如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database在计算机领域，数据库是一个有组织的数据集合，以电子方式存储和访问。小型数据库可以存储在文件系统中，而大型数据库则托管在计算机集群或云存储中。数据库的设计跨越了形式技术和实际考虑，包括数据建模、有效的数据表示和存储、查询语言、敏感数据的安全和隐私，以及分布式计算问题，包括支持并发访问和容错。
数据库Database数据库管理系统（DBMS）是与终端用户、应用程序和数据库本身交互的软件，用于捕获和分析数据。DBMS软件还包括了为管理数据库而提供的核心设施。数据库、DBMS和相关应用程序的总和可以被称为数据库系统。通常，术语 “数据库 “也被宽泛地用来指代任何一个DBMS、数据库系统或与数据库相关的应用程序。
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计算机代写|数据库代考Database代考|Sharing Signal Data with Investigators
Both criminal investigation and workplace investigation have a clear standard of evidence acceptance. Screen captures from WhatsApp, Skype and other instant messaging applications are one of the main approaches for witnesses, victims and subjects to share information with investigators. However, screen captures are hard to distinguish whether they are authentic as they are usually stored in formats like JPG, PNG or TIFF to send through an insecure channel. Especially, free online resources such as fakechatapp.com, and fakewhats.com allow non-tech savvy users to create fake WhatsApp chats in several minutes. In WhatsApp, exporting chat into a compressed file of text messages and media files provides an alternative solution; however, the compressed file can be extracted. The text file can also be edited in any text editor. For instant-messaging applications with local or cloud data backup functions, a data backup should be created and protected with passwords. Then the package and passwords should be shared with investigators separately. However, Signal only supports data backup on the Android platform, and the backups are encrypted.
The author proposes an alternative solution to share Signal data with investigators. Signal can be installed on an examiner’s laptop, and then the generated QR code is shared with the witness to scan. Once scanned, the examiner’s laptop becomes a linked device to the witness’s mobile handset. Then, investigators can store the synchronized Signal chats via screen recording, screen captures, and forensic acquisition. Once the evidence collection finishes, the witness can remove the examiner’s laptop from the Signal linked device list. However, user privacy should be protected, and a clear authorization with a scope well-defined should be reviewed and signed by the witness in advance.
计算机代写|数据库代考Database代考|General Process to Handle Signal
With the shifting of the social gravity from personal interaction to online chatting, instant messaging applications have become copies of our lives. Digital forensic investigations on instant messaging applications start with forensically in the mobile device data and reviewing the shared messages and media. However, the development of applications like Signal is driving the change of mindset of mobile forensics to integrated digital forensics. Delete messages from all chat participants, timed disappearing messages, and view-once media pose the same question to investigators and digital forensic practitioners, what to do if post-mortem filesystem/physical acquisition cannot recover deleted data? Also, linked devices of mobile and desktop devices make the physical device seizure more difficult. The target Signal account can remain active with data exchange with only one linked device not seized. Additionally, suppose, the Signal registration lock is not enabled. In that case, the target of an investigation can easily register the same Signal account on a new mobile handset, which makes the seizure non-valid. Not to mention that the target can unlink all devices and delete Signal clients and the account from physical devices, which can lead the investigation to a dead end. These questions naturally lead to further thinking about the importance of extending Signal investigations from mobile examination centred or physical device forensic examination centred mode to an OSINT-based and real-time data flow mode investigation that does not necessarily involve physical devices. This framework relies on the power of OSINT and Signal built-in features to establish a social graph of the target and explore the possibility of monitoring the realtime data exchange within Signal. The physical devices, if seized and acquired, should be considered as a new source of lead that feeds into the real-time and OSINT-based investigation. Besides an in-depth analysis of the Signal database, the contacts, geolocations, timeline information and multimedia artifacts extracted from the physical devices would be input to an iteration of the real-time and OSINT-based investigation.
The next natural step is to combine the segments of thinking into a formal framework that streamlines the entire life cycle of the digital forensic investigation of Signal. Investigators and digital forensic practitioners can refer to the framework for their investigation preparation, decision-making, problem-solving during an investigation, and validating their outcome. Compared with other frameworks for instantmessaging investigation, such as IDFIF proposed by Bery Actoriano and Imam Riadi in their research on WhatsApp Web, the framework proposed in this chapter is specifically tuned to include the unique features of Signal and how to leverage these features to establish a real-time data flow and to facilitate the OSINT investigation. As of the writing time, the framework proposed in this chapter is the first digital forensic investigation framework proposed to the author’s best knowledge.
Moreover, this framework is also a reference for future research on Signal. It can also be extended based on separate in-depth research of each step within the framework, such as the mechanism of linking devices to a Signal account. Can this mechanism be bypassed or cracked? Finally, researchers can use the framework in this chapter as an assessment reference to evaluate how their research can fit into the life cycle of a digital forensic investigation and contribute to achieving the investigation requirements.
