本文關(guān)鍵詞：Android平臺下地理信息證據(jù)數(shù)據(jù)的提取，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科技的發(fā)展,計算機越來越貼近人們的日常生活。近幾年,隨著嵌入式設(shè)備的飛速發(fā)展,智能手機已成為人們不可或缺的生活工具。Android商店和App Store等應(yīng)用市場的開放使用以及智能手機功能的不斷完善,使得更多的生活應(yīng)用程序被開發(fā)和使用。人們的一些生活信息在不經(jīng)意間被智能手機所記錄,其中包括一些隱私信息,這些隱私信息是對手機主人行為的一個證明,這對犯罪案件的調(diào)查取證有很大幫助,從而興起了國內(nèi)外對智能手機犯罪取證的研究。論文首先分析了手機取證的研究現(xiàn)狀,其中包括國外和國內(nèi)的研究現(xiàn)狀,并且分析了手機取證現(xiàn)存的問題,包括硬件和軟件問題,對于不同硬件,系統(tǒng)的驅(qū)動是不同的,如何進(jìn)行軟件的數(shù)據(jù)獲取等。結(jié)合當(dāng)前的實際情況,本文不但提出了對Android系統(tǒng)中的應(yīng)用程序的取證的基本流程,而且分析了在提取數(shù)據(jù)時存在的一些問題,并且闡述了一些本文作者對于問題的解決思路和想法。尤其是對Android系統(tǒng)中SQLite數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的提取,然后對所提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行一些數(shù)據(jù)挖掘操作,其中包括對數(shù)據(jù)的清理、分類、聚類和整理等。由于本文所描述的系統(tǒng)是對多個應(yīng)用程序數(shù)據(jù)同時進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,各個程序的存儲數(shù)據(jù)的方式差異很大,所以為了更完整地反映嫌疑人的行為,本文將多個程序的數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合。在這部分,論文也闡述了很多關(guān)于數(shù)據(jù)融合的問題,并提出了相應(yīng)的解決方案。接下來,論文描述了實現(xiàn)思想和框架,其中包括三大模塊:數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)融合。最后得到相應(yīng)的取證信息。在結(jié)尾部分,本文還進(jìn)行了對于未來手機取證的展望。論文整體的實驗環(huán)境是基于Android系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),并將相應(yīng)數(shù)據(jù)拷貝到電腦上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的。由于Android的程序數(shù)據(jù)異構(gòu)性的限制,本文只提取了百度地圖、滴滴打車和攜程三個應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗。通過實驗和測試,最終得出的結(jié)果可以很好地提供嫌疑人的活動信息,為警方偵破案件提供很大便利。
【關(guān)鍵詞】：Android SQLite 手機取證 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)融合
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP316
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文的研究內(nèi)容14
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 手機取證系統(tǒng)的設(shè)計與分析16-23
• 2.1 手機取證系統(tǒng)的簡介16-19
• 2.1.1 手機取證的概念16-17
• 2.1.2 手機取證的特點17-18
• 2.1.3 手機取證數(shù)據(jù)的獲取18-19
• 2.2 手機取證系統(tǒng)分析19-22
• 2.2.1 手機取證系統(tǒng)的描述19-20
• 2.2.2 系統(tǒng)的總體框架20-21
• 2.2.3 手機取證的流程21-22
• 2.3 系統(tǒng)的開發(fā)的環(huán)境22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 Android系統(tǒng)分析和數(shù)據(jù)獲取23-28
• 3.1 Android系統(tǒng)分析23-26
• 3.1.1 Android手機的系統(tǒng)框架23-24
• 3.1.2 Android手機的數(shù)據(jù)存儲機制24-26
• 3.2 Android手機基本信息獲取26-27
• 3.2.1 百度地圖數(shù)據(jù)獲取26-27
• 3.3 總結(jié)27-28
• 第4章 數(shù)據(jù)挖掘在手機取證中的應(yīng)用28-38
• 4.1 數(shù)據(jù)挖掘基本概念28
• 4.2 數(shù)據(jù)挖掘算法28-30
• 4.2.1 描述型挖掘分析28-30
• 4.2.2 預(yù)測型挖掘分析30
• 4.3 數(shù)據(jù)挖掘流程30-31
• 4.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行手機取證31-37
• 4.4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概念32
• 4.4.2 FP-growth算法32-34
• 4.4.3 挖掘手機信息頻繁項34-37
• 4.5 總結(jié)37-38
• 第5章 數(shù)據(jù)融合在手機取證中的應(yīng)用38-44
• 5.1 數(shù)據(jù)融合概念38-39
• 5.2 數(shù)據(jù)融合流程39-41
• 5.3 數(shù)據(jù)融合取證41-43
• 5.3.1 基于時間的數(shù)據(jù)融合41
• 5.3.2 基于時間和空間相結(jié)合的數(shù)據(jù)融合41-42
• 5.3.3 基于對象的數(shù)據(jù)融合42
• 5.3.4 三種融合算法的對比42-43
• 5.4 總結(jié)43-44
• 第6章 手機證據(jù)的可視化展現(xiàn)44-53
• 6.1 數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺44-45
• 6.1.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境44
• 6.1.2 C++Builder優(yōu)點及特征44-45
• 6.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計45-46
• 6.3 證據(jù)可視化系統(tǒng)實現(xiàn)46-52
• 6.3.1 主要函數(shù)實現(xiàn)46-50
• 6.3.2 系統(tǒng)界面50-52
• 6.4 總結(jié)52-53
• 第7章 總結(jié)53-54
• 7.1 論文總結(jié)53
• 7.2 未來工作展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-56
• 致謝56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：409226