NEW AUTONOMOUS SYSTEM FOR SPATIOTEMPORAL CLUSTERING AND VISUALIZATION OF DEVICE TRAJECTORIES IN FORENSIC INVESTIGATIONS

Bekarys Nurzhaubaev; Nursultan Nyssanov; Alisher Batkuldin; Ali Myrzatay; Murat Zhakenov

doi:10.26577/jpcsit202541

Автор(и)

Bekarys Nurzhaubaev Astana IT University, Astana, Kazakhstan https://orcid.org/0009-0008-4683-9350 (неавтентифікований)
Nursultan Nyssanov Astana IT University, Astana, Kazakhstan https://orcid.org/0009-0002-8128-0595 (неавтентифікований)
Alisher Batkuldin Astana IT University, Astana, Kazakhstan https://orcid.org/0009-0004-2097-5419 (неавтентифікований)
Ali Myrzatay Astana IT University, Astana, Kazakhstan https://orcid.org/0000-0002-5339-2437 (неавтентифікований)
Murat Zhakenov “Digital Heritage of Eurasia” LLP, Astana, Kazakhstan https://orcid.org/0009-0005-9672-4365 (неавтентифікований)

DOI:

https://doi.org/10.26577/jpcsit202541

Ключові слова:

Digital forensics, Geolocation analysis, Trajectory clustering, Unsupervised learning, DBSCAN, GPS tracking, Offline tools

Анотація

Бұл зерттеуде мобильді құрылғылардан алынған геолокациялық деректерді сот сараптамасы мақсатында талдауға және визуализациялауға арналған Python тілінде жасалған «trajectory_analyzer» жүйесі ұсынылады. GPS, Wi-Fi және кескін метадеректері сияқты көздерден алынатын кеңістік-уақыттық деректер көлемінің артуына байланысты сарапшылар қозғалыс үлгілерін құрылымдау және түсіндіруде қиындықтарға тап болуда. Қазіргі қолданыстағы шешімдердің көпшілігі икемсіз, қадағаланатын модельдерді қажет етеді немесе меншікті инфрақұрылымға тәуелді.

Біздің тәсіл DBSCAN негізіндегі оқытусыз траекторияны кластерлеу әдісін, уақыттық ретке келтіруді және нақты уақыт режиміндегі веб-карта интерфейсін қолдана отырып, қолмен белгілемей-ақ немесе бұлттық сервистерсіз пайдаланушының мінез-құлқын талдауға мүмкіндік береді. Бұрынғы зерттеулермен салыстырғанда, бұл жүйе кеңістіктік дәлдікті, дереккөздердің ашықтығын және визуалды анықтығын арттырады. Эксперименттік нәтижелер ұсынылған кластерлеу әдісі қозғалыс кластерлері мен ауысуларды жоғары дәлдікпен және жедел түрде анықтай алатынын көрсетеді, әрі бұл жүйе толығымен офлайн режимде жұмыс істей алады. Алайда, бұл жетістік карта бөлшектерінің енгізілуіне байланысты жергілікті сақтау көлемінің ұлғаюын талап етеді. Жалпы алғанда, бұл жұмыс әртүрлі көздерден алынған құрылымдалмаған геодеректермен жұмыс істейтін зерттеушілер үшін тиімді, түсінікті және тәуелсіз негіз ұсынады.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Біографії авторів

автор Bekarys Nurzhaubaev, афіліація Astana IT University, Astana, Kazakhstan

Bekarys Nurzhaubaev is a bachelor’s student at Astana IT University and a junior software developer at the Research and Innovation Center (RIC) “CyberTech” at Astana IT University. His research interests include machine learning, neural networks, and the development of systems integrating machine learning and neural network algorithms. OrcID: 0009-0008-4683-9350
автор Nursultan Nyssanov, афіліація Astana IT University, Astana, Kazakhstan

Nursultan Nyssanov is a master’s student at Astana IT University, a software developer, and a researcher at the Research and Innovation Center (RIC) “CyberTech” at Astana IT University. His research interests include machine learning, neural networks, the development of systems integrating machine learning and neural network algorithms, and digital forensics. OrcID: 0009-0002-8128-0595.
автор Alisher Batkuldin, афіліація Astana IT University, Astana, Kazakhstan

Alisher Batkuldin holds an M.Sc. in Electrical and Computer Engineering from Nazarbayev University. He is a software developer and researcher at the Research and Innovation Center (RIC) “CyberTech” at Astana IT University. His research interests include machine learning, neural networks, the development of systems integrating machine learning and neural network algorithms, and digital forensics. OrcID: 0009-0004-2097-5419.
автор Ali Myrzatay, афіліація Astana IT University, Astana, Kazakhstan

Ali Myrzatay holds a Ph.D. in Automation and Control from L.N. Gumilyov Eurasian National University. He works at the “Digital Government Support Center” RSE on the REM, Astana, Kazakhstan, as a project manager and as a researcher at the Research and Innovation Center (RIC) “CyberTech” at Astana IT University. His research interests include machine learning, neural networks, and the development of systems integrating machine learning and neural network algorithms. OrcID: 0000-0002-5339-2437.
автор Murat Zhakenov, афіліація “Digital Heritage of Eurasia” LLP, Astana, Kazakhstan

Murat Zhakenov is a Candidate of Technical Sciences and works at “Digital Heritage of Eurasia” LLP, Astana, Kazakhstan. His research interests include machine learning and neural networks. OrcID: 0009-0005-9672-4365.