本文關(guān)鍵詞：Android智能手機取證研究

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【摘要】：智能手機是近年來快速發(fā)展起來的一種新型手機,相較于傳統(tǒng)手機,由于功能更強大而廣受人們的歡迎,并且迅速成為人們通訊的主要工具。而犯罪分子也越來越多的利用智能手機進(jìn)行詐騙、盜取個人隱私信息等犯罪行為,對于智能手機,如何快速有效的將手機中有利于破案的線索提取出來對于打擊此類犯罪有著重要的現(xiàn)實意義。 本文立足于研究Android智能手機取證相關(guān)問題,Android是近年來快速發(fā)展起來的一種智能手機操作系統(tǒng),由于代碼開源,快速成為現(xiàn)今市場占有率第一的智能手機操作系統(tǒng),對它的取證研究工作有助于借鑒和推廣到其它智能手機操作系統(tǒng)平臺上。文中首先簡要介紹了智能手機取證研究現(xiàn)狀,然后分別列出了Android系統(tǒng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的格式及其存儲位置,并對取證過程中需要獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,介紹了如何將Android系統(tǒng)數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化為智能分析需要的格式。Android系統(tǒng)數(shù)據(jù)被提取后,將被傳入取證服務(wù)器,由服務(wù)器端的智能分析工具進(jìn)行智能分析,查找可能是證據(jù)的文件,并最終以可視化的方式展示給取證人員,將取證人員從繁重的人工查找分析過程中解脫出來。文中對于證據(jù)的挖掘使用了文本分類算法,在特征選擇時使用依存文法進(jìn)行了組合特征提取,這類特征融合了句法結(jié)構(gòu),更能代表句子的真實意思,實驗結(jié)果表明,融合這類特征的選取算法在分類中將得到更好的效果。 智能手機取證自動化是整個取證過程中最重要的步驟,它在減少了取證人員工作量的同時,也需要保證獲取到的數(shù)據(jù)完整、有效。通過文本分類算法來實現(xiàn)智能手機取證的自動化,具有積極的意義。
【關(guān)鍵詞】：智能手機 Android 手機取證 文本分類 證據(jù)可視化
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.1;D918.2
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 本課題主要研究工作和創(chuàng)新點19-21
• 1.3.1 本課題主要研究工作19-20
• 1.3.2 本課題創(chuàng)新點20-21
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)21-22
• 第二章 文本分類技術(shù)介紹22-32
• 2.1 文本分類預(yù)處理22-24
• 2.1.1 文本分詞22-23
• 2.1.2 去停用詞23-24
• 2.2 文本表示模型24-25
• 2.3 特征抽取方法25-27
• 2.3.1 信息增益25-26
• 2.3.2 互信息26
• 2.3.3 χ~2統(tǒng)計量26
• 2.3.4 文本證據(jù)權(quán)方法26-27
• 2.4 特征權(quán)重計算27-28
• 2.5 常用分類算法簡介28-32
• 2.5.1 K-最近鄰分類器28-29
• 2.5.2 貝葉斯分類29-30
• 2.5.3 支持向量機算法30-32
• 第三章 Android數(shù)據(jù)提取端32-46
• 3.1 Android系統(tǒng)簡介32-34
• 3.2 Android系統(tǒng)常用數(shù)據(jù)提取34-44
• 3.2.1 通訊錄提取35-37
• 3.2.2 通話記錄提取37-38
• 3.2.3 短信記錄提取38-39
• 3.2.4 備忘錄數(shù)據(jù)提取39-41
• 3.2.5 郵件數(shù)據(jù)提取41-42
• 3.2.6 瀏覽記錄提取42-44
• 3.2.7 APP數(shù)據(jù)提取44
• 3.3 可移動存儲卡數(shù)據(jù)提取44-45
• 3.4 其它數(shù)據(jù)提取45-46
• 第四章 Android電子取證智能分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)46-58
• 4.1 數(shù)據(jù)獲取模塊46-48
• 4.2 關(guān)鍵字分析48-50
• 4.3 文本預(yù)處理50-54
• 4.3.1 基于依存文法的特征抽取51-53
• 4.3.2 特征頻率統(tǒng)計53-54
• 4.4 特征權(quán)重計算54
• 4.5 自動證據(jù)分析54-56
• 4.6 證據(jù)可視化56-58
• 第五章 實驗分析58-62
• 5.1 實驗介紹58
• 5.2 數(shù)據(jù)傳輸實驗58-59
• 5.3 證據(jù)分類實驗59-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 全文總結(jié)62
• 6.2 未來展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-70
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文70-72
• 作者及導(dǎo)師介紹72-73
• 附件73-74

【相似文獻(xiàn)】

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10 本報記者 蔣毅h，

本文編號：919529