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Enregistrement W2999986322 · doi:10.5958/2277-4912.2019.00012.2

Role and Impact of Digital Forensics in Cyber Crime Investigations

2019· article· en· W2999986322 sur OpenAlexaff
Srinivas Krishnan

Notice bibliographique

RevueINROADS- An International Journal of Jaipur National University · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital and Cyber Forensics
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital forensicsCyber crimeDigital evidenceComputer forensicsComputer securityInternet privacyCriminologyComputer sciencePsychologyWorld Wide WebThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cybercrime is a growing problem, but the ability of law enforcement agencies to investigate and successfully prosecute criminals for these crimes is unclear. While law enforcement agencies have been conducting these investigations for many years, the previously published needs assessments all indicated that there is lack the training, tools or staff to effectively conduct investigations with the volume or complexity included in many of these cases. This study discussed on Cybercrime and Global Economic Growth, Reasons for Conducting a Digital Forensic Investigation, Various Branches of Digital Forensics in details, Potential Source of Digital Evidence, standard operating procedure for digital evidence, Legal Aspects and What the Future Holds in the field of digital forensics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,003
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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