| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 移动智能终端取证相关技术 | 第16-26页 |
| 2.1 手机取证概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 手机取证概念 | 第16页 |
| 2.1.2 手机取证基本原则 | 第16-17页 |
| 2.1.3 手机取证流程 | 第17-19页 |
| 2.2 Android系统基础 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Android系统概述 | 第19页 |
| 2.2.2 Android系统架构 | 第19-20页 |
| 2.2.3 Android系统数据存储方式 | 第20-21页 |
| 2.3 SQLite数据库 | 第21-24页 |
| 2.3.1 SQLite数据库体系结构 | 第21-22页 |
| 2.3.2 SQLite数据库内部结构 | 第22-23页 |
| 2.3.3 SQLite数据库数据类型 | 第23-24页 |
| 2.4 隐私数据 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于支持向量数据描述的分类算法的取证研究 | 第26-36页 |
| 3.1 现有的分类技术 | 第26-27页 |
| 3.2 基于SVDD的通讯录多类分类方法研究 | 第27-31页 |
| 3.2.1 SVDD算法的的取证应用 | 第28页 |
| 3.2.2 SVDD算法数学描述 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于SVDD的通讯录分类算法思想 | 第29-30页 |
| 3.2.4 基于SVDD的通讯录多分类算法设计 | 第30-31页 |
| 3.3 基于SVDD的通讯录分类取证实验 | 第31-33页 |
| 3.3.1 通讯录预处理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 文本特征选择 | 第32-33页 |
| 3.3.3 多类分类器训练 | 第33页 |
| 3.4 基于SVDD的通讯录多分类实验结果 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于社会网络分析的移动智能终端隐私数据分析 | 第36-46页 |
| 4.1 移动智能终端取证数据分析流程 | 第36页 |
| 4.2 社会网络分析 | 第36-40页 |
| 4.3 移动智能终端隐私数据网络可视化算法分析与设计 | 第40-45页 |
| 4.3.1 布局算法 | 第41-42页 |
| 4.3.2 优化算法 | 第42-43页 |
| 4.3.3 算法分析与设计 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 取证分析系统的设计与实现 | 第46-57页 |
| 5.1 系统研究方案与框架 | 第46-47页 |
| 5.2 数据源分析 | 第47-48页 |
| 5.3 系统模块功能设计 | 第48-51页 |
| 5.3.1 数据提取模块设计 | 第48-49页 |
| 5.3.2 数据恢复模块设计 | 第49-50页 |
| 5.3.3 数据分析及可视化模块设计 | 第50-51页 |
| 5.4 系统的实现及结果 | 第51-55页 |
| 5.4.1 系统开发环境 | 第51页 |
| 5.4.2 系统运行结果 | 第51-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |