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网络取证是对现有网络安全体系的必要扩展，已日益成为研究的重点．但目前在进行网络取证时仍存在很多挑战：如网络产生的海量数据；从已收集数据中提取的证据的可理解性；证据分析方法的有效性等．针对上述问题，利用模糊决策树技术强大的学习能力及其分析结果的易理解性，开发了一种基于模糊决策树的网络取证分析系统，以协助网络取证人员在网络环境下对计算机犯罪事件进行取证分析．给出了该方法的实验结果以及与现有方法的对照分析结果．实验结果表明，该系统可以对大多数网络事件进行识别（平均正确分类率为91．16％），能为网络取证人员提供