基于内存取证技术的关联性分析研究

【摘要】本文面向多场景下的计算机犯罪案件提出了一套完整的内存取证解决方案,该方案可以利用从内存中获取的多个单一证据来进行案情的推理及证据链重构。该方案通过找到那些存在于内存中证据之间的关联性，利用本文提出的关联性分析算法量化计算出证据之间的关联度，进程之间在时间属性上存在的关系可以分为两类，一类是同一内存环境中的进程间的时间关系，另一类则是不同内存环境中进程间的时间关系。然后对于得到的时间关联性矩阵和进程建立关联性矩阵进行关联性综合分析，综合分析的主要目标是建立不同的关联矩阵在最终结果中的权值以及关联度聚合算法。本文通过层次聚类算法得到最终的关联性相似结果。并设定集于实际情况考虑的阈值给出最终关联结果。并最终利用这些关联度来分析已发生的犯罪案情。为了验证分析方法的有效性，本文在实验部分模拟了一个计算机犯罪现场，并利用模拟过程建立了实验用的数据集。经过本文设计的相关实验，其分析结果表明这种关联性分析方法不但可以帮助办案人员在犯罪现场遗留的内存数据中发现那些具有关联性的证据还能够有效识别出那些含有合法用户行为的计算机犯罪过程。
【作者】孟祥宇；
【导师】胡亮；
【作者基本信息】吉林大学，网络与信息安全，2014，硕士
【关键词】内存取证；证据链；关联性分析；现场还原；

【参考文献】
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