基于數(shù)據(jù)挖掘的電子證據(jù)分析模型研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)取證技術(shù)的快速發(fā)展，電子證據(jù)管理系統(tǒng)中積累了大量的數(shù)據(jù)。之前的聯(lián)機(jī)分析處理和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足公安人員的需求。為了從這些雜而亂的電子證據(jù)中獲得隱藏的知識(shí)，本文提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的電子證據(jù)分析模型。本文的主要研究就是將數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)應(yīng)用到電子證據(jù)分析中，分析了現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的不足，不僅提出了對(duì)現(xiàn)有算法的改進(jìn)算法而且提出了新的算法思路。本文的主要貢獻(xiàn)為：
　?。?）本文提出了FP-Growt

2、h算法的改進(jìn)算法（ISPO-tree）并且給出了理論證明，此算法只需要一次瀏覽數(shù)據(jù)庫(kù)，并且增加了支持少量修改證據(jù)的功能；首次提出了相似頻繁挖掘算法DC-STree，此理論目前在電子證據(jù)分析領(lǐng)域是空白，該算法通過(guò)制定相似的規(guī)則讓不相等屬性值而相等提高了數(shù)據(jù)預(yù)處理的時(shí)間效率，在支持度和冗余最優(yōu)條件下，可以挖掘出更多的關(guān)聯(lián)規(guī)則；針對(duì)犯罪地點(diǎn)雜而亂導(dǎo)致挖掘效果不佳的問(wèn)題，提出了基于犯罪地點(diǎn)的頻繁活動(dòng)圈算法并給出了理論證明。
　　（2）本文

3、給出了這兩個(gè)算法的偽代碼和電子證據(jù)分析實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)例一是以案件類型為主題研究了違法案件與刑事案件的關(guān)聯(lián)關(guān)系。實(shí)例二以案件類型進(jìn)行分類挖掘每個(gè)案件類型的不同嫌疑人之間的在年齡、學(xué)歷、作案時(shí)間以及作案地點(diǎn)等之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，分析某種案件的關(guān)聯(lián)頻繁活動(dòng)區(qū)域、嫌疑人作案的頻繁活動(dòng)區(qū)域以及犯罪同伙。
　?。?）本文設(shè)計(jì)了整個(gè)系統(tǒng)的框架以及工作流程，給出了電子證據(jù)預(yù)處理、頻繁模式挖掘以及相似頻繁模式挖掘這三個(gè)模塊的界面展示圖，通過(guò)系統(tǒng)測(cè)試