本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的網(wǎng)絡(luò)犯罪偵控技術(shù)研究

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【摘要】：近年來,互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢,網(wǎng)絡(luò)犯罪也日益猖獗,給社會造成的經(jīng)濟(jì)損失也越來越大。諸如“原有紙質(zhì)檔案轉(zhuǎn)化”,“城市監(jiān)控”,“機(jī)動車輛信息”,“旅館管理信息”及“在逃人員信息”等系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用,使得公安系統(tǒng)的信息獲取方式多樣化,基于不同來源獲取信息的偵察結(jié)果有時(shí)會起沖突,這會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)犯罪案件偵破效率的下降,難以滿足人民群眾對日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)犯罪案件快速偵破的需求。另一方面,對公安系統(tǒng)的日常工作及案件偵控而言,上述信息也為實(shí)現(xiàn)智能決策提供了必要的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。本文以網(wǎng)絡(luò)犯罪為研究背景,以案件的多源信息為研究對象,以信息融合技術(shù)為研究內(nèi)容,對D-S證據(jù)理論和模糊推理方法中的若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的探討。 本文是在網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出的背景之下,對信息融合技術(shù)的算法進(jìn)行研究并應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)犯罪案件偵控中。針對傳統(tǒng)的D-S證據(jù)理論算法不能合成高度沖突證據(jù)這一問題,本文從證據(jù)源本身著手,依據(jù)少數(shù)服從多數(shù)的決策思想,提出了一種新的D-S改進(jìn)算法,并通過模糊推理的方法實(shí)現(xiàn)其基本概率賦值。算例仿真表明該方法能高效地融合沖突證據(jù),且與其它改進(jìn)算法相比,收斂速度更快,合成結(jié)果更理想。 本文的主要研究成果如下： (1)針對傳統(tǒng)的D-S證據(jù)理論算法在部分證據(jù)高度沖突的情況下難以準(zhǔn)確獲取結(jié)果的問題,提出了基于折扣規(guī)則修改證據(jù)的方法。主要是通過引入的絕對沖突和相對沖突概念,絕對沖突代表兩個(gè)證據(jù)焦元交集為空時(shí)的沖突,而相對沖突反應(yīng)在證據(jù)均值距離,單獨(dú)的使用沖突強(qiáng)度或證據(jù)均值距離的概念均不能有效地表示證據(jù)之間沖突的程度。本文在先采用折扣規(guī)則較大程度上消除絕對沖突的基礎(chǔ)之上,再考慮利用證據(jù)間幾何均值距離來較小程度上消除相對沖突,最后賦予各個(gè)沖突證據(jù)不同的權(quán)重,再利用D-S證據(jù)的組合規(guī)則進(jìn)行融合,并與其他三種方法比較分析,驗(yàn)證此改進(jìn)方法的有效性以及實(shí)用價(jià)值。 (2)針對證據(jù)理論算法中證據(jù)的基本概率賦值函數(shù)難以獲取的問題,本文采用了模糊推理系統(tǒng)的方法對基本概率賦值進(jìn)行獲取。主要是先對網(wǎng)絡(luò)犯罪案件電子數(shù)據(jù)特征屬性進(jìn)行約簡,抽取模糊規(guī)則,建立模糊推理機(jī),并將它的輸出歸一化得到各證據(jù)的概率賦值。 (3)本文根據(jù)JDL模型并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)犯罪的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一個(gè)三級的多源信息融合偵控模型；數(shù)據(jù)級主要考慮到成本和時(shí)間的約束,應(yīng)用MapReduce分布式數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ω餍畔⒃磾?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和歸一化；特征級對屬性變量進(jìn)行模糊化操作,劃分模糊子集,確定輸 入和輸出隸屬函數(shù),生成模糊規(guī)則,建立模糊推理系統(tǒng)；決策級利用改進(jìn)的D-S算法將 各局部推理結(jié)果進(jìn)行融合；最終實(shí)現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)犯罪案件的準(zhǔn)確判斷。
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：D918.2

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本文編號：1286424