【摘 要】
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针对网络取证因果关联证据融合方法存在的算法复杂、重现场景不够精确等问题，提出了基于隐马尔科夫模型的网络取证证据融合方法，阐述了应用隐马尔科夫模型进行证据融合的可行性
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,通信指挥学院二系
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金(20040486049)
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针对网络取证因果关联证据融合方法存在的算法复杂、重现场景不够精确等问题，提出了基于隐马尔科夫模型的网络取证证据融合方法，阐述了应用隐马尔科夫模型进行证据融合的可行性．该方法以元证据序列作为随机观察序列，以网络入侵步骤作为随机状态序列，通过对元证据序列进行解码操作，找寻最可能的网络入侵步骤并据此回溯证据链。实验结果表明，与基于贝叶斯网络的多源证据融合方法相比，该方法的算法复杂度和抵御干扰项的能力均得到了明显的改善，该方法能够以较小的代价较精确地重现网络入侵的犯罪现场。
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