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基于非规则知识学习的神经网络计算机取证模型研究

2017年 应用技术  中期阶段
  • 成果简介
　　计算机犯罪手段和技术不断翻新，信息数据爆炸式增长，给计算机取证提出了新的挑战。项目在分析计算机取证领域国内外研究现状和存在问题的基础上，提出了一种基于非规则知识学习的神经网络计算机取证模型。综合利用知识规则库检测和人工经验模式，形成一个新的神经网络学习的取证分类模型，在正常系统建立时进行神经网络的正向学习，让现有的知识规则库加入到神经网络中，进行正常数据与可疑数据分类。计算机取证人员进行取证，...
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