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电子物证中的时空数据建模与大数据智能研判
文章字数：2691
摘要：针对电子物证中时空数据的复杂性与动态性特征，研究构建了面向大数据环境的时空数据建模与智能研判方法，通过设计分布式数据采集框架，实现了对多源异构数据的高效获取；基于统一数据模型，解决了时空数据的语义整合问题；采用深度学习与分布式计算技术，建立了面向犯罪行为的智能研判体系。实验验证表明，该方法在数据处理效率与研判准确率方面均取得显著提升，为电子物证的智能化分析提供了新的技术路径，研究成果对提升电子物证分析的效率与准确性具有重要价值。
关键词：电子物证；时空数据；数据建模；大数据；智能研判
电子物证作为网络空间中犯罪活动的重要证据载体，其时空特征对犯罪行为的还原及证据链的构建具有决定性作用，随着信息技术的快速发展，犯罪活动在网络空间留下的电子痕迹日益增多，这些数据具有明显的时空关联性及复杂性。传统的电子物证分析方法在处理海量异构数据时存在效率低下与准确率不高等问题，难以满足刑事侦查对数据处理实时性及准确性的要求，因此，亟需研究面向大数据环境的电子物证时空数据建模与智能研判技术，提升电子物证分析能力，为刑事侦查提供有力的技术支撑。
一、电子物证时空数据特征
（一）时空数据类型与特征
电子物证时空数据按照载体类型能划分为终端设备数据、网络通信数据和云平台数据这三大类，终端设备数据包含移动终端位置信息、操作日志和应用程序数据且具有时序连续性和空间分布性特征，位置信息记录设备地理坐标和移动轨迹，操作日志反映用户行为时间序列特征，应用程序数据包含丰富时空标记信息，网络通信数据涵盖通信记录、网络流量和协议数据体现通信实体间时空交互关系，通信记录保存通信双方时间戳和网络地址。网络流量数据记载数据传输时序特征，协议数据反映网络行为空间拓扑结构，云平台数据主要由社交媒体数据、即时通讯数据和在线交易数据构成呈现明显时空关联性和社交网络特征[1]。
（二）时空关联性分析
电子物证里的时空关联性主要体现于时间维度关联、空间维度关联以及时空复合关联这三个层面，时间维度关联表现成事件发生的先后顺序、持续时长和周期性特征，通过时序分析能够揭示电子物证之间的因果关系和行为模式，事件序列的时间戳标记着关键节点的发生时刻，持续时长反映出行为的持续性特征，周期性特征揭示了行为的规律性和可预测性。空间维度关联体现在地理空间关联和网络空间关联这两个方面，地理空间关联描述了实体间的物理位置关系，网络空间关联反映了虚拟空间中的拓扑结构特征，地理空间上的距离度量和路径分析有助于还原案件现场，网络空间中的连接关系和访问路径为案情分析提供重要线索，时空复合关联把时间维度和空间维度统一起来构建完整时空关联网络，有效表达电子物证之间的复杂关联关系。
二、时空数据建模方法
（一）时空统一数据模型设计
时空统一数据模型用多层次架构来设计，包含基础层、语义层以及应用层。基础层定义时间和空间基本数据类型，时间类型支持时间点、区间及序列表示，空间类型包含点线面等几何要素与拓扑关系，语义层构建实体-关系模型，实体类型涵盖设备、用户、行为等核心概念，关系类型描述实体间时空依赖关系，应用层针对不同场景定义数据结构和操作接口，以此实现数据模型的灵活扩展[2]，统一数据模型通过时空约束规则保证数据一致性。规则包含时间、空间和时空组合约束，时间约束规定事件时序关系和有效期限，空间约束限定实体空间分布范围，时空组合约束确保时空数据协调一致，如图1所示的模型架构通过继承和多态机制统一管理不同类型时空数据。
图1电子物证时空统一数据模型架构。
（二）数据处理转换
数据处理转换过程包含数据标准化、特征提取以及数据融合这三个阶段，数据标准化阶段会对原始数据开展清洗和格式转换工作，其中清洗过程包含异常值检测、缺失值处理以及冗余数据去除，格式转换是把不同来源的数据转变为统一的表示形式，特征提取阶段会从标准化数据里提取时空特征向量，时间特征包含时间戳、持续时长和周期性指标，空间特征涵盖位置坐标、空间关系和轨迹特征。数据融合阶段要将多源异构数据整合到统一的数据模型当中，融合策略是基于语义映射规则，通过实体对齐和关系匹配达成数据的语义整合，转换过程采用增量处理机制。
三、大数据智能研判技术
（一）分布式计算框架
