试论基于数据挖掘的计算机动态取证技术
数据挖掘从海量数据中提取有价值信息的技术
数据挖掘从海量数据中提取有价值信息的技术随着互联网的迅速发展和数字化时代的来临，海量数据已经成为了人们生活、工作和商业运营中不可忽视的重要资源。
然而，仅仅拥有大量数据并不意味着我们可以从中获取有用的信息。
数据挖掘技术应运而生，成为了海量数据中提取有价值信息的重要工具。
本文将介绍数据挖掘的概念、技术以及应用领域，旨在帮助读者更好地了解和理解这一技术。
一、概述数据挖掘是一种通过应用统计学、机器学习和数据库技术，从大规模数据中自动发现模式、规律和关联的过程。
它的目标是利用数据挖掘技术，从数据中提取出对商业运营、科学研究和社会发展有意义的信息，为决策提供支持和指导。
二、数据挖掘技术1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
这个步骤包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据的完整性和准确性，并为后续的挖掘过程做好准备。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘过程中的一个重要步骤，其目的是从海量数据中筛选出最相关、最有意义的特征，以便提高模型的精确度和效率。
常用的特征选择方法包括信息增益、方差分析、主成分分析等。
3. 模型选择和建立选择合适的模型是数据挖掘的关键步骤之一。
根据挖掘任务的不同，可以选择使用分类模型、回归模型、聚类模型等。
在模型建立过程中，需要考虑模型的准确度、泛化能力和可解释性，以及模型对数据的拟合程度。
4. 挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘过程的关键工具。
常用的数据挖掘算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以帮助我们从数据中挖掘出隐藏的模式和规律。
5. 结果评估和优化数据挖掘的最终目的是得到有价值的信息。
因此，在进行数据挖掘之后，需要对挖掘结果进行评估和优化。
评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。
三、数据挖掘的应用领域数据挖掘技术已经广泛应用于各个领域。
以下是一些常见的应用场景：1. 商业智能和市场营销：通过挖掘用户购买行为、偏好和需求等信息，帮助企业制定销售策略和市场推广活动，提高销售额和用户满意度。
基于大数据的数据挖掘和分析方法研究
基于大数据的数据挖掘和分析方法研究在信息时代，数据积累迅速，对于数据处理的需求也变得越来越强烈。
数据挖掘和分析就是一种利用数学、计算机科学、统计学等方法，从大规模的数据中提取出有用的信息的技术。
而基于大数据的数据挖掘和分析方法更是为数据挖掘和分析提供了更广阔的空间和更精密的工具。
近年来，随着互联网的不断发展，产生了海量的数据，传统的数据分析方法显得无能为力。
此时，基于大数据的数据挖掘和分析方法应运而生。
大数据技术可以挖掘数据的真实价值，协助企业或个人进行更加精确地决策。
而在大数据技术的支持下，数据挖掘和分析的应用场景也在不断拓展。
一、基于大数据的数据挖掘和分析方法大数据技术一般包括数据处理和分析两个方面。
数据处理主要是指从数据源中提取数据，并进行清洗、预处理和存储。
而数据分析则是针对数据进行一系列的分析操作，提取出有用信息。
在大数据技术支持下，数据挖掘和分析的方法有以下几种类型：1.关联规则挖掘：通过发现数据集中的相互关联和依赖关系，以及研究这些关联和依赖关系，从而识别出有趣的关联规则。
2.聚类分析：聚类分析是将一组具有相似特征的数据对象划分到同一组中，同时将不同组之间具有较大差异的数据对象分开，通过研究分类结果进行对数据的理解与解释。
