對法學管理制度上要遵守相關要求事項，就比如說數據挖掘技術的計算機犯罪取證應用是有關對計算機犯罪中取證的一些方式。

　　摘要：數據挖掘是一種特殊的數據分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結合數據挖掘技術的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應用進行了分析。

　　關鍵詞：數據挖掘技術,計算機,犯罪取證,犯罪類論文

　　隨著信息技術與互聯網的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復雜性特點，案件偵破工作也具有著相當的難度，而數據挖掘技術不僅能夠對計算機犯罪案件中的原始數據進行分析并提取出有效信息，同時還能夠實現與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。

　　推薦期刊：《犯罪研究》雜志是由上海市社會科學界聯合會主管、上海市犯罪學學會主辦，經國家新聞出版署批準出版的專業性理論刊物，刊號為CN31-1809/D。本刊創刊于1981年，原名《刑偵研究》，于1983年成為上海市犯罪學學會會刊。

　　1數據挖掘技術的功能與應用分析

　　1.1數據挖掘技術的概念

　　數據挖掘技術是針對當前信息時代下海量的網絡數據信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數據中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數據挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關聯性知識、預測性知識以及離型知識幾種。

　　1.2數據挖掘技術的功能

　　根據數據挖掘技術所能夠提取的不同類型知識，數據挖掘技術也可以在此基礎上進行功能分類，如關聯分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預測等都是數據挖掘技術的重要功能之一，而其中又以關聯分析與分類預測最為主要。大量的數據中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規律性，而關聯分析則正是利用這一點，對各項集之間的關聯關系進行挖掘，找到數據間隱藏的關聯網，主要算法有FP-Growth算法、Apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯系，同時，在獲得審計數據后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數據庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現有數據進行分類整理，以明確所獲得數據中的相關性的一種數據挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數據會被分為不同的數據組，并按照具體的數據屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數據屬性的具體分析，最終就可以得到數據屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數據分類、分析的方法得到案件的數據屬性模型，之后將這一數據屬性模型與其他案件的數據屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發生規律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數據模型屬性與其他案件的數據模型屬性大多相符，那么這些數據就可以被確定為犯罪證據。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎上，分類分析還可以實現對于未知數據信息或類似數據信息的有效預測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數據挖掘分類預測功能的實現主要依賴決策樹、支持向量機、VSM、Logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優劣，在實際應用中需要根據案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。

　　2數據挖掘技術在計算機犯罪取證中的具體應用思路

　　對于數據挖掘技術，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統一的應用步驟，因此，我們可以根據數據挖掘技術的特征與具體功能，對數據挖掘技術在計算機犯罪取證中的應用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當案件發生后，一般能夠獲取到海量的原始數據，面對這些數據，可以利用FP-Growth算法、Apriori算法等算法進行關聯分析，找到案件相關的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠對案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預測分析，通過對原始信息的準確分類，可以得到案件的犯罪行為模式(數據屬性模型)，而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠對犯罪嫌疑人的具體特征進行進一步的預測，如經常活動的場所、行為習慣、分布區域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關聯分析、分類預測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數據庫中，同時還要根據案件的結果對數據進行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數據參考。

　　3結束語

　　總而言之，數據挖掘技術自計算機犯罪取證中的應用是借助以各種算法為基礎的關聯、分類預測功能來實現的，而隨著技術的不斷提升以及數據庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數據挖掘技術所能夠起到的作用也必將越來越大。