本文關鍵詞：Android終端地理位置信息取證關鍵技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著通信技術的發(fā)展,智能手機得到迅猛發(fā)展,運用智能手機進行詐騙等犯罪活動的行為日益增多,手機取證這一新興課題應運而生,其中地理位置信息的重要性已引起廣泛關注,但國內外較少對智能終端地理位置信息取證進行研究。本文在國內外手機取證的研究基礎上,研究了Android手機地理位置信息的取證方法。本文設計了一款獲取Android手機中地理位置信息的取證軟件。研究了Android手機中各類地理位置信息的存儲情況和規(guī)律,然后在終端取證軟件中進行可視化展示。并依據取證結果提出計算用戶親密度的算法,可分析用戶社會行為。主要研究內容如下：1、對Android手機中所有地理位置服務應用進行取證分析,并按多媒體、導航、社交活動、瀏覽器等類別進行分類,針對每類應用選取其中有代表性的軟件進行分析展示,運用逆向分析技術獲取各地理位置服務相關應用的賬號信息、定位信息、搜索信息和行程信息。2、設計并實現了Android地理位置信息取證軟件,介紹了該取證軟件的設計思想、系統(tǒng)功能和系統(tǒng)架構,著重介紹了地理位置解析模塊的設計細節(jié),舉例闡述了具體地理位置服務相關應用解析的流程,并應用該軟件實現了對地理位置信息取證結果的可視化展示。3、針對地理位置信息取證軟件取證結果,提出了基于地理位置相似性計算用戶親密度的算法。依據取證結果中定位信息和行程信息的數據特點,分別運用不同算法得出用戶親密度。定位信息可看做地理位置興趣點(Point Of Interest, POI),對定位信息取證結果預處理后運用空間向量相似性算法計算用戶親密度。對于行程信息依據用戶行程軌跡相似度越高親密度越高的原則,運用相似子序列檢測算法檢測用戶相似的行為軌跡,以此為基礎驗證用戶親密度,并進行實驗驗證了算法正確性。
【關鍵詞】：地理位置 終端取證 相似性檢測
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52;TN929.53
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 國內外研究現狀15-16
• 1.3 本文的主要研究工作16
• 1.4 論文的組織結構16-18
• 第二章 Android手機應用逆向分析技術18-28
• 2.1 Android應用APK的構成18-21
• 2.2 常見APK安全保護機制21-22
• 2.3 Android靜態(tài)分析技術22-24
• 2.4 Android動態(tài)分析技術24-26
• 2.4.1 DDMS的使用25-26
• 2.4.2 動態(tài)調試中定位關鍵代碼方法26
• 2.5 本章小結26-28
• 第三章 Android手機地理位置信息取證系統(tǒng)設計28-42
• 3.1 手機地理位置取證概述28-30
• 3.1.1 手機地理位置取證原則28-29
• 3.1.2 手機地理位置數據源29
• 3.1.3 手機地理位置取證流程29-30
• 3.2 手機地理位置取證系統(tǒng)設計思想30-32
• 3.2.1 系統(tǒng)功能描述30
• 3.2.2 系統(tǒng)總體結構30-31
• 3.2.3 系統(tǒng)工作流程31-32
• 3.3 系統(tǒng)開發(fā)實現32-35
• 3.3.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境32-33
• 3.3.2 地理位置解析模塊設計實現33-35
• 3.4 具體應用地理位置信息解析模塊介紹35-40
• 3.4.1 行程信息解析方法35-37
• 3.4.2 搜索信息解析方法37-38
• 3.4.3 賬號信息解析方法38-40
• 3.5 本章小結40-42
• 第四章 地理位置取證結果分析42-56
• 4.1 多媒體類42-43
• 4.2 導航類43-47
• 4.2.1 百度地圖44
• 4.2.2 Google地圖44-45
• 4.2.3 凱立德地圖45-46
• 4.2.4 高德地圖46-47
• 4.3 社交活動類47-49
• 4.3.1 微信47-48
• 4.3.2 騰訊QQ48-49
• 4.4 瀏覽器類49-50
• 4.4.1 UC瀏覽器49-50
• 4.4.2 360瀏覽器50
• 4.5 其他50-52
• 4.5.1 嘀嘀打車50-51
• 4.5.2 快的打車51-52
• 4.6 實驗展示52-55
• 4.7 本章小結55-56
• 第五章 地理位置信息的相似性計算算法56-70
• 5.1 基于位置服務的社交網絡概述56-59
• 5.1.1 位置服務社交網絡概述56-57
• 5.1.2 位置服務社交網絡功能57-59
• 5.2 位置服務網絡的研究方向59-61
• 5.3 相似性算法介紹61-62
• 5.3.1 基于向量空間模型的相似度計算61-62
• 5.3.2 基于集合的相似度計算62
• 5.3.3 基于層次結構的相似度計算62
• 5.4 數據預處理62-64
• 5.4.1 定位信息的數據預處理63
• 5.4.2 行程信息數據預處理63-64
• 5.5 用戶相似性計算64-65
• 5.5.1 定位信息的相似性算法64
• 5.5.2 行程信息的相似性算法64-65
• 5.6 實驗分析65-69
• 5.6.1 實驗數據集65-66
• 5.6.2 相似度分析66-67
• 5.6.3 方法有效性分析67-69
• 5.7 本章小結69-70
• 第六章 總結和展望70-72
• 6.1 總結70
• 6.2 展望70-72
• 致謝72-74
• 參考文獻74-76

【相似文獻】

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本文編號：454245