Razlike

Slijede razlike između dviju inačica stranice.

--- racfor_wiki:skupovi_podataka_za_racunalun_forenziku [2021/01/16 17:48]
hspajic [BOSS]
+++ racfor_wiki:skupovi_podataka_za_racunalun_forenziku [2024/12/05 12:24] (trenutno)
@@ Redak 3: / Redak 3: @@
 ===== Sažetak =====
-How do you write an abstract? Identify your purpose. You're writing about a correlation between lack of lunches in schools and poor grades. … Explain the problem at hand. Abstracts state the “problem” behind your work. … Explain your methods. … ([[https://www.aje.com/arc/make-great-first-impression-6-tips-writing-strong-abstract/|Source]]) Save your work regularly!!! Describe your results (informative abstract only). … Abstract should be no longer that 400 words. Napomena: sadržaj na vrhu stranice generira se automatski na temelju naslova u dokumentu.
+Sljedivost je jedna od glavnih načela znanstvenog rada. U računalnoj forenzici, kao i u mnogim područjima, sljedivost nije moguća bez objavljenih korištenih skupova podataka. Podaci su često
+ memorijski veliki, ponekad je teško pronaći adekvante ili ih generirati. U ovom seminaru opisani su neki javno dostupni servisi za općenite skupove podataka za računalnu forenziku. Skupovi s navedenih servisa korišteni su za otkrivanje računalno generiranih slika osoba, otkrivanje metapodataka o slikama s bespilotnih letjelica,
-Keywords: abstract; bastract; astract; retract; tractor
+Ključne riječi: računalna forenzika; skupovi podataka;
 ===== Uvod =====
-Ponovljivost (engl., reproducibility) je jedna od glavnih elemenata znanstvenog eksperimenta (pokusa), a označava da bi bilo tko u bilo kojem trenutku mogao ponoviti pokus pod istim (objavljenim) uvjetima i dobiti isti rezultat (ili rezultat koji je sličan u granicama dogovorenog odstupanja). U području računalne forenzike, kao i u mnogim drugim područjima, uvjet ponovljivosti nije moguće zadovoljiti bez objave podataka nad kojim je pokus proveden. Nažalost, meta-analiza (TODO REFERENCA) provedena nad preko 700 znanstvenih članaka u navedenom području pokazuje da samo 29% članaka radi istraživanje o javno dostupnim podacima, odnosno da ih je najviše 29% sljedivo.
+Ponovljivost (engl., reproducibility) je jedna od glavnih elemenata znanstvenog eksperimenta (pokusa), a označava da bi bilo tko u bilo kojem trenutku mogao ponoviti pokus pod istim (objavljenim) uvjetima i dobiti isti rezultat (ili rezultat koji je sličan u granicama dogovorenog odstupanja). U području računalne forenzike, kao i u mnogim drugim područjima, uvjet ponovljivosti nije moguće zadovoljiti bez objave podataka nad kojim je pokus proveden. Nažalost, meta-analiza ([[https://www.researchgate.net/publication/318925786_Availability_of_datasets_for_digital_forensics_-_And_what_is_missing|Izvor]]) provedena nad preko 700 znanstvenih članaka u navedenom području pokazuje da samo 29% članaka radi istraživanje o javno dostupnim podacima, odnosno da ih je najviše 29% sljedivo.
 Razlozi za neobjavljivanje podataka su razni. Ponekad je istraživačima ugovorom zabranjeno javno objavljivati podatke, ponekad žele prikriti lažirane rezultate, a ponekad ne postoji ili znanstvenici nisu upoznati s infrastrukturom za spremanje velikih podataka.
@@ Redak 36: / Redak 38: @@
 === Umjetno generirani podaci ===
-Podaci mogu biti računalno (algoritamski) generirani. Problem je generirati dovoljno velik broj podataka ako je algoritam generiranja složen te dizajnirati algoritam koji će s unijeti pristranost koju želimo. U članku //Farid and Bravo (2012)// (TODO referenca) su koristili generirane slike da bi izmjerili razliku između stvarnih i računalno generiranih slika.
+Podaci mogu biti računalno (algoritamski) generirani. Problem je generirati dovoljno velik broj podataka ako je algoritam generiranja složen te dizajnirati algoritam koji će s unijeti pristranost koju želimo. U članku //Farid and Bravo (2012)// ([[https://www.researchgate.net/publication/251702899_Perceptual_discrimination_of_computer_generated_and_photographic_faces|Izvor]]) su koristili generirane slike da bi izmjerili razliku između stvarnih i računalno generiranih slika.
 === Pokusom generirani podaci ===
@@ Redak 57: / Redak 60: @@
 Javno dostupni skupovi podataka dostupni su svima, u sve svrhe, ali jedino što zahtijevaju je navođenje izvora u radu. Između mnogih organizacija koje pružaju izvor podataka, izdvojeni su američki institut NIST, europska agencija za cyber sigurnost ENISA,  DigitalCorpora, fbreitinger i BOSS.
 ==== CFReDS Project ====
-//Computer Forensic Reference Data Sets// (CFReDS) naziv je NISTovog projekta za prikupljanje digitalnih dokaza. Često se koriste za edukaciju, validaciju softvera, provjeru opreme, akreditaciju laboratorija i pomažu istražiteljima u otkrivanju novih dokaza. (TODO izvor: https://www.cfreds.nist.gov/) Podaci za provjeru opreme provjeravaju prikupljanje, pristup i obnovu podataka. Dok je uz podatke za edukaciju osoblja priložen i kontekst stvarne istrage.
