基于电子取证数据的内容分析技术和应用

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1、基于电子取证数据的内容分析技术和应用第４３卷第１２Ａ期２０１６年１２月计算机科学ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＶ０１．４３Ｎｏ．１２ＡＤｅｃ２０１６曾超１（厦门市美亚柏科信息股份有限公司刘晓宇２林艺滨１温若辉１北京１００００６）２厦门３６１００８）１（公安部网络安全保卫局摘要电子取证数据中聊天内容的数据量最大，针对内容的研判分析是重点和难点。通过采用模板、语义分析、ＨＭＭ－Ｖｉｔｅｒｂｉ模型对内容提取重要信息，并采用计算文本特征值和深度学习计算语义距离挖掘涉案关键词，并通过ＴｅｘｔＲａｎｋ算法提取内容关键词和自动摘要，从而能够

2、快速掌握大量的聊天内容中的主要内容关键信息，提高工—————————————————————————————————————————————————————作效率。关键词取证分析，语义分析，ＨＭＭ－Ｖｉｔｅｒｂｉ，ＴｅｘｔＲａｎｋ，词云图中图法分类号ＴＰ３９１．４文献标识码ＡＣｏｎｔｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓＴｅｃｈｎｉｑｕｅａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＺＥＮＧＣｈａ０１ｏｎＤｉｇｉｔａｌＦｏｒｅｎｓｉｃｓＲｕｏ－ｈｕｉｌＩ．ＩＵＸｉａｏ－ｙｕ２ＬＩＮＹｉ—ｂｉｎｌＷＥＮ（ＸｉａｍｅｎＭｅｉｙａＰｉｃｏＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｏ．

3、，Ｌｔｄ．，Ｘｉａｍｅｎ３６１００８，Ｃｈｉｎａ）１（ＣｙｂｅｒＳｅｃｕｒｉｔｙＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００００６，Ｃｈｉｎａ）２ＡｂｓｔｒａｃｔｒｉｔｙｉｓｔｏＩｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｄｉｇｉｔａｌｆｏｒｅｎｓｉｃｓ，ｆｉｌｅｓｏｆｃｈａｔｈｉｓｔｏｒｙｈａｖｅｔｈｅｌａｒｇｅｓｔｄａｔａｓｃａｌｅ，ｗｈｅｒｅｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌ—————————————————————————————————————————————————————ｔｙａｎｄｐｒｉｏ－ａｎａｌｙｚｅｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔｏｆｔｈｏｓｅｍｅｓｓ

4、ａｇｅｓ．Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｅｍｐｌａｔｅｓ，ｓｅｍａｎｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓａｎｄＨＭＮＩ．ＶｉｔｅｒｂｉｍｏｄｅｌｗｅｒｅｔＯｅｍｐｌｏｙｅｄｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｋｅｙｉｄｅａｓｏｆｔｅｘｔｓ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｔｏｏｆｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓｏｆｔｅｘｔｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｉｎｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓｗａｓｕｓｅｄｉｎｄｒａｗｉｎｇｔｈｅｋｅｙｗｏｒｄｓａｎｄｐｒｏｃｅｓｓａｕｔｏｄｉｇｏｕｔｔｈｅｋｅｙｗｏｒｄｓｏｆｃａｓｅｓ．

5、Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ＴｅｘｔＲａｎｋａｌｇｏｒｉｔｈｍａｉｄｓ—————————————————————————————————————————————————————ａｂｓｔｒａｃｔｏｆｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｍｅｓｓａｇｅｆｉｌｅｓ．Ａ１ｌｔｈｒｅｅｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｔｏｇｅｔｈｅｒａｃｃｅｌｅｒａｔｅｔｈｅｏｆｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｍａｉｎｉｄｅａｓａｎｄｋｅｙｍｅｓｓａｇｅｓｄｅｌｉｖｅｒｅｄｂｙｌａｒｇｅｓｃａｌｅｏｆｄａｔａ，ＳＯｈｉｇｈｌｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｗｏｒ－ｋｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｋｅ

6、ｙｗｏｒｄｓＤｉｇｉｔａｌｆｏｒｅｎｓｉｃｓ，Ｓｅｍａｎｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓ，Ｈ～ｍ仁Ｖｉｔｅｒｂｉ，ＴｅｘｔＲａｎｋ，Ｗｏｒｄｃｌｏｕｄ随着互联网的快速发展和移动终端的广泛普及，网络数据呈爆炸式增长，社会已经进入大数据时代。据报告显示，截止到２０１６年３月，国内移动互表１通知类短信的基本信息窖娑纛短信内容车船票、机票银行通知短信交通违章信息物业信息水电、煤气缴费信息快递信息可以提取的关键信息。………““”“‘姓名、行程信息姓名、性别、银行卡信息（卡号后四位、银行卡类型）、金额、余额等————————————————————

7、—————————————————————————————————姓名、车牌号、轨迹信患（时间点和地点）姓名、房产地址姓名、居住地址姓名、居住地址、快递单号联网月度活跃用户数突破９．２７亿，微信月度活跃用户数达到了５．４９亿。其快速发展的同时也给电子数据取证领域带来了更大的机遇和挑战，如何将大数据技术应用到取证分析领域成为了一个热门话题。在电子数据取证中，聊天内容的数据量最大，平均占总数据量的７０％，每个移动终端的聊天信息通常也在几十万条，多的可达几百万条。聊天内容信息对研判分析价值很大，可以从中找到很多蛛丝马迹。大数据在取证

8、分析上应用的维度很多，本文主要说明基于自然语言处理（ＮＩ。Ｐ）的内容分析。先对聊天信息做一个归类，根据对方账号属于个人还是机构可以分为两大类：个人类和通知类。通知类包括银行、移动运营商、天然气提供商等。通知类的内容经常会包含用户的基本信息，比如银行——————————————