Q:
Каковы некоторые из ключевых проблем больших данных, когда речь идет о цифровой криминалистике?
A:Одной из главных аксиом криминалистики, цифровой или иной, является принцип обмена Локарда. Проще говоря, этот принцип, сформулированный доктором Эдмондом Локардом (известный в свое время как «Шерлок Холмс Франции»), гласит:
«Каждый контакт оставляет след».
Эти следы - крошечные кусочки, оставленные нами, которые мы, судебные следователи, используем, чтобы помочь определить в конкретной ситуации, что произошло, где это произошло, с кем это случилось, когда это произошло, как это произошло и кто это сделал.
Таким образом, цифровая криминалистика - это поиск артефактов и следов цифровых доказательств: небольших данных, а не больших данных. Большие данные, как концепция, представляют собой изучение огромных и сложных наборов данных, в которых традиционные методы анализа не функционируют так же, как новые методологии «больших данных».
Например, алгоритмы искусственного интеллекта могут использоваться для обнаружения моделей использования на мобильных устройствах, а GPS - для определения микрообластей богатства или бедности. Это хороший пример «больших данных» на работе.
Таким образом, большие данные не представляют большой проблемы для цифровой криминалистики, поскольку они работают с небольшими наборами данных.
