迈向数字化取证中可控且适合法庭使用的实验研究：方法挑战、原则及研究议程

《Forensic Science International: Digital Investigation》：Towards controlled and forensic-ready experimentation in digital forensics: Methodological challenges, principles, and a research agenda

　　

埃德森·奥利维拉·儒尼奥（Edson OliveiraJr）

巴西马林加州立大学（UEM）信息学系，马林加，巴西

摘要

数字取证越来越依赖实验研究来支持基于证据的实践。然而，这些研究在方法论上仍然存在脆弱性，依赖于临时设计且透明度有限，从而损害了科学的可重复性和累积可靠性。本文明确指出：数字取证实验面临的核心挑战并非缺乏实验，而是未能充分采用符合取证要求的受控实验作为科学基础。借鉴实验软件工程和实证计算机科学的既定原则，我们主张系统性地转向明确的实验规划、变量控制、来源追溯和透明报告。基于积累的实证经验和先前的方法论分析，我们提出了指导原则，并概述了一个共同的研究议程，以加强数字取证证据的严谨性、透明度和可重复性，同时尊重法律和伦理规范。

引言

数字取证（DF）长期以来一直希望被认可为一种具有科学依据的学科，能够产生可靠、可重复且在社会上可辩护的证据。自从其早期发展以来，有影响力的研究都强调，取证结论不能仅依赖于工具的执行或轶事验证，而必须通过严格的实验推理来支持。Garfinkel等人（2009年和2010年）指出，如果没有共享的数据集、透明的实验协议和累积验证机制，数字取证研究将难以发展成为一门连贯的科学领域。同时，Casey（2013年）表明，数字取证中的实验设计存在内在挑战，这些挑战无法通过非正式测试或以工具为中心的演示来解决。

尽管人们对这些挑战的认识有所提高，但许多问题仍未得到解决。当代数字取证研究越来越多地报告实验结果，然而往往缺乏受控设计、明确的假设和可重复的工作流程。因此，本文明确指出：当今数字取证实验面临的核心挑战并非缺乏实验，而是缺乏符合取证要求的受控实验。应对这一挑战需要方法论上的承诺，而不仅仅是渐进性的调整。

数字取证研究本质上是实用的。与纯粹的理论科学领域不同，数字取证实验的主要成果通常是产生知识、方法或工具，使调查人员能够重建发生在数字系统中的事件。因此，数字取证中的严格实验最终必须支持在真实调查环境中对数字证据的可靠解释。从这个意义上说，提高实验严谨性不仅是为了产生可推广的知识，也是为了开发可重复的程序、验证数字证据的解释方法，在许多情况下还包括协助从业者从数字证据中重建事件的工具。

这一观点基于经典反思以及文献中报道的数字取证实验的系统分析所积累的实证证据。这些分析一致揭示了实验规划、执行、分析和传播方面的缺陷，从而削弱了透明度和可重复性（OliveiraJr等人，2020a；2022a）。与此同时，实验软件工程（SE）的发展，特别是通过采用开放科学实践，提供了具体的、经实证验证的机制来应对类似挑战，为加强数字取证实验提供了一个自然且时间连贯的整合路径。

虽然这项工作建立在先前关于数字取证实验的概念性和实证研究的基础上，但其贡献在于整合了几个以前在数字取证文献中尚未共同提出的互补视角。特别是，本文将符合取证要求的实验与开放科学实践、实验基础设施、AI支持的方法论协助和研究诚信教育联系起来。通过将这些元素整合到一个连贯的研究议程中，该研究不仅识别了方法论上的不足，还提出了一个加强数字取证实验的综合性框架。

为了明确这项工作的具体贡献，本文做出了以下贡献：

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它基于文献中报告的先前实证分析，指出了数字取证实验研究中持续存在的方法论缺口。

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它明确阐述了“符合取证要求的实验”这一科学立场，强调明确的实验计划、可追溯性、可重复性和实验结果的操作性可解释性。

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它提出了一个共同的研究议程，通过整合实验软件工程的方法论原则、开放科学实践和新兴的研究基础设施（如来源追溯意识实验和AI支持的实验协助），来加强数字取证实验的严谨性。

部分摘录

数字取证中的实验研究：持续的方法论缺口

在数字取证研究中，实验评估已经变得越来越普遍，但方法论的严谨性仍然参差不齐。Casey（2013年）指出，未受控制的变量、未记录的假设和依赖上下文的因素可能会影响实验结论。此外，Garfinkel（2010年）认为，缺乏标准化的数据集和可重复的实验设置阻碍了研究之间的有意义比较，并阻碍了知识的积累。

实证证据证实了这一点

从实验意识到符合取证要求的实验

在所有实证科学领域中，严谨性不仅仅来自于方法论的复杂性，还来自于明确性。受控实验需要周密的规划、可追溯的执行、保守的解释和透明的报告。在数字取证中，这些要求由于法律可接受性、证据完整性和对抗性审查而变得更加严格。

Casey（2013年）强调，取证实验必须明确区分实证观察和解释性判断，以避免……

符合取证要求的实验作为一种科学立场

符合取证要求的实验是指那些旨在产生科学上可靠且在取证上可辩护的结果的实验实践。与通用实验不同，这种立场承认实验结果可能会在法律、机构和社会背景下受到审查。因此，假设、程序、数据集和局限性必须明确记录和审计。

在这种背景下，“符合取证要求的实验”这一概念……

软件工程中的开放科学作为一种整合路径

开放科学在实验软件工程的成熟过程中发挥了决定性作用。在过去十年中，实验软件工程逐步采用了开放协议、共享数据集、工件评估实践、预先注册和实验工作流程的明确记录。这些实践显著提高了透明度、可重复性和知识的累积。

实验软件工程的愿景论文、调查和实证研究表明，开放性涵盖了整个……

教育、研究诚信和社会影响

有效采用受控和符合取证要求的实验需要持续投资于研究诚信和开放科学的教育和培训。教授实验严谨性、透明度和负责任的研究实践对于使研究人员和从业者能够以科学的方式设计、进行和解释实验至关重要。

从社会角度来看，这一教育维度与联合国可持续发展目标直接一致……

迈向共同的研究议程

推进数字取证（DF）中的实验需要从孤立的、以工具为中心的评估转向累积的、受控的和透明的科学研究。虽然单个实验研究仍然有价值，但当它们作为更广泛的实验生态系统的一部分进行设计时，它们的科学贡献会大大增强，在这个系统中，结果可以比较、复制、扩展，并随着时间的推移进行批判性重新评估。本文认为，这样的转变是……

最后的评论

十多年前，经典研究就警告说，缺乏严格的实验会削弱数字取证的科学基础。尽管取得了进步，但这些担忧仍然有效。本文重申了早期的见解，并提出了倡导受控和符合取证要求的实验的当代立场。

作为一项概念性和立场导向的研究，这项工作也暴露了一些必须承认的局限性。提出的研究议程……

关于写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备这项工作时，作者使用了Grammarly Rewriting来提高论文的可读性。使用该工具/服务后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对出版物的内容负全责。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

我感谢CAPES/巴西资助的Pró-Defesa RESUME项目（资助号#V3084362P）以及帕拉纳Araucária基金会资助的NAPI公共安全和法医学项目（资助号#22.632.926-9）和软件工程中的透明度、严谨性和教育项目（TRACE-SE）（资助号#PBA2025201000274）。

我还要感谢CNPq/巴西的资助（资助号#311503/2022-5）。