利用人工智能提升网络犯罪检测与数字取证调查
密码学与安全
2025-10-17 v1
摘要
据最近的欧洲警察局势报告，网络犯罪仍在欧洲普遍存在，必须采取不同措施和工具来限制、预防、检测、分析和反制。网络犯罪需通过特定措施、工具和技术予以预防，例如通过自动化网络和恶意软件分析。针对网络犯罪的对策还可通过进行恰当的数字取证分析来加强，从而从数字设备中提取数据，试图获取关于网络犯罪分子的信息。事实上，经过恰当数字取证分析所获得的结果可用于训练网络犯罪检测系统，以预防此类犯罪的再次发生。目前，一些系统已开始采用人工智能 (AI) 算法进行网络攻击检测和数字取证分析改进。然而，AI 可作为这些系统的补充工具，以进一步提升检测效果和数字取证分析。为此，我们强调网络犯罪分析和数字取证程序可如何从事 AI 的优势。另一方面，网络犯罪分子也可能利用这些系统提升自身技能，规避自动检测，并开发更高级的攻击技术。我们所呈现的案例研究表明，确实可以将流行的三个聊天机器人 {\tt Gemini}、{\tt Copilot} 和 {\tt chatGPT} 集成到用于对图像进行编码和解码的 Python 代码开发中，以实现图像隐写术，即便它们本身并不构成犯罪、攻击或恶意行为的指标，但网络犯罪分子可将其用作反数字取证技术。
引用
@article{arxiv.2510.14638,
title = {Improving Cybercrime Detection and Digital Forensics Investigations with Artificial Intelligence},
author = {Silvia Lucia Sanna and Leonardo Regano and Davide Maiorca and Giorgio Giacinto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14638},
year = {2025}
}