3.分类分析：是通过训练样本，来创建分类模型，然后通过实时数据的判断，将某个数据对象划分到分类模型中。
4.时间序列分析：是通过分析某个数据对象在时间上的变化，确定该数据对象的走势和变化规律，同时借此预测未来的发展趋势。
二、数据挖掘和分析的应用场景基于大数据的数据挖掘和分析可以应用于各种领域。
在商业领域，可以通过大数据挖掘和分析实现更加精准的营销策略，帮助企业快速发现市场机会。
在金融领域，可以通过数据挖掘和分析实现比传统方法更准确的风险控制和投资建议。
在医疗领域，可以通过数据挖掘和分析实现更加精准的疾病诊断和治疗方案。
例如，在金融领域，大数据技术已经成为了风险控制的重要工具。
数据挖掘在动态取证系统中的应用研究
关技 术 ，提 出 了一 个 计 算 机 动 态取 证 系统 模 型 并 对 相 关模 块进 行 设计 。根 据 动 态取 证 的特 点 ，提 出将 数据 挖 掘 技 术 应 用于 动 态 取 证 系统 中 ，针 对 基 本挖 掘 算 法在 取 证 分析 实 际 应 用 中存 在 的不 足 ，提 出 了相 应 的 算 法 改进 方 法 ， 过 实验 分析 ，证 明 了改进 通 算 法在 计算 机 动 态取 证应 用 中 的有 效 性 。 关 键 词 ：计 算 机取 证 ；数据 挖 掘 ；动 态取 证 ； 关联 分析
过程 。 系统模型 如 图 ｌ 示 。 所
人 们的 工作与 生活 中 ，与计算机 相关 的法 庭案例 （ 电子 如
商 务纠 纷 ，计 算机 犯罪等 ）也 不断 出现 。一 种新 的证 据形
式—— 存在于计 算机 及相关 外 围设备 （ 包括 网络 介质 ） 中
的电子证 据逐渐 成为 新 的诉讼证 据之 一 。电子证 据本 身和 取 证过程 有许 多区别 于传统 物证 和取 证方法 的特 点 ，这 对
司法和计 算机科 学领域 都提 出 了新 的研 究课 题 。作 为计 算 机 领域和 法学领域 的一 门交 叉科学 ：计算机 取 证 …正逐 渐 成 为人们 研究 与关注 的焦 点。本 文建 立 了一 个基 于数 据挖 掘 的 Ｍｕｔ－ａ ｅ ｔ ｌ ｇ ｎ 动态取 证 系统 模型并 对模 型 的各个 ｉ 模 块进 行设计 ；运 用多智 能代理 技术 进行数 据 收集 ；运用
计算机取证技术论文计算机取证技术
计算机取证技术论文计算机取证技术计算机取证，是指对计算机入侵、破坏、欺诈、攻击等犯罪行为，利用计算机软硬件技术，按照符合法律规范的方式，进行识别、保存、分析和提交数字证据的过程。
下面是了计算机取证技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!计算机取证技术：G64 ：A ：1008-925X(xx)05-0141-02 摘要：本章概述了计算机取证技术，分别介绍了静态取证和动态取证的定义、原则和模型，从而得出了动态计算机取证的几个优点。
关键词：静态取证动态取证1 、计算机取证概述1.1 计算机取证的定义计算机取证，是指对计算机入侵、破坏、欺诈、攻击等犯罪行为，利用计算机软硬件技术，按照符合法律规范的方式，进行识别、保存、分析和提交数字证据的过程。
1.2 计算机取证的发展计算机取证的发展可以划分为奠基时期、初步发展时期和理论完善时期等 3 个阶段。
始于1984 年的奠基时期，计算机取证的基本思想、基本概念、基本标准及基本原则逐步建立。
90 年代中后期为计算机取证的初步发展期，在市场的强烈需求下，出现了一大批以Encase 等工具为代表的计算机取证工具，使得计算机取证技术逐渐为人们所认识和接受。
始于1999 年的理论完善时期开始对计算机取证程序及取证标准等基本理论和基本问题进行进一步的研究。
