EFFICIENT DIGITAL EVIDENCE COLLECTION METHOD USING VELOCIRAPTOR PROGRAM IN NETWORK SECURITY

2024

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-134-5-224-238
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

As cyberattacks grow in frequency and sophistication, digital forensics has become essential for enhancing network security and facilitating timely incident response. This article provides a comprehensive evaluation and demonstration of the practical use of Velociraptor, an open-source digital forensics and incident response tool, for efficient evidence collection and analysis in large-scale network environments. The study highlights how Velociraptor, through its customizable Velociraptor Query Language (VQL), significantly improves the speed, accuracy, and scalability of forensic investigations. A comparative analysis with established forensic tools underscores Velociraptor’s advantages in automating real-time data collection, flexible configuration, and large-scale deployment. In addition to discussing challenges such as the tool’s steep learning curve and resource demands, the article explores opportunities for further enhancement through artificial intelligence integration and performance optimization. The findings suggest that Velociraptor is a powerful asset for modernizing digital forensics and strengthening network security strategies.