The growing number of cases that require digital forensic analysis raises concerns about the ability of law enforcement to conduct investigations promptly. Consequently, this paper delves into the potential and effectiveness of integrating Large Language Models (LLMs) into digital forensic investigation to address these challenges. A comprehensive literature review is carried out, encompassing existing digital forensic models, tools, LLMs, deep learning techniques, and the use of LLMs in investigations. The review identifies current challenges within existing digital forensic processes and explores both the obstacles and possibilities of incorporating LLMs. In conclusion, the study asserts that the adoption of LLMs in digital forensics, with appropriate constraints, has the potential to improve investigation efficiency, improve traceability, and alleviate technical and judicial barriers faced by law enforcement entities.


翻译:随着需要数字取证分析的案件数量不断增长,执法机构能否及时开展调查引发了广泛关注。为此,本文深入探讨了将大型语言模型(LLMs)整合到数字取证调查中以应对这些挑战的潜力与有效性。研究进行了全面的文献综述,涵盖现有数字取证模型、工具、LLMs、深度学习技术以及LLMs在调查中的应用。该综述识别了现有数字取证流程中面临的挑战,并探讨了整合LLMs所存在的障碍与可能性。最后,研究指出,在适当约束条件下,在数字取证中采用LLMs有望提升调查效率、增强可追溯性,并缓解执法机构面临的技术与司法障碍。

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