本文關(guān)鍵詞：Android平臺(tái)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(jì)算機(jī)越來(lái)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(jī)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(chǎng)的開(kāi)放使用以及智能手機(jī)功能的不斷完善,使得更多的生活應(yīng)用程序被開(kāi)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(jī)所記錄,其中包括一些隱私信息,這些隱私信息是對(duì)手機(jī)主人行為的一個(gè)證明,這對(duì)犯罪案件的調(diào)查取證有很大幫助,從而興起了國(guó)內(nèi)外對(duì)智能手機(jī)犯罪取證的研究。論文首先分析了手機(jī)取證的研究現(xiàn)狀,其中包括國(guó)外和國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀,并且分析了手機(jī)取證現(xiàn)存的問(wèn)題,包括硬件和軟件問(wèn)題,對(duì)于不同硬件,系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)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(shí)際情況,本文不但提出了對(duì)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(shí)存在的一些問(wèn)題,并且闡述了一些本文作者對(duì)于問(wèn)題的解決思路和想法。尤其是對(duì)Android系統(tǒng)中SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的提取,然后對(duì)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(duì)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(duì)多個(gè)應(yīng)用程序數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,各個(gè)程序的存儲(chǔ)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(gè)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(wèn)題,并提出了相應(yīng)的解決方案。接下來(lái),論文描述了實(shí)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(duì)于未來(lái)手機(jī)取證的展望。論文整體的實(shí)驗(yàn)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(gè)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和測(cè)試,最終得出的結(jié)果可以很好地提供嫌疑人的活動(dòng)信息,為警方偵破案件提供很大便利。
【關(guān)鍵詞】：Android SQLite 手機(jī)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容14
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 手機(jī)取證系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析16-23
• 2.1 手機(jī)取證系統(tǒng)的簡(jiǎn)介16-19
• 2.1.1 手機(jī)取證的概念16-17
• 2.1.2 手機(jī)取證的特點(diǎn)17-18
• 2.1.3 手機(jī)取證數(shù)據(jù)的獲取18-19
• 2.2 手機(jī)取證系統(tǒng)分析19-22
• 2.2.1 手機(jī)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(jī)取證的流程21-22
• 2.3 系統(tǒng)的開(kāi)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(jī)的系統(tǒng)框架23-24
• 3.1.2 Android手機(jī)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制24-26
• 3.2 Android手機(jī)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(jī)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(cè)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(jī)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(jī)信息頻繁項(xiàng)34-37
• 4.5 總結(jié)37-38
• 第5章 數(shù)據(jù)融合在手機(jī)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(shí)間的數(shù)據(jù)融合41
• 5.3.2 基于時(shí)間和空間相結(jié)合的數(shù)據(jù)融合41-42
• 5.3.3 基于對(duì)象的數(shù)據(jù)融合42
• 5.3.4 三種融合算法的對(duì)比42-43
• 5.4 總結(jié)43-44
• 第6章 手機(jī)證據(jù)的可視化展現(xiàn)44-53
• 6.1 數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)44-45
• 6.1.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境44
• 6.1.2 C++Builder優(yōu)點(diǎn)及特征44-45
• 6.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)45-46
• 6.3 證據(jù)可視化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)46-52
• 6.3.1 主要函數(shù)實(shí)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(lái)工作展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-56
• 致謝56

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3 Jason Whitmire;;產(chǎn)業(yè)軟件專家如何協(xié)助解決Android的分裂困境[J];電子與電腦;2010年02期

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本文編號(hào)：409226