forensic timeline datasets

本研究提出了一种标准化的方法来定量评估大型语言模型（LLMs）在数字取证时间线分析任务中的应用。论文描述了该方法论的组成部分，包括数据集、时间线生成和真实值开发。此外，论文建议使用BLEU和ROUGE指标通过案例研究或涉及时间线分析的任务来定量评估LLMs。实验结果表明，使用ChatGPT的实验证明了所提出的方法可以有效评估基于LLM的取证时间线分析。最后，我们讨论了将LLMs应用于取证时间线分析的限制。

This study proposes a standardized methodology for quantitatively evaluating the application of Large Language Models (LLMs) in digital forensic timeline analysis tasks. The paper details the components of this methodology, including dataset development, timeline generation, and ground truth development. Furthermore, the paper recommends using BLEU and ROUGE metrics to quantitatively assess LLMs via case studies or tasks involving timeline analysis. Experimental results demonstrate that experiments using ChatGPT have validated that the proposed method can effectively evaluate LLM-based forensic timeline analysis. Finally, we discuss the limitations of applying LLMs to forensic timeline analysis.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数字取证领域，时间线分析是重建与数字设备或用户相关事件序列的关键环节。该数据集的构建基于Windows 11虚拟环境中的模拟用户活动，包括应用程序打开、软件下载和网站访问等操作。通过log2timeline/Plaso工具对虚拟机的vmdk文件进行分析，生成统一的Plaso存储文件，并进一步转换为CSV格式的时间线文件。为确保数据的可靠性和可验证性，所有活动均通过屏幕录像和详细记录进行文档化，并公开在Zenodo平台上供研究使用。

特点

该数据集的特点在于其标准化和可重复性，为基于大型语言模型（LLM）的数字取证时间线分析提供了基准测试平台。数据集包含多种任务设计，如特定术语搜索、基于规则的异常检测、事件摘要和探索性数据分析，覆盖了时间线分析中的关键应用场景。此外，数据集还提供了精确的地面真实数据（ground truth），以JSON格式存储，便于自动化评估和对比分析。这种结构化设计不仅支持BLEU和ROUGE等量化指标的精确计算，还能有效验证LLM在取证任务中的性能表现。

使用方法

该数据集的使用方法主要围绕四大任务展开。用户可通过上传CSV格式的时间线文件，利用自然语言提示与LLM（如ChatGPT）交互，执行特定术语搜索、异常检测或事件摘要等操作。对于复杂任务，如事件摘要，用户可提供额外的Python库（如dftpl）以增强模型性能。数据集的评估采用BLEU和ROUGE指标，通过对比LLM输出与地面真实数据的文本相似性进行量化评分。探索性数据分析任务则支持可视化输出（如柱状图和热力图），帮助识别时间线中的关键模式和异常点。所有任务结果均可下载为结构化文件（如JSON），便于进一步分析和验证。

背景与挑战

背景概述

Forensic timeline datasets在数字取证领域扮演着至关重要的角色，主要用于重建与数字设备或用户相关的事件时间线。该数据集由Hudan Studiawana、Frank Breitinger和Mark Scanlon等研究人员于2025年创建，旨在通过标准化方法评估大型语言模型（LLMs）在数字取证时间线分析中的应用。该研究基于NIST计算机取证工具测试计划（CFTT）的启发，提出了一个包含数据集、时间线生成和真实数据开发的综合评估框架。该数据集的推出填补了LLMs在数字取证领域标准化评估的空白，为相关研究提供了可量化的基准。

当前挑战

Forensic timeline datasets面临的挑战主要包括两个方面：领域问题挑战和构建过程挑战。在领域问题方面，该数据集旨在解决数字取证时间线分析中的复杂性和主观性问题，传统方法依赖人工分析，容易出错且效率低下。构建过程中的挑战包括：1）数据集的生成需要模拟真实计算机使用场景并精确记录所有活动；2）时间线生成工具（如log2timeline/Plaso）对数据质量的依赖性较高；3）真实数据的创建需要将复杂的时间线信息转换为可自动比较的文本格式；4）评估指标（如BLEU和ROUGE）对文本相似性的严格要求可能导致语义相同但表述不同的结果被低估。

常用场景

经典使用场景

在数字取证领域，时间线分析是重构与数字设备或用户相关事件序列的关键环节。Forensic Timeline Datasets 数据集通过提供标准化的时间线数据，成为评估基于大语言模型（LLM）的时间线分析工具性能的基准。该数据集常用于测试模型在事件摘要、异常检测等任务中的表现，为研究者提供了统一的评估框架。

衍生相关工作

该数据集催生了多项创新研究，如基于LLM的取证提示工程（Scanlon et al., 2023b）和自动化报告生成系统（Michelet & Breitinger, 2024）。相关衍生工作还包括将时间线分析与深度学习结合的新型异常检测框架（Studiawan & Sohel, 2021），以及专用于无人机取证的DroneTimeline工具（Studiawan et al., 2022b），显著拓展了智能取证的技术边界。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，forensic timeline datasets在数字取证领域的研究方向主要集中在利用大型语言模型（LLMs）进行标准化评估和自动化分析。随着LLMs如ChatGPT的广泛应用，研究者开始探索其在数字取证时间线分析中的潜力，特别是在事件摘要、异常检测和探索性数据分析等方面。前沿研究关注如何通过BLEU和ROUGE等量化指标评估LLMs在时间线分析任务中的表现，同时强调标准化数据集和真实场景验证的重要性。这一研究方向不仅提升了取证分析的效率和准确性，还为未来开发定制化的LLMs和开源模型在本地部署提供了重要参考。

相关研究论文

• Towards a standardized methodology and dataset for evaluating LLM-based digital forensic timeline analysis

  Indonesia, Germany, Ireland · 2025年