1.3 计算机取证的相关技术计算机取证过程充满了复杂性和多样性，这使得相关技术也显得复杂和多样。
依据计算机取证的过程，涉及到的相关技术大体如下：(1) 电子证据监测技术电子数据的监测技术就是要监测各类系统设备以及存储介质中的电子数据，分析是否存在可作为证据的电子数据。
(2) 物理证据获取技术它是全部取证工作的基础，在获取物理证据时最重要的工作是保证所保存的原始证据不受任何破坏。
(3) 电子证据收集技术电子数据收集技术是指遵照授权的方法，使用授权的软硬件设备，将已收集的数据进行保全，并对数据进行一些预处理，然后完整安全的将数据从目标机器转移到取证设备上。
计算机动态取证技术分析和模型实现
对 计算机犯 罪的 电子证据进 行事 后静
态取证 ．能获得 的证据 很可能是 犯罪 嫌 疑人 处理过现 场的伪 装证据 ．这给 证物分析带来 了困难【 。 ２ 此外 ． ］ 根据具
体 产生 日志 的计 算机 的不 同 ．通常 日
志数据 被覆 盖重写 的时 间间隔段少 则 几分钟 ．长则数月 ．在获取证据阶段 ． 取 证人 员必 须尽快 采取行动 ．否 则这
些 日志 可 能 永 远 消 失 了 ．从 而 不 能 及
计算机 取证学 涉及到 对计算机 数 据 的保 存、 别、 识 抽取、 记录以及 解释 ． 以作为证据 或作为动机分析 的依据 ． 这
时地获取 证据 。如何确保 收集到 的证 据 是真 实的 、有效 的和及 时的是 计算 机 取证 面临的 主要 问题 ．解决 方法是 对计算机 犯罪 的攻 击进 行计算机 动态
工 具 ，对 黑 客 入侵 方 法 进 行 技 术 分 析 ， 通 过 分 析 和 研 究 ， 制和 转移 黑 客 的攻 牵
警 数据 获取模块 除 了从 系统和 日志 文 件、 周边数据 、 网络数 据包等安全依 法提取 动态数据外 。 还从 ＩＳ Ｄ 接受报警 数据 ，并将数 据处理成 符合 数据仓库 存储格 式后存 入数据仓 库 ；数据 挖掘 模 块对 数据仓库 的数据 进行清 洗 选 择、 格式转换 、 用关联 规则分析 、 使 分 类 、联 系分析技 术方法 发现事 件之 间
性 上 最 大 限 度 的 满 足 动 态 取 证 系 统 的
要求 ，当犯 罪现 场 变化或者 出现 新 的
图 １ 基 于智 能 代理 的 动 态取 证 系统模 型
正常使 用模式 和攻击 类型时 ，系统能 量 的证据 ，并展现证据鉴定 、 保存 、提
计算机科学中的数据挖掘技术应用
计算机科学中的数据挖掘技术应用计算机科学作为现代科技的代表之一，早已成为办公、娱乐、交流等方方面面的支持者。
数据挖掘技术则是计算机科学的一个重要分支，其对于人们实现智能化决策、认知模式的建立等方面都有着不可替代的作用。
下文将就数据挖掘技术在计算机科学中的应用进行深入探讨。
1. 数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指从海量、复杂、不规则的数据中，分析出有用信息、发现潜在关联、确定达到预期目标所需的数据模式和规律的技术。
计算机科学中的数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则等几种方法。
分类是指根据已知数据属性，将数据分为不同的类别，从而实现对数据的有效分析和处理。
经过分类处理后，用户可以更好地理解数据，同时也可以制定更好的决策方案。
聚类则是以相似性为基础，将同类数据分组，形成“簇”，从而更好地对数据进行处理。
聚类算法主要有K-Means、层次聚类等多种方法。
关联规则则是指根据数据集合中的已知规则，发掘未知的关联规律，从而生成新数据。
关联规则算法主要有Apriori、FP-Growth 等多种方法。
2. 在计算机科学中的应用数据挖掘技术在计算机科学中的应用范围非常广泛，包括财务管理、市场调研、医学、生命科学、环境保护、网站评估等方面。
