基于数据挖掘的Multi—Agent动态取证系统研究

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．将数据挖掘技术和多智能代理技术结合起来应用于动态取证系统中。系统在体系结构上使用基于智能代理的分布式结构,采用数据挖掘技术进行动态取证的海量数据分析,针对基本挖掘算法在取证分析实际应用中可能存在的不足,提出了相应的改进方法,通过实验分析,证明了改进算法在动态取证应用中的有效性。     

基于数据挖掘的Multi-Agent动态取证系统研究

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,将数据挖掘技术和多智能代理技术结合起来应用于动态取证系统中,系统在体系结构上使用基于智能代理的分布式结构,采用数据挖掘技术进行动态取证的海量数据分析,针对基本挖掘算法在取证分析实际应用中可能存在的不足,提出了相应的改进方法,通过实验分析,证明了改进算法在动态取证应用中的有效性。     

计算机取证技术研究

从计算机取证发展的背景出发,对计算机取证的定义、原则和步骤、涉及的工具和技术、发展现状和面临的问题进行了分析探讨.运用取证软件TCT,对取证的过程和结果进行研究,并从技术上给出“反取证”的应对方法.     

基于改进TESP算法的边防车辆类型声音识别

针对于将声音识别技术应用于边防车辆类型的自动识别,提出了一种改进的基于实时编码信号处理 (TESP) 算法的特征提取方法。具体方法是根据车辆声音信号的特点,提出一个包含40个字符的扩展符号表,根据符号表编码后产生的符号流构造一维S矩阵,同时以符号流中相同的连续两个符号出现的概率为参数构造二维A矩阵,得到更加精确的特征向量。然后,设计支持向量机(SVM)作为分类器对不同的车辆类型进行分类识别。仿真实验结果表明：与基于传统TESP算法的识别率(51%)相比,基于40字符符号表的一维S矩阵和二维A矩阵特征提取方法的平均识别率分别达到84%和87%。与传统的基于频域和时频域提取特征方法相比,该算法需要较少的运算能量和内存资源,识别速率快,识别准确率高。     

可信时间戳的网络服务器取证技术研究

研究了网络服务器取证与传统计算机磁盘取证的区别,提出了基于可信时间戳的网络服务器取证模型.该模型以公钥基础设施(PKI)为基础,由时间戳服务器使用其私钥对取证数据进行数字签名,通过PKI体系中私钥的不可推导特性保证证据数据的真实性、完整性.针对实际应用环境中的网络带宽、证据数据存储空间等瓶颈限制,提出了证据数据摘要的分组生成算法.该算法可以有效降低时间戳服务器的工作压力,减小服务器取证系统对磁盘空间和网络带宽的需求.     

计算机安全取证技术研究

计算机安全取证技术是法学和计算机科学的交叉学科,必须把握这一特殊性对其进行研究。在这一领域把法律和技术分离就会导致法律认定上的错误和技术上的无序性。必须将法律和计算机技术相结合才能对计算机取证进行研究。本文阐明了计算机取证的相关法律问题,重点说明了计算机取证的过程、方法和工具,并给出了一个计算机取证实验的例子,提出了目前此领域相关法律法规和计算机取证技术的不足,指出了今后法律法规的进一步健全、计算机取证工作的规范化和计算机取证技术的发展趋势。     

快门编码模型重影模糊图像盲复原方法

针对刑侦取证工作中经常出现的一种重影模糊图像,提出了一种快门编码模型来近似模拟重影模糊的本质,利用快门编码模型对重影模糊图像进行盲复原处理.实验结果表明了该快门编码模型对复原重影模糊图像的合理性,对实际拍摄的重影模糊图像,该算法能够有效地复原出模糊图像中的感兴趣信息,具有较高的实用性.     

基于活动性度量的小波变换系数的符号预测

对基于小波变换的图像压缩算法的符号编码进行了分析, 针对小波变换后系数符号呈等概分布不利于压缩的问题, 提出了一种使用图像活动性度量的符号预测算法. 实验表明, 符号预测误差信号的概率分布具有不均匀性, 可以提高符号压缩的效率.     

计算机取证中数据恢复算法研究

电子证据的收集和分析是计算机取证的核心步骤,是确定证据类型,分析电子数据的过程.当数据文件被删除,只有配合数据恢复技术,才能尽可能提取更多的证据.本文对基于文件系统的数据恢复算法进行了研究,并分析了在文件内容层次基于最小内容特征的数据恢复算法(AMCF).     

SIMO系统吉布斯盲迭代均衡算法

针对符号间干扰信道的多天线分集接收问题,提出一种单输入多输出(SIMO)系统盲迭代均衡算法.该算法利用吉布斯样本法处理思路,在SIMO条件下推导了信道冲击响应、发送符号等未知参数的条件后验分布,根据该条件概率逐个参数进行随机采样,通过不断迭代更新来逼近最大后验概率(MAP)估计的结果.该算法的一个显著特点是具有软输入软输出(SISO)结构,因此在编码系统中可以与信道译码结合,通过联合迭代进一步提升均衡的性能.计算机仿真结果表明,在严重符号间干扰信道条件下,SIMO系统肓迭代均衡算法的性能非常接近于已知信道时迭代均衡算法的性能,距离理想无符号间干扰信道分集合成的性能差距只有约1 dB.