DOLPHIN: A Privacy-Preserving Digital Investigation Readiness Assessment Framework based on Offline Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation

이 논문은 오프라인 거대 언어 모델과 검색 증강 생성을 활용하여 데이터가 로컬에 유지되도록 보장하는 동시에, 증거의 완전성을 정확하게 평가하고 특정 공백을 탐지하며 사건 준비 시간을 단축함으로써 디지털 포렌식 조사 준비 태세를 크게 향상시키는 프라이버시 보호 프레임워크인 DOLPHIN을 소개한다.

원저자: Divya K