一种基于特征匹配定位的SQLite数据恢复方法

摘要：

针对目前云存储环境下主流的SQLite数据库系统存在各类安全问题而缺乏数字取证方式的情况,提出了一种对SQLite数据库文件进行数据恢复来取证的方法.针对现有的数据恢复方法无法准确定位数据块头部字段,恢复范围小,恢复准确率低的问题,通过SVM分类器训练线性归一化模型,定位待恢复区域各单元块起始字段,分离各数据字段并利用特征匹配的方法对SQLite数据库文件进行数据恢复,具有高适用范围并有效提高了恢复准确率.

关键词：数据恢复、SQLite、特征匹配、SVM分类器、定位

所属期刊栏目：38

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61372103;信息网络安全公安部重点实验室开放课题C16602

在线出版日期：2018-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：106-112