网络取证数据的人工免疫网络聚类过滤方法

发布时间：2017-10-06 13:43

  本文关键词：网络取证数据的人工免疫网络聚类过滤方法

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【摘要】：针对当前网络取证数据过滤方法对先验知识过度依赖的问题,提出一种基于人工免疫网络聚类的过滤网络取证数据的方法.该方法以取证数据作为抗原,以具有动态作用域的B细胞作为人工免疫网络的节点,依据抗原与人工免疫网络的隶属度、B细胞的刺激度来进化人工免疫网络,根据过滤阈值判据,来筛选取证数据.实验结果表明,在不具备先验知识以及在合理选取时间窗口和过滤阈值以确保有较高检测率的情况下,算法能够提供较高的数据压缩比.该方法能够有效地确立调查数据的范围,有助于提高取证分析的效率.
【作者单位】： 武汉大学电子信息学院;通信指挥学院二系;
【关键词】： 计算机网络安全 计算机犯罪 计算机网络取证 聚类分析 过滤 人工免疫网络
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金(编号:20040486049) 国家高技术研究发展计划(编号:2002AA1Z1490)
【分类号】：D918.2;TP393.08
【正文快照】： 在计算机网络取证领域,数据收集阶段获取的取证数据是海量的,这些数据不仅需要占用大量的存储资源,而且可能对取证分析阶段的证据分析和证据融合过程产生干扰[1-2].为此,有必要将取证数据过滤后再进行分析,即数据过滤的目的是对海量的取证数据进行整理,以便集中使用取证分析

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