循证医学与法医临床学

循证医学是21世纪临床医学发展的新模式,也是法医临床学发展的必然。循证法医临床学是运用循证医学的理论与方法,寻求并应用最佳、最新的医学与法医临床学的理论与技术,解决司法实践中有关活体的医学问题的科学。它为判断法医学鉴定结论的科学性提供了依据;为判断法医临床学鉴定结论是否具有证据能力和证明力大小提供依据;为规范法医学鉴定标准提供依据;为法医学工作者解决实际工作中遇到的疑难案件提供线索和方法。     

心理学在法医学鉴定中的应用浅探

从法医学鉴定及心理学的定义、分支入手,探讨了心理学在法医学鉴定中的具体应用,阐明了心理学在法医学鉴定中具有不可忽视的作用。     

中日法医鉴定体制及法医学教育之比较

法医学在各国的司法鉴定中占有重要的地位,又因各国的司法制度差异而不同。通过对中国、日本法医鉴定体制及法医学教育情况进行对比,分析其在司法鉴定中的实际应用效果,以期为我国法医学教育及司法鉴定的发展提供参考。     

PBL在法医学教学中的应用探讨

法医学是一门应用医学.PBL是国际上较为流行的教学方法,是一种有效果和高效率的教学方法.PBL是以学生为中心,发挥学生学习的主观能动性,提高发现问题、分析问题、解决问题的能力和为终身学习打下基础的好方法.在法医学教学活动中应适当应用PBL教学.     

二次脑损伤发生机制及其法医学意义

二次脑损伤目前主要集中于临床领域的研究,法医学领域未见专门研究.阐述了SBI的发生机制、动物模型的制作,并对其研究的法医学意义进行了展望.     

颅脑损伤的法医学鉴定研究

颅脑损伤是法学鉴定工作中的重要内容之一,颅脑损伤鉴定结论对于判断案件性质与量刑意义重大.由于颅脑损伤具有多种类型,而且致伤因素较多,因而得出正确的鉴定结论十分重要.该文主要对颅脑损伤的法医学鉴定进行了讨论,阐述了颅脑损伤的涵义与颅脑损伤的不同分类,结合法医学鉴定工作实际情况,分析了颅脑损伤鉴定标准,并指出了颅脑损伤鉴定时应注意的问题,旨在加强颅脑损伤法医学鉴定工作,提高鉴定结果准确性,促进司法鉴定工作标准化运行.     

HLA基因多态性与法医学

人类白细胞抗原,简称HLA,基因定位于人类第6号染色体短臂上,是人类最复杂的显形多态遗传系统,基因型可达108之多,在法医学物证鉴定中有着广泛的应用前景,是理想的人类遗传学标记.本文就其基因多态性的研究进展和在法医学中的应用作一综述.     

浅谈线粒体DNA分析在法医学中的应用

在法医学研究领域里,人类线粒体DNA(Mitochondrial DNA,mtDNA)对于解决降解、腐败和无核DNA生物检材的个体识别以及只有母系亲属的亲缘鉴定具有独到之处,它为法医个体识别和亲缘关系鉴定提供了有利手段,成为以往DNA检验的重要补充。就此本文浅谈线粒体DNA分析在法医学中的应用。     

生物传感器在法医学中的应用

本文对生物传感器的原理和特点进行了介绍,指出了生物传感器分析技术在法医学领域中的应用价值和发展潜力。     

外伤性瞳孔散大法医学鉴定的探讨

通过对１０例外伤性忆散大法医学鉴定的分析，为准确评定损伤程度提供参考。     

计算机取证综述

随着网络技术的发展,计算机犯罪不断增加。为了打击高科技犯罪,取证技术作为计算机科学与法学之间的交叉学科,成为当今社会必不可少的一部分。研究了取证科学的产生和发展,分析了取证基本原则,重点总结了几种典型的取证模型和取证工具,有利于对取证过程的正确分析和理解。     

计算机取证综述

计算机取证就是利用计算机技术,按照合法的程序与规范对计算机犯罪证据进行发现、固定、提取、分析和表达的过程。在计算机证据搜集的过程中应遵循合法性原则、及时性原则、安全性原则、以易失程度为序原则。虽然计算机取证技术和工具等已取得一定的成果,但为了能让计算机取证工作向着更好的方向发展,制定取证工具的评价标准、取证机构和从业人员的资质审核办法以及取证工作的操作规范是非常必要的。     

数据恢复技术在计算机取证系统中的应用

在讨论计算机取证概念和技术进展的基础上,针对其中重要的数据恢复技术进行了讨论,并对该技术的应用、局限性进行了讨论,提出了在计算机取证系统中如何利用数据恢复技术完成软件自动取证和自动恢复的问题.     

数字取证平台技术的研发

面对高科技的犯罪案件,取证人员已无法采用传统的方式采集完整的数字证据,须藉由取证工具的辅助以收集与分析数字证据,用科学的方法产生取证报告. 文中探讨计算机取证与手机取证的技术与工具,并自行设计与开发相关的取证雏型系统. 已开发完成的取证系统可以收集Windows/Linux计算机与Android手机数字证据,进行系统分析,且可尝试还原删除的信息并找出与案件相关的犯罪证据.     

面向Hadoop的大数据取证研究

大数据解决方案的分布式架构、海量数据存储、内存数据存储等特点给针对Hadoop的电子数据取证带来了巨大的挑战。概述了传统计算机取证的流程、要点以及在大数据取证过程中的局限性。以Hadoop为例,从Hadoop取证生态系统角度介绍了大数据解决方案的架构,分析了大数据取证的数据源、方法、流程、工具等,为调查人员进行大数据调查取证时提供参考。     

基于模糊理论的实时取证模型

利用模糊理论在处理不确定性问题上的优越性,提出一种模糊实时取证模型,并开发了原型系统.可能包含入侵踪迹的信息记录都被动态地转移到安全对象M中,每种关键文件在M中都存在一个对等的映像,用来存储安全转移过来的信息记录.关键文件中信息记录mi的安全级别分为3个等级,对不同安全级别信息记录保存的时间不尽相同,以优先长时间保存那些可能存在入侵信息的记录.系统的安全性评价和实验表明,与攻击行为有关的信息记录95%以上都能动态安全地转移和智能取舍.     

基于Docker容器的电子数据取证方法

针对目前基于Docker容器的取证技术缺陷, 提出一种基于Docker主机的调查取证模型, 并根据该取证模型中Docker主机所处不同状态给出有针对性的数据取证方法. 实验结果表明, 利用该模型取证能更有针对性地获取相关电子证据.     

一种基于键盘事件计算机取证过程模型的实现

该文简述了计算机取证技术及反取证技术对计算机取证结果的影响,结合动态、静态取证技术及常规证据提取技术,利用修改后的法律执行过程模型画出了基于键盘事件提取的取证过程流程图并将其实现。     

合成图像被动取证技术研究进展

合成图像取证是数字图像取证的一个重要研究内容,研究合成图像被动取证技术对确保数字图像的原始性和真实性有着极其重要的意义．根据合成图像被动取证技术研究角度不同．将现有的技术方法分为3大类：基于传统特征的合成图像取证、基于盲源分离的合成图像取证、基于稀疏表示的合成图像取证．然后分别介绍了3类取证技术的基本特征和典型算法．并对不同方法进行了分析比较和总结．最后指出当前研究中存在的一些主要问题．给出本领域未来的研究方向．