3、Python在网络犯罪调查中的应用与环境搭建

Python在网络犯罪调查中的应用与环境搭建

1. Python与多伯特证据标准

在网络犯罪调查中，证据的可采性至关重要。多伯特标准在美国联邦层面以及约三分之一的州，为专家证言（包括科学数据）的可采性提供了证据规则。使用法医软件收集和分析的数字数据，可能会受到多伯特动议的质疑，以压制或挑战专家的效力以及技术所产生证据的有效性。

2003年，Brian Carrier发表的论文对比了开源和闭源法医工具与多伯特标准的契合度。他得出结论：依据多伯特测试的指导方针，开源工具可能比闭源工具更清晰、全面地满足指导方针要求。但这并非仅仅因为是开源就自动满足，还需在设计、开发和验证方面遵循特定步骤：
1. 程序或算法可解释性 ：能用文字而非仅代码解释。
2. 测试信息充分性 ：提供足够信息以开发全面测试。
3. 错误率计算与验证 ：独立计算和验证错误率。
4. 程序研究与同行评审 ：经过研究和同行评审。
5. 社区接受度 ：被社区普遍接受。

那么，用Python开发的法医程序如何满足这些标准呢？可以通过以下步骤实现：
1. 定义挑战问题
2. 定义需求
3. 开发测试集
4. 设计替代方案并决策
5. 算法描述（英文可读）