Dalam forensika digital Model investigasi sangat membantu dalam proses penyelidikan bukti digital. Dalam paper yang ditulis oleh Eso Dieko dkk menjelaskan dan melakukan penelitian tentang bagaimana melakukan pencarian terhadap barang bukti digital agar dapat dikelompokkan secara adaptif untuk mengatur dokumen yang tidak terstruktur kedalam kelompok yang sejenis berbasis konten. Pengelompokan dokumen yang dilakukan berdasarkan kernel k-mean yang bergantung pada Radial Basis Function (RBF) sehingga dapat membantu investigator dalam mengidentifikasi, melacak, penggalian, mengklasifikasi dan menemukan pola, sehingga hasil dapat menghasilkan dokumen yang terstruktur dalam pengambilan maupun pengaksesan terhadap informasi yang dibutuhkan.
Sistem yang dirancang oleh Eso Dieko dkk akan diimplementasikan pada Microsoft Windows XP Home edition menggunakan Microsoft Visual Basic 6.0. Database yang digunakan adalah Microsoft SQL Server 2000. Sistem ini juga mendukung versi terbaru dari Microsoft Visual Basic dan Microsoft SQL Server.Arsitekture yang dibuat oleh penulis adalah sebagai berikut :
Arsitecture yang diusulkan menggunakan 7 modul yang saling berkaitan yaitu :
- Importer module, modul ini berfungsi untuk mengekstrask informasi yang ada didalam dataset SAIAPR TC-12. Yang memiliki segmentasi untuk mendeteksi pixel yang ada diwliyah tersebut.
- Segmentation module, modul ini menggunakan segmentasi algoritma untuk mendapatkan daftar seuabh image yang diinputkan.
- Features extractor module, modul ini mengg aderah yang terdeteksi oleh modul segmentasi. Vektor dari segmentasi dihitung berdasarkan informasi visual.
- Clustering module, modul ini menggunakan algoritma K-mean. Modul ini digunakan untuk mengidentifkasi data vector hasil Features Extractor Modul untuk membuat blob (gumpalan).
- Automatic annotation module, setiap daerah memilik gambar baru yang masih berbentuk blob kemudian dibuat cluster-cluster pada daerah tersebut.
- Annular histogram module, modul ini digunakan untuk menghitung histogram annulus dan distribusi kepadatan vector.
- LBP histogram Module, modul ini digunakan untuk menghitung histogram invariant rotasi local yang ada pada binner.
- Content based image retrieval, modul ini digunakan untuk menghitung jarang anatar komponen.
- Semantic based image retrieval, modul ini digunakan untuk menyusun kata apa sajakah yang terdapat dari dalam gambar tersebut yang didapatkan dari hasil modum-modul sebelumnya.
Kemudian penulis mengusulkan Standard untuk laporan item Barang Bukti digital. Standar laporan yang disusulkan berisikan tentang kasus, sumber bukti, barang bukti, dan chain of custody. Skema yang diusulkan dapat menggabungkan laporan yang dihasilkan dari alat forensic digital sehingga menghasilkan laporan penyelidikan yang resmi.
Standar laporan yang disusulkan adalag sebagai berikut :
Jadi dengan adanya standard pelaporan diatas penulis berharap dapat melengkapi prosedur pelaporan barang bukti digital yang lebih baik sehingga dapat meringankan para investigator dalam mendeskripsikan hasil dari laporan barang bukti digital.
Referensi
Eso Dieko et al., “On Forensics Investigation Models” I (2014): 22–24, http://www.iaeng.org/publication/WCECS2014/WCECS2014_pp177-184.pdf
0 Response to "Model Investigasi pada Paper "On Forensics Investigation Model""
Posting Komentar