কন্টেন্ট
প্রশ্ন:
ডিজিটাল ফরেনসিকের ক্ষেত্রে বড় ডেটাগুলির কয়েকটি মূল চ্যালেঞ্জগুলি কী কী?
উত্তর:
ডিজিটাল বা অন্যথায় ফরেনসিকগুলির সর্বাধিক স্বরলিপিগুলির মধ্যে একটি হ'ল লোকার্ডের এক্সচেঞ্জ নীতি। সোজা কথায়, এই নীতিটি ডঃ এডমন্ড লোকার্ড (তাঁর সময়ে "ফ্রান্সের শার্লক হোমস" নামে পরিচিত) দ্বারা রচিত, বলে:
"প্রতিটি যোগাযোগ একটি চিহ্ন খুঁজে।"
এই ট্রেসগুলি হ'ল পিছনে থাকা ছোট ছোট টুকরো যা আমরা ফরেনসিক তদন্তকারীরা প্রদত্ত পরিস্থিতিতে নির্ধারিত পরিস্থিতিতে যা ঘটেছিল, কোথায় ঘটেছে, কখন হয়েছিল, কখন এটি হয়েছে এবং কে করেছে তা নির্ধারণে সহায়তা করতে ব্যবহার করে।
সুতরাং ডিজিটাল ফরেনসিক হ'ল ডিজিটাল প্রমাণগুলির নিদর্শনগুলি এবং ট্রেসগুলি অনুসরণ করা: ছোট ডেটা, বড় ডেটা নয়। বিগ ডেটা, একটি ধারণা হিসাবে, বিশাল এবং জটিল ডেটা সেটগুলির অধ্যয়ন যেখানে বিশ্লেষণের traditionalতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি পাশাপাশি নতুন নতুন "বিগ ডেটা" পদ্ধতি ব্যবহার করে না।
উদাহরণস্বরূপ, এআই অ্যালগরিদমগুলি ধনী বা দারিদ্র্যের ক্ষুদ্রoreণ নির্ধারণ করতে মোবাইল ডিভাইস এবং জিপিএসে ব্যবহারের ধরণগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি কর্মক্ষেত্রে "বিগ ডেটা" এর একটি ভাল উদাহরণ।
বিগ ডেটা, অতএব, ডিজিটাল ফরেনসিককে খুব একটা চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে না কারণ এটি ছোট ডেটা সেটগুলির সাথে কাজ করে।