首创 | 手机取证与人工智能的完美结合

据腾讯最新财报显示，截止6月底，QQ月活跃账户8.5亿，微信月活跃账户达9.63亿。作为即时通讯APP中的航母级应用，微信和QQ的功能更新及手机可存储数据量增大为手机取证带来了新的难题。相信大家在取证分析中遇到过这样的情况：

取证后您获取到的即时通讯APP的语音类型消息，需逐条听取才可get到关键线索；

各个手机厂商纷纷推出大存储容量手机，在对此进行手机取证后常发现，取得的数据条数少则上万条，多则百万条，如何在大数据中快速定位线索？

如果取证得到的数据达上万条，其中大部分是语音消息，那么定位线索将更困难。 

鉴于此，美亚柏科手机取证团队率先突破人工智能技术，将该技术应用在手机取证产品中，主要功能包括语音识别和语义分析两个方面。

图1 人工智能在手机取证中的应用

语音识别：顾名思义，是将取证产品提取到的语音文件识别成文字内容，方便用户快速阅读，解决人工听取语音耗时长的问题。

目前语音识别仅支持普通话，后续我们将进一步实现对各地方言及少数民族语言的支持。图2为本月底即将推出的语音识别工具效果图，工具支持语音识别、语音播放、结果搜索和导出等功能。在11月上旬发布的版本中，您可通过DC-4501 手机取证系统-》工具集-》语音识别率先体验到人工智能带给取证领域的便利。

图2语音识别工具

为方便用户，DC-4501 手机取证系统后续版本中还会将语音识别功能融合在取证结果查看中，当用户完成取证后，在图3所示界面中勾选批量语音转换，即可方便快捷地完成当前对话所有语音的转换。

图3 在取证结果中应用语音识别效果图

语义分析：从语义角度出发，运用自然语言处理（NLP）、机器学习技术分析即时通讯APP数据，具体包括情景分析、情感分析、话题分析等。

语义分析的应用，将为客户提供更多线索，大大地提高工作效率。具体来讲：    

情景分析——预测手机持有人的所处环境及情景在线。

情感分析——分析设备持有人的情感变化情况。

话题分析——分析会话、公众号文章等的主题。

以情景分析为例，通过对取证后手机的所有数据进行语义分析，我们可以从特定敏感行为的三个维度来分析，并以雷达图及表格的形式呈现。通过图4的分析结果可直观快速地确认该设备持有人特定敏感行为。

图4 情景分析效果图

对特定敏感形为有总体了解后，还可以通过点击图4右侧表格中任意数字查看详细数据，与人工标签相结合，组成更完整的线索链。

语音识别和语义分析都是美亚柏科将人工智能运用在手机取证领域的有效尝试，值得我们付诸努力，也值得您投以关注。

预告

11月上旬将正式推出人工智能语音识别工具，敬请期待！并将在下一个版本集成到数据浏览页面中。

集成情景分析、话题分析、情感分析等功能的版本也将陆续推出。