A2A-ForensicTrace: Offline Verification of Tamper-Evident A2A Runtime Evidence
该论文针对 Agent2Agent(A2A) 多智能体运行时证据的取证难题提出 A2A-ForensicTrace 框架。背景是:安全相关的 A2A 执行往往跨越组织边界,参与的系统分属不同主体,调查人员事后难以对所有参与节点进行实时访问,
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← 返回所有主题GUIAuditor: Enabling Post-hoc Child Safety Forensics via Action-Guided GUI Provenance on Mobile Devices
该论文关注移动智能设备上儿童面临的在线风险——诱骗(grooming)、诱导性消费与金融诈骗等，这些风险往往嵌套在合规正常的应用内部，而非来自明显恶意程序。作者指出，当前主流做法是「自动化预防与检测」范式，无论是基于规则还是基于 AI 模型
The Distributed Digital Body Farm: Enabling the Analysis of Deleted File Decay Patterns.
该论文提出了一种名为“分布式数字尸体农场”（DDBF）的新方法，用于从真实世界的计算机系统中收集已删除文件衰减（decay）的数据，同时避免侵犯用户隐私。数字取证中，了解已删除文件内容如何随时间衰减及其影响因素，对于判断取证调查中能否恢复部
An OS-agnostic Approach to Memory Forensics.
内存取证在数字调查和事件响应中扮演关键角色，但传统方法高度依赖为少数主流操作系统手工定制的内核数据结构模型。由于各操作系统的内存表示方式差异大且常缺乏文档，这些模型无法泛化，针对闭源系统开发新模型需要大量逆向工程，耗时费力。近年来，物联网设
Structural Inference in Undocumented Mobile Databases: A Reproducible Benchmark for Evaluating Agentic Reasoning in Digital Forensics
该论文研究智能体大语言模型在数字取证场景中对未文档化移动应用数据库进行结构推断的能力。数字取证分析越来越依赖智能体 LLM，但模型能否准确推断移动应用数据库内部的关系结构（如表间关系、连接属性和可执行连接路径）仍缺乏系统评估。在取证语境下，
A 12-Step Process for Industrial Internet of Things (IIoT) Forensics
本文针对工业物联网（IIoT）环境中的数字取证（Digital Forensics, DF）挑战，提出了一套专门设计的十二步取证流程（Twelve-Step Process, TSP）。研究背景是IIoT在制造业、医疗、交通等关键基础设施中
Bit-Level Triangular Content-Aware Permutation for Fragile Image Watermarking: Zero False Positive Rate, Single-Bit Sensitivity, and Arbitrary Dimension Support
本文针对数字图像完整性保护中脆弱水印技术面临的攻击鲁棒性与维度适配问题，提出了一种基于比特级三角内容感知置换（TCA）的新型脆弱水印算法。现有脆弱水印方案在矢量量化（VQ）和拼贴攻击下易失效，且通常只能处理固定尺寸图像。该算法首先将图像与基
The Truth Shall Set Thee Free: Enabling Practical Forensic Capabilities in Smart Environments.
本文针对智能家居/智慧环境中的数字取证问题展开研究。随着物联网设备在家庭和办公环境中的普及，这些设备持续采集大量环境数据（如灯光状态、能耗、烟雾报警、用水量等），而这些数据中隐含着用户行为活动的细致痕迹。作者指出，传统取证手段往往忽略单个设
Effects of parental controls in the context of Digital Forensics
本文研究家长控制功能对数字取证过程的影响。家长控制系统旨在保护未成年人上网安全，但可能无意中阻碍数字取证调查：启用后不仅限制管理员权限、禁用调试选项，还会改变数据可访问性，给证据获取与分析带来额外困难。作者对微软、谷歌和苹果的家长控制功能进
Exploring Usability and Legal Practice: Insights from German Judicial Users of Digital Forensics
数字取证已成为现代刑事诉讼中的关键组成部分，但随着数据量的增长、技术的持续演进以及技术和法律相关方之间的复杂交互，其有效整合面临挑战。以往研究主要聚焦于数字取证工具和方法本身，对更广泛的流程和组织背景关注不足。本文借鉴可用性研究和以人为中心
MoLIFE: Methodology, Technologies, and Challenges for Mobile Live Intelligent Forensics Examination
本文提出了一种名为MoLIFE（移动实时智能取证检查）的新型数字取证方法论，旨在解决移动设备取证中因数据保护机制增强（如Android和iOS的超级用户保护）而面临的挑战。当前移动取证面临物理获取或分析受保护目录时可能破坏证据、需提权或定制
The Role of Vehicles in Digital Forensic Investigations: A Structured Synthesis of Digital Vehicle Forensic Characteristics
本文针对现代车辆作为网络物理系统，可能包含对事故重建、犯罪调查、保修分析和网络安全事件响应有价值的数字痕迹，但数字车辆取证（DVF）相较于计算机、移动和云取证仍不成熟，因为相关数据分布在各车载组件、移动设备、制造商后端、第三方服务和物证中。
VCT: A Verifiable Transcript System for LLM Conversations
该论文针对大规模语言模型（LLM）对话记录在数字取证和合规审计中日益重要的应用背景，指出传统的线性防篡改日志无法捕捉LLM对话内在的非线性演化特性，例如基于历史查询的重新提示、回复重生成、会话删除、多设备并发以及选择性分享。为解决这一问题，
A Deterministic Forensic Preprocessing Framework for Heterogeneous Network Datasets: Formal Foundations, Implementation, and Empirical Validation
该论文提出并实现了一个确定性的取证预处理框架，旨在解决数字取证调查中异构网络数据集（如来自入侵检测系统、物联网设备和企业流量日志的数据）的预处理问题。当前面临的挑战包括：不同来源的数据模式和时间戳格式不一致，导致证据关联和时间线重建困难；临
Do you dare to try Test-Driven Forensics? Increasing Trust in Desktop Forensics with ADARE
本文提出了一种名为“测试驱动取证”（Test-Driven Forensics）的新方法，旨在应对数字取证领域中因操作系统、应用程序和分析工具快速演化导致的工具输出漂移和重复性下降问题。传统取证依赖经验验证的工具和流程，但环境变化会使工件行
Comparative Evaluation of Deep Learning Models for Fake Image Detection
该研究针对基于GAN的图像篡改技术日益成熟带来的数字取证挑战，系统比较了四种预训练CNN架构（VGG16、ResNet50、EfficientNetB0和XceptionNet）在假图像检测任务中的性能。通过统一的预处理和训练流程，对真实与