一种内压式边柱结构叶片锁的技术开启痕迹研究

目的研究一种内压式边柱结构叶片锁的技术开启形成的痕迹特征。方法使用插片类工具技术开启此类锁芯,拆解锁具,观察锁具零部件上的痕迹反映,分析痕迹形成过程,总结留痕特征。结果技术开启后的锁芯叶片内壁凸起位置周围留下明显痕迹,其中凸起顶端与侧面位置与正常使用痕迹区别明显,在边柱顶端上边缘形成“点、条坑状”凹陷印痕。结论此插片类工具开启叶片锁芯留痕程度明显,可以鉴别。

二阶导数红外光谱快速鉴别轮胎橡胶颗粒

针对传统取样分析技术会破坏物证和综合考察样本作为混合物在多维度上的差异性,提出一种基于二阶导数红外光谱结合模式识别对轮胎橡胶颗粒快速准确鉴别的方法。采集并分析不同品牌共计96个轮胎橡胶颗粒的红外谱图及其二阶导数谱图,同时预处理采用自动基线校正、峰面积归一化和Savitzky-Golay平滑,建立判别分析模型,从而实现其品牌间的准确区分和认定。红外二阶导数谱图呈现出许多原始谱图中被掩盖谱峰的斜率变化特征,将样本谱图间的差异更为明显的表示了出来,结合原始谱图和其二阶导数谱图,得出实验样本主要由丁苯橡胶、顺丁橡胶和异戊橡胶3种类型。原始谱图判别预测模型分类准确率为95.83%,二阶导数判别预测模型分类正确率为100%,其区分能力更强,二阶导数结合判别分析可有效开展对轮胎橡胶颗粒的区分鉴别,其构建的模型分类效果更好。以品牌为单位,进一步对丁苯橡胶等3种类型的样本展开模式识别工作,得出其判别预测模型均实现了样本品牌间100%的区分和归类,实验结果理想。利用二阶导数红外光谱结合模式识别可实现对轮胎橡胶样本的准确识别与分类,方法具有一定的普适性和借鉴意义,可为其他物证的鉴别与分析提供一定的参考。

特斯拉线圈开启智能门锁电子数据检验方法初探

目的研究特斯拉线圈开启智能门锁前后,锁内芯片电子数据变化情况,提出现场勘查和检验鉴定工作建议。方法将一款智能门锁进行拆解,研究其指纹和密码的存储芯片(微处理器〔MCU〕和电子抹除式可复写只读存储器〔EEPROM〕)及存储方式,反复演示特斯拉线圈开锁过程,分别读取干扰前后芯片内的数据,并比较数据变化情况。研究智能门锁硬件电路的通信方式,使用随机波形发生器模拟不同通信方式受干扰的情况,记录并比较特斯拉线圈开锁前后硬件电路通信方式变化、寻找受特斯拉线圈干扰的通信方式,研究特斯拉线圈开启智能门锁的机制。结果智能门锁的指纹和密码数据存储在EEPROM上,其中密码以明文形式存储,特斯拉线圈干扰开锁后指纹和密码数据被全部擦除。智能门锁的键盘和MCU之间采用中断信号线(IRQ线)、控制线(SCL)、数据线(SDA)三种通信方式进行通信;特斯拉线圈干扰时通信信号发生变化,由于信号变化使IRQ中断程序未能完成,程序紊乱,致EEPROM上的指纹和密码数据被全部抹除,智能门锁被打开。结论特斯拉线圈对智能门锁通信信号产生干扰,造成EEPROM上的密码和指纹存储数据全部被擦除,门锁自动打开。在实际案件中,能够通过检验智能门锁EEPROM上存储数据变化情况,推测是否被特斯拉线圈开启过。