调查取证

微软系统IT取证工具集 浏览器取证: ChromeCacheView, ChromePass, IECacheView, IECookiesView, IEHistoryView, MozillaCacheView, MozillaHistoryView, MozillaCookiesView, OperaCacheView 密码恢复: ChromePass, IE PassView, MessenPass, Network Password Recovery, PasswordFox, Protected Storage PassView, PstPassword, Remote Desk

分析了 Stackoverflow 调查 2017 数据。 应用了 CRISP-DM 数据挖掘流程。 回答了有关性别差异、编程语言偏好、在家工作的国家等问题。 结果显示： 男女工资和工作时间基本平等。 满意度最高的编程语言是 SQL、JavaScript 和 Python。 伊朗和巴基斯坦的开发者在家工作更多。

为了提供更好的平台，使学习Access更加容易。

为解决现有数据挖掘取证分析效率低下的问题，该方法利用免疫克隆算法构建基于频繁长模式的行为轮廓。 该方法将行为数据和频繁项集的候选模式分别视为抗原和抗体，将抗原对抗体的支持度作为亲和度函数，将关键属性作为约束条件，将最小支持度作为筛选条件。通过对抗体进行免疫克隆操作，构建基于频繁长模式的行为轮廓，并采用审计数据遍历行为轮廓匹配对比的分析方法检测异常数据。实验结果表明，相较于基于 Apriori-CGA 算法的取证分析方法，该方法能够显著缩短行为轮廓建立时间和异常数据检测时间。

本系统提供问卷发布和参与功能，发布者可查看问卷填写情况并进行统计分析，甚至查询特定参与者的答卷。

提供了基于MATLAB的变异中值滤波代码，支持图像取证领域的研究与评估。作者Kang Hyeon RHEE在其论文中详细描述了使用相邻线对的变异中值滤波检测方法，这对于图像取证具有重要意义。

1.2 国内外研究现状 1.2.1 Linux内存取证研究现状在对计算机系统进行取证调查时，具备获取和分析物理内存(RAM)数据的能力是至关重要的。因为，物理内存中不仅保存有最近运行程序、打开文件以及访问网络等操作所留下的痕迹信息，并且还能检索到一些只在内存中出现且未曾保存到硬盘上的数据信息，例如恶意代码入侵的痕迹信息以及磁盘加密文件的解密密钥等易失性数据信息。与此类似的是，在进行Android手机取证调查时，同样需要具备获取和分析物理内存（也称作运行内存）数据的能力。由于Android系统是基于Linux内核开发的，因此可以把Linux内存取证的研究思路和方法借鉴到Android物理内存取证

对表空间异常增长的故障进行调查

常见调查方法包括跟踪作业、召开调查会议、邀请专业人士介绍、直接询问以及设计调查表格让用户填写，并记录查阅结果。

关联规则技术能发现不同犯罪之间的相似性，以及犯罪人之间的关联，在计算机取证分析中应用该技术可挖掘潜在关联。