隨著數位科技發展，網路犯罪日益猖獗，數位鑑識與網路安全技術的重要性也隨之提升。本文從執法機構的調查流程出發，探討數位證據的型別與網路殺傷鏈模型，並分析物聯網（IoT）裝置的特殊取證挑戰。同時，文章也涵蓋了網路安全威脅分析策略、安全訓練實踐，以及 IoT 裝置的攻擊面分析。此外，本文也深入探討了深度學習技術在網路安全領域的應用，包含卷積神經網路（CNN）、迴圈神經網路（RNN）、圖神經網路（GNN）以及時間卷積網路（TCN）等，並闡述如何利用這些技術提升 IoT 系統的安全性。

4.2.4 執法機構的調查

數位法醫學調查可以由執法機構或私人公司進行。執法機構的調查必須遵守相關法律和程式，例如搜尋和扣押的規定。

4.3 數位法醫學的主要調查領域

數位法醫學的主要調查領域包括：

• 資料恢復
• 身份盜竊
• 惡意軟體和勒索軟體調查
• 網路和網際網路調查
• 郵件調查
• 企業間諜
• 兒童色情調查

4.4 遵循法律程式

對於一個刑事調查，需要有一個起點。這個起點可以是一個證據或是一個目擊者。無論如何，目擊者或受害者會向警察報告犯罪，警察會撰寫一份報告。然後，數位證據第一響應者（DEFR）會到達現場，評估情況，採取預防措施，以免資料丟失或被破壞。

4.5 數位證據的型別

數位證據可以分為三類：主動資料、環境資料和歸檔資料。主動資料是指可以直接存取的檔案。環境資料是指已經刪除的檔案，需要掃描磁碟才能恢復。歸檔資料是指儲存在備份儲存中的資料。

4.6 網路殺傷鏈（The Cyber Kill Chain）

網路殺傷鏈的概念最初由Lockheed Martin提出，旨在描述攻擊者的行為模式。這個概念與軍事中的殺傷鏈類似，旨在幫助防禦者識別和阻止攻擊。在本節中，我們將討論如何應用人類因素來處理最早的網路殺傷鏈。

首先，需要了解安全意識並不是單純的控制或防禦措施，而是一種需要人類參與的過程。安全意識涉及到人類的行為和決策，需要人們具備相關的知識和技能。下面，我們將討論網路殺傷鏈的七個階段，以及如何在每個階段中應用人類因素來防禦攻擊。

• 偵察（Reconnaissance）：攻擊者在發動攻擊前會收集目標的資訊。雖然有些安全專家認為在這個階段防禦者無法做什麼，但事實並非如此。攻擊者經常會在網際網路上搜索目標的資訊，或者嘗試透過電子郵件、電話等方式收集資訊。這個階段需要人們具備安全意識，避免洩露敏感資訊。
• 武器化（Weaponization）：攻擊者在收集了必要的資訊後，會構建攻擊工具。在這個階段，防禦者可以透過安全意識和技術手段來防禦攻擊。
• 傳遞（Delivery）：攻擊者會將構建好的攻擊工具傳遞給目標。這個階段需要人們具備安全意識，避免點選可疑的連結或下載可疑的檔案。
• 利用（Exploitation）：攻擊者會利用目標的漏洞來發動攻擊。在這個階段，防禦者可以透過安全意識和技術手段來防禦攻擊。
• 安裝（Installation）：攻擊者會在目標的系統中安裝惡意軟體。在這個階段，防禦者可以透過安全意識和技術手段來防禦攻擊。
• 命令和控制（Command & Control）：攻擊者會透過命令和控制系統來控制目標的系統。在這個階段，防禦者可以透過安全意識和技術手段來防禦攻擊。
• 目標行動（Actions On Objectives）：攻擊者會執行目標行動，例如竊取敏感資訊或破壞系統。在這個階段，防禦者可以透過安全意識和技術手段來防禦攻擊。

網路殺傷鏈模型的目的是幫助防禦者識別和阻止攻擊。透過應用人類因素和技術手段，防禦者可以在每個階段中防禦攻擊，保護系統和資料的安全。

4.7 物聯網取證（IoT Forensics）

物聯網取證是一個新興的數位取證領域，旨在處理物聯網裝置和系統的取證問題。物聯網取證與傳統的數位取證不同，需要考慮物聯網裝置和系統的特殊性。

物聯網取證的目的是收集和分析物聯網裝置和系統的資料，幫助調查人員瞭解攻擊的過程和原因。物聯網取證可以分為五個子領域，包括物聯網裝置取證、邊緣計算取證、網路取證、應用取證和雲端計算取證。

