计算机取证的关键问题与研究进展

"人工智能-机器学习-计算机取证方法关键问题研究.pdf" 本文深入探讨了计算机取证方法中的关键问题，特别是在人工智能和机器学习的背景下。作者通过对计算机取证历史的阶段性划分，分析了其发展进程，旨在为理解和推进该领域的研究提供理论基础。计算机取证在打击日益增长的计算机犯罪中扮演着重要角色，因此，对这一领域的深入研究至关重要。 首先，文章提出了计算机取证的三个历史阶段：奠基时期、初步发展时期和理论完善时期。这种分期有助于我们理解计算机取证技术的演变，为评估当前技术水平和规划未来研究方向提供了参照。 其次，文章创新性地引入了基于需求的计算机取证过程模型，借鉴软件工程的需求分析和组件化思想。这一模型允许根据实际应用环境灵活调整取证过程，适应不断变化的安全需求，并为建立统一的计算机取证标准创造了可能性。同时，开放性模型框架也为整合其他领域的最佳实践（如传统取证方法）提供了便利。 接着，作者提出预先设置电子数据证据收集系统（DECS），这是一个专门用于收集电子数据证据的系统，确保在取证过程中能最大程度地获取相关证据。DECS的设立对于保证证据的完整性和真实性具有决定性作用。 在DECS的保护策略上，文章提出了采用安全隔离环境的方法。通过将访问控制机制，特别是基于LOMAC（低磁盘级强制访问控制）的I-LOMAC，集成到DECS的保护机制中，设计了一种新的保护方案。实验结果显示，I-LOMAC不仅为DECS提供了高效的安全隔离，而且对整体系统性能的影响微乎其微，这在保持证据链的完整性方面具有重要意义。 最后，文章讨论了在计算机取证调查中如何处理大量的计算机数据，以及如何利用机器学习等先进技术进行分析和识别。在大数据时代，快速准确地处理和分析证据变得越来越复杂，而机器学习的运用可以极大地提高取证的效率和准确性。 本文的研究成果为计算机取证领域的理论和实践提供了有价值的贡献，尤其是在确保证据的合法性和可靠性方面。随着人工智能技术的进步，未来计算机取证可能会更加智能化，进一步提升打击网络犯罪的能力。