信息网络安全 ›› 2018, Vol. 18 ›› Issue (10): 24-30.doi: 10.3969/j.issn.1671-1122.2018.10.004

• 技术研究 • 上一篇    下一篇

基于node2vec神经网络的信息取证方案研究

车翔玖(), 胡天岳   

  1. 吉林大学计算机与科学技术学院,吉林长春130012
  • 收稿日期:2018-05-15 出版日期:2018-10-10 发布日期:2020-05-11
  • 作者简介:

    作者简介:车翔玖(1969— ),男,吉林,教授,博士,主要研究方向为图像处理、并行计算、大数据可视分析、计算机图形学;胡天岳(1994—),男,山东,硕士研究生,主要研究方向为社交网络可视化、计算机取证。

  • 基金资助:
    国家自然科学基金[61701190,61672260];国家重点研发专项[2017YFA0604500 ];国家科技支撑项目[2014BAH02F00];吉林省青年科学基金[20160520011JH,20180520021JH]

Research on Information Forensics Scheme Based on node2vec Neural Network

Xiangjiu CHE(), Tianyue HU   

  1. College of Computer Science and Technology, Jilin University,Changchun Jilin 130012,China
  • Received:2018-05-15 Online:2018-10-10 Published:2020-05-11

摘要:

通过对社会集群信息网络(Social Information Network,SIN)的分析,获取现实世界中特定目标的人际关系和社群结构,是社会集群信息网络研究的一个重要方向。这种研究在刑侦司法领域具有重大意义,能够使办案人员在不进行物理抓捕/监视的情况下描绘出犯罪组织内部结构,进而找到犯罪组织核心成员。文章基于现有取证领域的相关研究,结合机器学习神经网络部分算法,提出一个网络取证工具Vec2Rank-CrimeNet,并以真实的犯罪数据作为实验数据,给出其在解决实际问题时的效果。

关键词: 社会集群信息网络, 犯罪网络, 重构, node2vec

Abstract:

Through the analysis of social information network (SIN), it is an important research direction of social cluster network to obtain the interpersonal relationship and community structure of specific goals in the real world. The research is of great significance in the field of criminal investigation and justice, which enables the investigators to describe the internal structure of criminal organization without physical capture/surveillance, and then to find the core members of criminal organization. Based on the relevant research in the field of forensics and some algorithms of machine learning neural network, this paper proposes a network forensics tool Vec2Rank-CrimeNet, and gives its effect in solving practical problems by taking the real crime data as experimental data.

Key words: social information network, criminal network, restructure, node2vec

中图分类号: