【摘 要】
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在4G全面普及、5G加快部署的背景下,使用Vo LTE语音通话的终端用户以及移动互联网中的Vo LTE流量持续增加,同时不法分子利用电信网络进行电话诈骗的违法案件频繁发生,这使得Vo LTE流量的分析研究对于网络取证工作具有十分重要的意义。Vo LTE流量中包含语音和信令两类数据。与针对语音数据开展编码传输研究和针对信令数据开展传输控制研究不同,目前缺乏将两部分数据进行关联融合后开展合法取证分析和
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在4G全面普及、5G加快部署的背景下,使用Vo LTE语音通话的终端用户以及移动互联网中的Vo LTE流量持续增加,同时不法分子利用电信网络进行电话诈骗的违法案件频繁发生,这使得Vo LTE流量的分析研究对于网络取证工作具有十分重要的意义。Vo LTE流量中包含语音和信令两类数据。与针对语音数据开展编码传输研究和针对信令数据开展传输控制研究不同,目前缺乏将两部分数据进行关联融合后开展合法取证分析和综合利用的相关研究工作。针对移动通信网络中超高的线上语音通话负载,提高分析处理效率等方面的现有研究工作也还比较单一,不够全面。针对以上不足,本文重点研究了Vo LTE流量中信令数据与语音数据的关联融合利用问题,并对说话人识别技术在Vo LTE流量分析中的应用进行了探索,具体完成了以下工作:(1)基于信令引导,利用信令数据和语音数据之间的相关性开展Vo LTE语音分析。针对信令缺失的情况,根据RTP包特征识别Vo LTE语音,判定传输模式和编码速率,开展语音分析处理。(2)通过将Vo LTE流量中传输的AMR语音从传输格式转变成文件存储格式,还原Vo LTE通话。将其与信令解译结果进行关联融合,获取Vo LTE用户通联相关信息,为开展合法网络取证提供信息保障。(3)针对移动通信网络中超高的线上语音通话负载,引入说话人识别技术提高用户身份识别与语音处理效率。重点研究了i-vector+PLDA和x-vector+PLDA两种识别模型的实现、测试与优化。通过模型参数和模型结构的优化调整,在保证不对模型识别准确率造成较大影响的情况下,使模型的说话人识别处理更加高效,进而提升Vo LTE流量的分析效率。
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