Img Tool : herramienta para el análisis forense de imágenes tomadas desde dispositivos móviles
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,023 |
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.
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 ».