Никита Шахулов - Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику

Здесь есть возможность читать онлайн «Никита Шахулов - Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. ISBN: , Жанр: Справочники, Прочая околокомпьтерная литература, Руководства, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Сегодня мир чаще, чем когда-либо, испытывает рост кибератак во всех сферах нашей повседневной жизни. Эта ситуация превратила борьбу с киберпреступлениями в повседневную борьбу как для отдельных лиц, так и для организаций. Кроме того, эта борьба усугубляется тем фактом, что сегодняшние киберпреступники сделали шаг вперед и могут использовать сложные методы кибератак.

Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

В конце концов, это исследование направлено на создание подходящей общей структуры или подхода, с помощью которого концепции и методы когнитивных вычислений DL могут быть интегрированы в Cyber Forensics (CF), чтобы добиться эффективности во время судебной экспертизы с использованием подходов машинного обучения. Таким образом, вклад этой статьи является основой для разделения методов глубокого обучения когнитивных вычислений на кибер-криминалистику.

Напоминание об этом документе структурировано следующим образом: Раздел 2 посвящен предыстории, а Раздел 3 посвящен соответствующей работе по глубокому обучению и кибер-криминалистике. После этого в разделе 4 представлен обзор предлагаемой структуры DLCF. Наконец, статья завершается разделом 5и упоминает о будущей работе.

2. Справочная информация

В этом разделе представлено базовое исследование следующих областей: киберпреступления, кибернетическая экспертиза и глубокое обучение.

2.1. Киберпреступления

Киберпространство считается областью, которую стоит исследовать и исследовать после земли, моря и воздуха [8]. Это происходит главным образом из-за спорадического роста киберпреступлений и киберпреступников [9]. Рост киберпреступности был вызван развитием технологий и Интернета. Согласно исх. [10]; прогнозируется, что к 2021 году глобальный ущерб от киберпреступности будет стоить 6 триллионов долларов. Однако в период с 2016 по 2018 год это преступление было наиболее зарегистрированным [11]. График и статистика информационной безопасности показывают, что киберпреступность является основной причиной атак, на долю которых приходится 81,7%, как показано на рисунке 1.

Рисунок 1 Основная мотивация атак Источник Hackmageddon 2018 Cyber - фото 1

Рисунок 1

Основная мотивация атак ( Источник: Hackmageddon, (2018), Cyber Attacks Statistics ).

Microsoft также обнаружила, что злоумышленник может находиться в сети в среднем 146 дней до обнаружения [12]. Это показывает, что атаки киберпреступности наиболее распространены в сети, которая также является доменом, составляющим большую часть киберпространства. Кроме того, киберпреступность может принимать разные формы, или злоумышленник может использовать разные методы. Саху и др. [13] классифицировал киберпреступностью с использованием следующих методов: Hacking, детской порнографии, кибер-преследование, DDoS, распространение вируса, пиратство программного обеспечения, IRC преступления, ботов, мошенничество с кредитными картами, фишинга и т. д. В последнее время киберпреступность рассматривается как международная проблема, которая имеет особые проблемы и может быть совершена государственными или негосударственными субъектами [14]. Исследования Ref. [15], однако, показал, что методы интеллектуального анализа данных могут использоваться для выявления кибер-атак. Например, методы кластеризации могут использоваться для поиска закономерностей среди файлов журналов и / или записей в случае судебно-медицинской экспертизы. Таким образом, это привело авторов данной статьи к предложению способа диверсификации методов когнитивных вычислений DL в кибер-криминалистику, отсюда и рождение предлагаемой структуры DLCF, которая обсуждается далее в этой статье. В следующем разделе кратко объясняется кибер-криминалистика.

2.2. Кибер-криминалистика

Согласно исх. [7], Компьютерная криминалистика (CF) – это поддомен или область компьютерной безопасности, в которой используются программные инструменты и некоторые заранее определенные процедуры для извлечения и исследования компьютерной системы. В ходе этого упражнения извлекаются улики, связанные с компьютерными преступлениями, и затем передаются в суд для уголовного или гражданского судопроизводства. Чтобы процессы CF были приняты, необходимо следовать определенным критериям, которые удовлетворяют полноте, достоверности и объективности доказательств. До этого системы CF могли позволять сбор, извлечение и анализ цифровых доказательств. Модель CF, представленная Ref. [16] показывает, как доказательства могут быть извлечены на основе следующих этапов: выражение доказательств, анализ доказательств, абстрагирование доказательств, фиксация доказательств и обнаружение доказательств. Исходя из этого, важно отметить, что в компьютерной криминалистике восстановление данных является наиболее важным процессом, который в большинстве случаев может выполняться с помощью программного обеспечения для криминалистической экспертизы, такого как Encase и FTK. В исследовательской работе Ref. [17] также показывает, что в судебно-медицинском заключении должны быть указаны важные факты, например, где хранились собранные доказательства, кто их получил и что случилось с этими доказательствами. Это важные факты, лежащие в основе методов и процессов CF. Из-за характера и сложности данных, которые исследователи должны анализировать, как указывалось ранее, при выполнении этого процесса вручную могут возникать ошибки. По этой причине внедрение методов когнитивных вычислений DL в кибер-криминалистику, таких как интеллектуальный анализ данных, который может использоваться для выявления кибер-атак, и кластеризация, которая может использоваться для поиска закономерностей среди файлов журналов и / или записей, может улучшить процесс судебной экспертизы и помочь в снижении предвзятости. в судебно-медицинских расследованиях. Это может дополнительно помочь в оспаривании того, какие доказательства считаются допустимыми в суде или на любом гражданском слушании. Концепции DL более подробно описаны в следующем разделе.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Никита Шахулов - Этичный хакер
Никита Шахулов
Отзывы о книге «Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику»

Обсуждение, отзывы о книге «Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x