+//Computer Forensic Reference Data Sets// (CFReDS) naziv je NISTovog projekta za prikupljanje digitalnih dokaza. Često se koriste za edukaciju, validaciju softvera, provjeru opreme, akreditaciju laboratorija i pomažu istražiteljima u otkrivanju novih dokaza. Podaci za provjeru opreme provjeravaju prikupljanje, pristup i obnovu podataka. Dok je uz podatke za edukaciju osoblja priložen i kontekst stvarne istrage.
 === Dostupni skupovi podataka ===
-Dostupne su slike uslikane iz bespilotnih letjelica, podaci o curenju podataka i mrežni promet pri krađi slika, kao i mnogi drugi.
+Dostupne su slike uslikane iz bespilotnih letjelica, podaci o curenju podataka i mrežni promet pri
+krađi slika, kao i mnogi drugi.
+Slika prikazuje sliku zaslona početne stranice s listom dostupnih skupova podataka. Unutar svakog skupa nalazi se //README// datoteka s opisom skupa.
+{{:racfor_wiki:clip.png?600|}}
 == Slike uslikane iz bespilotnih letjelica ==
 Skup sadrži slike uslikane iz 60 različitih modela bespilotnih letjelica, kojima je upravljano različitim upravljačima (//joystickom//, različitim mobitelima i sl.). Skup podataka je koristan kada je potrebno odrediti izvor pojedine fotografije za koju pretpostavljamo da je slikana iz bespilotne letjelice.
+Uz skup priložen je i kontekst u kojem su podaci pribavljeni i opis dostupnih podataka.
 == Podaci o procurenim podacima ==
@@ Redak 71: / Redak 81: @@
 Skup podataka napravljen za edukaciju o istraživanju o tome kako je došlo do curenja podataka. Sam skup obogaćen je informacijama o korištenim sustavima i konkretnim zadacima koje je potrebno riješiti.
+== Carving podataka ==
+Skup podataka koji sadrži //dd// slike za testiranje softvera za //carving// podataka.
-==== ENISA ====
-==== BOSS ====
-//Break On Steganographic System// (TODO ref http://agents.fel.cvut.cz/boss/index.php?mode=VIEW&tmpl=about) je skup koji se sastoji od 1000 slika koje u sebi imaju skrivenu poruku. Skup je namijenjen u edukativne i natjecateljske svrhe, te postoji tablica najuspješnijih natjecatelja.
+==== UNHcFREG ====
+Podržan od strane Sveučilišta New Haven, projekt UNHcFREG okuplja skupove podataka svih vrsta i izvora. Trenutno sadrži preko 8200 skupova podataka, a na početnoj stranici ih izdvaja po tipu, veličini, načinu prikupljanja, izvoru i godini.
+Servis ne sprema svoje kopije podataka već indeksira podatke s drugih servisa.
+Na slici 1. prikazana je snimka zaslona stranice. Na stranici su označeni neki skupovi općih podataka. Primjeri su Office dokumenti, slike i PDF datoteke. Stranica također pruža uvid u memorijsko zauzeće podataka, tip generiranja, godinu objavljivanja i vrste podataka pojedinog skupa.
+{{:racfor_wiki:new_haven_uni.png?700|}}
+==== BOSS ====
+//Break On Steganographic System// ([[http://agents.fel.cvut.cz/boss/index.php?mode=VIEW&tmpl=about/|Izvor]]) je skup koji se sastoji od 1000 slika koje u sebi imaju skrivenu poruku. Skup je namijenjen u edukativne i natjecateljske svrhe, te postoji tablica najuspješnijih natjecatelja.
 ===== Zaključak =====
-...TODO...
+Na internetu postoji velik broj skupova podataka, ali je do određenog skupa teško doći, a i ispravnost takvog skupa je upitna pa se velik broj istraživača odlučuje na samostalno generiranje podataka. Nepostojanje dogovora i dokumentacije kod prikupljanja i skladištenja podataka
+Prevelik broj autora uz svoje članke ne objavljuje skupove podataka koje su koristili. Različito viđenje određenog problema vezanog uz privatnost pojedine osobe, te različite regulative otežavaju razmjenu informacija između znanstvenika u svijetu. Postoje inicijative poput UNHcFREG-a koje pokušavaju indeksirati sve podatke i učiniti ih dostupnim, ali nažalost sistematizacija prikupljenih podataka nije dovoljno dobra.
 ===== Literatura =====
+[1] [[https://datasets.fbreitinger.de/datasets/|Cinthya Grajeda, Frank Breitinger, and Ibrahim Baggili. “Availability of Datasets for digital forensics – and what is missing”. In: Digital Investigation, 2017]]
-[1] [[http://books.google.hr/books?id=mFJe8ZnAb3EC&printsec=frontcover#v=onepage&q&f=false|Plass, Jan L., Roxana Moreno, and Roland Brünken. Cognitive Load Theory. Cambridge University Press, 2010.]]
+[2] [[https://www.cfreds.nist.gov/|Skupina nenavedenih autora - The CFReDS Project. NIST, 2020.]]
-[2] [[http://www.google.com/books?id=duWx8fxkkk0C&printsec=frontcover#v=onepage&q&f=false|Mayer, Richard E. The Cambridge handbook of multimedia learning. Cambridge University Press, 2005.]]
+[3] [[https://www.enisa.europa.eu/|Skupina nenavedenih autora - ENISA. Europska Unija, 2020.]]
-[3] [[http://www.cogtech.usc.edu/publications/kirschner_Sweller_Clark.pdf|Kirschner, P. A, Sweller, J. and Clark, R. E. Why minimal guidance during instruction does not work: An analysis of the failure of constructivist, discovery, problem-based, experiential, and inquiry-based teaching. Educational psychologist 41, no. 2, pp 75-86, 2006]]

racfor_wiki/skupovi_podataka_za_racunalun_forenziku.1610819280.txt.gz · Zadnja izmjena: 2024/12/05 12:23 (vanjsko uređivanje)