Identifying Malware Using Cross-Evidence Correlation

Abstract : This paper proposes a new correlation method for the automatic identification of malware traces across multiple computers. The method supports forensic investigations by efficiently identifying patterns in large, complex datasets using link mining techniques. Digital forensic processes are followed to ensure evidence integrity and chain of custody.
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Communication dans un congrès
Gilbert Peterson; Sujeet Shenoi. 7th Digital Forensics (DF), Jan 2011, Orlando, FL, United States. Springer, IFIP Advances in Information and Communication Technology, AICT-361, pp.169-182, 2011, Advances in Digital Forensics VII. 〈10.1007/978-3-642-24212-0_13〉
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Soumis le : jeudi 27 juillet 2017 - 08:22:21
Dernière modification le : vendredi 1 décembre 2017 - 01:16:43

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Anders Flaglien, Katrin Franke, Andre Arnes. Identifying Malware Using Cross-Evidence Correlation. Gilbert Peterson; Sujeet Shenoi. 7th Digital Forensics (DF), Jan 2011, Orlando, FL, United States. Springer, IFIP Advances in Information and Communication Technology, AICT-361, pp.169-182, 2011, Advances in Digital Forensics VII. 〈10.1007/978-3-642-24212-0_13〉. 〈hal-01569545〉

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