2.1 财务管理在现代的企业管理中，对数据的分析和处理已经越来越受到重视。
众所周知，财务数据是企业发展中最为重要的数据之一。
计算机科学中的数据挖掘技术能够对企业的财务数据进行深入分析和处理，帮助企业更好地了解自身的经济状况，制定正确的决策方案。
2.2 市场调研市场调研是企业中非常重要的一个环节，它能够让企业更好地了解市场需求、竞争情况等信息。
计算机科学中的数据挖掘技术可以对市场调研数据进行深度挖掘，从中发掘出有用的信息，制定更切实可行的市场营销策略。
2.3 医学在医学领域中，利用计算机科学中的数据挖掘技术来进行疾病分析和治疗方案设计已经成为趋势。
例如，根据病人的医疗记录和检查数据，对病人进行分类，可以更加准确地进行诊断和治疗。
大数据分析的数据挖掘技术和方法
大数据分析的数据挖掘技术和方法近年来，随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘技术的研究和应用已经成为一个热门的话题。
大数据分析技术已经被广泛应用于商业、医疗、能源、交通等诸多领域，并取得了良好的应用效果。
本文将聚焦于大数据分析的数据挖掘技术和方法，探讨其优点、技术路线和应用场景，并尝试提出一些问题和展望。
一、数据挖掘技术和方法概述数据挖掘是指从大规模数据集中提取有效信息的过程，是一种基于数据驱动的分析技术。
它通过设计合适的算法和模型，从海量数据中找出数据之间的联系和规律，以支持决策制定、商业预测、产品设计等企业和组织的决策活动。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类、聚类、预测和异常检测等方法。
具体来说，常用的数据挖掘技术有：决策树分析、聚类分析、关联规则分析、预测模型和异常检测等。
这些技术的目的都是为了从数据集合中挖掘出对决策和业务有用的信息。
二、大数据分析的技术路线大数据分析的过程主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个阶段。
其中，数据采集是指从不同的来源获取数据，包括内部系统数据和外部数据，数据需求会议对数据的采集提出了要求。
数据处理阶段主要针对采集到的数据进行去重、清洗、预处理等处理，以保证数据的完整性和准确性。
数据分析阶段则是将处理后的数据应用于数据挖掘、统计分析、机器学习、深度学习等算法和模型，从而挖掘有价值的信息。
通常情况下，大数据分析的技术路线从数据采集、数据存储、数据预处理、数据挖掘、数据建模、数据可视化六个方面展开。
在这六个方面，数据挖掘、数据建模和数据可视化是大数据分析中的重要环节。
三、大数据分析的应用场景大数据分析技术具有很强的灵活性和适应性，广泛应用于金融、医疗、电子商务、保险、物流等领域。
以金融领域为例，数据挖掘技术能够通过对各类金融数据的挖掘和分析，对股票价格、汇率波动、基金收益等进行预测，帮助投资者实现理财增值。
在医疗领域，大数据分析技术可以运用在疾病预测、诊断和治疗等领域，为医生提供科学的治疗建议。
基于数据挖掘技术的计算机取证系统研究
商业服务出现始 自于 ２ ０世纪 ９ Ｏ年代 中后期 。计算 机取证将是未来几年信息安全领域的研究热 点。本 文对基于数据挖掘技术 的计算机取证系统进行了探 讨。
（） Ｉ 保护原始 可疑的电脑 。计算机取证 的第一
步 是确定并 保护 那些 可 疑 的 计算 机 中 可 能含 有 的 数 字证 据 ， 免重 新启动 系统或 者运行 任何 应用程 序 。 避
Ｌ ｉｇ Ｕ Ｑ ｎ
