کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Timeline Analysis (TA) plays a crucial role in Timeline Forensics (TF) within the field of Digital Forensics (DF). It focuses on examining and analyzing time-based digital artefacts, such as timestamps derived from event logs, file metadata, and other relevant data, to correlate events linked to cyber incidents and reconstruct their chronological sequence. Traditional tools often struggle to efficiently handle the large volume and variety of data generated during DF investigations and Incident Response (IR) processes. This paper introduces a novel framework, GenDFIR, which combines Rule-Based Artificial Intelligence (R-BAI) algorithms with Large Language Models (LLMs) to enhance and automate the TA process. The proposed approach consists of two key stages: (1) R-BAI is used to identify and select anomalous digital artefacts based on predefined rules. (2) The selected artefacts are then transformed into embeddings for processing by an LLM with the assistance of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) agent. The LLM uses its capabilities to perform automated TA on the artefacts and predict potential incident outcomes. To validate the framework, we evaluated its performance, efficiency, and reliability. Several metrics were applied to simulated cyber incident scenarios, which were presented as forensic case documents. Our findings demonstrate the significant potential of integrating R-BAI and LLMs for TA. This innovative approach underscores the power of Generative AI (GenAI), particularly LLMs, and opens up new possibilities for advanced threat detection and incident reconstruction, marking a significant advancement in the field.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تجزیه و تحلیل جدول زمانی (TA) نقش مهمی در پزشکی قانونی جدول زمانی (TF) در زمینه پزشکی قانونی دیجیتال (DF) ایفا می کند.این مرکز بر بررسی و تجزیه و تحلیل آثار باستانی دیجیتالی مبتنی بر زمان ، مانند زمان بندی های برگرفته از سیاهههای مربوط به رویداد ، ابرداده پرونده و سایر داده های مرتبط ، برای ارتباط با وقایع مرتبط با حوادث سایبری و بازسازی دنباله زمانی آنها متمرکز است.ابزارهای سنتی اغلب برای رسیدگی به کارآمد حجم و تنوع داده های تولید شده در تحقیقات DF و فرآیندهای پاسخ به حادثه (IR) تلاش می کنند.در این مقاله یک چارچوب جدید ، GendFir ، که ترکیبی از الگوریتم های هوش مصنوعی مبتنی بر قانون (R-BAI) با مدل های بزرگ زبان (LLM) برای تقویت و اتوماسیون روند TA است.رویکرد پیشنهادی از دو مرحله کلیدی تشکیل شده است: (1) R-BAI برای شناسایی و انتخاب آثار باستانی دیجیتال غیر عادی بر اساس قوانین از پیش تعریف شده استفاده می شود.(2) آثار باستانی منتخب سپس با کمک یک عامل نسل بازیابی (RAG) به تعبیه برای پردازش توسط یک LLM تبدیل می شوند.LLM از قابلیت های خود برای انجام خودکار TA در آثار باستانی و پیش بینی نتایج بالقوه حادثه استفاده می کند.برای اعتبارسنجی چارچوب ، عملکرد ، کارایی و قابلیت اطمینان آن را ارزیابی کردیم.چندین معیار برای سناریوهای شبیه سازی شده سایبری حادثه ، که به عنوان اسناد پرونده پزشکی قانونی ارائه شده اند ، استفاده شد.یافته های ما پتانسیل قابل توجهی در ادغام R-BAI و LLMS برای TA را نشان می دهد.این رویکرد نوآورانه بر قدرت AI مولد (Genai) ، به ویژه LLM ها تأکید می کند و امکانات جدیدی را برای تشخیص تهدید پیشرفته و بازسازی حادثه باز می کند و پیشرفت قابل توجهی در این زمینه را نشان می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
