Tiered forensic methodology model for Digital Field Triage by non-digital evidence specialists
Notice bibliographique
Résumé
Due to budgetary constraints and the high level of training required, digital forensic analysts are in short supply in police forces the world over. This inevitably leads to a prolonged time taken between an investigator sending the digital evidence for analysis and receiving the analytical report back. In an attempt to expedite this procedure, various process models have been created to place the forensic analyst in the field conducting a triage of the digital evidence. By conducting triage in the field, an investigator is able to act upon pertinent information quicker, while waiting on the full report. The work presented as part of this paper focuses on the training of front-line personnel in the field triage process, without the need of a forensic analyst attending the scene. The premise has been successfully implemented within regular/non-digital forensics, i.e., crime scene investigation . In that field, front-line members have been trained in specific tasks to supplement the trained specialists. The concept of front-line members conducting triage of digital evidence in the field is achieved through the development of a new process model providing guidance to these members. To prove the model's viability, an implementation of this new process model is presented and evaluated. The results outlined demonstrate how a tiered response involving digital evidence specialists and non-specialists can better deal with the increasing number of investigations involving digital evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».