7、数字取证:数据的分析与报告撰写

数字取证:数据的分析与报告撰写

1. 现场调查后续工作

在完成现场调查后,还有一些收尾工作需要处理。首先,要撰写一份记录,描述在现场调查期间所做的工作以及可能的发现。记录的责任在不同的法规中可能有所不同,但至少应该记录在现场调查期间的具体操作。

完成记录后,进行现场调查的团队应该讨论调查的执行情况。理想情况下,这个过程应该与警察和其他法医专家一起进行。但至少,应该从计算机取证的角度考虑调查过程,并根据需要更新自己的流程。

2. 分析数据和撰写报告概述

在收集到证据后,接下来就是分析数据和撰写报告。通常会对收集到的证据副本进行分析,比如法医磁盘映像和内存转储。但在某些情况下,无法获取法医映像,就必须直接分析实际设备。不同的法规对这种情况有不同的处理规定,至少要记录为什么必须直接调查设备以及具体做了什么。

分析数据和撰写报告是紧密相连的过程。分析是具体的操作,而报告则应描述分析过程和结论。然而,实际操作比听起来要复杂。一方面,有各种规则和规定限制了可以做什么以及应该如何做;另一方面,报告的受众通常不太懂计算机,需要以他们能理解的方式撰写报告。

3. 法医分析的基本准则

在进行法医分析时,有一些通用的准则需要遵循,以确保调查的合理性和公正性。

3.1 公正性

在分析过程中,要同时考虑有罪和无罪的证据。例如,如果被要求查看计算机在特定时间段内是否被使用,应该花费同样的时间寻找证明其未被使用的证据。重要的是找到正确和客观的答案,而不是只关注有罪证据。

3.2 可重复性

要详细记录得出结论的依据,以便其他人能够复制分析

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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