[發明專利]一種對取證數據進行分析的方法、裝置及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201811592331.3
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN109726239A
• 公開（公告）日: 2019-05-07
• 發明（設計）人: 林文楷;周成祖;王海濱;鄢小征;魏煒途;陳云
• 申請（專利權）人: 廈門市美亞柏科信息股份有限公司
• 主分類號: G06F16/25
• 分類號: G06F16/25
• 代理公司: 廈門福貝知識產權代理事務所(普通合伙) 35235
• 代理人: 郝學江

1.一種對取證數據進行分析的方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1：對取證數據通過ETL技術抽取以數據庫方式存儲的數據，通過python腳本抽取以文件方式存儲的數據得出內容型數據，對文本內容中的數據通過正則表達式引擎或特征匹配引擎進行提取得出內容型數據；

S2：對所述內容型數據進行有效性校驗、歸一化處理；

S3：建立雙向LSTM模型對所述歸一化處理后的內容型數據進行處理得到最終的輸出結果，根據所述最終的輸出結果判斷所述取證數據是否屬于交易數據。

2.根據權利要求1所述的對取證數據進行分析的方法，其特征在于，所述步驟S1中的所述正則表達式引擎包括DFA引擎、傳統型NFA引擎、POSIX NFA引擎。

3.根據權利要求1所述的對取證數據進行分析的方法，其特征在于，所述步驟S1中的所述特征匹配引擎包括NPL引擎，用以對所述文本內容中的數據進行提取、智能分詞，并通過建立特征模板進行匹配得到所述內容型數據。

4.根據權利要求1所述的對取證數據進行分析的方法，其特征在于，所述步驟S2中的所述有效性校驗包括通過正則表達式對所述內容型數據的屬性進行校驗。

5.根據權利要求4所述的對取證數據進行分析的方法，其特征在于，所述內容型數據的屬性包括姓名、身份證號、銀行名稱、銀行卡類型、銀行卡號、交易對象、交易來源、交易卡號、交易類型、交易時間、交易金額、幣種、用途、交易余額。

6.根據權利要求5所述的對取證數據進行分析的方法，其特征在于，所述步驟S2中的所述歸一化處理包括標準化處理、屬性值轉換，所述標準化處理包括將所述內容型數據中的交易金額和幣種通過匯率轉換成統一的貨幣格式，所述屬性值轉換包括建立屬性庫，并將所述內容型數據中的交易時間、銀行卡類型、銀行屬地、交易類型根據屬性庫規則轉換成統一的格式。

7.根據權利要求1所述的對取證數據進行分析的方法，其特征在于，所述步驟S3中的所述雙向LSTM模型包括輸入層、隱含層、輸出層，所述隱含層包括Forward層和Backward層。

8.根據權利要求7所述的對取證數據進行分析的方法，其特征在于，將所述歸一化處理后的內容型數據作為所述輸入層的輸入數據，在所述Forward層從1時刻到t時刻正向計算一遍，得到并保存每個時刻向前隱含層的輸出，在所述Backward層沿著時刻t到時刻1反向計算一遍，得到并保存每個時刻向后隱含層的輸出。

9.根據權利要求7所述的對取證數據進行分析的方法，其特征在于，所述Forward層的參數集合包括所述內容型數據中的消息來源、交易主體、交易時間、交易對象、交易類型、交易金額，產生6個共享權值ω1-ω6，所述Backward層的參數集合包括所述內容型數據中的消息來源、交易余額、交易金額、交易類型、交易時間、交易對象，產生6個共享權值ω1-ω6。

10.根據權利要求8所述的對取證數據進行分析的方法，其特征在于，在每個時刻結合所述Forward層和Backward層的相應時刻輸出的結果得到最終的輸出結果：

h_t＝f(ω₁x_t+ω₂h_t-1)

h′_t＝f(ω₃x_t+ω₅h′_t+1)

o_t＝g(ω₄h_t+ω₆h′_t)

其中，h_t為t時刻所述Forward層的輸出值，h_t’為t時刻所述Backward層的輸出值，x_t為輸入值，o_t為最終的輸出結果。