基于Android平臺的智能手機取證關鍵技術研究.pdf

1、隨著智能手機的普及，利用智能手機進行詐騙、竊取個人隱私等犯罪行為也日益嚴重。智能手機取證作為一種重要的數(shù)字取證手段而成為研究熱點。但智能手機取證在取證模型的規(guī)范，位置取證，即時通信數(shù)據(jù)取證以及惡意代碼取證等問題上還存在很多不足。為此，本文針對Android智能手機數(shù)據(jù)取證的幾個關鍵問題進行了深入研究，完成的主要工作包括四部分：
　?。?）設計了一個智能手機取證模型。針對智能手機取證過程中存在的操作不嚴謹、不規(guī)范等情況，結合智能手機

2、的數(shù)據(jù)特點設計了一個智能手機取證模型。該模型包括了完整的取證流程，并對智能手機中的地理數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)以及惡意進程進行分析取證，能夠?qū)κ謾C中的數(shù)據(jù)進行較全面的分析，為取證關鍵技術的研究奠定了基礎。
　　（2）設計了一種基于文件雕刻的位置信息取證算法。首先，分析了位置信息的文件類型，設計了基于頭尾標識的文件雕刻算法，利用已知文件類型的頭部和尾部標識，從手機的映像文件中雕刻出存儲地理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫（.db）和圖片（.jpg）文件。其次，利

3、用地理數(shù)據(jù)可視化技術，將用戶的行動軌跡標注在地圖上，使取證人員對地理數(shù)據(jù)的分析更加直觀方便。最后，實驗驗證了文件雕刻算法在位置信息取證方面具有較好的雕刻結果。
　?。?）提出了一種基于迭代KNN的微信取證算法。針對Android智能手機中大量的微信聊天記錄，為了快速從中找到與案件相關的證據(jù)，提出了基于迭代的改進KNN算法，從而通過預處理、語義相似度計算等過程對微信聊天內(nèi)容進行分類。實驗結果表明改進的KNN算法具有較高的準確性和分類

4、效率，實現(xiàn)了對微信數(shù)據(jù)的準確分類。
　?。?）設計了一種基于機器學習和物理內(nèi)存分析相結合的惡意進程取證算法。針對Android平臺下惡意代碼取證存在的不足，設計了一種結合機器學習和物理內(nèi)存分析的惡意進程取證算法。首先，軟件安裝前通過貝葉斯分類器對軟件進行檢測分類；其次，針對分類算法中誤分為正常軟件的惡意軟件，提出了基于物理內(nèi)存的惡意進程取證方法。該方法利用逆向分析法對進程鏈表進行遍歷，對比進程鏈表來查找出可疑進程，再對可疑進程的活