数据库代写
计算机代写|数据库代考Database代考|Sharing Signal Data with Investigators
刑事侦查和职场侦查都有明确的取证标准。来自 WhatsApp、Skype 和其他即时通讯应用程序的屏幕截图是证人、受害人和受试者与调查人员分享信息的主要方式之一。然而，屏幕截图很难区分它们是否真实，因为它们通常以 JPG、PNG 或 TIFF 等格式存储，以通过不安全的渠道发送。特别是，fakechatapp.com 和 fakewhats.com 等免费在线资源允许不懂技术的用户在几分钟内创建虚假的 WhatsApp 聊天记录。在 WhatsApp 中，将聊天导出为文本消息和媒体文件的压缩文件提供了另一种解决方案；但是，可以提取压缩文件。文本文件也可以在任何文本编辑器中编辑。对于具有本地或云端数据备份功能的即时通讯应用程序，应创建数据备份并使用密码进行保护。然后将包和密码分别与调查人员共享。但是Signal只支持Android平台的数据备份，而且备份是加密的。
作者提出了一种与调查人员共享信号数据的替代解决方案。Signal可以安装在考官的笔记本电脑上，然后将生成的二维码分享给证人进行扫描。扫描后，检查者的笔记本电脑将成为证人手机的链接设备。然后，调查人员可以通过屏幕录制、屏幕截图和取证采集来存储同步的 Signal 聊天记录。证据收集完成后，证人可以从 Signal 链接设备列表中删除检查者的笔记本电脑。但应保护用户隐私，应事先审查并由见证人签署明确的、范围明确的授权。
计算机代写|数据库代考Database代考|General Process to Handle Signal
随着社交重心从个人互动转向在线聊天，即时通讯应用程序已成为我们生活的副本。对即时消息应用程序的数字取证调查从取证移动设备数据开始，并审查共享的消息和媒体。然而，Signal 等应用程序的开发正在推动移动取证思维向集成数字取证转变。删除所有聊天参与者的消息、定时消失的消息和一次查看媒体向调查人员和数字取证从业者提出了同样的问题，如果事后文件系统/物理采集无法恢复已删除的数据怎么办？此外，移动设备和桌面设备的链接设备使物理设备的占用更加困难。目标 Signal 帐户可以通过数据交换保持活动状态，只有一台未被占用的链接设备。此外，假设未启用 Signal 注册锁。在这种情况下，调查对象可以轻松地在新手机上注册相同的 Signal 帐户，从而使扣押无效。更不用说目标可以取消所有设备的链接并从物理设备上删除 Signal 客户端和帐户，这可能导致调查进入死胡同。这些问题自然会导致进一步思考将信号调查从以移动检查为中心或以物理设备取证检查为中心的模式扩展到不一定涉及物理设备的基于 OSINT 的实时数据流模式调查的重要性。该框架依靠 OSINT 的强大功能和 Signal 的内置功能来建立目标的社交图谱，并探索监控 Signal 内实时数据交换的可能性。物理设备如果被扣押和获取，应被视为一种新的线索来源，可用于实时和基于 OSINT 的调查。除了对 Signal 数据库进行深入分析外，将从物理设备中提取的联系人、地理位置、时间线信息和多媒体工件将输入到实时和基于 OSINT 调查的迭代中。应被视为一种新的线索来源，可用于实时和基于 OSINT 的调查。除了对 Signal 数据库进行深入分析外，将从物理设备中提取的联系人、地理位置、时间线信息和多媒体工件将输入到实时和基于 OSINT 调查的迭代中。应被视为一种新的线索来源，可用于实时和基于 OSINT 的调查。除了对 Signal 数据库进行深入分析外，将从物理设备中提取的联系人、地理位置、时间线信息和多媒体工件将输入到实时和基于 OSINT 调查的迭代中。
下一个自然步骤是将思维的各个部分组合成一个正式的框架，该框架简化了 Signal 数字取证调查的整个生命周期。调查人员和数字取证从业人员可以参考该框架进行调查准备、决策制定、调查过程中的问题解决以及验证结果。与其他用于即时通讯调查的框架（例如 Bery Actoriano 和 Imam Riadi 在他们对 WhatsApp Web 的研究中提出的 IDFIF）相比，本章提出的框架经过专门调整以包含 Signal 的独特功能以及如何利用这些功能建立一个实时数据流并促进 OSINT 调查。截至撰写本文时，
而且，这个框架也是以后研究Signal的一个参考。它还可以基于对框架内每个步骤的单独深入研究进行扩展，例如将设备链接到 Signal 帐户的机制。能否绕过或破解此机制？最后，研究人员可以使用本章中的框架作为评估参考，以评估他们的研究如何适应数字取证调查的生命周期并有助于实现调查要求。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。