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基于特征集构建的计算机取证模型研究
摘    要:计算机取证模型大致可以分为静态取证模型和动态取证模型两类。动态取证模型主要结合入侵检测技术,检测异常事件的发生,从而采集动态数据,对采集来的数据进行整理、归纳后并入证据库。静态取证技术是在事后取证,对涉事计算机设备进行分析处理,提取磁盘和移动存储设备的内容,对其进行分析归类,最后形成证据。该文主要结合事后静态取证技术提出一种基于证据文件特征集构建的取证模型,阐述了模型提出的目的和意义,分析了取证模型各模块的功能和实现方法,叙述了基于特征集构建的取证模型的取证步骤,最后介绍了皮尔森相似度算法在构建特征集模型中的应用。

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