Informatyka śledcza wspierana przez sztuczną inteligencję - od reaktywnego dochodzenia do predykcyjnej integralności dowodów.:

Tomasz Janczewski

doi:10.58683/dnswsb.2136

Data publikacji : 2026-07-10

Tom 110 Nr 1 (2026)

Informatyka śledcza wspierana przez sztuczną inteligencję - od reaktywnego dochodzenia do predykcyjnej integralności dowodów.

Tomasz Janczewski

https://orcid.org/0009-0006-4583-4377

DOI: https://doi.org/10.58683/dnswsb.2136

Abstrakt

Celem artykułu jest przedstawienie koncepcji zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji w procesach informatyki śledczej, ze szczególnym uwzględnieniem wykrywania manipulacji danych oraz zapewnienia integralności dowodów cyfrowych. Artykuł omawia koncepcję „Zero Trust Digital Forensics” i proponuje metodologię integracji zasad zero trust z procesami analizy dowodowej.

Słowa kluczowe:

sztuczna inteligencja, informatyka śledcza, zero trust, integralność danych, dowody cyfrowe

Inne teksty tego samego autora

Tomasz Janczewski, Implementacja Praktyk DevSecOps w Środowiskach Chmurowych dla Infrastruktury Krytycznej: Analiza Integracji Bezpieczeństwa z Procesami CI/CD , Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Poznaniu: Tom 108 Nr 1 (2025): Strategie zarzadzania i ich determinanty w warunkach w niepewności – innowacje, bezpieczeństwo, ryzyko

Szczegóły

Bibliografia

Statystyki

Autorzy

Pobierz pliki

PDF

Zasady cytowania

Janczewski, T. (2026). Informatyka śledcza wspierana przez sztuczną inteligencję - od reaktywnego dochodzenia do predykcyjnej integralności dowodów.: . Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej W Poznaniu, 110(1). https://doi.org/10.58683/dnswsb.2136

Wskaźniki altmetryczne

Cited by / Share

Bibliografia

Akbarfam, A.J., Heidaripour, M., Maleki, H., Dorai, G., & Agrawal, G. (2023). ForensiBlock: A Provenance-Driven Blockchain Framework for Data Forensics and Auditability. https:// doi.org/10.48550/arXiv.2308.03927 DOI: https://doi.org/10.1109/TPS-ISA58951.2023.00025

Billah, M. (2025). Explainable AI for Digital Forensics: Ensuring Transparency in Legal Evidence Analysis. Journal of Forensic Science Research, 9(2), 109–116. DOI: https://doi.org/10.29328/journal.jfsr.1001089

Bonomi, S., Casini, M., & Ciccotelli, C. (2018). B-CoC: A Blockchain-based Chain of Cu¬stody for Evidence Management in Digital Forensics. https://doi.org/10.4230/OASIcs. Tokenomics.2019.12

Du, X., Hargreaves, C., Sheppard, J., Anda, F., Sayakkara, A., Le-Khac, N.-A., & Scanlon, M. (2020). SoK: Exploring the State of the Art and the Future Potential of Artificial Intelligence in Digital Forensic Investigation. ARES Conference Proceedings, ACM. DOI: https://doi.org/10.1145/3407023.3407068

Felix, A.O. (2025). Enhancing Digital Forensics Investigations Using AI Driven Anomaly Detection and Log Correlation: A Mixed Methods Approach. International Journal of Future Engineering Innovations, 2(4), 71–84. DOI: https://doi.org/10.54660/IJFEI.2025.2.4.71-84

Gao, F., & Yu, M. (2025). Market Guide for Zero-Trust Network Access (ZTNA). Gartner Research, G00838074.

Garfinkel, S.L. (2010). Digital Forensics Research: The Next 10 Years. Digital Investigation, 7, S64–S73. DOI: https://doi.org/10.1016/j.diin.2010.05.009

Gartner. (2025). Hype Cycle for Emerging Technologies 2025, G00824262.

Janczewski, T. (2025a). Implementacja praktyk DevSecOps w środowiskach chmurowych dla infrastruktury krytycznej. Analiza bezpieczeństwa procesów CI/CD. Zeszyty Nauko¬we Wyższej Szkoły Bankowej w Poznaniu, 108(1). https://doi.org/10.58683/dnswsb.2064 DOI: https://doi.org/10.58683/dnswsb.2064

Janczewski, T. (2025b). Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy logów serwera w celu wykrywania anomalii. Przestępczość Teleinformatyczna, 1.

Janczewski, T. (2025c). Zastosowanie architektury Zero Trust w informatyce śledczej: nowe podejście metodologiczne do zapewnienia integralności dowodów cyfrowych. Akademia Marynarki Wojennej w Gdyni.

Jilani, G.S. (2025). AI-Driven Cyber Forensics: Enhancing Digital Investigation and Threat Detection. JETIR, 12(7).

Neale, C., Kennedy, I., Price, B., Yu, Y., & Nuseibeh, B. (2022). The Case for Zero Trust Digital Forensics. Forensic Science International: Digital Investigation, 40, 301352. DOI: https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2022.301352

Pissanidis, D., & Demertzis, K. (2023). Integrating AI/ML in Cybersecurity: An Analysis of Open XDR Technology and Its Application in Intrusion Detection and System Log Management. Preprints.org. DOI: https://doi.org/10.20944/preprints202312.0205.v1

Rose, S., Borchert, O., Mitchell, S., & Connelly, S. (2020). Zero Trust Architecture. NIST Special Publication 800-207. National Institute of Standards and Technology. DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-207-draft2