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Enregistrement W33889378 · doi:10.1093/aobpla/plab011

Img Tool : herramienta para el análisis forense de imágenes tomadas desde dispositivos móviles

2011· article· en· W33889378 sur OpenAlexfundaboutno aff
David de la Fuente González, José Ignacio Pérez Solís, Juana María Vázquez Sagrado

Notice bibliographique

RevueAoB Plants · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital and Cyber Forensics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En la actualidad, el uso de dispositivos moviles ha aumentado considerablemente, debido principalmente a su facilidad de uso, utilidad y la necesidad cada vez mayor entre los usuarios de estar conectados. Debido a esto, no solo ha habido un cambio significativo en la forma de comunicarse, sino que tambien estos dispositivos han sido cada vez mas utilizados en actividades criminales y ataques. La necesidad de la movilidad y la disponibilidad de la informacion en las organizaciones y empresas, ha llevado al aumento del numero de estos dispositivos moviles, y al aumento de numero de incidentes de seguridad (robo de informacion propietaria y la perdida de datos de clientes). La informatica forense es la aplicacion de tecnicas cientificas y analiticas para adquirir, conservar, recopilar y presentar datos (que han sido procesados y almacenados o transmitidos electronicamente por medio de un entorno informatico), que son validos en un proceso legal. El analisis forense realizado en un dispositivo movil, podra ser admitido en la corte, por un juez. En esta aplicacion perteneciente a la informatica forense, se pretende mostrar las acciones fraudulentas que pueden llevarse a cabo en las fotografias tomadas desde dispositivos moviles. Esto es posible gracias a la meta-informacion disponible en la foto que permite que se pueda comprobar si la foto fue tomada desde un dispositivo o no. [ABSTRACT] Nowadays, the use of mobile devices has increased significantly, mainly due to its easy way of use, usefulness and the increasing necessity among users of being connected. From this, there has been a significant change in the way people communicate, but also these devices have being increasingly used in criminal activities and attacks. The need for mobility and availability of information in organizations and companies, which has led to the increasing number of these mobile devices, rocketed the number of security incidents (theft of proprietary information and customer data loss). Computer forensics is the application of scientific and analytical techniques to acquire, preserve, collect and present data( that have been processed and stored or transmitted electronically through a computer environment), which are valid in a legal proceeding. Forensic analysis carried out on a mobile device, may be admitted in court, by a judge. In this application pertaining to computer forensics We pretend to show the fraudulent actions that can be carried out in photographs taken from mobile devices. That’s possible thanks to meta-information available in the photo so We can check if the photo was taken from a device or not.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,023

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2011
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