基于贝叶斯网络的云取证研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·贝叶斯网络研究现状 | 第9-10页 |
| ·云计算环境下的电子取证技术研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文主要研究工作 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 云计算环境下的电子取证相关技术 | 第13-22页 |
| ·电子取证技术分析 | 第13-15页 |
| ·电子取证的概念 | 第13页 |
| ·静态取证技术 | 第13-14页 |
| ·动态取证技术 | 第14-15页 |
| ·电子证据的特点 | 第15页 |
| ·云计算基本概述 | 第15-18页 |
| ·云计算概念 | 第15-16页 |
| ·云计算技术的特点 | 第16-17页 |
| ·云平台实现机制 | 第17-18页 |
| ·云取证相关 | 第18-22页 |
| ·云取证概念 | 第18-19页 |
| ·云取证关键技术 | 第19-20页 |
| ·云取证过程分析 | 第20-22页 |
| 第三章 基于贝叶斯网络的云取证研究 | 第22-37页 |
| ·相关理论概述 | 第22-26页 |
| ·贝叶斯网络 | 第22-25页 |
| ·Map Reduce 编程模型 | 第25-26页 |
| ·云取证中的证据挖掘技术研究 | 第26-31页 |
| ·序列模式挖掘算法的优化 | 第26-27页 |
| ·基于 MapReduce 的序列模式挖掘 | 第27-29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-31页 |
| ·基于贝叶斯网络的事件关联技术 | 第31-37页 |
| ·证据事件 | 第31页 |
| ·事件关联性分析 | 第31-34页 |
| ·事件的贝叶斯网络结构 | 第34-35页 |
| ·测试结果与分析 | 第35-37页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的云取证模型设计与实现 | 第37-52页 |
| ·基于贝叶斯网络的证据分析 | 第37-41页 |
| ·构建贝叶斯网络证据假设分析模型 | 第37-39页 |
| ·先验概率的赋值 | 第39页 |
| ·有关假设 H1的分析 | 第39-41页 |
| ·贝叶斯网络在案例分析中的应用 | 第41-43页 |
| ·云取证服务系统的设计 | 第43-52页 |
| ·客户端模块 | 第45-46页 |
| ·云取证服务管理平台 | 第46-49页 |
| ·系统性能测试 | 第49-52页 |
| 第五章 总结和展望 | 第52-53页 |
| ·全文总结 | 第52页 |
| ·未来工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 发表的学术论文及参与的科研项目 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
