基于机器学习的犯罪行为分析,用于增强数字取证
W Pawani Dananjana1, Jithmi Sewwandi Arambawela1, D G Samesha Navodi Gonawala1
1Faculty of Computing, Sri Lanka Institute of Information Technology, Malabe, Sri Lanka.
PloS one
|October 6, 2025
概括
这项研究使用机器学习来分析浏览器历史记录以检测犯罪活动. 它通过识别可疑的在线行为模式来提高数字取证,以加快调查的速度.
科学领域:
- 数字法医学数字法医学
- 网络安全 网络安全
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 传统的数字取证方法与在线数据的数量和复杂性作斗争.
- 检测在线行为中微妙的偏差以识别犯罪意图是具有挑战性的.
- 在数字调查中需要先进的分析工具.
研究的目的:
- 引入一种新的机器学习方法来分析互联网活动.
- 通过浏览器文物分析来增强犯罪行为的检测.
- 提高识别恶意在线活动的速度和准确性.
主要方法:
- 利用先进的机器学习技术,包括长期短期记忆 (LSTM) 网络和自动编码器.
- 专注于分析浏览器工件中的用户在线操作的序列和时间.
- 开发了一种检测互联网浏览数据中可疑模式和异常的方法.
主要成果:
- 成功识别了在线行为中微妙的偏差,表明犯罪意图.
- 演示了机器学习模型在浏览活动中检测异常的能力.
- 通过数据分析提高了通过数据分析发现隐藏犯罪行为的潜力.
结论:
- 机器学习为推进数字取证提供了一个强大的工具.
- 拟议的方法提高了识别恶意在线活动的准确性和效率.
- 这项研究通过为调查人员提供更好的工具,为更安全的数字环境做出了贡献.
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