Development of an Advanced Correspondence and Call Analyzer for Digital Forensics Using Neural Networks and Vector Database

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/snpd65828.2025.11254885
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In of the increasing complexity of digital forensic investigations due to technological advancements, this study evaluates digital forensic tools and introduces new analytical systems to advance investigative work. The paper compares some existing forensic tools including Oxygen Forensic, Cellebrite UFED and MOBILedit Pro, all of which can extract and analyze communication data: contacts, calls and correspondences from different devices. An examination of the above tools revealed a lack of features needed to address today’s digital forensics challenges, such as: multilingual semantic search of messages with response translation, multilingual search of unsafe content in correspondence data, communicate and activity time frames in call’s data, which were developed and implemented in the module presented in this paper.