取证分析

为解决现有数据挖掘取证分析效率低下的问题，该方法利用免疫克隆算法构建基于频繁长模式的行为轮廓。 该方法将行为数据和频繁项集的候选模式分别视为抗原和抗体，将抗原对抗体的支持度作为亲和度函数，将关键属性作为约束条件，将最小支持度作为筛选条件。通过对抗体进行免疫克隆操作，构建基于频繁长模式的行为轮廓，并采用审计数据遍历行为轮廓匹配对比的分析方法检测异常数据。实验结果表明，相较于基于 Apriori-CGA 算法的取证分析方法，该方法能够显著缩短行为轮廓建立时间和异常数据检测时间。

微软系统IT取证工具集 浏览器取证: ChromeCacheView, ChromePass, IECacheView, IECookiesView, IEHistoryView, MozillaCacheView, MozillaHistoryView, MozillaCookiesView, OperaCacheView 密码恢复: ChromePass, IE PassView, MessenPass, Network Password Recovery, PasswordFox, Protected Storage PassView, PstPassword, Remote Desktop PassView, WirelessKeyView 系统分析: accesspv.zip, ActiveX Compatibility Manager, FavoritesView, LiveContactsView, LSASecretsDump, LSASecretsView, MyLastSearch, NK2View, OfficeIns, OpenedFilesView, SiteShoter, SkypeLogView, SniffPass

关联规则技术能发现不同犯罪之间的相似性，以及犯罪人之间的关联，在计算机取证分析中应用该技术可挖掘潜在关联。

提供了基于MATLAB的变异中值滤波代码，支持图像取证领域的研究与评估。作者Kang Hyeon RHEE在其论文中详细描述了使用相邻线对的变异中值滤波检测方法，这对于图像取证具有重要意义。

这是由意大利佛罗伦萨大学媒体集成和传播中心（MICC）的I. Amerini，L. Ballan和G. Serra开发的WARD方法Matlab代码，用于复制移动伪造检测，特别是在司法鉴定中使用SIFT功能。该代码等效于MICC网页上的初始版本（2012年5月8日-版本1.0），用于检测复制移动攻击和进行转换恢复。如果您使用此代码，请引用I. Amerini等人在IEEE Transactions on Information Forensics and Security（TIFS）2011年的相关研究文章。此程序包含了他们在TIFS 2011中提出的复制移动检测方法的Matlab实现。

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。 因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。