本文關(guān)鍵詞：Android智能手機(jī)取證研究

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【摘要】：智能手機(jī)是近年來快速發(fā)展起來的一種新型手機(jī),相較于傳統(tǒng)手機(jī),由于功能更強(qiáng)大而廣受人們的歡迎,并且迅速成為人們通訊的主要工具。而犯罪分子也越來越多的利用智能手機(jī)進(jìn)行詐騙、盜取個(gè)人隱私信息等犯罪行為,對(duì)于智能手機(jī),如何快速有效的將手機(jī)中有利于破案的線索提取出來對(duì)于打擊此類犯罪有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。 本文立足于研究Android智能手機(jī)取證相關(guān)問題,Android是近年來快速發(fā)展起來的一種智能手機(jī)操作系統(tǒng),由于代碼開源,快速成為現(xiàn)今市場占有率第一的智能手機(jī)操作系統(tǒng),對(duì)它的取證研究工作有助于借鑒和推廣到其它智能手機(jī)操作系統(tǒng)平臺(tái)上。文中首先簡要介紹了智能手機(jī)取證研究現(xiàn)狀,然后分別列出了Android系統(tǒng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的格式及其存儲(chǔ)位置,并對(duì)取證過程中需要獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,介紹了如何將Android系統(tǒng)數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化為智能分析需要的格式。Android系統(tǒng)數(shù)據(jù)被提取后,將被傳入取證服務(wù)器,由服務(wù)器端的智能分析工具進(jìn)行智能分析,查找可能是證據(jù)的文件,并最終以可視化的方式展示給取證人員,將取證人員從繁重的人工查找分析過程中解脫出來。文中對(duì)于證據(jù)的挖掘使用了文本分類算法,在特征選擇時(shí)使用依存文法進(jìn)行了組合特征提取,這類特征融合了句法結(jié)構(gòu),更能代表句子的真實(shí)意思,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,融合這類特征的選取算法在分類中將得到更好的效果。 智能手機(jī)取證自動(dòng)化是整個(gè)取證過程中最重要的步驟,它在減少了取證人員工作量的同時(shí),也需要保證獲取到的數(shù)據(jù)完整、有效。通過文本分類算法來實(shí)現(xiàn)智能手機(jī)取證的自動(dòng)化,具有積極的意義。
【關(guān)鍵詞】：智能手機(jī) Android 手機(jī)取證 文本分類 證據(jù)可視化
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.1;D918.2
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 本課題主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)19-21
• 1.3.1 本課題主要研究工作19-20
• 1.3.2 本課題創(chuàng)新點(diǎn)20-21
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)21-22
• 第二章 文本分類技術(shù)介紹22-32
• 2.1 文本分類預(yù)處理22-24
• 2.1.1 文本分詞22-23
• 2.1.2 去停用詞23-24
• 2.2 文本表示模型24-25
• 2.3 特征抽取方法25-27
• 2.3.1 信息增益25-26
• 2.3.2 互信息26
• 2.3.3 χ~2統(tǒng)計(jì)量26
• 2.3.4 文本證據(jù)權(quán)方法26-27
• 2.4 特征權(quán)重計(jì)算27-28
• 2.5 常用分類算法簡介28-32
• 2.5.1 K-最近鄰分類器28-29
• 2.5.2 貝葉斯分類29-30
• 2.5.3 支持向量機(jī)算法30-32
• 第三章 Android數(shù)據(jù)提取端32-46
• 3.1 Android系統(tǒng)簡介32-34
• 3.2 Android系統(tǒng)常用數(shù)據(jù)提取34-44
• 3.2.1 通訊錄提取35-37
• 3.2.2 通話記錄提取37-38
• 3.2.3 短信記錄提取38-39
• 3.2.4 備忘錄數(shù)據(jù)提取39-41
• 3.2.5 郵件數(shù)據(jù)提取41-42
• 3.2.6 瀏覽記錄提取42-44
• 3.2.7 APP數(shù)據(jù)提取44
• 3.3 可移動(dòng)存儲(chǔ)卡數(shù)據(jù)提取44-45
• 3.4 其它數(shù)據(jù)提取45-46
• 第四章 Android電子取證智能分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)46-58
• 4.1 數(shù)據(jù)獲取模塊46-48
• 4.2 關(guān)鍵字分析48-50
• 4.3 文本預(yù)處理50-54
• 4.3.1 基于依存文法的特征抽取51-53
• 4.3.2 特征頻率統(tǒng)計(jì)53-54
• 4.4 特征權(quán)重計(jì)算54
• 4.5 自動(dòng)證據(jù)分析54-56
• 4.6 證據(jù)可視化56-58
• 第五章 實(shí)驗(yàn)分析58-62
• 5.1 實(shí)驗(yàn)介紹58
• 5.2 數(shù)據(jù)傳輸實(shí)驗(yàn)58-59
• 5.3 證據(jù)分類實(shí)驗(yàn)59-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 全文總結(jié)62
• 6.2 未來展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-70
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文70-72
• 作者及導(dǎo)師介紹72-73
• 附件73-74

【相似文獻(xiàn)】

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