導(dǎo)語：數(shù)據(jù)挖掘在計算機取證中應(yīng)用與設(shè)計一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：計算機和網(wǎng)絡(luò)犯罪犯罪手法新穎，而現(xiàn)代犯罪技術(shù)擁有高技術(shù)性、即時性、證據(jù)的易毀滅性及犯罪地點的去中心化等特點，偵查人員通過傳統(tǒng)的設(shè)備和工具很難采集計算機犯罪證據(jù)。犯罪證據(jù)的獲取不僅需要嚴謹?shù)挠嬎銠C辨識技術(shù)，更需要高效快速的推理分析系統(tǒng)。因此，以知識推理和本體理論作為研究理論技術(shù)基礎(chǔ)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)設(shè)計實現(xiàn)了一種計算機犯罪證據(jù)挖掘系統(tǒng)，以輔助公安機關(guān)搜集計算機犯罪證據(jù)搜集，有效打擊計算機犯罪。

關(guān)鍵詞：計算機犯罪；證據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘；知識組織和推理

1計算機犯罪及其證據(jù)分類

計算機犯罪從以往的竊取實體的計算機轉(zhuǎn)變?yōu)橐跃W(wǎng)絡(luò)為犯罪標的、犯罪場所和犯罪工具的犯罪行為。計算機犯罪可分為三大類型：第一種，計算機網(wǎng)絡(luò)作為“犯罪工具”的犯罪行為；第二種，以計算機網(wǎng)絡(luò)作為“犯罪客體”的犯罪行為；第三種，以計算機網(wǎng)絡(luò)作為“犯罪場所”的犯罪行為。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之數(shù)據(jù)挖掘的流程

在人工智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)。隨著人類對計算機的依賴程度越來越高，無論在決策的制定上，或是在資料的處理上，都需要借助數(shù)據(jù)挖掘來分析資料，找出其中有價值的信息，以供各種決策進行參考。

3知識組織理論

3.1知識組織的概念

知識是人們在改造客觀世界的實踐中積累起來的認識和經(jīng)驗。認識包括對事物現(xiàn)象、本質(zhì)、屬性、狀態(tài)、關(guān)系、聯(lián)系和運動等的認識。Feigenbaum認為知識、信息和數(shù)據(jù)之間存在密切的邏輯關(guān)系。數(shù)據(jù)是事物、概念或指令的一種形式化的表示形式，適合于人工或自然方式進行通信、解釋或處理。信息是根據(jù)表示數(shù)據(jù)所用的約定，賦予數(shù)據(jù)的意義。信息是數(shù)據(jù)所表達的客觀事實。數(shù)據(jù)是信息的載體，與具體的介質(zhì)和編碼方法有關(guān)。知識是經(jīng)過加工的信息。

3.2知識組織方法

知識組織即把人類知識形式化成為機器能處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是一組對知識的描述和約定。人工智能研究者們在早期階段，重點研究具有因果關(guān)系的知識，因此早期的專家系統(tǒng)，都是基于產(chǎn)生式的知識庫系統(tǒng)，例如DENDRAL、MYCIN及PROSPECTOR等分別把化學、醫(yī)藥和探礦等領(lǐng)域知識整理成一條條規(guī)則，放入知識庫中，然后經(jīng)過推理尋求答案。以產(chǎn)生式規(guī)則作為知識表示技術(shù)運用以來，產(chǎn)生了框架、語義網(wǎng)絡(luò)等多種表示方法。知識的表示方法有產(chǎn)生式規(guī)則、謂詞邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)及框架等。

3.3本體及其相關(guān)技術(shù)概述

主要用于描述解釋并預(yù)測知識的一些元特性。本體需要繼承或體現(xiàn)特定領(lǐng)域的某些觀點，通常表現(xiàn)為一個概念集(例如，實體、屬性或過程)、概念的定義及概念的間的關(guān)系。本體可以定義通用領(lǐng)域的本體知識，如時間、空間等，也可以定義特殊領(lǐng)域的本體知識，如偏好、人群或種類。在計算機研究中，本體論的研究與知識工程領(lǐng)域在本質(zhì)上有著十分密切的聯(lián)系。特別是語義Web的應(yīng)用，語義Web要實現(xiàn)更多的自動化服務(wù)，離不開本體的形式化表示。