（ ｕｎ ｄｎ ｏａ ｏａ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｎｕｔ ｎ ｏ ｍ ｒｅ Ｇ ａｇｈｕ５０ １ ，Ｃ ｉａ Ｇ ａｇｏｇＶ ｃｔｎｌ ｏ ｅｅｏ ｄ ｓｙａｄＣ ｍ ｅｃ ， ｕｎｚｏ １５０ ｈ ） ｉ ｌ Ｉ ｒ ｎ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｗ ｉ ｈ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｆｉｆ ｒ ｔ ｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｅ ，ｔｅ ｐ ｏ ｌｍ ｆｃ ｍｐ ｔｒ ｃｉ ｓ ｂ ｃ ｍｅ ｍｏｅ ａ ｄ ｍｏ ｅ ｓ ｖ ｒｔ ， ｓ ｒ ｃ ： ｔ ｔ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｏｍａ ｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｉｓ ｈ ｒ ｂｅ ｏ ｏ ｕｅ ｒｍｅ ｉ ｅ ｏ ｒ ｎ ｒ ｅ ｅ ｙ ｈ ｏ ｎ ｉ ｉ
（） ２ 获取并保存 证据。获取存储在可 疑计算机
上 的潜在 的数 字证据 ， 保证所 有 的证 据 没有被 损坏 。
（ ） 输证 据 。有 些 数 字 证 据 若 采 用 网 络 进 行 ３传
ｃ ｍｐ ｔｒｆｒｎ ｉｓｔｃ ｎ ｌｇ ｅ ｋ ｎ ｂｍｎ ａｅ ｔ ｎ ａ ｆｌｅ ｅ ｅ ｉ ｏ ｕｅ ｖ ｓ ｇ ｔ ｎａ ｄ ａ ａｙｉ ｔｃ ｎ ｌｇ ． ｏ ｕｅ ｏｅｓｃ ｅ ｈ ｏｏｙ ｓｅ ｓａ ｄ ｏ ｔ ｓ ｌｔｎ ｄｌｗｕ ６ｄ ｎ ｅｗ ｔ ｃ ｍｐ ｔｒｉ ｅｔ ａ ｏ ｎ ｎ ｌｓ ｅｈ ｏｏ ｙ ａ ｈ ｎ ｉ ｉ ｓ
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本 文对 基 于数 据挖 掘 的计 算 机 动 态取 证技 术 进行 了介绍 ， 由
于 网络犯 罪越 来越 猖獗 ，所 以， 相 关单 位 必须 改 进与优 化 取证 技
首先 ，要保证数据的完整性 ， 在采集 的过程 中，
不 能对 数 据 进 行 修 改 或 者 破 坏 ：其 次 ， 数 据 采
数 据 分 析 是 动 态 取 证 中 一 项 关 键 的环 节 ，
安 以及人 民财产 安全 造成 了较大 的威胁 ，利 用
基 于 数 据 挖 掘 的 计 算 机 动 态 取 证 技 术 ，可 以 有 效 的 提 高 取 证 的效 率 ， 可 以减 少 网络 犯 罪 活动 ， 维 护 社 会 的治 安 。 下 面 笔 者 对 数 据 挖 掘 技 术 在
通过分 析可 以辨识不 良入侵 ，是保证数据库 安 全 的有 效措施 。 在 网络还原或 者重建 的过程 中，
利 用 数 据 分 析 技 术 还 可 以将 损 失 降 到 最 低 。 网
４结 语
基于 数据挖 掘 的计算 机动 态取 证技 术是
一
项 先 进 的 技 术 ，其 是 在 传 统 动 态 取 证 系 统 中
术 ，这样 才 能提 高工 作 的效 率。 利用数 据 挖掘 技 术，可 以从 海量 的数据 中找 出取证 所 需 的相 关数
据 ， 这 项 技 术 与 传 统 的 取 证 技 术
以及审计工作 ，要通过相关规则对用户犯 罪特
征 以及 规 律 进 行 总 结 。为 了保 证 数 据 动 态 取证 的 安 全 性 ，需 要 在 系 统 中设 置 加 密 软 件 ，还 要
集 系统不能受到网络流量 的影响 ；最后 ，数据 采集获取的过程 中，要具有较 高的透明度 ，要 保证被检测的网络不会受到外界因素的影响
２ ． ２数 据 存 储 动 态 取 证 技 术 是 公 安 部 门应 用 比 较 多 的 技 术 ， 与 ＮＩ ＤＳ技 术 相 比 ， 其 不 但 可 以 对 特 殊 文 字 以及 词 汇 进 行 摘 录 ， 还 可 以 对 数 据 进 行 完
