關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的改進(jìn)及其在計(jì)算機(jī)取證中的應(yīng)用.pdf

1、21世紀(jì)是一個(gè)信息時(shí)代，隨著生活的信息化，計(jì)算機(jī)犯罪越來越普遍，嚴(yán)重影響了社會(huì)的穩(wěn)定。如何打擊計(jì)算機(jī)犯罪分子，遏制此類犯罪現(xiàn)象，已經(jīng)成為執(zhí)法部門工作的重點(diǎn)，而與一般的案件相似，犯罪證據(jù)是案件偵破的關(guān)鍵。因此，如何提取計(jì)算機(jī)犯罪的證據(jù)，使之能夠?yàn)榉伤J(rèn)可，是案件調(diào)查工作的重點(diǎn)。傳統(tǒng)的研究方法僅限于關(guān)鍵字查找、對(duì)此分析等傳統(tǒng)手段，而且只能手工操作，工作量大，而且效率低，公證能力差。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息，具有高效智能

2、化等特點(diǎn)。本文借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將之運(yùn)用到計(jì)算機(jī)取證應(yīng)用中，幫助提取計(jì)算機(jī)犯罪證據(jù)，從而提高案件的偵破效率。本文的主要工作如下：
　　 (1)本文首先介紹了計(jì)算機(jī)取證和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)知識(shí)，研究了兩者結(jié)合的必要性和可行性。
　　 (2)為了在海量數(shù)據(jù)中挖掘出與計(jì)算機(jī)犯罪相關(guān)的證據(jù)，提高案件偵破效率，本文在Apriori算法的基礎(chǔ)上提出的一種基于排序的Apriori算法。在傳統(tǒng)的Apriori算法中，L(k-1)自連接生成C

3、k時(shí)，如果項(xiàng)集數(shù)目多，比較的次數(shù)就多，算法的效率就低。所以，在基于排序的Apriori算法的連接步中，先將L(k-1)中的項(xiàng)按照出現(xiàn)次數(shù)遞增的順序排序，然后再按照Apriori算法生成Ck等操作。這樣一來，就減少了Ck中項(xiàng)集的數(shù)目，提高了算法的效率，也就克服Apriori算法的缺陷：當(dāng)頻繁項(xiàng)集的數(shù)目非常大時(shí)產(chǎn)生大量候選集。將之運(yùn)用到計(jì)算機(jī)取證中，效率更高。
　　 (3)傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法認(rèn)為每個(gè)項(xiàng)目都是同等重要的，對(duì)所有項(xiàng)目