网页取证若干关键问题研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-16页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 计算机取证概述 | 第14-15页 |
| 1.3 课题来源及内容组织 | 第15-16页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.3.2 内容组织 | 第15-16页 |
| 第二章 计算机取证概述 | 第16-24页 |
| 2.1 传统计算机取证技术 | 第16-17页 |
| 2.2 网络取证技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 Web取证技术 | 第19-20页 |
| 2.2.2 社交网站取证技术 | 第20-21页 |
| 2.3 数字图像取证 | 第21-22页 |
| 2.3.1 主动取证技术 | 第22页 |
| 2.3.2 被动盲取证技术 | 第22页 |
| 2.4 总结 | 第22-24页 |
| 第三章 三层可信网页取证模型设计与实现 | 第24-39页 |
| 3.1 主要挑战 | 第24-25页 |
| 3.2 网络数据层 | 第25-28页 |
| 3.2.1 概述 | 第25-26页 |
| 3.2.2 DNS数据包分析 | 第26-27页 |
| 3.2.3 HTTP数据包分析 | 第27-28页 |
| 3.3 内容爬取层 | 第28-36页 |
| 3.3.1 网页浏览过程 | 第28-30页 |
| 3.3.2 取证过程 | 第30-32页 |
| 3.3.3 证据固定 | 第32-33页 |
| 3.3.4 再现过程 | 第33-36页 |
| 3.4 截图取证层 | 第36-37页 |
| 3.5 据交叉验证 | 第37-38页 |
| 3.6 总结 | 第38-39页 |
| 第四章 社交网站取证 | 第39-56页 |
| 4.1 概述 | 第39-40页 |
| 4.2 微博信息的获取与分析 | 第40-41页 |
| 4.2.1 登录认证 | 第40-41页 |
| 4.2.2 信息提取 | 第41页 |
| 4.3 文本感情色彩分析 | 第41-47页 |
| 4.3.1 感情色彩分析基本思路 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于词频的分词系统和特征提取 | 第42页 |
| 4.3.3 朴素贝叶斯分类器 | 第42-43页 |
| 4.3.4 分析结果 | 第43-44页 |
| 4.3.5 情感波动记录 | 第44-47页 |
| 4.4 位置信息的提取 | 第47-50页 |
| 4.4.1 概述 | 第47页 |
| 4.4.2 位置信息提取 | 第47页 |
| 4.4.3 实现与分析 | 第47-50页 |
| 4.5 社交网络中人脸图片识别 | 第50-55页 |
| 4.5.1 人脸图片识别基本思路 | 第50-51页 |
| 4.5.2 具体实现过程 | 第51-52页 |
| 4.5.3 人脸识别结果分析 | 第52-55页 |
| 4.6 总结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于D-S证据理论的数字图像取证 | 第56-63页 |
| 5.1 概述 | 第56-57页 |
| 5.2 D-S证据理论 | 第57-58页 |
| 5.3 数字图像特征 | 第58-59页 |
| 5.4 实验与比较 | 第59-62页 |
| 5.5 总结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第67-68页 |
