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吴信东,李亚东,胡东辉.社交网络取证初探.软件学报,2014,25(12):2877-2892
社交网络取证初探
Study on Social Network Forensics
投稿时间:2014-05-05  修订日期:2014-08-21
DOI:10.13328/j.cnki.jos.004727
中文关键词:  计算机取证  社交网络  社会计算  可信取证
英文关键词:computer forensics  social networks  social computing  trustworthy forensics
基金项目:国家自然科学基金(61229301,61272540);国家高技术研究发展计划(863)(2012AA011005);国家重点基础研究发展计划(973)(2013CB329604);教育部创新团队基金(IRT13059)
作者单位E-mail
吴信东 合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009
Department of Computer Science, University of Vermont, Burlington, VT 05405, USA 
xwu@hfut.edu.cn 
李亚东 合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009  
胡东辉 合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009  
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中文摘要:
      社交网络是人类借用计算技术和信息技术进行信息交流、建立人际交互关系等社会活动的一种新型工具,已成为社会计算中研究社会软件的核心课题之一.社交网页取证旨在对用户信息进行证据获取、固定、分析和展示,提供直接、有效、客观、公正的第三方依据.在互联网飞速发展的背景下,社交网页取证面临着用户信息多样、内容动态(实时)变化、海量、交互和图片内容是否可信的挑战,已成为社交网络和社会计算中舆情分析、情感计算、社交网络关系的内容分析以及个人、群体和社会性行为分析的一个重要难题.针对社交网页取证问题,以新浪微博为例,设计了一套取证解决方案,对用户发表的信息、人脸图片、位置信息进行固定,依靠网页取证方法来认证信息的可信性.同时,利用信息可视化展示手段和辅助分析来应对在海量社交网页数据背景下的计算机取证工作.
英文摘要:
      Based on advances in computing technology and information technology, social networks have emerged as a new tool for people to exchange information and build interaction networks, and have become a key topic for social software studies in social computing. Social network forensics seeks to acquire, organize, analyze and visualize user information as direct, objective and fair evidence from a third-party perspective. Along with the rapid development of the Internet, social network forensics faces new challenges in dealing with user information being diverse, real-time and dynamic, huge in volume, and interactive, and also photo trustworthiness. It therefore has become a hot issue for opinion analysis, affective computing, content analysis in social networking relations, as well as individual, group and social behaviors in social networks and social computing. This paper designs a forensic model for social network forensics, and implements it on Sina microblogging. This model provides user information analysis, facial image recognition, and location presentation for trustworthiness analysis of digital evidence, and applies visualization to help reduce the difficulty of analysis and forensics on massive data from social networks.
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