Android平台下地理信息证据数据的提取
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 手机取证系统的设计与分析 | 第16-23页 |
| 2.1 手机取证系统的简介 | 第16-19页 |
| 2.1.1 手机取证的概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 手机取证的特点 | 第17-18页 |
| 2.1.3 手机取证数据的获取 | 第18-19页 |
| 2.2 手机取证系统分析 | 第19-22页 |
| 2.2.1 手机取证系统的描述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 系统的总体框架 | 第20-21页 |
| 2.2.3 手机取证的流程 | 第21-22页 |
| 2.3 系统的开发的环境 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 Android系统分析和数据获取 | 第23-28页 |
| 3.1 Android系统分析 | 第23-26页 |
| 3.1.1 Android手机的系统框架 | 第23-24页 |
| 3.1.2 Android手机的数据存储机制 | 第24-26页 |
| 3.2 Android手机基本信息获取 | 第26-27页 |
| 3.2.1 百度地图数据获取 | 第26-27页 |
| 3.3 总结 | 第27-28页 |
| 第4章 数据挖掘在手机取证中的应用 | 第28-38页 |
| 4.1 数据挖掘基本概念 | 第28页 |
| 4.2 数据挖掘算法 | 第28-30页 |
| 4.2.1 描述型挖掘分析 | 第28-30页 |
| 4.2.2 预测型挖掘分析 | 第30页 |
| 4.3 数据挖掘流程 | 第30-31页 |
| 4.4 关联规则进行手机取证 | 第31-37页 |
| 4.4.1 关联规则概念 | 第32页 |
| 4.4.2 FP-growth算法 | 第32-34页 |
| 4.4.3 挖掘手机信息频繁项 | 第34-37页 |
| 4.5 总结 | 第37-38页 |
| 第5章 数据融合在手机取证中的应用 | 第38-44页 |
| 5.1 数据融合概念 | 第38-39页 |
| 5.2 数据融合流程 | 第39-41页 |
| 5.3 数据融合取证 | 第41-43页 |
| 5.3.1 基于时间的数据融合 | 第41页 |
| 5.3.2 基于时间和空间相结合的数据融合 | 第41-42页 |
| 5.3.3 基于对象的数据融合 | 第42页 |
| 5.3.4 三种融合算法的对比 | 第42-43页 |
| 5.4 总结 | 第43-44页 |
| 第6章 手机证据的可视化展现 | 第44-53页 |
| 6.1 数据展现平台 | 第44-45页 |
| 6.1.1 系统开发环境 | 第44页 |
| 6.1.2 C++Builder优点及特征 | 第44-45页 |
| 6.2 数据库设计 | 第45-46页 |
| 6.3 证据可视化系统实现 | 第46-52页 |
| 6.3.1 主要函数实现 | 第46-50页 |
| 6.3.2 系统界面 | 第50-52页 |
| 6.4 总结 | 第52-53页 |
| 第7章 总结 | 第53-54页 |
| 7.1 论文总结 | 第53页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
