在团伙案件中,涉案电子数据散点式分布在嫌疑人智能手机的各类应用程序中,现有基于单人、单设备、单APP取证的电子数据取证分析方法,无法快速发现、汇聚各类涉案电子数据,难以开展关联分析以形成完整的证据链,难以厘清犯罪事实、犯罪过程,严重制约了电子数据的证据效力,故本文研究设计一种能够实现应用程序逆向工程、分散数据汇聚、数据重构、实战化分析应用的电子数据处理分析技术.

互联网是广告推广的重要媒介,但是低质、诈骗、违法等违规广告也大量充斥其中,严重污染网络空间,因此,实现恶意广告的有效甄别对构建安全清朗的网络环境意义重大.针对各类违法违规中文广告内容的识别需求,利用Bert(bidi-rectional encoder representation from transformers)和Word2vec分别提取文本字粒度和词粒度嵌入特征,使用CNN(convolutional neural networks)网络对Bert高层特征做深层抽取,同时将词粒度特征向量输入到双向LSTM(long short-term memory)网络提取全局语义,并采用Attention机制对语义特征强化,将强化特征和Bert字粒度特征进行融合,充分利用动态词向量和静态词向量的语义表征优势,提出一种基于强化语义的中文广告识别模型CARES(Chinese advertisement text recognition based on enhanced semantic).在真实的社交聊天文本数据集上的实验表明,与使用卷积神经网络、循环神经网络等文本分类模型相比,CARES模型分类性能最优,能更加精确识别社交聊天文本中的广告内容,模型识别的正确率达到97.73％.

Objective To study the characteristics of speech and expand the application of voiceprint identification.Methods The current Methods of voiceprint identification were compared and the key factors of identification were analyzed.Results The experience and lessons of the voiceprint identification were obtained and the improvement of the existing concept was suggested.

在刑事案件现场勘察过程中,经常会遇到遗留在表面有一定弧度光滑材质上的痕迹,如抽屉、保险柜拉手、防盗网等上的掌纹、指纹;拍摄打光时会有很强的反光斑或反光带出现,经常会淹没部分纹线;传统照相方法是通过调整打光的角度,将反光部位尽量远离纹线区域,但如果遇到拍摄客体对光照角度要求较苛刻或客体曲率大、纹线分布广时,传统方法就无能为力,只能以损失一部分纹线细节的方法来尽量避免反光斑(带)对中心纹线的干扰,这样不可避免会损失一部分痕迹特征,给鉴定比对工作带来困难.

封口胶带是犯罪嫌疑人通常使用的作案工具之一,带有颜色、花纹图案、字迹表格的封口胶带,其光滑表面上汗潜指印经502熏显后,用常规的方法较难拍照提取.笔者通过不断的实验研究,发现利用有机溶剂可以消除带有色彩、花纹图案或字迹表格的封口胶带背底对指印的干扰,加强了反差,拍摄效果理想,操作方便简捷,易于掌握.

1原理 在短波紫外反射照相中,首先需要考虑客体和指印对光的吸收、反射性质和反射方式.在拍摄提取502、灰尘、粉末类的指印时,这些不规则聚集的指印物质在短波紫外区没有明显的吸收,表现出较强的漫反射性质.背底随着入射光入射角度的增大,其反射光的亮度分布降低.因此,在这类指印的拍摄提取时采用侧光照明或掠入射照明技术可以降低背底表面反射光的亮度,增加反差,更好地提高拍摄提取的效果.在实际工作中,短波紫外光源的功率不如可见光大且光源面积较大,采用近90°的角度入射时,会使得入射光的强度大为减小,在拍摄提取时需要大幅度增加曝光时间;同时,承痕客体必须平整,否则会形成阴影区.如封口胶、胶袋等客体,由于粘贴、缠绕过程中极易皱折卷曲,采用近90°的入射角照明则易形成阴影区,反差不均匀;另外,在实际操作中易使紫外线直接进入镜头,形成光晕,影响拍摄提取的效果.由于短波紫外线的表面反射性质较可见光更明显,适当减小入射角度(70°～80°左右),即采用短波紫外侧光照明并不影响拍摄效果,且可以有效消除上述不利因素的影响.