Forensic Simulation of WhatsApp Chats Using Large Language Models : Evaluating the Authenticity of Generated Content
Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Die Auswertung digitaler Kommunikationsdaten von Messengerdiensten wie WhatsApp, Signal oder Telegramm spielt in der digitalen Forensik eine bedeutende Rolle. Hinweise zur Planung oder Besprechung von möglichen Straftaten wie Drogenhandel, Überfällen, oder Körperverletzungen können identifiziert und gerichtsverwertbar gesichert werden. Dafür müssen Ermittler jedoch tausende von Nachrichten manuell beurteilen, was mit einem erheblichen Zeit- und Personalaufwand verbunden ist. Maschinelle Lernverfahren könnten diesen Prozess erheblich beschleunigen, jedoch fehlt es prinzipiell an forensischen Kommunikationsdatensätzen, um Modelle zu entwickeln und zu testen. Diese Arbeit untersucht, inwieweit aus mit Large Language Models generierten WhatsApp-Chatverläufe relevante Themen extrahiert werden könnten. Dazu werden die Ausgaben verschiedener Large Language Models miteinander verglichen und die Authentizität der erzeugten Inhalte evaluiert. Ziel ist es, das Potenzial synthetischer Daten zur Unterstützung forensischer Anwendungen kritisch zu beurteilen.
Author: Heubach, Chantal
Language: German
Topic: Digital and Cyber Forensics
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7159741640