A Comprehensive Analysis of the Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Modern Digital Forensics and Incident Response

要約

デジタル フォレンジックのダイナミックな状況において、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の統合は革新的なテクノロジとして機能し、デジタル フォレンジック調査の効率と精度を高める準備が整っています。
ただし、デジタル フォレンジックにおける ML と AI の使用はまだ初期段階にあります。
その結果、このペーパーでは、単なる調査とレビューを超えた徹底的かつ詳細な分析が提供されます。
目標は、AI と ML の技術がデジタル フォレンジックとインシデント対応でどのように使用されているかを詳しく調査することです。
この研究では、データの収集と回復、サイバー犯罪タイムラインの複雑な再構成、堅牢なビッグデータ分析、パターン認識、保管過程の保護、ハッキング事件への対応戦略の調整など、領域を横断する最先端の研究イニシアチブを調査します。
この取り組みは、AI 主導の方法論がデジタル フォレンジック実践のこれらの重要な側面を形成している複雑な方法を明らかにするために、水面下を深く掘り下げます。
デジタル フォレンジックにおける AI の可能性は明らかですが、データベース サイズの増大と犯罪戦術の進化から生じる課題により、デジタル フォレンジックの専門家内での継続的な共同研究と改良が必要です。
この研究では、既存の研究における貢献、限界、ギャップを検証し、AI および ML 技術の可能性と限界を明らかにします。
これらのさまざまな研究分野を調査することで、デジタル フォレンジックとインシデント対応における AI の可能性を最大限に引き出すための戦略的計画、継続的な研究、開発の重要な必要性を浮き彫りにします。
最終的に、このホワイト ペーパーは、デジタル フォレンジックにおける AI と ML の統合の重要性を強調し、その利点、欠点、および現代のサイバー脅威に対処するための広範な影響についての洞察を提供します。

要約(オリジナル)

In the dynamic landscape of digital forensics, the integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) stands as a transformative technology, poised to amplify the efficiency and precision of digital forensics investigations. However, the use of ML and AI in digital forensics is still in its nascent stages. As a result, this paper gives a thorough and in-depth analysis that goes beyond a simple survey and review. The goal is to look closely at how AI and ML techniques are used in digital forensics and incident response. This research explores cutting-edge research initiatives that cross domains such as data collection and recovery, the intricate reconstruction of cybercrime timelines, robust big data analysis, pattern recognition, safeguarding the chain of custody, and orchestrating responsive strategies to hacking incidents. This endeavour digs far beneath the surface to unearth the intricate ways AI-driven methodologies are shaping these crucial facets of digital forensics practice. While the promise of AI in digital forensics is evident, the challenges arising from increasing database sizes and evolving criminal tactics necessitate ongoing collaborative research and refinement within the digital forensics profession. This study examines the contributions, limitations, and gaps in the existing research, shedding light on the potential and limitations of AI and ML techniques. By exploring these different research areas, we highlight the critical need for strategic planning, continual research, and development to unlock AI’s full potential in digital forensics and incident response. Ultimately, this paper underscores the significance of AI and ML integration in digital forensics, offering insights into their benefits, drawbacks, and broader implications for tackling modern cyber threats.

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