DFRWS 2020 EU e Proceedings of the Seventh Annual DFRWS Europe Big Data Forensics: Hadoop 3.2.0 Reconstruction
DFRWS 2020 EU e Proceedings of the Seventh Annual DFRWS Europe Big Data Forensics: Hadoop 3.2.0 Reconstruction
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DFRWS 2020 EU e 第七届年度 DFRWS 欧洲大数据取证：Hadoop 3.2.0 重构
DOI：
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发表时间：
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期刊：
影响因子：
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通讯作者：
W. Glisson
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Edward Harshany;Ryan Benton;David M. Bourrie;W. Glisson
在大数据分布式文件系统环境中进行数字取证调查，由于大量的物理数据存储空间，对调查人员提出了重大挑战。提出了一种将Hadoop分布式文件系统逻辑文件空间映射到物理数据位置的方法。这种方法使用元数据收集和分析来重建有限时间序列中的事件。由爱思唯尔有限公司发布。这是一个开放获取的文章，根据CC BY-NC-ND许可证（http：//creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。* 通讯作者。
Conducting digital forensic investigations in a big data distributed fi le system environment presents signi fi cant challenges to an investigator given the high volume of physical data storage space. Presented is an approach from which the Hadoop Distributed File System logical fi le space is mapped to the physical data location. This approach uses metadata collection and analysis to reconstruct events in a fi nite time series. Published by Elsevier Ltd. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http:// creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).. * Corresponding author.