智能手机是近年来快速发展起来的一种新型手机,相较于传统手机,由于功能更强大而广受人们的欢迎,并且迅速成为人们通讯的主要工具。而犯罪分子也越来越多的利用智能手机进行诈骗、盗取个人隐私信息等犯罪行为,对于智能手机,如何快速有效的将手机中有利于破案的线索提取出来对于打击此类犯罪有着重要的现实意义。本文立足于研究Android智能手机取证相关问题,Android是近年来快速发展起来的一种智能手机操作系统,由于代码开源,快速成为现今市场占有率第一的智能手机操作系统,对它的取证研究工作有助于借鉴和推广到其它智能手机操作系统平台上。文中首先简要介绍了智能手机取证研究现状,然后分别列出了Android系统关键数据的格式及其存储位置,并对取证过程中需要获取的数据进行了分析,介绍了如何将Android系统数据提取转化为智能分析需要的格式。Android系统数据被提取后,将被传入取证服务器,由服务器端的智能分析工具进行智能分析,查找可能是证据的文件,并最终以可视化的方式展示给取证人员,将取证人员从繁重的人工查找分析过程中解脱出来。文中对于证据的挖掘使用了文本分类算法,在特征选择时使用依存文法进行了组合特征提取,这类特征融合了句法结构,更能代表句子的真实意思,实验结果表明,融合这类特征的选取算法在分类中将得到更好的效果。智能手机取证自动化是整个取证过程中最重要的步骤,它在减少了取证人员工作量的同时,也需要保证获取到的数据完整、有效。通过文本分类算法来实现智能手机取证的自动化,具有积极的意义。