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![文本分類(lèi)在電子取證領(lǐng)域的應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/beeb0fc1-1112-46ca-b87e-2d656356b46e/beeb0fc1-1112-46ca-b87e-2d656356b46e1.gif)
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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,計(jì)算機(jī)在給人們生活帶來(lái)便利的同時(shí),以計(jì)算機(jī)作為作案工具的計(jì)算機(jī)犯罪案件也愈演愈烈。通過(guò)電子取證技術(shù)搜集電子證據(jù)成為偵破計(jì)算機(jī)犯罪案件一個(gè)研究熱點(diǎn)。在進(jìn)行證據(jù)獲取時(shí),面對(duì)數(shù)量繁多的電子文檔,如何快速準(zhǔn)確地辨析電子文檔的真實(shí)類(lèi)型以及從大量文本數(shù)據(jù)中提取出有用信息是取證人員面臨的一個(gè)主要問(wèn)題。廣泛應(yīng)用于信息檢索、商業(yè)智能、郵件自動(dòng)分類(lèi)等領(lǐng)域的文本分類(lèi)技術(shù)是解決問(wèn)此題的一個(gè)有效方法。
本文立足
2、于解決電子取證領(lǐng)域證據(jù)獲取時(shí)的文件類(lèi)型識(shí)別和文本數(shù)據(jù)過(guò)濾問(wèn)題,對(duì)電子取證和文本分類(lèi)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了學(xué)習(xí)和研究。首先,討論了電子取證的一般過(guò)程,包括證據(jù)固定、證據(jù)獲取、證據(jù)分析和證據(jù)提交,指出了在證據(jù)獲取階段取證人員可能遇到的兩個(gè)問(wèn)題:一個(gè)是如何快速準(zhǔn)確地識(shí)別文件的真實(shí)類(lèi)型以對(duì)抗反取證技術(shù);另一個(gè)是面對(duì)數(shù)量龐大、信息雜亂的文本數(shù)據(jù)如何過(guò)濾出感興趣的信息,從而減少取證人員的工作量;其次,本文介紹了文本分類(lèi)的一般流程、幾種常用的特征選擇算法、
3、三種分類(lèi)算法和性能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn);然后,文章以文本分類(lèi)的方法應(yīng)用于電子取證領(lǐng)域?yàn)榍腥朦c(diǎn),提出了基于二進(jìn)制字節(jié)流的N-gram特征提取方法識(shí)別文件類(lèi)型以及基于類(lèi)別區(qū)分度的改進(jìn)tf*idf算法過(guò)濾某一主題文本信息;最后,本文分別設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證這兩種方法應(yīng)用于證據(jù)獲取的可行性,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:使用N-gram算法對(duì)文件字節(jié)流提取文件的類(lèi)型特征可以有效地識(shí)別文件類(lèi)型,其中3-gram算法的識(shí)別效果最好?;陬?lèi)別
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