立体动态大数据的无损云取证模型仿真

摘要

传统的云取证方法存在取证数据量大、数据储存复杂,且容易丢失,导致取证准确度较低、取证时间较长,对此提出并设计了立体动态大数据的无损取证模型.将关键且容易破坏的数据储存到数据中心,进行云取证准备,在此基础上,对证据范围、取证对象和单个服务节点的相关通信记录等涉案数据进行多次识别,将已识别的数据做物理定位,利用数据隔离法与按需收集法,对VM和物理机进行收集,分析收集到的全部证据,完成了立体动态大数据的云取证模型的构建.仿真结果表明,上述模型缩短了取证时间,且取证准确度较高,可实现实时追踪,保证了证据的完整性.