基于数据挖掘的计算机动态取证系统

本文首先介绍了计算机动态取证的概念、原则和步骤,然后提出了一个计算机动态取证系统模型,并针对计算机动态取证的数据分析阶段面临的问题,将数据挖掘技术应用于计算机动态取证的海量数据分析中,能够有效的提高动态取证中数据分析的速度、分析的准确性和分析的智能性,解决动态取证中的实用性、有效性、可适应性和可扩展性问题。     

基于数据挖掘的计算机动态取证系统

本文首先介绍了计算机动态取证的概念、原则和步骤,然后提出了一个计算机动态取证系统模型,并针对计算机动态取证的数据分析阶段面临的问题,将数据挖掘技术应用于计算机动态取证的海量数据分析中,能够有效的提高动态取证中数据分析的速度、分析的准确性和分析的智能性,解决动态取证中的实用性、有效性、可适应性和可扩展性问题.     

计算机取证分析系统中数据挖掘技术的应用

随着网络信息技术的发展,在计算机取证分析技术领域,传统技术的局限性越来越突出,那么具有创新性和实用性的数据挖掘技术在其中的应用应运而生,将这一技术应用于计算机动态取证的海量数据分析,不急增加了动态取证数据分析的速度,同时提供了分型的智能性和准确性.本文内容涉及到传统计算机取证分析技术存在的缺陷、广义数据挖掘方法、数据挖掘技术方法在计算机动态取证系统中的应用.     

基于数据挖掘的动态取证技术研究

文中针对静态取证中存在的证据真实性、有效性和及时性问题,提出将取证技术结合到防火墙、入侵检测系统中,应用数据挖掘技术和智能代理技术对所有可能的计算机犯罪行为进行实时的动态取证。重点研究了基于数据挖掘的多智能代理动态取证系统模型,以及在该模型下的基于智能代理的数据获取和基于数据挖掘的动态数据分析。这些对提高电子证据的真实性、有效性以及动态取证系统的有效性、可适应性、可扩展性、智能化具有重要的意义。     

基于数据挖掘的动态取证技术研究

文中针对静态取证中存在的证据真实性、有效性和及时性问题,提出将取证技术结合到防火墙、入侵检测系统中,应用数据挖掘技术和智能代理技术对所有可能的计算机犯罪行为进行实时的动态取证.重点研究了基于数据挖掘的多智能代理动态取证系统模型,以及在该模型下的基于智能代理的数据获取和基于数据挖掘的动态数据分析.这些对提高电子证据的真实性、有效性以及动态取证系统的有效性、可适应性、可扩展性、智能化具有重要的意义.     

基于协议分析的网络入侵动态取证系统设计

计算机取证技术分为静态取证和动态取证两种。静态取证技术由于采用事后分析的方法提取证据，因而证据的采集不够全面，同时恢复的数据可能是已经被篡改的数据，因而法律效力低。文中将计算机取证技术与入侵检测技术结合，提出一种基于协议分析的网络入侵动态取证系统。该系统采用基于协议分析的入侵检测方法，提高了入侵检测效率及数据分析能力，有助于解决动态取证的实时性；同时系统采取了较全面的安全机制，确保收集的电子证据的真实性、有效性、不可篡改性，是动态计算机取证的一种较好解决方案。     

计算机动态取证系统模型研究

在犯罪事件发生后对犯罪行为进行事后的取证,存在着证据的真实性、有效性和及时性问题。本文提出将取证技术结合到防火墙、入侵检测系统中,对所有可能的计算机犯罪行为进行实时的动态取证,重点研究了基于数据挖掘的多智能代理动态取证系统模型以及基于该模型下的数据获取模块和数据分析模块。     

基于协议分析的网络入侵动态取证系统设计

计算机取证技术分为静态取证和动态取证两种。静态取证技术由于采用事后分析的方法提取证据,因而证据的采集不够全面,同时恢复的数据可能是已经被篡改的数据,因而法律效力低。文中将计算机取证技术与入侵检测技术结合,提出一种基于协议分析的网络入侵动态取证系统。该系统采用基于协议分析的入侵检测方法,提高了入侵检测效率及数据分析能力,有助于解决动态取证的实时性;同时系统采取了较全面的安全机制,确保收集的电子证据的真实性、有效性、不可篡改性,是动态计算机取证的一种较好解决方案。     

计算机取证问题分析与对策

分析了计算机取证的研究现状 ,讨论了计算机取证的相关技术 ,及其目前计算机取证面临的主要问题 ,提出了计算机取证与入侵检测相结合 ,对计算机犯罪进行动态取证 ,同时将数据挖掘技术、智能代理技术应用到动态取证中的解决方案。     

数据挖掘在动态取证系统中的应用研究

传统的取证技术是一种静态方法,该文从动态取证的角度去解决静态取证所面临的问题,研究了计算机动态取证的相关技术,提出了一个计算机动态取证系统模型并对相关模块进行设计。根据动态取证的特点,提出将数据挖掘技术应用于动态取证系统中,针对基本挖掘算法在取证分析实际应用中存在的不足,提出了相应的算法改进方法,通过实验分析,证明了改进算法在计算机动态取证应用中的有效性。     

判定树算法在计算机取证中的应用

随着网络犯罪的日益猖獗,计算机取证正逐步成为人们研究与关注的焦点.为了能从海量的可疑数据中发现证据,数据挖掘技术的参与必不可少.首先介绍了在计算机取证中比较常用的数据挖掘分类分析方法,然后介绍其在计算机取证原型系统中的实现和应用,最后给出了进一步研究的方向:多样证据的提取及其之间的关联.     

基于犯罪画像的计算机取证分析方法研究

犯罪嫌疑人的画像分析已经引起了广泛的关注,在各种媒体领域都得到了广泛的应用,计算机领域也已经开始了这方面的研究内容。犯罪嫌疑人画像的分析主要是对犯罪现场分析和犯罪行为调查的心理分析。通过对传统物理取证分析方法和现有的计算机取证分析方法的总结,将传统犯罪取证研究中的犯罪轮廓构建技术应用于计算机犯罪取证研究中,缩小取证调查范围,协助工作人员办案,从而锁定罪犯,提高案件的侦破效率。提出用数据挖掘的方法进行取证。     

BP算法在网络入侵动态取证中的设计与实现

计算机动态取证主要是用于计算机网络数据的采集和分析。为了实现入侵的动态取证,及时分析入侵企图,文中设计并实现了一个人侵动态取证系统。通过事先建立系统行为特征轮廓,利用BP神经网络技术分析系统行为,及时分析人侵企图,达到动态取证的目的。     

数据挖掘技术在计算机取证中的应用研究

文章首先分析了目前国内外计算机取证技术的现状和不足,然后对FP—Growth算法、ID3算法在计算机取证方面的应用进行了分析和改进,最后指出了数据挖掘技术在计算机取证方面的下一步的研究范围和方向。     

基于数据挖掘技术的计算机取证系统研究

随着信息技术的不断发展,计算机犯罪问题也不断出现,计算机取证技术是将计算机调查和分析技术应用于对潜在的、有法律效力的证据的确定与获取。数据挖掘技术广泛应用于统计、模式识别、高性能并行计算和可视化研究中。本文对基于数据挖掘技术的计算机取证系统进行了探讨。