络数据 分析 有两种 方式，一种是基本分析 ，另
一
加入 数据挖掘技术 ，提高 了数据分析能力 ，而
且 实 现 了 数 据 分 析 以及 动 态 取 证 的实 时 性 ，可
种 是 深 入 分 析 ， 如 果 取 证 问题 比较 简 单 ， 则
动态取证系统 中的应 用进行简单 的介绍 ，以供 参考 。
来 源 进 行分 析 ， 还 需 要 对 数 据 间 的关 联 性 进 行
分析 ，通过数据 分析还可 以还原与模拟 网络事 件现场 。动态 取证技术也具有一定缺 点，在取 证 的 过 程 中存 在 漏 报 或者 误报 的情 况 。
这项新型的动态取证技术具有较高的安全性 ， 而且具有较强的防御 以及反击能力，可 以对黑
Ｄ ａ ｔ ａ Ｂ ａ ｓ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ・ 数据库技术
试论 基于数 据挖掘 的计算机动态取证技术
文／ 王 贯 天
率 。在 网 络 数 据 获 取 时 ， 需 要 注 意 三 点 内 容 ，
关联 分析 是基 于数 据挖掘 的计 算机 动态 取证技术一大特征 ，利用关联规则 ，可 以对相 关数据进行深层挖掘 ，通过关联分析可 以掌握 犯罪行为的关联性特征 ，这些特征有些 已经经 过 了预 处 理 ，所 以 ，相 关 工 作 这 需要 做 好 审查
利 用 基 本 分 析 方 法 就 可 以解 决 ，但 是 如 果 取 证
１计算机动 态取证技术简介
１ ． １概 念
以在海量数据中准确的找到相关数据信 息。将 比较复 杂，并且要求 比较高 ，则必须进行深入 数据挖掘技术应用在动态取证系统 中，可 以实 数据分 析。深入分析需要对重组 网络数据 以及 现智能化取证， 而且可 以降低 网络犯罪的概率 。
分类 分 析就 是通过 对分 析示 例数 据库 中 的相关数据进 行分 析，准确 描述 出每个类别的 特征 ，建立分析模 型，挖掘 出分类 的规 则，将
其 它 数 据 库 中 的记 录传 送 到 分 类 规 则 中 ， 在 动
【 关键词 】数据挖掘 可以进行实时恢复 ，所 以，这项 态取证系统 的数据采集模块 收集 了用户或程序 技术 具有一定防御 以及反击作用 。在应用 动态 足够数据后 ，在取证的数据分析阶段，应用分 类 的相关规则来判断用户或程序是否非法。应 取证技术时 ，需要保 证系统存储 空间的容量。
相 比，不但工作效率 大大提 高了， 而且 分析 的 准确 性要 比较 高，提 高 了动 态取 证 的效 率，还 增 加 了
动 态 可 扩 展 性 。通 过 本 文 的 论 述 ，
将入侵信息反馈到检测 系统 中，这样可 以提高 数据分析的效率 ，还可 以实现实时动态取证。
３ ． ２ 分 类 分 析
２ ． ３数 据 分 析
进入 ２ ｌ 世纪 后，计算机技 术越来越发达， 应用计算机技 术给人们 的生活 以及工 作带来了 较大 的便 利，但是也有很多不法分 子会利用网 络 以及信 息技 术进行犯罪 ，利用计算机技 术进 行犯罪在 当前 社会中 比较常见 ，而且对社 会治
用分类样品数据来训练数据分析器的学 习，还 预测 一些未知的数据 是否具有犯 罪证据 。
希望 可 以促 进数 据挖 掘技 术 在动
态取 证 系统 中更好 的应用 。
整性记录 ，通过对数 据模 块的分析 ，可 以追查 到相关 内容 。利用动 态取证技术 ，可 以将 需要
的报文完整 的保存 起来，还可 以对 网络流量进 行详细 的记录 ，可以确保 系统不会丢失文件 ， 另外 ，当系统遭到黑客的入侵或者破坏后 ，动
客 入 侵 数 据 系 统 的 过 程 进 行 详 细 的 记 录 。当 前