分布式计算框架按照多层并行架构来设计，涵盖数据并行层、任务并行层以及模型并行层这些部分，数据并行层达成了数据的分布式存储与访问，运用时空分片策略把数据划分成多个子集，每个计算节点承担处理对应的数据分片工作，时空数据的并行度能够借助并行加速比S(n)来进行度量：
其中，S(n)表示并行加速比，n为并行节点数，T(1)表示串行处理时间，T(n)表示n个节点并行处理时间。任务并行层通过动态任务调度算法实现计算任务的分配，任务调度是基于负载均衡原则来进行的，以此确保各节点资源利用率达到最优状态，模型并行层负责深度学习模型的分布式训练，通过参数服务器机制来实现模型参数的同步更新操作，框架采用容错机制来确保系统的可靠性，当节点出现故障的时候，通过数据备份和任务重分配机制保证计算过程的连续性。
（二）深度学习研判模型
深度学习研判模型构建出基于时空注意力机制的神经网络结构，模型采用多通道设计让功能更加丰富多样，时间通道包含循环神经网络单元以捕获时序特征和行为模式，空间通道包含图卷积网络单元来提取空间关联特征和拓扑结构，注意力机制实现对关键时空特征进行自适应加权，权重系数会随着特征重要性进行动态调整。卷积层通过多尺度特征提取捕获局部时空特征，循环层建立长程依赖关系以捕获全局时空模式，模型专门设计特征融合模块依据特征重要性整合，损失函数综合考虑分类、时序预测及空间关联损失并通过多任务学习方式来进行优化[3]，为提升模型可解释性引入梯度加权激活映射技术，实现对关键时空特征定位和解释提高研判结果可信度。
四、结语
通过构建电子物证时空数据建模与智能研判技术体系，实现了对电子物证中多源异构数据的高效处理及分析，统一数据模型解决了数据语义整合难题，分布式计算框架提升了数据处理效率，深度学习模型增强了研判的准确性及可解释性，研究成果在电子物证分析领域具有重要的理论价值及应用前景。未来研究将重点关注复杂场景下的智能研判技术，进一步完善时空数据建模方法，增强系统的实时处理能力及决策支持功能，推动电子物证分析技术的发展与应用。
参考文献：
[1]刘飞.基于大数据视域下的电子物证技术应用研究[J].网络安全和信息化,2022,(02):82-83.
[2]徐青林,杨华.大数据在电子物证技术中的应用[J].电子技术,2021,50(10):118-119.
[3]刘衍,张明旺.公安大数据战略中“智慧警务”的应用优化分析[J].信息通信,2020,(05):126-127.
作者单位：江苏省泰州市兴化市公安局刑警大队刑事科学技术室
关键词：电子物证；时空数据；数据建模；大数据；智能研判
电子物证作为网络空间中犯罪活动的重要证据载体，其时空特征对犯罪行为的还原及证据链的构建具有决定性作用，随着信息技术的快速发展，犯罪活动在网络空间留下的电子痕迹日益增多，这些数据具有明显的时空关联性及复杂性。传统的电子物证分析方法在处理海量异构数据时存在效率低下与准确率不高等问题，难以满足刑事侦查对数据处理实时性及准确性的要求，因此，亟需研究面向大数据环境的电子物证时空数据建模与智能研判技术，提升电子物证分析能力，为刑事侦查提供有力的技术支撑。
一、电子物证时空数据特征
（一）时空数据类型与特征
电子物证时空数据按照载体类型能划分为终端设备数据、网络通信数据和云平台数据这三大类，终端设备数据包含移动终端位置信息、操作日志和应用程序数据且具有时序连续性和空间分布性特征，位置信息记录设备地理坐标和移动轨迹，操作日志反映用户行为时间序列特征，应用程序数据包含丰富时空标记信息，网络通信数据涵盖通信记录、网络流量和协议数据体现通信实体间时空交互关系，通信记录保存通信双方时间戳和网络地址。网络流量数据记载数据传输时序特征，协议数据反映网络行为空间拓扑结构，云平台数据主要由社交媒体数据、即时通讯数据和在线交易数据构成呈现明显时空关联性和社交网络特征[1]。
（二）时空关联性分析
电子物证里的时空关联性主要体现于时间维度关联、空间维度关联以及时空复合关联这三个层面，时间维度关联表现成事件发生的先后顺序、持续时长和周期性特征，通过时序分析能够揭示电子物证之间的因果关系和行为模式，事件序列的时间戳标记着关键节点的发生时刻，持续时长反映出行为的持续性特征，周期性特征揭示了行为的规律性和可预测性。空间维度关联体现在地理空间关联和网络空间关联这两个方面，地理空间关联描述了实体间的物理位置关系，网络空间关联反映了虚拟空间中的拓扑结构特征，地理空间上的距离度量和路径分析有助于还原案件现场，网络空间中的连接关系和访问路径为案情分析提供重要线索，时空复合关联把时间维度和空间维度统一起来构建完整时空关联网络，有效表达电子物证之间的复杂关联关系。
