認可制約を受ける証拠資源の選択と相関としてDVFトリアージ問題を定式化した。
第3に,複数のユーザ,大規模ネットワーク,サイバー物理システム,コンポーネント間の依存関係,機能データ,安全性,アクセシビリティ,限定的な抽象化という,8つの特徴が文献や事例資料から引き出された方法を説明する。
最後に,調査員が仮定,制限,障害事例を文書化しながら証拠資料の優先順位付けを行うのに役立つ,敵対的な視点と特徴駆動のトリアージ手順を加える。
これはDVFの調査を理解し、計画し、伝達するための再現可能な概念的枠組みである。
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