一种改进的静态取证数据挖掘算法

随着计算机犯罪案件的日益增加,采集犯罪证据的计算机取证技术已成为目前的研究热点。计算机取证有事后的静态取证和实时的动态取证两种方法。静态取证的关键是从海量的数据中筛选挖掘出与案件相关的、反映案件客观事实的、有效的犯罪证据信息。基于已有静态取证分析方法的不足,文章提出了一种改进的静态取证数据挖掘算法,并通过对大量数据的测试证明,该算法不但可行而且准确性及效率较高。     

网络取证系统及工具分析

随着网络技术的发展,计算机网络犯罪总量持续上升,计算机取证工作显得越来越重要.计算机取证分为事后取证和实时取证.早期的实时取证所利用的网络安全工具在取证学角度都存在一定的局限性,它们所产生的数据不能成为法律意义上的证据.由此,网络取证系统应运而生,它对网络入侵事件、网络犯罪活动进行证据获取、保存、分析和还原,弥补了传统安全工具在实时取证中的不足.文中对网络取证系统进行了详细分析,并对目前的一些网络取证工具进行了比较.     

网络实时取证模型的研究与设计

如何提取网络计算机中的数据,利用计算机提供的相关电子证据打击和遏制网络犯罪已成为司法和计算机科学领域专家共同关注的问题.文章在分析网络实时取证原则和取证过程中应考虑的问题的基础上,结合入侵检测、网络陷阱等系统提出了一种新的实时取证模型,以实现取证的实时性、完整性和可靠性.     

Honeypots网络取证技术研究

网络取证技术是当今一种热门的动态安全技术,它采用主动出击的方法,搜集犯罪证据,查出入侵的来源,有效地防范网络入侵.文中在分析网络取证的基本原理和Honeypots(蜜罐)技术特点基本上,将Honeypots应用到网络取证中,提出了基于蜜罐技术的网络取证系统,给出了系统模型和网络拓扑结构;并对各模块进行了分析并且给出实现方法.该系统在Honeypots的协同工作下能实时、准确和全面地收集入侵证据,再现入侵过程.     

UNIX系统下的计算机取证证据收集与分析

针对UNIX系统下的计算机取证工具难以及时收集所有现场证据的问题,对基于UNIX系统的计算机取证关键技术——UNIX证据收集、UNIX证据分析进行深入研究。提出用UNIX系统命令对现场证据进行收集与分析。实验证明,该方法能为实时取证提供更完整、更及时的数据,从而更有效地打击计算机犯罪。     

计算机取证应用技术

计算机犯罪证据的固定是计算机取证的第一步.通过技术手段固定证据和保证证据的有效性是当前计算机取证研究工作面临的两个重要问题.主要包括静态取证,动态取证和网络取证.系统应用一系列计算机技术制定了一套规范的取证流程为电子证据成为诉讼证据奠定了基础,     

一种用于网络取证分析的模糊决策树推理方法

网络取证是对现有网络安全体系的必要扩展,已日益成为研究的重点.但目前在进行网络取证时仍存在很多挑战:如网络产生的海量数据;从已收集数据中提取的证据的可理解性;证据分析方法的有效性等.针对上述问题,利用模糊决策树技术强大的学习能力及其分析结果的易理解性,开发了一种基于模糊决策树的网络取证分析系统,以协助网络取证人员在网络环境下对计算机犯罪事件进行取证分析.给出了该方法的实验结果以及与现有方法的对照分析结果.实验结果表明,该系统可以对大多数网络事件进行识别(平均正确分类率为91.16%),能为网络取证人员提供可理解的信息,协助取证人员进行快速高效的证据分析.     

网络取证系统及工具分析

随着网络技术的发展,计算机网络犯罪总量持续上升,计算机取证工作显得越来越重要。计算机取证分为事后取证和实时取证。早期的实时取证所利用的网络安全工具在取证学角度都存在一定的局限性,它们所产生的数据不能成为法律意义上的证据。由此,网络取证系统应运而生,它对网络入侵事件、网络犯罪活动进行证据获取、保存、分析和还原,弥补了传统安全工具在实时取证中的不足。文中对网络取证系统进行了详细分析,并对目前的一些网络取证工具进行了比较。     

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。     

基于智能代理的动态取证技术研究

计算机静态取证存在证据的真实性、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,重点研究了基于智能代理的动态取证系统模型、智能代理技术在动态取证中的应用以及动态取证中的数据获取,解决动态取证的实时性、智能性、可适应性和扩展性问题。