数据挖掘技术的计算机犯罪取证应用(共2390字).doc
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1、数据挖掘技术的计算机犯罪取证应用(共2390字)摘要:数据挖掘是一种特殊的数据分析过程,其不仅在功能上具有多样性,同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点,对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能,对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。关键词:数据挖掘技术;计算机;犯罪取证随着信息技术与互联网的不断普及,计算机犯罪案件变得越来越多,同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点,案件侦破工作也具有着相当的难度,而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息,同时还能够实现与其他案件的对比,而这些对于计算机犯罪案件的侦破
2、都是十分有利的。1数据挖掘技术的功能与应用分析1.1数据挖掘技术的概念数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的,简单来说,就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取,从而为判断决策提供有利的信息支持。同时,从数据挖掘所能够的得到的知识来看,主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。1.2数据挖掘技术的功能根据数据挖掘技术所能够提取的不同类型知识,数据挖掘技术也可以在此基础上进行功能分类,如关联分析、聚类分析、孤立点分析、时间序列分析以及分类预测等都是数据挖掘技术的重要功能之一,而其中又以关联分析与分类预测最为
3、主要。大量的数据中存在着多个项集,各个项集之间的取值往往存在着一定的规律性,而关联分析则正是利用这一点,对各项集之间的关联关系进行挖掘,找到数据间隐藏的关联网,主要算法有FP-Growth算法、Apriori算法等。在计算机犯罪取证中,可以先对犯罪案件中的特征与行为进行深度的挖掘,从而明确其中所存在的联系,同时,在获得审计数据后,就可以对其中的审计信息进行整理并中存入到数据库中进行再次分析,从而达到案件树立的效果,这样,就能够清晰的判断出案件中的行为是否具有犯罪特征1。而分类分析则是对现有数据进行分类整理,以明确所获得数据中的相关性的一种数据挖掘功能。在分类分析的过程中,已知数据会被分为不同的
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