文献类型：期刊文章

作　　者：李晶[1] 张滨[2]

LI Jing;ZHANG Bin(Center of Economics and Manage Experiment,Zhejiang University of Finance&Economics,Hangzhou Zhejiang 310018,China;College of Art,Zhejiang University of Finance&Economics,Hangzhou Zhejiang 310018,China)

机构地区：[1]浙江财经大学经济与管理实验中心,浙江杭州310018 [2]浙江财经大学艺术学院,浙江杭州310018

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：浙江省高等教育“十三五”第二批教学改革研究项目(jg20190301);国家重点研发计划(2018YFC0830400)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：2

起止页码：9-12

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：互联网犯罪问题日益严峻,云取证也存在数据取证效率低、完整度不高问题。由此提出一种基于并行挖掘大数据的无损云取证模型。把较小数据集当作并行挖掘单元,采用数据属性稠密化方法挖掘通信单元间的关联规则,使用全局通讯模式连接每个单元,增强云通信效果,提高云取证效率;分块采集犯罪数据,运用子带量化预测法压缩初始数据,通过量化压缩数据完成初始信号预测,再无损还原量化数据,推算预测差值矩阵数值;以计算机取证为前提,利用虚拟化技术与和协作技术构建无损云取证模型,让主机和服务器集群共同协作,用最小代价完成取证工作。仿真结果表明,上述模型可及时响应用户需求,取证速率较高,为网络犯罪取证工作提供有效借鉴。

关 键 词：大数据 并行挖掘  无损云取证  云计算

分 类 号：TP369]