Classificação de Fragmentos de Arquivos com Técnica de Aprendizagem de Máquina baseada em Árvores de Decisão

  • Juliano K. M. Oya Polícia Civil do Distrito Federal
  • Bruno W. P. Hoelz Polícia Federal

Resumo


A classificação de fragmentos de arquivos é um importante problema na computação forense. Este artigo descreve um método flexível para classificar fragmentos de arquivos através de técnicas de aprendizagem de máquina. Foram utilizados arquivos de evidências de casos periciais reais para gerar os fragmentos de treinamento e teste. A partir de um total de 12.153 arquivos de evidências, de 21 tipos diferentes, foram gerados e selecionados mais de um milhão fragmentos de tamanhos de 1, 2 e 4 kilobytes. De cada fragmento foram extraídos 45 atributos, os quais foram submetidos a técnicas de aprendizagem de máquina baseadas em árvores de decisão e, como resultado, obteve-se um percentual de acerto médio de 98,78% para classificadores binários e de 86,05% para classificadores multinomiais.

Referências

Axelsson, S. (2010) “The normalized compression distance as a file fragment classifier”. Proceedings of the 2010 Digital Forensics Research Conference (DFRWS).

Bell, J. (2014) “Machine Learning: Hands-on for developers and technical professionals”. John Wiley & Sons.

Calhoun, W., Coles, D. (2008) “Predicting the types of file fragments”. Proceedings of the 2008 Digital Forensics Research Conference (DFRWS).

Cohen, M. I. (2007) “Advanced carving techniques”. In Digital Investigation: The International Journal of Digital Forensics & Incident, volume 4, pages 119-128.

Conti, G., Bratus, S., Sangster, B., Ragsdale, R., et al. (2010) “Automated mapping of large binary objects using primitive fragment type classification”. Proceedings of the 2010 Digital Forensics Research Conference (DFRWS).

Garfinkel, S. L. (2007) “Carving contiguous and fragmented files with fast object validation”. Journal Digital Investigation, volume 4, pages 2-12.

Fitzgerald, S., Mathews, G., Morris, C. and Zhulyn, O. (2012) “Using NLP techniques for file fragment classification”. Journal Digital Investigation, volume 9.

Foremost (2016). Disponível em: <http://foremost.sourceforge.net/>.

Li, Q., Ong, A., Suganthan, P., Thing, V. (2010) “A novel support vector machine approach to high entropy data fragment classification”. Proceedings of the South African Information Security Multi-Conference.

Penrose, P., Macfarlane, R., and Buchanan, W. J. (2013) “Approaches to the classification of high entropy file fragments”. Journal Digital Investigation, volume 10, issue 4, pages 372-384.

Quinlan, R. (1993) “C4.5: Programs for Machine Learning”. Morgan Kaufmann Publishers.

Roussev, V. and Quates, C. (2013) “File fragment encoding classification-An empirical approach”. Journal Digital Investigation, volume 10, pages S69-S77.

Veenman, CJ. (2007) “Statistical disk cluster classification for file carving”. In Proceedings of the IEEE 3rd international symposium on information assurance and security, IEEE Computer Society, pages 393–8.

Waikato (2016a) “Weka: Waikato Environment for Knowledge Analysis Tool”. Disponível em: <http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/>.

Waikato (2016b) “Weka: Attribute-Relation File Format”. Disponível em: <http://weka.wikispaces.com/ARFF>.

Waikato (2016c) “Weka: Decision Tree Algorithms”. Disponível em: <http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/classifiers/trees/package-summary.html>.
Publicado
07/11/2016
Como Citar

Selecione um Formato
OYA, Juliano K. M.; HOELZ, Bruno W. P.. Classificação de Fragmentos de Arquivos com Técnica de Aprendizagem de Máquina baseada em Árvores de Decisão. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 16. , 2016, Niterói. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 86-99. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2016.19300.