Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Digital Forensics (DF) is defined as the ensemble of methods, tools and techniques used to collect, preserve and analyse digital data originating from any type of digital media involved in an incident with the purpose of extracting valid evidence for a court of law. DF investigations are usually performed as a response to a digital crime and, as such, they are termed Reactive Digital Forensic (RDF). Although RDF investigations are effective, they are faced with many challenges, especially when dealing with anti-forensic incidents, volatile data and event reconstruction. To tackle these challenges, Proactive Digital Forensic (PDF) is required. By being proactive, DF is prepared for incidents. This book focuses on the detection and analysis phase of the proactive investigation system, as it is the most expensive phase of the system. In addition, theories behind such systems will be discussed. Finally, implementation of the whole proactive system will be tested on a botnet use case (Zeus).