物聯網取證面臨著許多挑戰，包括資料的複雜性、裝置的多樣性和取證的難度。然而，物聯網取證也是一個機會，幫助我們更好地瞭解物聯網裝置和系統的安全性和取證問題。

在物聯網取證中，人類因素扮演著重要的角色。人們需要具備相關的知識和技能，才能夠有效地收集和分析物聯網裝置和系統的資料。同時，人們也需要具備安全意識，避免洩露敏感資訊和破壞取證過程。

總之，物聯網取證是一個新興的領域，需要人們具備相關的知識和技能。透過應用人類因素和技術手段，防禦者可以更好地保護物聯網裝置和系統的安全，幫助調查人員瞭解攻擊的過程和原因。

網路安全威脅分析

在網路安全領域中，分析數位資訊是一項至關重要的任務。為了應對各種威脅，需要採用多種技術和策略。這些策略包括：

即時回應

對於正在進行的事件，需要實時回應以應對威脅。這涉及到監控系統和網路流量，以便快速發現和應對任何異常活動。

事後調查

在事件發生後，需要進行事後調查，以找出事件的原因和影響。這有助於識別系統中的弱點和改進未來的安全措施。

普遍探索

除了對特定事件的回應外，還需要進行普遍探索，以發現任何潛在的有害行動。這涉及到監控系統和網路流量，以便發現任何可疑活動。

案例聚焦

在某些情況下，需要對特定案例進行聚焦，重建犯罪現場以瞭解事件的發生過程。

不間斷實踐

為了保持網路安全，需要不間斷地實踐安全措施，24小時不間斷地監控系統和網路流量。

時間限制實踐

在某些情況下，需要在特定時間內進行實踐，例如在犯罪事件發生後的特定時間內。

網路安全訓練和實踐

網路安全訓練和實踐涉及到一系列的安全程式、實踐和規範，旨在實現可靠的IoT系統和避免即將發生的網路安全威脅。

法醫準備

法醫準備是網路安全的一個重要方面，涉及到滿足法醫需求和實施法醫標準，以便在事件發生後進行調查。這需要採取措施來增加可能的證據的法醫重要性，並減少調查所消耗的資源數量。

法律狀態和法律方面

網路安全還涉及到法律狀態和法律方面，包括服務法律協議和安全要求和目標。這需要了解相關法律法規和標準，以確保網路安全措施的合法性和有效性。

  flowchart TD
    A[網路安全威脅分析] --> B[即時回應]
    A --> C[事後調查]
    A --> D[普遍探索]
    A --> E[案例聚焦]
    A --> F[不間斷實踐]
    A --> G[時間限制實踐]
    B --> H[監控系統和網路流量]
    C --> I[識別系統弱點]
    D --> J[發現可疑活動]
    E --> K[重建犯罪現場]
    F --> L[24小時不間斷監控]
    G --> M[在特定時間內進行實踐]

圖表翻譯：

上述Mermaid圖表展示了網路安全威脅分析的流程，包括即時回應、事後調查、普遍探索、案例聚焦、不間斷實踐和時間限制實踐。每個步驟都有其特定的目標和任務，旨在確保網路安全和防止網路安全威脅。

網路物聯裝置（IoT）法醫學

IoT法醫學是一門新興的學科，專注於網路物聯裝置（IoT）中數位證據的收集、分析和呈現。IoT裝置的普遍性和互聯性使得它們成為犯罪的目標，同時也為法醫學提供了新的挑戰和機會。

IoT攻擊面

IoT攻擊面是指IoT裝置中可能被攻擊的弱點。這些弱點可能包括：

• 節點篡改
• 資料洩露
• 身份竊取
• 控制網際網路連線裝置
• 獲取雲端基礎的CCTV單元
• SQL注入
• 網路釣魚
• 保險相關欺詐
• 網路欺凌
• 勒索軟體
• 惡意軟體

IoT法醫學的重要性

IoT法醫學的重要性在於它可以幫助調查人員收集和分析IoT裝置中的數位證據。這些證據可以用來：

• 確定犯罪的時間和地點
• 確定犯罪者的身份
• 重建犯罪現場
• 收集和分析資料

IoT法醫學的挑戰

IoT法醫學面臨著許多挑戰，包括：

• IoT裝置的多樣性和複雜性
• 資料的量大和複雜性
• 保密性和安全性的問題
• 法律和法規的不明確性

圖表翻譯：

此圖表示IoT裝置的攻擊面和可能的攻擊路徑。IoT裝置可能被攻擊的弱點包括節點篡改、資料洩露、身份竊取等。這些攻擊路徑可能導致控制網際網路連線裝置、獲取雲端基礎的CCTV單元、SQL注入、網路釣魚、保險相關欺詐、網路欺凌、勒索軟體和惡意軟體等。

import os

# 定義IoT裝置的攻擊面
iot_attack_surface = {
    "node_tampering": "節點篡改",
    "data_leakage": "資料洩露",
    "identity_theft": "身份竊取",
    "control_internet_connected_devices": "控制網際網路連線裝置",
    "acquire_cloud_based_cctv_units": "獲取雲端基礎的CCTV單元",
    "sql_injection": "SQL注入",
    "phishing": "網路釣魚",
    "insurance_related_fraud": "保險相關欺詐",
    "cyberbullying": "網路欺凌",
    "ransomware": "勒索軟體",
    "malware": "惡意軟體"
}

# 定義IoT法醫學的挑戰
iot_forensics_challenges = {
    "iot_device_diversity": "IoT裝置的多樣性和複雜性",
    "data_volume_and_complexity": "資料的量大和複雜性",
    "confidentiality_and_security": "保密性和安全性的問題",
    "legal_and_regulatory_uncertainty": "法律和法規的不明確性"
}

# 定義IoT法醫學的重要性
iot_forensics_importance = {
    "investigating_crimes": "調查犯罪",
    "collecting_and_analyzing_evidence": "收集和分析數位證據",
    "reconstructing_crime_scenes": "重建犯罪現場",
    "identifying_criminals": "確定犯罪者的身份"
}

內容解密：

此程式碼定義了IoT裝置的攻擊面、IoT法醫學的挑戰和重要性。IoT裝置的攻擊麵包括節點篡改、資料洩露、身份竊取等。IoT法醫學的挑戰包括IoT裝置的多樣性和複雜性、資料的量大和複雜性、保密性和安全性的問題、法律和法規的不明確性。IoT法醫學的重要性包括調查犯罪、收集和分析數位證據、重建犯罪現場、確定犯罪者的身份。

網路安全與數位鑑識技術

隨著科技的進步，網路安全和數位鑑識技術成為了現代社會中不可或缺的組成部分。這些技術不僅用於打擊網路犯罪，也用於保護重要的資料和系統。以下是網路安全和數位鑑識技術的概述。

網路安全

網路安全是指保護網路系統、資料和應用程式免受各種威脅和攻擊的措施。這包括防火牆、入侵檢測系統、加密技術等。網路安全的目標是確保網路系統的可用性、完整性和機密性。

數位鑑識

數位鑑識是指使用科學技術來分析和處理數位證據的過程。這包括從數位裝置中提取資料、分析資料、並將結果呈現給法庭或其他相關機構。數位鑑識技術用於打擊網路犯罪、恐怖主義和其他形式的犯罪。

網路安全與數位鑑識的關係

網路安全和數位鑑識技術密切相關。網路安全技術用於保護網路系統和資料，而數位鑑識技術用於分析和處理數位證據。兩種技術都用於打擊網路犯罪和保護重要的資料和系統。

常見的網路安全威脅

• 惡意軟體：惡意軟體是指設計用於破壞或竊取資料的軟體。這包括病毒、蠕蟲、特洛伊木馬等。
• 網路釣魚：網路釣魚是指透過電子郵件或其他方式欺騙使用者提供敏感資訊的行為。
• DDoS攻擊：DDoS攻擊是指使用多個來源對網路系統進行大量請求，從而使系統癱瘓的行為。

常見的數位鑑識技術

• 數位證據提取：數位證據提取是指從數位裝置中提取資料的過程。
• 資料分析：資料分析是指分析資料以找出相關資訊的過程。
• 資料恢復：資料恢復是指從損壞或刪除的資料中恢復資料的過程。

內容解密：

上述內容介紹了網路安全和數位鑑識技術的基本概念和常見的威脅和技術。網路安全技術用於保護網路系統和資料，而數位鑑識技術用於分析和處理數位證據。兩種技術都用於打擊網路犯罪和保護重要的資料和系統。

# 網路安全技術示例
import hashlib

def hash_data(data):
    # 使用SHA-256演算法對資料進行雜湊
    return hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()

# 數位鑑識技術示例
import os

def extract_data(device):
    # 從數位裝置中提取資料
    return os.listdir(device)

# 網路安全威脅示例
import requests

def phishing_attack(url):
    # 網路釣魚攻擊示例
    response = requests.get(url)
    return response.text

# 數位鑑識技術示例
import pandas as pd

def analyze_data(data):
    # 分析資料
    return pd.DataFrame(data)

圖表翻譯：

  graph LR
    A[網路安全] --> B[數位鑑識]
    B --> C[數位證據提取]
    C --> D[資料分析]
    D --> E[資料恢復]
    E --> F[資料保護]
    F --> G[網路系統保護]
    G --> H[打擊網路犯罪]
    H --> I[保護重要資料]

上述圖表展示了網路安全和數位鑑識技術之間的關係。網路安全技術用於保護網路系統和資料，而數位鑑識技術用於分析和處理數位證據。兩種技術都用於打擊網路犯罪和保護重要的資料和系統。

瞭解監督式深度學習在物聯網安全中的應用

隨著物聯網（IoT）的快速發展，安全性成為了一個越來越重要的問題。為了滿足IoT系統的安全需求，監督式深度學習（Supervised Deep Learning）已經成為了一種非常有前途的解決方案。本章將詳細介紹監督式深度學習在IoT安全中的應用，包括卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）、迴圈神經網路（Recurrent Neural Networks, RNNs）、圖神經網路（Graph Neural Networks, GNNs）等。

卷積神經網路（CNN）

卷積神經網路是一種常用的監督式深度學習模型，特別適合於影像和訊號處理。CNN的架構包括輸入層、卷積層、池化層、全連線層和輸出層。卷積層使用卷積核來提取特徵，池化層用於降低特徵的維度。全連線層則用於對提取的特徵進行分類。

進階卷積神經網路

除了基本的CNN模型，還有很多進階的變體，例如ResNet、DenseNet等。這些模型透過增加深度、寬度或使用不同的啟用函式等方法來提高模型的表現。

迴圈神經網路（RNNs）

迴圈神經網路是一種用於處理序列資料的監督式深度學習模型。RNNs的架構包括輸入層、隱藏層和輸出層。隱藏層使用迴圈連線來記憶序列資料的上下文資訊。

圖神經網路（GNNs）

圖神經網路是一種用於處理圖結構資料的監督式深度學習模型。GNNs的架構包括圖結構的表示、神經網路的構建和圖結構的聚合。

監督式深度學習資料集和評估指標

本章還將介紹一些常用的監督式深度學習資料集和評估指標，例如MNIST、CIFAR-10等資料集和精度、召回率等評估指標。

監督式深度學習的分類

最後，本章將對監督式深度學習進行分類，根據不同的角度和應用場景對監督式深度學習模型進行分類和總結。

內容解密：

上述章節介紹了監督式深度學習在IoT安全中的應用，包括卷積神經網路、迴圈神經網路、圖神經網路等。這些模型可以用於影像和訊號處理、序列資料處理和圖結構資料處理等。透過對這些模型的介紹和分析，可以更好地瞭解監督式深度學習在IoT安全中的應用和發展趨勢。

  graph LR
    A[卷積神經網路] --> B[進階卷積神經網路]
    B --> C[迴圈神經網路]
    C --> D[圖神經網路]
    D --> E[監督式深度學習資料集和評估指標]
    E --> F[監督式深度學習的分類]

圖表翻譯：

上述圖表展示了監督式深度學習在IoT安全中的應用流程。從卷積神經網路開始，進階到迴圈神經網路和圖神經網路，然後到監督式深度學習資料集和評估指標，最終到監督式深度學習的分類。這個流程展示了監督式深度學習在IoT安全中的發展和應用。

5.1 卷積神經網路（Convolutional Neural Network）

卷積神經網路（CNN）是一種流行的監督式深度學習模型，近年來在各個應用領域中取得了巨大的成功。它們被認為是電腦視覺任務的基本，例如分割、視覺識別、物體檢測等。受玄貓的啟發，CNN已成為自駕車、遙感和衛星智慧等應用中的不可或缺的選擇。雖然CNN已被廣泛研究和應用於各個領域，但其在安全物聯網（IoT）中的潛力仍處於初期階段。

5.1.1 卷積層（Convolutional Layer）

卷積層（CONV）使用學習到的核（kernel）對輸入進行卷積運算。卷積層的超引數包括核的大小（K）、填充（P）和步長（S）。核（K）是學習輸入表示的維度代理。步長（S）代表輸入元素的移動步長。零填充（Zero-padding）是指在輸入邊界新增零元素的方法，可以指定為「Valid」、「Same」或「Full」。卷積層的輸出可以使用任何啟用函式進行啟用。

5.1.2 池化層（Pooling Layer）

池化層是常用的下取樣層，通常在卷積層之後使用，以實現空間不變性。最大池化和平均池化是兩種不同的池化運算，分別計算輸入的最大值和平均值。

5.1.3 全連線層（Fully Connected Layer）

全連線層（FC）接收扁平化的輸入，每個輸入元素都直接連線到所有神經元。一般而言，全連線層用於輸出類別機率。

5.1 卷積神經網路示例

圖 5.1 顯示了二維輸入的卷積運算示例。

5.1.4 特徵圖和接收場（Feature Map and Receptive Field）

卷積層的輸出通常被稱為特徵圖（Feature Map），代表了從輸入的空間方面學習到的特徵（表示）。在CNN的前向傳播中，給定一個卷積層的元素，其接收場（Receptive Field）描述了所有貢獻到該元素計算的特徵。接收場的大小可能大於實際輸入大小。

5.2 先進卷積神經網路（Advanced Convolutional Networks）

5.2.1 VGG網路（VGG Network）

受玄貓的啟發，VGG網路使用了根據塊的設計，而不是個別的神經元或層。VGG塊由一系列的填充卷積層、啟用函式和池化層組成。

5.2.2 殘差網路（Residual Network）

殘差網路使用了VGG的設計思路，具有多個卷積層和批次歸一化層。殘差塊包含兩個卷積層，具有相同的過濾器數量，每個都伴隨著批次歸一化層和ReLU啟用。輸入對映直接新增到最後的ReLU啟用之前的對映中，透過跳過連線（Skip Connection）。

5.2.3 密集網路（Dense Network）

密集網路是常見的卷積神經網路，作為殘差網路的擴充套件。在密集塊中，每個卷積層的輸入是所有前一層的輸出和塊的輸入的拼接。密集塊和殘差塊的主要區別在於，密集塊將層的輸出拼接在一起，而殘差塊將輸入新增到輸出中。

5.3 時間卷積神經網路（Temporal Convolutional Network）

時間卷積神經網路的設計受玄貓的啟發，使用了自回歸模型和長期記憶。時間卷積神經網路的基本架構和構建塊將在下面學習。

卷積神經網路與迴圈神經網路

在深度學習中，卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNNs）和迴圈神經網路（Recurrent Neural Networks, RNNs）是兩種重要的神經網路結構。卷積神經網路主要用於處理影像和視覺資料，而迴圈神經網路則用於處理序列資料，如語音、文字和時間序列資料。

卷積神經網路

卷積神經網路的核心思想是使用卷積運算來提取資料中的區域性特徵。卷積運算是一種將小的視窗（kernel）滑動於資料上，對區域性區域進行加權和的運算。這種運算可以提取資料中的區域性特徵，如邊緣、線條和形狀。

在 IoT 領域，卷積神經網路可以用於感知資料的處理和分析。例如，使用卷積神經網路可以對感知資料進行分類、檢測和預測。

迴圈神經網路

迴圈神經網路的核心思想是使用迴圈連線來處理序列資料。迴圈連線是一種將前一時間步的輸出作為下一時間步的輸入的連線。這種連線可以讓神經網路記住序列資料中的歷史資訊。

在 IoT 領域，迴圈神經網路可以用於時間序列資料的預測和分析。例如，使用迴圈神經網路可以對感知資料進行預測、檢測和分類。

Vanilla 迴圈神經網路

Vanilla 迴圈神經網路是最基本的迴圈神經網路結構。它的核心思想是使用迴圈連線來處理序列資料。Vanilla 迴圈神經網路的輸出可以用以下公式表示：

h〈t〉 = f1(W hh * h〈t-1〉 + W xh * x〈t〉 + b h) y〈t〉 = f2(W hy * h〈t〉 + b y)

