2025年大學(xué)技術(shù)偵查學(xué)專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)分析方法研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、填空題（每空2分，共20分）1.網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)主要包括______數(shù)據(jù)、______數(shù)據(jù)和______數(shù)據(jù)。2.在技術(shù)偵查中，依法定程序獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是確保______的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。3.社交網(wǎng)絡(luò)分析中，度中心性主要用于識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的______。4.文本挖掘中的情感分析旨在識(shí)別和提取文本中表達(dá)的情感傾向，如______、______和中性。5.保障網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)分析過(guò)程合法合規(guī)，必須嚴(yán)格遵守______和______。6.在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量分析時(shí)，需要關(guān)注的數(shù)據(jù)特征通常包括源/目的IP地址、______、______和協(xié)議類(lèi)型等。7.描述性統(tǒng)計(jì)主要通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行______和______，揭示數(shù)據(jù)的基本特征。8.證據(jù)鏈的完整性要求在數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)程中，必須確保數(shù)據(jù)的______、______和______。9.機(jī)器學(xué)習(xí)在異常檢測(cè)中的應(yīng)用，通常用于識(shí)別網(wǎng)絡(luò)行為模式中的______。10.Python中的Pandas庫(kù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)______和______的常用工具。二、名詞解釋?zhuān)款}3分，共15分）1.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)生命周期2.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.電子證據(jù)的關(guān)聯(lián)性5.數(shù)據(jù)可視化三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分）1.簡(jiǎn)述網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在特性上的主要區(qū)別。2.闡述進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的和面臨的挑戰(zhàn)。3.簡(jiǎn)要說(shuō)明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）在網(wǎng)絡(luò)犯罪偵查中的應(yīng)用價(jià)值。4.解釋文本挖掘技術(shù)在輿情分析中的作用。5.在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)分析時(shí)，必須考慮的主要法律和倫理問(wèn)題有哪些？四、論述題（每題10分，共20分）1.結(jié)合一個(gè)具體的網(wǎng)絡(luò)犯罪場(chǎng)景（如網(wǎng)絡(luò)詐騙、網(wǎng)絡(luò)誹謗），論述應(yīng)如何選擇和運(yùn)用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析方法來(lái)獲取有價(jià)值的偵查線(xiàn)索或證據(jù)。2.論述數(shù)據(jù)可視化在網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)分析中的重要性，并舉例說(shuō)明幾種有效的可視化方法及其應(yīng)用場(chǎng)景。五、案例分析題（15分）假設(shè)某技術(shù)偵查部門(mén)獲得了一段時(shí)間內(nèi)某社交平臺(tái)用戶(hù)的公開(kāi)聊天記錄（部分脫敏）和用戶(hù)基本信息（部分脫敏）。記錄中包含用戶(hù)ID、昵稱(chēng)、發(fā)布時(shí)間、消息內(nèi)容、互動(dòng)對(duì)象等信息。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基本的分析方案，說(shuō)明你將如何利用這些數(shù)據(jù)，通過(guò)哪些分析方法（至少列舉三種），試圖發(fā)現(xiàn)潛在的惡意用戶(hù)群體或異常的溝通模式，并簡(jiǎn)述分析結(jié)果的潛在價(jià)值及需要注意的法律倫理問(wèn)題。試卷答案一、填空題1.結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化2.合法性3.活躍節(jié)點(diǎn)4.積極，消極5.法律法規(guī)，倫理規(guī)范6.端口號(hào)，時(shí)間戳7.描述，總結(jié)8.完整性，關(guān)聯(lián)性，合法性9.異常點(diǎn)10.收集，處理二、名詞解釋1.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)生命周期：指網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)從創(chuàng)建、收集、存儲(chǔ)、處理、使用、共享、歸檔到最終銷(xiāo)毀的整個(gè)過(guò)程。2.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：一種通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖形和計(jì)算方法，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步探索，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)基本特征、變量間關(guān)系、異常值等的分析方法。