21、探索Windows法医工件分析方法

探索Windows法医工件分析方法

1. 引言

在PC市场中,Windows长期占据主导地位,约47%访问政府网站的用户使用Windows系统,而第二受欢迎的macOS仅占8.5%。未来的调查很可能继续需要对Windows工件进行分析。本文将介绍如何使用Python,借助各种第一方和第三方库,直接从法医证据容器中解释和处理多种类型的Windows工件。

1.1 涵盖内容

  • 回收站文件分析 :解读$I文件以了解发送到回收站的文件信息。
  • 便签文件分析 :读取Windows 7系统上便签的内容和元数据。
  • 注册表信息提取 :从注册表中提取操作系统版本和其他配置详细信息。
  • 用户活动揭示 :揭示与搜索、输入路径和运行命令相关的用户活动。
  • LNK文件解析 :解析LNK文件以了解历史和最近的文件访问情况。
  • 索引文件检查 :检查Windows.edb以获取有关索引文件、文件夹和消息的信息。

2. 回收站文件分析

2.1 概述

对回收站中删除文件的法医检查是大多数调查中的重要步骤。普通用户可能不知道发送到回收站的文件仍然存在,并且我们可以从中了解到原始文件的许多信息,如原始文件路径和发送到回收站的时间。本部分重点关注Windows 7版本回收站的$I和$R文件。

【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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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