1、数字取证中的体验式学习:培养实战能力

数字取证中的体验式学习:培养实战能力

1. 数字取证概述

数字取证作为法医学的一个分支,在当今社会的重要性日益凸显。随着数字和计算设备的广泛普及,其主要目标是从各类数字设备(如服务器、个人电脑、笔记本电脑和移动设备)中获取可用于法庭的证据,这些证据可用于调查网络犯罪(如未经授权的访问、企业间谍活动中的知识产权盗窃)和实体犯罪(如毒品交易和洗钱)。

数字取证的发展历程是自下而上的,最初源于警察在处理案件时,面对作为证据的计算机,需要找出从中提取证据材料的方法。因此,许多数字取证工具是由从业者自行开发的。尽管有众多研究人员致力于开发新的技术和工具来提取和分析数字设备上的证据,但该领域仍存在许多未解之谜。这就要求从业者能够灵活思考,解决实际案件中前所未见的问题。

近年来,数字取证的范围和对象发生了显著变化。随着万物数字化和联网程度的提高,可作为数字取证调查对象的设备种类大幅增加,涵盖了智能家居设备(如亚马逊 Echo、智能电视和具有图像采集功能的智能门铃)、智能办公/城市设备(如 3D 打印机、闭路电视和无人地面车辆)等。在数字化社会中,每个人都会留下更大的数字足迹,这些足迹会被越来越多的设备追踪。例如,2016 年阿肯色州的一起谋杀案中,亚马逊 Echo 设备充当了“证人”;一起纵火案中使用了起搏器的数据;2017 年一起谋杀案的侦破借助了 Fitbit 设备的日志。

当代数字取证可大致分为多个子分支或子学科,包括网络取证、内存取证、数据和文件雕刻、其他设备取证(如物联网和移动设备)、云取证以及反数字取证(包括逆向工程)等。此外,数字取证调查不再局限于刑事案件,在民事诉讼中也变得必不可少,这就产生了对能够服务更广泛受众的数字取证从业者的社会需求。然而,正如相关文献

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值