Mobil Cihaz Kriminalistikasında Yaddaş Seqmentlərinin Süni İntellekt Əsasında Təsnifatı

Abstract

Məqalədə mobil cihaz kriminalistikasında 4096 baytlıq yaddaş seqmentlərinin süni intellekt əsasında kriminalistik tip təsnifatı problemi araşdırılır. Anonimləşdirilmiş real mobil cihazdan əldə olunmuş 1692 nişanlanmış fayl əsasında 89177 seqmentdən ibarət dataset formalaşdırılmış və müxtəlif siniflər üzrə təsnifat aparılmışdır. Tədqiqatda bayt-statistik əlamətlərə əsaslanan klassik maşın öyrənməsi modelləri (Random Forest, XGBoost, SVM) xam bayt ardıcıllığı üzərində qurulmuş 1D-CNN modeli ilə müqayisə edilmişdir. Eksperimentlər göstərmişdir ki, XGBoost modeli ən yüksək nəticəni əldə etmiş, Random Forest modeli isə yüksək məhsuldarlıq nümayiş etdirməklə yanaşı, daha izah edilə bilən alternativ kimi çıxış etmişdir.