IoT Forensics: Current Perspectives and Future Directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Internet of Things forensics is a specialised field within digital forensics that focuses on the identification of security incidents, as well as the collection and analysis of evidence with the aim of preventing future attacks on IoT networks. IoT forensics differs from other digital forensic fields due to the unique characteristics of IoT devices, such as limited processing power and connectivity. Although numerous studies are available on IoT forensics, the field is rapidly evolving, and comprehensive surveys are needed to keep up with new developments, emerging threats, and evolving best practices. In this respect, this paper aims to review the state of the art in IoT forensics and discuss the challenges in current investigation techniques. A qualitative analysis of related reviews in the field of IoT forensics has been conducted, identifying key issues and assessing primary obstacles. Despite the variety of topics and approaches, common issues emerge. The majority of these issues are related to the collection and pre-processing of evidence because of the counter-analysis techniques and challenges associated with gathering data from devices and the cloud. Our analysis extends beyond technological problems; it further identifies the procedural problems with preparedness, reporting, and presentation as well as ethical issues. In particular, it provides insights into emerging threats and challenges in IoT forensics, increases awareness and understanding of the importance of IoT forensics in preventing cybercrimes, and ensures the security and privacy of IoT devices and networks. Our findings make a substantial contribution to the field of IoT forensics, as they not only involve a critical analysis of the challenges presented in existing works but also identify numerous problems. These insights will greatly assist researchers in identifying appropriate directions for their future research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle