# forensics
52 artikelengetagd met “forensics”
Forensisch onderzoek van adversariële inputs
Forensische technieken voor het identificeren, reconstrueren en analyseren van adversariële inputs die worden gebruikt om het gedrag van AI-systemen te manipuleren.
Reconstructie van AI-aanvalstijdlijn
Technieken voor het reconstrueren van de volledige tijdlijn van een AI-aanval uit beschikbaar bewijs.
Communicatieprocedures bij AI-incidenten
Communicatieprocedures tijdens AI-beveiligingsincidenten, waaronder interne escalatie en externe openbaarmaking.
Template voor AI-incident-post-mortem
Uitgebreide post-mortem-template voor AI-beveiligingsincidenten met tijdlijn, impactbeoordeling, root cause en tracking van remediëring.
Triageprocedures voor AI-incidenten
Gestandaardiseerde triageprocedures voor AI-beveiligingsincidenten met aandacht voor ernstbeoordeling, initiële indamming en besluitvorming rond escalatie.
Threat hunting-technieken voor AI
Proactieve threat hunting-technieken voor het identificeren van lopende aanvallen tegen AI-systemen.
Technieken voor aanvalsattributie
Technieken voor het toeschrijven van AI-aanvallen aan specifieke actoren, waaronder gedragsanalyse, infrastructuurtracking en techniek-fingerprinting.
Chain of Custody voor AI-bewijs
Het opzetten en onderhouden van een chain of custody voor bewijs uit AI-systemen, waaronder modelsnapshots, interactielogs en configuratiegegevens.
Cross-systeem-aanvalscorrelatie
Het correleren van aanvalsindicatoren over meerdere AI-systemen en traditionele IT-infrastructuur heen om gecoördineerde campagnes en laterale beweging te identificeren.
Onderzoek naar datalekken in AI-systemen
Het onderzoeken van datalekken waarbij AI-systemen betrokken zijn, waaronder blootstelling van trainingsdata, exploitatie van modelmemorisatie en embedding-inversieaanvallen.
Technieken voor bewijsanalyse bij AI-incidenten
Geavanceerde technieken voor het analyseren van bewijs uit AI-beveiligingsincidenten, waaronder logcorrelatie, analyse van modelgedrag en onderzoek van artefacten.
Behoud van conversaties
Het behouden van bewijs uit AI-conversaties: het vastleggen van interactielogs, reconstructie van het contextvenster, integriteit van multi-turn-conversaties, behoud van de keten van tool-aanroepen en de opbouw van een forensische tijdlijn.
AI-bewijsbehoud
Het behouden van forensisch bewijs uit AI-beveiligingsincidenten: momentopnamen van modeltoestand, behoud van conversaties en interacties, vastlegging van embedding-databases, en chain-of-custody voor AI-specifieke artefacten.
Momentopnamen van modeltoestand
Technieken voor het vastleggen en behouden van de toestand van een AI-model tijdens incidentrespons: momentopnamen van gewichten, vastlegging van configuratie, gedragsfingerprinting en integriteitsverificatie van modelartefacten.
Ontwikkeling van forensische tools voor AI
Het bouwen van aangepaste forensische tools voor AI-specifiek incidentonderzoek en bewijsanalyse.
Forensische tooling voor AI-systemen
Overzicht van forensische tools en technieken die specifiek zijn ontworpen voor het onderzoeken van AI-systemen, waaronder modelanalysers, logparsers en gedragsprofilers.
AI-forensics & Incident response
Overzicht van forensisch onderzoek en incident response voor AI-systemen: waarom traditionele IR tekortschiet, de levenscyclus van een AI-incident en de unieke uitdagingen van niet-deterministische systemen.
Loganalyse van AI-systemen
Loggingarchitectuur van AI-systemen voor forensisch onderzoek: inferentielogs, prompt- en completion-logs, tool call-traces, embedding-querylogs en vereisten voor logginginfrastructuur.
Inferentielog-analyse
Inferentielogs analyseren voor AI-forensisch onderzoek: afwijkende patronen detecteren, jailbreak-pogingen identificeren via metadata, analyse op tokenniveau en detectie van latentieanomalieën.
Prompt-log-forensics
Forensisch onderzoek van prompt- en completion-logs: aanvalsketens reconstrueren, injectiebronnen identificeren, prompts correleren met uitkomsten en aanvalstijdlijnen opbouwen.
Loganalyse voor injectiedetectie
Het analyseren van applicatie- en modellogs om prompt-injectieaanvallen te detecteren, inclusief patroonherkenning, anomaliedetectie en gedragsindicatoren.
Forensics van modelgedrag
Forensische analyse van veranderingen in modelgedrag om mogelijke compromittering of manipulatie te detecteren.
Model Tampering Detection (Ai Forensics Ir)
Ongeautoriseerde wijzigingen aan modelgewichten, configuraties en serving-infrastructuur detecteren via integriteitsverificatie en gedragsanalyse.
Prompt-injectie-forensics
Forensische onderzoekstechnieken voor prompt-injectie-incidenten, inclusief loganalyse en payloadreconstructie.
Root-cause-analyse voor AI-storingen
Het uitvoeren van root-cause-analyse voor storingen in AI-systemen, inclusief het onderscheiden van aanvallen, bugs en drift-gerelateerde incidenten.
Methodologie voor tijdlijnreconstructie
Systematische methodologie voor het reconstrueren van aanvalstijdlijnen op basis van logs van AI-systemen, API-records en observaties van modelgedrag.
Forensics van datalekken in trainingsdata
Het onderzoeken van datalekken in trainingsdata, inclusief bewijs van data-extractie en indicatoren voor membership inference.
Oefenexamen 2: geavanceerde AI-beveiliging
25-question advanced practice exam covering multimodal attacks, training pipeline security, cloud AI security, forensics, and governance.
AI-forensics oefenexamen
Practice exam on AI incident investigation, log analysis, attribution, and evidence preservation.
AI-forensics en IR-assessment
Assessment on AI incident investigation, evidence collection, prompt injection forensics, and response procedures.
AI-forensics assessment
Test your knowledge of AI incident response, log analysis, evidence preservation, behavioral analysis, and forensic investigation techniques with 15 questions.
Assessment van AI incident response
Assessment of AI-specific incident response procedures, forensics, and recovery capabilities.
Geavanceerd AI-forensics assessment
Advanced assessment on model behavior forensics, training data breach analysis, and attack attribution.
Vaardigheidsverificatie: AI-forensics
Practical verification of AI incident forensics including log analysis and attack reconstruction.
Vaardigheidsverificatie: AI-incident response
Skill verification for AI-specific incident detection, analysis, containment, and recovery.
Vaardigheidsverificatie: AI-forensisch onderzoek
Hands-on verification of AI forensics investigation capabilities with simulated incident scenarios.
Studiegids gevorderde onderwerpen
Study guide covering AI security research techniques, automation, forensics, emerging attack vectors, and tool development for advanced practitioners.
Studiegids forensics en IR
Study guide for AI forensics and incident response topics with scenario-based preparation.
AI-forensics studiegids
Study guide for AI forensics assessments covering investigation techniques, evidence handling, and attribution.
Capstone: AI incident response-oefening
Respond to a simulated AI security incident through triage, investigation, containment, remediation, and post-mortem reporting.
Logging en forensics voor cloud-AI
Setting up comprehensive logging and forensic capabilities for cloud-deployed AI systems.
September 2026: incident response-uitdaging
Investigate simulated AI security incidents from logs, artifacts, and system traces. Reconstruct attack timelines, identify root causes, and write incident reports.
Tool-bouw-hackathon: forensics-suite
Community hackathon building forensic analysis tools for AI incident investigation, including log parsers, timeline reconstructors, and attribution aids.
Lab: backdoor-detectie in fine-tuned modellen
Analyze a fine-tuned language model to find and characterize an inserted backdoor, using behavioral probing, activation analysis, and statistical testing techniques.
Lab: onderzoek van AI-incidenten
Investigate logs and artifacts from a compromised AI system to reconstruct the attack chain, identify the vulnerability exploited, and determine the scope of the breach.
Forensics Detective-uitdaging
Analyze logs and artifacts from an AI security incident to reconstruct the attack chain and identify the attacker's technique.
CTF: AI-forensics onderzoek
Analyze logs, model outputs, and system artifacts to reconstruct an AI security incident. Develop forensic analysis skills for AI-specific attack patterns, data exfiltration traces, and adversarial prompt detection.
Bewijsverzameling en chain of custody
How to collect and preserve evidence during AI red team engagements: screenshots, API logs, reproducibility requirements, and chain-of-custody procedures.
Checklist voor AI incident response
Stapsgewijze checklist voor het reageren op AI-securityincidenten, van initiële detectie via containment, onderzoek, remediatie tot post-incident review.
Procedures voor het behandelen van bewijs
Correcte procedures voor het verzamelen, documenteren en bewaren van bewijs tijdens AI-red team-opdrachten, zodat bevindingen verdedigbaar zijn.
Veilige logging van in- en uitvoer voor verdediging
Implement secure logging for LLM input/output pairs that supports forensic analysis without exposing sensitive data.
Methoden voor bewijsverzameling voor AI-red teams
Comprehensive methods for collecting, preserving, and organizing red team evidence from AI system assessments, including API logs, screenshots, reproduction scripts, and chain-of-custody procedures.