二、时空数据建模方法
（一）时空统一数据模型设计
时空统一数据模型用多层次架构来设计，包含基础层、语义层以及应用层。基础层定义时间和空间基本数据类型，时间类型支持时间点、区间及序列表示，空间类型包含点线面等几何要素与拓扑关系，语义层构建实体-关系模型，实体类型涵盖设备、用户、行为等核心概念，关系类型描述实体间时空依赖关系，应用层针对不同场景定义数据结构和操作接口，以此实现数据模型的灵活扩展[2]，统一数据模型通过时空约束规则保证数据一致性。规则包含时间、空间和时空组合约束，时间约束规定事件时序关系和有效期限，空间约束限定实体空间分布范围，时空组合约束确保时空数据协调一致，如图1所示的模型架构通过继承和多态机制统一管理不同类型时空数据。
图1电子物证时空统一数据模型架构。 （二）数据处理转换
数据处理转换过程包含数据标准化、特征提取以及数据融合这三个阶段，数据标准化阶段会对原始数据开展清洗和格式转换工作，其中清洗过程包含异常值检测、缺失值处理以及冗余数据去除，格式转换是把不同来源的数据转变为统一的表示形式，特征提取阶段会从标准化数据里提取时空特征向量，时间特征包含时间戳、持续时长和周期性指标，空间特征涵盖位置坐标、空间关系和轨迹特征。数据融合阶段要将多源异构数据整合到统一的数据模型当中，融合策略是基于语义映射规则，通过实体对齐和关系匹配达成数据的语义整合，转换过程采用增量处理机制。
三、大数据智能研判技术
（一）分布式计算框架
分布式计算框架按照多层并行架构来设计，涵盖数据并行层、任务并行层以及模型并行层这些部分，数据并行层达成了数据的分布式存储与访问，运用时空分片策略把数据划分成多个子集，每个计算节点承担处理对应的数据分片工作，时空数据的并行度能够借助并行加速比S(n)来进行度量：
其中，S(n)表示并行加速比，n为并行节点数，T(1)表示串行处理时间，T(n)表示n个节点并行处理时间。任务并行层通过动态任务调度算法实现计算任务的分配，任务调度是基于负载均衡原则来进行的，以此确保各节点资源利用率达到最优状态，模型并行层负责深度学习模型的分布式训练，通过参数服务器机制来实现模型参数的同步更新操作，框架采用容错机制来确保系统的可靠性，当节点出现故障的时候，通过数据备份和任务重分配机制保证计算过程的连续性。
（二）深度学习研判模型
深度学习研判模型构建出基于时空注意力机制的神经网络结构，模型采用多通道设计让功能更加丰富多样，时间通道包含循环神经网络单元以捕获时序特征和行为模式，空间通道包含图卷积网络单元来提取空间关联特征和拓扑结构，注意力机制实现对关键时空特征进行自适应加权，权重系数会随着特征重要性进行动态调整。卷积层通过多尺度特征提取捕获局部时空特征，循环层建立长程依赖关系以捕获全局时空模式，模型专门设计特征融合模块依据特征重要性整合，损失函数综合考虑分类、时序预测及空间关联损失并通过多任务学习方式来进行优化[3]，为提升模型可解释性引入梯度加权激活映射技术，实现对关键时空特征定位和解释提高研判结果可信度。
四、结语
通过构建电子物证时空数据建模与智能研判技术体系，实现了对电子物证中多源异构数据的高效处理及分析，统一数据模型解决了数据语义整合难题，分布式计算框架提升了数据处理效率，深度学习模型增强了研判的准确性及可解释性，研究成果在电子物证分析领域具有重要的理论价值及应用前景。未来研究将重点关注复杂场景下的智能研判技术，进一步完善时空数据建模方法，增强系统的实时处理能力及决策支持功能，推动电子物证分析技术的发展与应用。
参考文献：
[1]刘飞.基于大数据视域下的电子物证技术应用研究[J].网络安全和信息化,2022,(02):82-83.
[2]徐青林,杨华.大数据在电子物证技术中的应用[J].电子技术,2021,50(10):118-119.
[3]刘衍,张明旺.公安大数据战略中“智慧警务”的应用优化分析[J].信息通信,2020,(05):126-127.
作者单位：江苏省泰州市兴化市公安局刑警大队刑事科学技术室