其中，h〈t〉是第 t 個時間步的隱藏狀態，x〈t〉是第 t 個時間步的輸入，y〈t〉是第 t 個時間步的輸出，W hh、W xh、W hy 是權重矩陣，b h 和 b y 是偏置值，f1 和 f2 是啟用函式。

Temporal Convolutional Networks

Temporal Convolutional Networks（TCNs）是一種結合了卷積神經網路和迴圈神經網路的神經網路結構。TCNs 使用卷積運算來處理序列資料，並使用迴圈連線來記住序列資料中的歷史資訊。

TCNs 的核心思想是使用 causal convolutions 來處理序列資料。Causal convolutions是一種只考慮前一時間步的輸入的卷積運算。這種運算可以讓神經網路記住序列資料中的歷史資訊。

在 IoT 領域，TCNs 可以用於時間序列資料的預測和分析。例如，使用 TCNs 可以對感知資料進行預測、檢測和分類。

5.4.1.2 時間反向傳播（Backpropagation Through Time）

時間反向傳播（BPTT）是指在訓練迴圈神經網路（RNN）使用序列或時間資料時，應用反向傳播階段。當RNN的前向傳播完成後，反向傳播階段就會開始，在這個階段，會在每個時間步驟t計算特定的損失，以估計網路預測輸出的好壞。例如，假設使用交叉熵損失來訓練RNN，那麼在給定的時間步驟下的網路損失可以如下所示：

$$L_t = -y_t \log(\hat{y}_t)$$

其中，$y_t$代表實際輸出（如標記資料集所給），而$\hat{y}_t$是時間步驟t下的預測輸出。因此，最終的網路損失可以作為以下所示的損失之和（圖5.6）：

$$L = \sum_{t=0}^{T-1} L_t$$

一旦損失被計算，網路就會在訓練迭代中嘗試最小化損失值，這通常是透過更新RNN的網路引數（例如權重）如$W_{ax}$、$W_{aa}$、$W_{ya}$來實現的。為了最小化這個損失，梯度下降演算法被用來找到這些引數的最佳值；然後，根據以下更新規則更新引數：

$$W_{xh} = W_{xh} - \alpha \frac{\partial L}{\partial W_{xh}}$$

這裡，$\alpha$是學習率，$\frac{\partial L}{\partial W_{xh}}$是損失相對於權重$W_{xh}$的梯度。

內容解密：

上述過程描述瞭如何使用時間反向傳播來訓練迴圈神經網路。首先，計算每個時間步驟下的損失，然後使用梯度下降演算法更新網路引數以最小化損失。這個過程對於訓練RNN以進行序列預測或分類任務至關重要。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[計算損失] --> B[更新引數]
    B --> C[最小化損失]
    C --> D[訓練完成]

這個流程圖描述了時間反向傳播的基本過程，從計算損失到更新引數，最終達到最小化損失的目的。

從技術架構視角來看，本文涵蓋了數位鑑識的流程、主要領域、網路攻擊模型以及物聯網（IoT）裝置取證的挑戰。分析指出，網路犯罪的日益複雜化對傳統的數位鑑識技術提出了新的挑戰，特別是在物聯網領域，裝置的多樣性、資料的複雜性以及法律法規的不明確性都增加了取證的難度。然而，深度學習技術，尤其是卷積神經網路（CNN）、迴圈神經網路（RNN）以及時間卷積網路（TCN），為物聯網安全和數位鑑識提供了新的解決方案。這些技術可以有效地分析大量的資料、識別複雜的模式，並提升威脅檢測和事件響應的效率。展望未來，隨著深度學習技術的持續發展和應用，我們預見其將在物聯網安全和數位鑑識領域扮演越來越重要的角色，推動更高效、更精準的取證分析方法的發展。玄貓認為，及早佈局深度學習技術在數位鑑識領域的應用，對於提升網路安全防禦能力至關重要。