Toward Formal Reasoning in Cyberforensic Case Investigation with Forensic Lucid
Notice bibliographique
Résumé
This work focuses on the application of the intensional logic to cyberforensic analysis and its benefits and difficulties are compared with the finite-state automata approach. This work extends the use of the scientific intensional programming paradigm onto modeling and implementation of a cyberforensics investigation process with the backtrace of event reconstruction, modeling the evidence as multidimensional hierarchical contexts, and proving or disproving the claims with it in the intensional manner of evaluation. This is a practical, context-aware improvement over the finite state automata (FSA) approach we have seen in the related works. As a base implementation language model we use in this approach is a new dialect of the Lucid programming language, that we call Forensic Lucid and we define hierarchical contexts based on the intensional logic for the evaluation of cyberforensic expressions. We also augment the work with the credibility factors surrounding digital evidence and witness accounts, which have not been previously modeled. The Forensic Lucid programming language proposed for this intensional cyberforensic analysis, includes the syntax and operational semantics. In large part, the language is based on its predecessor and codecessor Lucid dialects, such as GIPL, Indexical Lucid, Lucx, Objective Lucid, and JOOIP bound by the intensional (temporal) logic that is behind them. The distributed Java-based eduction (demand-driven) evaluation engine of the General Intensional Programming System (GIPSY) is the run-time system to cope with the scalability issues of the large evidential knowledge base. We then propose a near future work with the dataflow graph visualization and a toolset for compilation and execution of the Forensic Lucid programs. We show some examples by re-writing them in Forensic Lucid. We then postulate other investigations applications beyond the digital forensics domain.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».