3.4計算機犯罪證據(jù)的特點及其挖掘和推理

3.4.1計算機證據(jù)的特點

網(wǎng)絡(luò)犯罪是近年來隨著因特網(wǎng)發(fā)展所興起的新興犯罪形式，最主要的特性是計算機系統(tǒng)與通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)合所構(gòu)成的犯罪。一般而言，網(wǎng)絡(luò)犯罪具有下列特征：（1）智能型犯罪；（2）隱匿性；（3）犯罪證據(jù)難以采集；（4）犯罪區(qū)域廣泛、網(wǎng)絡(luò)無國界，衍生管轄權(quán)問題；（5）被害者不易察覺，具有高犯罪特征；（6）犯罪成本及障礙低。

3.4.2計算機證據(jù)的發(fā)現(xiàn)和推理

數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于計算機犯罪證據(jù)，就是將犯罪嫌疑人應(yīng)用過的計算機中的隱藏的文本、音視頻、網(wǎng)絡(luò)登錄和瀏覽及病毒和木馬程序信息挖掘出來，作為犯罪證據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的工具是利利用資料來建立一些仿真世界的模型，利用這些模型來描述資料中的形式及關(guān)系，且在數(shù)據(jù)挖掘中可以建立模型。

4計算機犯罪分析與本體構(gòu)建

4.1計算機犯罪模式

由于網(wǎng)絡(luò)犯罪尚屬新興犯罪型態(tài)，各種入侵或攻擊手法隨著技術(shù)的進步及網(wǎng)絡(luò)的散播而日新月異。因此，從計算機犯罪的動機、標的及目標等三方面研究并分析計算機犯罪模式，通過計算機犯罪動機的產(chǎn)生、標的的選擇及目標的決定，再輔以目前發(fā)生的計算機犯罪案例分析與傳統(tǒng)犯罪模式方析，結(jié)合計算機犯罪者可能出現(xiàn)的入侵或攻擊的手法及方式，由上而下依時序來架構(gòu)完整的計算機犯罪模式。

4.2計算機犯罪的動機

計算機犯罪屬于犯罪形式的一種，與傳統(tǒng)犯罪的差異是實行犯罪的方法及所造成結(jié)果，傳統(tǒng)犯罪與計算機犯罪的動機是相同的。在犯罪動機所作的案例抽樣調(diào)查中將犯罪動機可分為圖利、好玩和報復(fù)等動機。

4.3計算機犯罪的標的

一般而言，按照計算機在犯罪中所扮演的角色，可將計算機犯罪分為以下三類：第一，以計算機及鏈接在計算機上的計算機系統(tǒng)作為犯罪工具；第二，以計算機空間作為犯罪場所；第三，以計算機及鏈接在計算機上的計算機作為犯罪的攻擊目標。

4.4計算機犯罪的目標

計算機社會是現(xiàn)實社會的對映，同樣計算機犯罪者會針對犯罪目標實施犯罪行為，將計算機犯罪者的目標區(qū)分為組織形式與實體形式，詳述如下。組織形式：根據(jù)計算機域名注冊類別，并做少部分的修改，將組織形式分為政府、軍事、學術(shù)、商業(yè)、團體機構(gòu)(包含計算機事業(yè)機構(gòu)及法人機構(gòu))及個人等，而不同的組織形式能提供的計算機犯罪的標的亦不盡相同。實體形式：所謂實體形式系指計算機上的主機種類，一個組織形式會存在一種以上的主機種類。

4.5計算機犯罪手法及方式分類

計算機犯罪雖然手法及方式繁多，但與傳統(tǒng)犯罪一樣必然會留下蛛絲馬跡。由目前已發(fā)生的案例及相關(guān)研究探討（如腳印拓取方法）將網(wǎng)絡(luò)犯罪入侵、攻擊手法或方式整理歸類為病毒、木馬程序、計算機窺探、密碼破解、聯(lián)機劫持、網(wǎng)頁入侵、緩沖區(qū)溢出、系統(tǒng)安全漏洞、阻斷服務(wù)及其他等十種類型。

4.6計算機犯罪證據(jù)獲取模式

計算機犯罪入侵、攻擊手法及方式日新月異，而犯罪偵查卻仍以偵辦傳統(tǒng)犯罪形式為主。整合計算機犯罪模式、犯罪偵查程序及計算機犯罪案例，建立計算機犯罪偵查模式架構(gòu)，拉近計算機犯罪與犯罪證據(jù)取證難的鴻溝，建立計算機犯罪偵查的縱向偵查鏈接，以解決目前計算機犯罪與犯罪偵查尚無法整合的窘境。

