Fuzzy methods for forensic data analysis

Stoffel, Kilian; Cotofrei, Paul; Han, Dong Wook

doi:10.1109/socpar.2010.5685848

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“…Os resultados dessa aplicação foram analisados subjetivamente, e os autores concluíram que os resultados são interessantes e úteis do ponto de vista de uma investigação, pois proporcionam uma visualização geral dos dados, separados por assunto, sem a necessidade de se analisar individualmente o conteúdo de todos os arquivos. Mais recentemente, um método para inferir regras de associação a partir de dados forenses, supostamente fáceis de serem compreendidas por policiais e outros especialistas de domínio, foi descrito em [14]. O método é baseado no algoritmo de agrupamento probabilístico FCM.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Agrupamento De Documentos Aplicado À Computação Forense: Uma Abordagem Para Aperfeiçoar Análises Periciais De Computadores

Nassif¹,

Hruschka²

2016

Anais Do 10. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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Resumo -Em análises periciais de computadores, usualmente são examinados centenas de milhares de arquivos. Grande parte dos dados desses arquivos é constituída por texto não estruturado, cuja análise por parte dos peritos é difícil de ser realizada. Nesse contexto, o uso de métodos automatizados de análise baseados na mineração de textos é de grande interesse. Particularmente, algoritmos de agrupamento podem facilitar a descoberta de conhecimentos novos e úteis nos textos sob análise. Este trabalho apresenta uma abordagem para aplicar agrupamento de documentos em análises periciais de computadores apreendidos em operações policiais. Para ilustrar tal abordagem, foi realizado um estudo comparativo de seis algoritmos de agrupamento de dados (K-means, K-medoids, Single Link, Complete Link, Average Link e CSPA) aplicados a cinco bases de dados textuais provenientes de investigações reais. Foram realizados experimentos utilizando-se diferentes combinações de parâmetros, totalizando dezesseis instanciações diferentes dos algoritmos. Adicionalmente, dois índices de validade relativos (Silhueta e sua versão simplificada) foram utilizados para estimar automaticamente o número de grupos. Estudos relacionados encontrados na literatura se mostram significativamente mais limitados do que o estudo aqui apresentado, especialmente ao se considerar a combinação de características do estudo experimental realizado, que envolve uma significativa variedade de algoritmos e a estimativa automática do número de grupos. Nesse contexto, o presente estudo poderá servir como ponto de partida para aqueles interessados em desenvolver pesquisas neste domínio de aplicação específico. Além disso, os experimentos realizados mostram que os algoritmos hierárquicos Average Link e Complete Link proporcionaram os melhores resultados. Os algoritmos particionais K-means e K-medoids, quando adequadamente inicializados, apresentaram resultados similares àqueles obtidos pelos algoritmos hierárquicos. Este estudo também apresenta e discute diversos resultados práticos mais específicos que podem ser úteis para pesquisadores e praticantes de análises forenses computacionais.Palavras-chave -Agrupamento de dados, mineração de textos, Computação Forense. IntroduçãoEstima-se que o volume de dados no universo digital aumentou de 161 hexabytes em 2006 para 988 hexabytes em 2010 [1] -aproximadamente 18 vezes a quantidade de informação presente em todos os livros já escritos -e continua crescendo de forma exponencial. Essa grande quantidade de dados tem impacto direto na área da Computação Forense, que trata da análise ou perícia de vestígios digitais visando à produção de provas durante investigações e processos judiciais, tanto cíveis quanto criminais, contribuindo, dessa forma, para a melhoria da Segurança Pública e da Justiça. Normalmente as análises periciais de computadores envolvem examinar centenas de milhares de arquivos por disco rígido, excedendo a capacidade de análise e interpretação dos vestígios por parte do perito e tornando imprescindível o uso de m...

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Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Agrupamento De Documentos Aplicado À Computação Forense: Uma Abordagem Para Aperfeiçoar Análises Periciais De Computadores

Nassif¹,

Hruschka²

2016

Anais Do 10. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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“…to form groups and classes among linked profiles that may facilitate the organisation and exploration of information as well as the elicitation of working hypotheses). Although assessing uncertainty may be important from a purely scientific point of view, it raises many difficulties in terms of information processing and requires sophisticated information management techniques such as fuzzy sets for instance [30]. This can be a drawback when facing large and and/or complex datasets where analysis and subsequent communication necessitate simplifications.…”

Section: Insert Figmentioning

confidence: 99%

Forensic intelligence framework. Part II: Study of the main generic building blocks and challenges through the examples of illicit drugs and false identity documents monitoring

Baechler¹,

Morelato²,

Ribaux³

et al. 2015

Forensic Science International

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The development of forensic intelligence relies on the expression of suitable models that better represent the contribution of forensic intelligence in relation to the criminal justice system, policing and security. Such models assist in comparing and evaluating methods and new technologies, provide transparency and foster the development of new applications. Interestingly, strong similarities between two separate projects focusing on specific forensic science areas were recently observed. These observations have led to the induction of a general model (Part I) that could guide the use of any forensic science case data in an intelligence perspective. The present article builds upon this general approach by focusing on decisional and organisational issues. The article investigates the comparison process and evaluation system that lay at the heart of the forensic intelligence framework, advocating scientific decision criteria and a structured but flexible and dynamic architecture. These building blocks are crucial and clearly lay within the expertise of forensic scientists. However, it is only part of the problem. Forensic intelligence includes other blocks with their respective interactions, decision points and tensions (e.g. regarding how to guide detection and how to integrate forensic information with other information). Formalising these blocks identifies many questions and potential answers. Addressing these questions is essential for the progress of the discipline. Such a process requires clarifying the role and place of the forensic scientist within the whole process and their relationship to other stakeholders.

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“…Different researches such as [3] and [4] are in charge of proving effectiveness on crime patterns definition and identification, which is especially relevant in forensics research. Moreover, other techniques such as fuzzy methods are applied as well to develop expert systems for forensic data analysis [5]. Several solutions proposed in a general way [6] [7] by the fuzzy research community should be taken into account to deal with the uncertainty and volatility of the scenario.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Recommendation techniques in forensic data analysis: a new approach

Quintana

Uribe

Sánchez

et al. 2015

6th International Conference on Imaging for Crime Prevention and Detection (ICDP-15)

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Data mining for digital forensic analysis is a branch of Computer Science focused on pattern extraction from largescale data which has been used to support analysts when trying to solve crimes. One of the most promising applications of data mining algorithms is to build recommendation systems, aiming to propose future directions to the investigation and to guide the analyst through the process. In this paper we propose a new approach, architecture and framework with the purpose of taking advantage of the recommender systems techniques to the forensic field and provide examples of their applicability to different use cases involving large scale collections of multimedia information related to a defined forensic case.

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Fuzzy methods for forensic data analysis

Cited by 24 publications

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Agrupamento De Documentos Aplicado À Computação Forense: Uma Abordagem Para Aperfeiçoar Análises Periciais De Computadores

Agrupamento De Documentos Aplicado À Computação Forense: Uma Abordagem Para Aperfeiçoar Análises Periciais De Computadores

Forensic intelligence framework. Part II: Study of the main generic building blocks and challenges through the examples of illicit drugs and false identity documents monitoring

Recommendation techniques in forensic data analysis: a new approach

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