隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展,智能手機(jī)成為人們?nèi)粘Ｉ罟ぞ摺?yīng)用商店中各種手機(jī)APP使智能手機(jī)的功能不斷完善,而人們的一些生活信息在不經(jīng)意間被智能手機(jī)所記錄,其中包括各種個(gè)人隱私信息。在現(xiàn)代的犯罪案件中,嫌疑人的智能手機(jī)中記錄著大量案件相關(guān)信息,通過(guò)話單和手機(jī)取證技術(shù)獲取嫌疑人的位置信息對(duì)于案件的偵查取證有很大幫助。本文首先分析了手機(jī)取證和地理位置應(yīng)用的研究現(xiàn)狀,其中包括國(guó)外和國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀,并且分析了地理位置分析應(yīng)用的不足,結(jié)合話單和手機(jī)取證的地理位置信息,應(yīng)用于公共安全領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)本文“高效”、“智能”的地理位置分析系統(tǒng)。本文的主要研究工作如下:（1）地理位置信息獲取地理位置信息系統(tǒng)的前提是獲取足夠的嫌疑人地理位置信息,首先分析三大運(yùn)營(yíng)商的話單信息,通過(guò)查詢運(yùn)營(yíng)商提供的基站數(shù)據(jù)庫(kù),獲取嫌疑人的位置信息;分析嫌疑人安卓手機(jī)中的常用APP:滴滴打車(chē)、大眾點(diǎn)評(píng)、美團(tuán)、騎唄單車(chē),安卓手機(jī)的系統(tǒng)日志,獲取嫌疑人安卓手機(jī)中的位置信息;分析在開(kāi)啟定位情況下拍攝的照片,獲取嫌疑人的位置信息。（2）位置信息公共安全應(yīng)用在獲取嫌疑人位置信息的基礎(chǔ)上,通過(guò)數(shù)據(jù)分析相關(guān)算法:聚類和分類,結(jié)合一線偵查辦案人員的經(jīng)驗(yàn),分析... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)計(jì)量大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景、目的及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的及意義
    1.2 課題研究現(xiàn)狀
        1.2.1 安卓手機(jī)取證國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 位置信息數(shù)據(jù)挖掘國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文組織結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
2 地理位置分析系統(tǒng)的實(shí)用性與需求分析
    2.1 不安全行為與地理位置的關(guān)系
        2.1.1 晝伏夜出
        2.1.2 常去高危案發(fā)區(qū)域
    2.2 系統(tǒng)管理
    2.3 地理位置信息獲取
        2.3.1 話單地理位置信息
        2.3.2 安卓手機(jī)地理位置信息
        2.3.3 照片地理位置信息
    2.4 數(shù)據(jù)挖掘
    2.5 可視化展示
    2.6 非功能性需求
    2.7 本章小結(jié)
3 地理位置分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
    3.1 公共安全區(qū)域與地理位置信息
    3.2 話單和手機(jī)取證概述
        3.2.1 話單
        3.2.2 手機(jī)取證
    3.3 地理位置分析系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        3.3.1 地理位置分析系統(tǒng)架構(gòu)
        3.3.2 地理位置分析系統(tǒng)工作流程
    3.4 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    3.5 地理位置信息獲取
        3.5.1 安卓手機(jī)位置信息獲取
        3.5.2 安卓手機(jī)系統(tǒng)日志
        3.5.3 話單位置信息獲取
        3.5.4 照片位置信息獲取
    3.6 本章小結(jié)
4 地理位置分析系統(tǒng)的安全應(yīng)用
    4.1 分析系統(tǒng)安全應(yīng)用概述
    4.2 相關(guān)算法介紹
        4.2.1 聚類算法
        4.2.2 DBSCAN算法
    4.3 常去地及工作家庭地址分析
    4.4 興趣愛(ài)好推測(cè)
    4.5 活動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)
    4.6 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 研究工作總結(jié)
    5.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
附錄
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ELK的日志分析系統(tǒng)[J]. 魏山林.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2017(05)
[2]K-means聚類算法研究淺析[J]. 李志偉.  電子世界. 2016(19)
[3]打車(chē)軟件駛向何方?[J]. 本刊編輯部.  現(xiàn)代商業(yè). 2015(25)
[4]基于文本挖掘的電商企業(yè)評(píng)論打分機(jī)制有效性驗(yàn)證[J]. 胡發(fā)剛,謝軍.  吉林工商學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(03)
[5]團(tuán)購(gòu)電子商務(wù)模式發(fā)展的影響因素分析:以美團(tuán)為例[J]. 方陽(yáng)娥,陳詩(shī)雨,胡青路,崔巍巍,安劉咪.  商業(yè)故事. 2015(16)
[6]對(duì)滿足用戶行為的產(chǎn)品設(shè)計(jì)的再思考[J]. 熊格外.  設(shè)計(jì). 2015(07)
[7]大眾點(diǎn)評(píng)的創(chuàng)新服務(wù)商業(yè)模式淺析——基于Osterwalder模式[J]. 曹元青.  經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2014(34)
[8]智能手機(jī)取證的應(yīng)用研究[J]. 高建華.  計(jì)算機(jī)安全. 2013(09)
[9]基于Android系統(tǒng)的取證技術(shù)分析[J]. 張輝極,薛艷英.  信息網(wǎng)絡(luò)安全. 2012(04)
[10]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)取證中的應(yīng)用研究[J]. 齊戰(zhàn)勝,高峰,騰達(dá).  信息網(wǎng)絡(luò)安全. 2011(09)

博士論文
[1]含地理位置信息的社交媒體挖掘及應(yīng)用[D]. 蔣鍇.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的鐵路異物侵限及自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 李超.西南交通大學(xué) 2017
[2]Android終端地理位置信息取證關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王恒康.東南大學(xué) 2016
[3]Android平臺(tái)下地理信息證據(jù)數(shù)據(jù)的提取[D]. 姜華巖.吉林大學(xué) 2016
[4]基于位置信息的北京市出行模式研究[D]. 陳娜.北京交通大學(xué) 2016
[5]基于話單挖掘的可視化人物關(guān)系分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 許婷.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[6]基于位置信息的數(shù)據(jù)挖掘[D]. 潘成.湖北大學(xué) 2014
[7]iPhone手機(jī)在線取證研究[D]. 許锘.北京化工大學(xué) 2013
[8]餐飲類位置信息服務(wù)的消費(fèi)者信息檢索行為研究[D]. 白雪.華南理工大學(xué) 2012
[9]江西省商務(wù)學(xué)校在線考試系統(tǒng)[D]. 萬(wàn)萍.南昌大學(xué) 2011
[10]空間數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法研究[D]. 趙銳.山東大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3186790