大数据环境下电子证据采集:一个二维采集框架

电子证据采集是电子取证的关键步骤,关系到取证的效率和结果。传统的电子证据采集方法为电子取证的蓬勃发展奠定了基础,然而,大数据时代的到来给电子证据采集带来了新的问题和挑战。本文从大数据的内在特质出发,剖析电子证据采集当下面临的主要问题:证据数量庞大,证据来源多样,证据类型复杂,证据一致性难于保持,证据内在关联关系薄弱,采集无效数据过多等。鉴于此,本文提出了一个二维电子证据采集框架。该框架首先利用案例推理(Case-based Reasoning,CBR)对待采集的电子证据定位,以过往类似案例为经验,限定电子证据采集的位置;然后通过基于本体(Ontology)的专家知识库,借助本体描述,解决证据源多样问题,借助知识库推理机,挖掘出证据间关联关系,同时划定电子证据采集的内容。二者结合,从电子证据采集的位置和内容双重维度,最大程度地剔除了无关数据,提高了采集效率,减少了采集时间,避免了证据冲突,为电子取证后续工作的开展提供了高效、可靠的分析基础。