Klassificeringen av filfragment är ett viktigt problem inom digital kriminalteknik. I litteraturen ingår inte omfattande arbete med att tillämpa maskininlärningsteknik på detta problem. I detta arbete, vi utforskar användningen av tekniker från naturligt språk bearbetning för att klassificera filfragment. Vi tar en övervakad inlärningsmetod, baserad på användningen av stöd vektor maskiner i kombination med säck-of-word-modellen, där textdokument representeras som obeställda påsar med ord. Denna teknik har upprepade gånger visat sig vara effektiv och robust när det gäller att klassificera textdokument (t.ex. att skilja positiva filmrecensioner från negativa). I vårt tillvägagångssätt representerar vi filfragment som "bytepåsar" med vektorer som består av unigram och bigram, samt andra statistiska mätningar (inklusive entropi och andra). Vi använde oss av den allmänt tillgängliga Garfinkel data corpus för att generera filfragment för utbildning och testning. Vi utförde en rad experiment, och fann att detta tillvägagångssätt är effektivt även på detta område.
Fitzgerald m.fl. REF representerade filfragment som funktionsvektorer bestående av unigram och bigram räknas, liksom andra statistiska mätningar såsom Shannon entropy, den genomsnittliga kontinuiteten mellan byte för att klassificera filfragment.
Using NLP techniques for file fragment classification
{'venue': None, 'journal': 'Digital Investigation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}