Digital Forensics for Crime Investigation

课程简介

课程大纲： 1. 数字与计算取证背景 数字与计算取证简介；数字与计算取证的历史背景；不同类别的取证技术：基本概念、框架和应用；取证证据类型及其示例 2. 取证过程 基本的取证框架；数字证据识别；初步筛选过程、数据分析技术及取证报告撰写 3. 基于内在/外在数据的取证 数字数据捕获设备的模型；内在数据在数字取证调查中的应用理念；介绍使用内在数据的取证技术；源设备识别、设备关联及完整性验证的应用。介绍多媒体内容保护和认证技术；攻击建模 4. 机器学习取证 不同类型的基于机器学习的取证技术；提取式取证；归纳式取证；演绎式取证。机器学习取证的应用案例 5. 数字证据 数字证据的模型；事件分析：监控、取证和安全；文件剥离：概念、不同类别的技术；用于文件剥离的软件工具 6. 取证技术的稳健性 取证技术的稳健性和安全性；对手模型；取证技术可靠性的案例研究 实验课程： 实践作业： 1. 研究文件剥离技术 2. 研究源相机识别技术 3. 研究取证分析 4. 研究机器学习和人工智能取证分析

学习目标

1. 为学生提供数字取证技术的基本概念，以用于犯罪调查 2. 理解不同取证技术在信息安全中的应用

先修要求

无

教学模式

讲授（21学时），辅导（补充讲授；澄清概念并加深理解），实验课（评估取证技术），小型项目（研究取证应用问题；提交书面报告和演示）