4.7構(gòu)建計算機犯罪證據(jù)本體

知識的表示方法很多，而框架式知識表示方法與規(guī)則式知識表示法，是專家系統(tǒng)中被實際應(yīng)用的兩種知識表示法?？蚣鼙硎痉ㄊ抢梅诸惙ǖ脑瓌t，將知識進行分門別類而形成的一種層次化的知識表示方法。以框架為表達的基本結(jié)構(gòu)體，在每一框架中，可分別代表一項目標或事物的說明，讓使用者能簡易的敘述某一專業(yè)化環(huán)境中的相關(guān)知識或事物，從而達到建立知識庫的目的。在框架表示法中，需要特別強調(diào)目標－屬性－附值三者之間的關(guān)系。通常，有關(guān)某一應(yīng)用領(lǐng)域的知識層，可以看成是由主題及對此主題的說明兩部分組成。對主題的描述命名為一槽（SLOT），而由此又可衍生出另一個槽的發(fā)展，代表從某一主題引導(dǎo)出另一個次主題的產(chǎn)生。根據(jù)本體論方法和計算機犯罪案例，構(gòu)建涵蓋計算機犯罪動機、犯罪標的、犯罪目標、犯罪方式、犯罪手法及犯罪類型的知識本體數(shù)據(jù)庫，建立計算機犯罪的“犯罪動機”“犯罪標的”“組織目標”“實體目標”“手法方式”及“犯罪類型”屬性連接和決策樹推理機制，以適應(yīng)K-means算法進行計算機犯罪證據(jù)挖掘和推理。通過上述本體規(guī)則描述，采用OWL構(gòu)建一個計算機犯罪動機、犯罪標的、組織目標、實體目標、手法方式和犯罪類型的描述和交換元數(shù)據(jù)的框架，用交換元數(shù)據(jù)節(jié)點表示各種事物、概念、屬性及知識實體，用有向邊表示各種語義聯(lián)系，指明其所鏈接的節(jié)點間的某種關(guān)系。例如，因為“時間”和“事件”存在著“動機”的聯(lián)系，所以可以用RDF模型來表示“時間”和“事件”存在著“動機”的語義聯(lián)系。

4.8計算機犯罪證據(jù)挖掘算法

計算機犯罪劃分為犯罪動機、犯罪標的、組織目標、實體目標、手法方式和犯罪類型形式多樣，采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法在聚類的過程中孤立點的存在會造成聚類結(jié)果的不準確，而初始聚類中心隨機性選擇會加大算法陷入局部最優(yōu)解的可能和使得迭代次數(shù)增多。因此，重點在于孤立點地檢測和初始聚類中心的確定兩個方面加以改進。

5計算機犯罪證據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

計算機網(wǎng)絡(luò)犯罪模式雖然手法和種類眾多，但仍有蛛絲馬跡可循。在證據(jù)偵查方面，亦如同傳統(tǒng)犯罪經(jīng)驗需要經(jīng)驗和知識傳承。因此，將網(wǎng)絡(luò)犯罪模式進行分類整合，輔以目前實務(wù)案例和相關(guān)資源，采用現(xiàn)代人工智能技術(shù)，開發(fā)一種計算機證據(jù)挖掘系統(tǒng)，輔助司法與公安機關(guān)計算機犯罪取證工作。

6結(jié)語

知識組織根據(jù)知識本身的特點和知識間內(nèi)在的聯(lián)系來分析知識內(nèi)容，有利于語義推理，便于用戶更快的獲取、利用知識。本體作為一種知識表示方式，能通過一定的語義聯(lián)系與相關(guān)的知識組織進行鏈接,實現(xiàn)知識的組織、查詢及用戶挖掘。目前，已經(jīng)有一些搜索引擎或挖掘系統(tǒng)利用查詢擴展來幫助使用者進行查詢，但對于特定專業(yè)領(lǐng)域的效益還是不夠。為解決此類問題，采用protégé、OWL及Jena工具，建立一種基于本體的計算機犯罪證據(jù)組織與挖掘系統(tǒng)。

參考文獻

[1]秦霞,丁欣.我國計算機犯罪的原因與防治[J].職工法律天地,2017(4):130-131.

[2]米佳,劉浩陽.計算機取證技術(shù)[M].北京:群眾出版社,2007．

作者:王周娟 黃文明 單位:桂林電子科技大學