
Kostenlose praktische Labore für digitale Forensik für Studierende und Lehrkräfte
Wenn Sie Feedback geben oder uns mitteilen möchten, wie Sie die Kursmaterialien nutzen, senden Sie bitte eine E-Mail an wxu at ubalt dot edu. Ihre Mitarbeit wird aufrichtig geschätzt.
Agentic AI4 Forensics Labs ist eine eigenständige, an Studierende gerichtete Sammlung für Lernende der Cybersicherheit und digitalen Forensik, einschließlich jener mit begrenzter Programmiererfahrung.
Die Labore bieten eine Einführung für Anfänger in Python, LLM-Grundlagen und KI-Agenten, bevor fünf agentische KI-Muster vorgestellt werden – Reflection, Tool Use, ReAct, Planning und Multiagent – mit Unterstützung für lokal gehostete Open-Source-Modelle über Ollama.
Die 649-seitige zweite Auflage von Digital Forensics Basics: A Step-by-Step Guide for Beginners baut auf ausgewählten Inhalten aus diesem Repository auf und ordnet sie neu und erweitert sie zu einem strukturierten, kapitelweisen Lernpfad für Anfänger, Selbstlernende und Lehrkräfte.
Ein eigenes Begleitmaterial-Repository bietet kapitelbezogene Präsentationen, herunterladbare Labor- und Beweisdateien, erweiterte Materialien zur Beweissuche, ein Windows-Kommandozeilen-Tutorial, Lern- und Laboranleitungen sowie kuratierte Tool-Referenzen.
Lehrkräfte haben Anspruch auf ein kostenloses Prüfexemplar. Um das PDF anzufordern, senden Sie bitte eine E-Mail an ldeng at towson dot edu von Ihrer institutionellen E-Mail-Adresse und fügen Sie einen Link zu Ihrem Lehrkräfteprofil oder Ihrer Universitätswebseite bei.
Die folgende Liste dient als Inhaltsverzeichnis für dieses digital-forensics-lab-Repository, nicht für das Buch. Sie indexiert die Labore, Präsentationen, Fallstudien, Datensätze und andere hier verfügbare Lehrressourcen. (Letzte vermerkte Ergänzung des Repositorys: Eufy-Untersuchungen, 15. Oktober 2024.)
Grundlegende Computerkenntnisse für die digitale Forensik
Computer- und digitale Forensik (aktualisiert im Oktober 2021)
Grundlegende Netzwerkkenntnisse für die digitale Forensik (hinzugefügt am 17. März 2023; verwendet die Python-Bibliotheken Scapy und NetfilterQueue)
Fallstudien zur Computerforensik