7、数字取证中的数据采集与存储设备解析

数字取证中的数据采集与存储设备解析

1. 数据采集与保管链概述

在数字取证领域,数据采集和在法庭上呈现证据是至关重要的两个环节。整个过程的第一步也是最重要的一步,是确定最有可能的证据来源。之后,我们的首要任务是收集证据,也就是数据采集。

数据采集之后,可能需要进行数据复制。数据复制和数据采集的区别很细微,数据复制是在已经确定了某些数据为证据后,为防止证据意外损坏,将其复制并存储在安全的地方。最后进行的是法医分析。

当确定了需要收集和检查的证据后,我们就可以开始使用取证工具。这里以FTK Imager为例,学习如何进行静态数据采集。假设所有证据都存储在嫌疑人的U盘里,我们可以将其作为证据源继续调查。

2. 使用FTK Imager进行静态数据采集的步骤
  • 步骤1 :对于已关机或怀疑有故障的存储设备,可使用FTK Imager进行死数据采集。
  • 步骤2 :对于静态证据收集,选择“disk image”选项;对于实时数据采集(从RAM收集数据),选择“capture memory”选项。点击“create disk image”后,会出现物理驱动器、逻辑驱动器、图像文件、文件夹内容以及CD/DVD等多个设备选项。
  • 步骤3 :若证据存储在16GB的U盘里,该U盘就是实际的证据驱动器。在现实中,证据驱动器可以是U盘或真正的硬盘。
  • 步骤4 :选择物理驱动器后,会弹出一个窗口让我们选择证据驱动器。比如证据存储在1TB的硬盘上,而另一
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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