Autor Quick, Darren
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TÃtulo : Big Digital Forensic Data : Volume 1: Data Reduction Framework and Selective Imaging Tipo de documento: documento electrónico Autores: Quick, Darren, Autor ; Choo, Kim-Kwang Raymond, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XV, 96 p. 6 ilustraciones, 5 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-7763-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Protección de datos Software de la aplicacion Ciencias Forenses Ordenador TecnologÃa de la información Ciencias sociales Seguridad de datos e información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ciencia forense Aspectos Legales de la Computación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ãndice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro proporciona una comprensión profunda de los desafÃos de los big data para las investigaciones forenses digitales, también conocidos como big data forense digitales. También desarrolla la base del uso de la minerÃa de datos en el análisis de grandes datos forenses, incluida la reducción de datos, la gestión del conocimiento, la inteligencia y los principios de la minerÃa de datos para lograr un análisis más rápido en las investigaciones forenses digitales. Al recopilar y ensamblar un corpus de datos de prueba de una variedad de dispositivos en el mundo real, describe un proceso de reducción de big data y métodos de extracción de evidencia e inteligencia. Además, incluye resultados experimentales sobre grandes volúmenes de datos forenses digitales reales. El libro es un recurso valioso para los profesionales forenses digitales, investigadores en big data, inteligencia y búsqueda de amenazas cibernéticas, minerÃa de datos y otras áreas relacionadas. Nota de contenido: Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Background and Literature Review -- Chapter 3 Data Reduction and Data Mining Framework -- Chapter 4 Digital Forensic Data Reduction by Selective Imaging -- Chapter 5 Summary of the Framework and DRbSI. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Big Digital Forensic Data : Volume 1: Data Reduction Framework and Selective Imaging [documento electrónico] / Quick, Darren, Autor ; Choo, Kim-Kwang Raymond, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XV, 96 p. 6 ilustraciones, 5 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-10-7763-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Protección de datos Software de la aplicacion Ciencias Forenses Ordenador TecnologÃa de la información Ciencias sociales Seguridad de datos e información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ciencia forense Aspectos Legales de la Computación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ãndice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro proporciona una comprensión profunda de los desafÃos de los big data para las investigaciones forenses digitales, también conocidos como big data forense digitales. También desarrolla la base del uso de la minerÃa de datos en el análisis de grandes datos forenses, incluida la reducción de datos, la gestión del conocimiento, la inteligencia y los principios de la minerÃa de datos para lograr un análisis más rápido en las investigaciones forenses digitales. Al recopilar y ensamblar un corpus de datos de prueba de una variedad de dispositivos en el mundo real, describe un proceso de reducción de big data y métodos de extracción de evidencia e inteligencia. Además, incluye resultados experimentales sobre grandes volúmenes de datos forenses digitales reales. El libro es un recurso valioso para los profesionales forenses digitales, investigadores en big data, inteligencia y búsqueda de amenazas cibernéticas, minerÃa de datos y otras áreas relacionadas. Nota de contenido: Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Background and Literature Review -- Chapter 3 Data Reduction and Data Mining Framework -- Chapter 4 Digital Forensic Data Reduction by Selective Imaging -- Chapter 5 Summary of the Framework and DRbSI. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Big Digital Forensic Data : Volume 2: Quick Analysis for Evidence and Intelligence Tipo de documento: documento electrónico Autores: Quick, Darren, Autor ; Choo, Kim-Kwang Raymond, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 86 p. 11 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1302633-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Protección de datos Software de la aplicacion Ciencias Forenses Ordenador TecnologÃa de la información Ciencias sociales Seguridad de datos e información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ciencia forense Aspectos Legales de la Computación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ãndice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro proporciona una comprensión profunda de los desafÃos de los big data para las investigaciones forenses digitales, también conocidos como big data forense digitales. También desarrolla la base del uso de la minerÃa de datos en el análisis de grandes datos forenses, incluida la reducción de datos, la gestión del conocimiento, la inteligencia y los principios de la minerÃa de datos para lograr un análisis más rápido en las investigaciones forenses digitales. Al recopilar y ensamblar un corpus de datos de prueba de una variedad de dispositivos en el mundo real, describe un proceso de análisis de grandes datos forenses digitales para evidencia e inteligencia. Incluye los resultados de experimentos con grandes volúmenes de datos forenses digitales reales. El libro es un recurso valioso para los profesionales forenses digitales, investigadores en big data, inteligencia y búsqueda de amenazas cibernéticas, minerÃa de datos y otras áreas relacionadas. Nota de contenido: Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Quick Analysis of Digital Forensic Data -- Chapter 3 Digital Forensic Data and Intelligence -- Chapter 4 Data Reduction of Mobile Device Extracts -- Chapter 5 Digital Forensic Data and Open Source Intelligence (DFINT+OSINT) -- Chapter 6 Summary. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Big Digital Forensic Data : Volume 2: Quick Analysis for Evidence and Intelligence [documento electrónico] / Quick, Darren, Autor ; Choo, Kim-Kwang Raymond, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XIII, 86 p. 11 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1302633--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Protección de datos Software de la aplicacion Ciencias Forenses Ordenador TecnologÃa de la información Ciencias sociales Seguridad de datos e información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ciencia forense Aspectos Legales de la Computación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ãndice Dewey: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro proporciona una comprensión profunda de los desafÃos de los big data para las investigaciones forenses digitales, también conocidos como big data forense digitales. También desarrolla la base del uso de la minerÃa de datos en el análisis de grandes datos forenses, incluida la reducción de datos, la gestión del conocimiento, la inteligencia y los principios de la minerÃa de datos para lograr un análisis más rápido en las investigaciones forenses digitales. Al recopilar y ensamblar un corpus de datos de prueba de una variedad de dispositivos en el mundo real, describe un proceso de análisis de grandes datos forenses digitales para evidencia e inteligencia. Incluye los resultados de experimentos con grandes volúmenes de datos forenses digitales reales. El libro es un recurso valioso para los profesionales forenses digitales, investigadores en big data, inteligencia y búsqueda de amenazas cibernéticas, minerÃa de datos y otras áreas relacionadas. Nota de contenido: Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Quick Analysis of Digital Forensic Data -- Chapter 3 Digital Forensic Data and Intelligence -- Chapter 4 Data Reduction of Mobile Device Extracts -- Chapter 5 Digital Forensic Data and Open Source Intelligence (DFINT+OSINT) -- Chapter 6 Summary. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
