基于信任链的骚扰电话预判技术研究

当前,骚扰电话乱象屡禁不止,严重影响了人民群众的正常生活,甚至威胁到个人财产安全,因此简单有效地识别骚扰电话技术成为亟待解决的问题。区别于现有的对电话号码进行黑白名单标记、大数据分析等识别方法,提出基于信任链的骚扰电话预判技术,从可信度量的角度计算来电号码的可靠程度,并针对高危受害群体的典型应用场景进行分析,通过对骚扰电话的预判,降低其受到电话骚扰甚至电话诈骗的可能性。     

基于5G新技术下的互联网取证探析

近年来,随着信息网络的飞速发展,5G通讯技术正在迅速崛起,为互联网取证带来了前所未有的挑战。互联网数据提取固定时,基于5G的网络研究测试现状,会影响到互联网取证过程以及结果。所以,如何利用5G技术服务互联网取证行业,是我们面临的重要问题。     

针对多种处理痕迹的数字语音取证算法

现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测，无法对不相关的操作进行判断。针对该问题，提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先，计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数（MFCC）统计矩特征；然后通过多个二分类器对特征进行训练，并组合投票得到多分类器；最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明，归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率，且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中，检测率仍能保持在96%以上。     

电子取证3.0时代的实验室建设思路

电子取证进入了3.0时代,电子取证实验室建设也需要跟上时代,要具备时代的特色,符合信息化的要求,适应信息科技发展的趋势。首先从网络上连接各个实验室,再从装备上进行智能互联化改造,从而构建一体化实验室,开展取证知识的汇聚与共享,取证能力的下沉,取证技术的更新,将大数据平台能力支撑给取证前端,并将人工智能技术应用到取证的各个领域。     

基于改进马尔科夫特征的图像拼接检测研究

针对传统马尔科夫特征拼接检测准确率不高的问题,提出了一种有效的马尔科夫特征提取方法。与传统马尔科夫特征的计算过程不同,只计算水平和垂直两个方向的转移概率矩阵,选择四个转移概率矩阵中对应位置求和后的值作为最终特征。求和操作不仅降低了特征维度,而且使真实图像与拼接图像之间的概率分布区分更加明显。所提出的算法的特征维度与数据集无关。该方法在哥伦比亚彩色拼接检测图库、CASIA V1. 0和CASIA V2. 0数据集上测试的准确率分别为94. 38%、99. 19%、96. 02%。     

基于TEE的主动可信TPM/TCM设计与实现

可信技术正在从被动可信度量向着下一代的主动可信监控方向发展，要求TPM/TCM模块有能力主动度量和干预主机系统，传统的TPM/TCM从架构和运行机制等方面都无法满足这种能力.TEE（trusted executionenvironment）技术提供了可信执行环境和主动访控能力，为构建下一代TPM/TCM提供了基本平台，但还存在系统结构、存储以及通信等多方面挑战.提出基于ARM平台TrustZone机制的TZTCM方案，通过分核异步系统架构解决TZTCM独立可信运行和主动可信安全监控问题，基于PUF（physical unclonable functions）安全存储机制和基于UUID（universally unique identifier）的TEE安全通信机制，解决了TEE环境下可信平台模块的存储安全和通信安全问题，为设计实现主动可信TPM/TCM给出了理论和实践参考.通过实验验证了所提关键机制的有效性，实验结果表明，TZTCM在密码计算能力上较常见TPM也有很大提升.TZTCM只需要在系统中增加或修改相应的软/固件，除了主动可信监控能力，还具有低成本、高性能、低功耗、易升级等特点，相对传统TPM/TCM具有非常明显的优势.     

一种涉微信公众号违法犯罪的自动取证方法

设计并实现了一种涉微信公众号违法犯罪的自动取证方法。该方法将网络爬虫技术应用到涉微信公众号犯罪案件的取证中,自动登录微信公众号后台,利用网络爬虫获取目标公众号的所有的文章标题与地址,结合网页截屏技术自动保存目标文章内容。实验结果表明,该方法可以实现对微信公众号文章的远程、自动取证。