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的、有價(jià)值關(guān)聯(lián)信息的一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通常用于發(fā)現(xiàn)項(xiàng)集之間的有趣關(guān)系。4.電子證據(jù)的關(guān)聯(lián)性：指電子證據(jù)與其所證明的事實(shí)之間存在的內(nèi)在聯(lián)系，是認(rèn)定案件事實(shí)的依據(jù)。5.數(shù)據(jù)可視化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形或圖像形式，以便更直觀、高效地理解和分析數(shù)據(jù)的技術(shù)。三、簡(jiǎn)答題1.網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在特性上的主要區(qū)別：*數(shù)據(jù)量巨大（大數(shù)據(jù)特征）。*數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化并存）。*數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)。*數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低，但潛在價(jià)值高。*數(shù)據(jù)具有動(dòng)態(tài)性和時(shí)變性。*數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，匿名性、去中心化特點(diǎn)明顯。*數(shù)據(jù)傳播和共享容易，但也增加了安全和隱私風(fēng)險(xiǎn)。2.進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的和面臨的挑戰(zhàn)：*目的：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其適合后續(xù)的分析和建模。主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、噪聲、異常值）、數(shù)據(jù)集成（合并多個(gè)數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)變換（規(guī)范化、離散化等）和數(shù)據(jù)規(guī)約（減少數(shù)據(jù)規(guī)模）。最終目的是獲得干凈、一致、簡(jiǎn)潔且適合分析的數(shù)據(jù)集。*挑戰(zhàn)：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常量巨大、格式復(fù)雜、質(zhì)量參差不齊；數(shù)據(jù)清洗可能非常耗時(shí)且依賴(lài)領(lǐng)域知識(shí)；數(shù)據(jù)集成可能存在沖突；數(shù)據(jù)變換方法選擇影響分析結(jié)果；如何在保證數(shù)據(jù)可用性的前提下進(jìn)行有效規(guī)約是一大難題。3.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）在網(wǎng)絡(luò)犯罪偵查中的應(yīng)用價(jià)值：*識(shí)別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)：找出網(wǎng)絡(luò)中的核心人物（如組織者、領(lǐng)導(dǎo)者、信息樞紐）。*揭示關(guān)系結(jié)構(gòu)：分析成員間的互動(dòng)模式，識(shí)別犯罪團(tuán)伙的組織架構(gòu)和層級(jí)。*發(fā)現(xiàn)隱藏群體：識(shí)別出緊密聯(lián)系的小團(tuán)體或派系。*追蹤資金流動(dòng)：結(jié)合交易數(shù)據(jù)，分析資金網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。*預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和用戶(hù)行為，預(yù)測(cè)可能的犯罪活動(dòng)或擴(kuò)散路徑。*提供可視化展示：將復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)直觀呈現(xiàn)，便于偵查人員理解和決策。4.文本挖掘技術(shù)在輿情分析中的作用：*情感傾向分析：判斷公眾對(duì)特定事件、產(chǎn)品或品牌的評(píng)價(jià)是正面、負(fù)面還是中性的。*主題檢測(cè)與追蹤：識(shí)別出當(dāng)前討論的焦點(diǎn)話(huà)題，并監(jiān)測(cè)其熱度變化趨勢(shì)。*關(guān)鍵信息提?。鹤詣?dòng)從大量文本中抽取關(guān)鍵詞、命名實(shí)體（如人名、地名、組織名）、事件要素等。*傾向與態(tài)度分析：深入理解公眾對(duì)特定議題的具體觀點(diǎn)和態(tài)度。*輿情預(yù)警：及時(shí)發(fā)現(xiàn)負(fù)面信息或潛在危機(jī)，為決策提供依據(jù)。*輔助決策：為政府、企業(yè)等提供基于民意的參考信息。5.在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)分析時(shí)，必須考慮的主要法律和倫理問(wèn)題：*合法獲取數(shù)據(jù)：所有數(shù)據(jù)的收集必須基于合法授權(quán)，遵守相關(guān)法律法規(guī)（如《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》、《個(gè)人信息保護(hù)法》等）。*個(gè)人隱私保護(hù)：分析過(guò)程中需注意保護(hù)個(gè)人隱私信息，避免數(shù)據(jù)泄露和濫用。對(duì)涉及個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理。*數(shù)據(jù)使用邊界：明確數(shù)據(jù)分析的目的和范圍，避免過(guò)度收集和使用數(shù)據(jù)。*算法公平性與偏見(jiàn)：警惕算法可能存在的偏見(jiàn)，確保分析結(jié)果的客觀公正，避免對(duì)特定群體產(chǎn)生歧視。*證據(jù)采信標(biāo)準(zhǔn)：分析結(jié)果作為證據(jù)使用時(shí)，需符合法律對(duì)證據(jù)的要求，確保證據(jù)鏈的完整性和合法性。*倫理責(zé)任：分析人員需承擔(dān)相應(yīng)的倫理責(zé)任，確保分析活動(dòng)的正當(dāng)性和社會(huì)效益。四、論述題1.結(jié)合一個(gè)具體的網(wǎng)絡(luò)犯罪場(chǎng)景（如網(wǎng)絡(luò)詐騙、網(wǎng)絡(luò)誹謗），論述應(yīng)如何選擇和運(yùn)用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析方法來(lái)獲取有價(jià)值的偵查線(xiàn)索或證據(jù)。*假設(shè)場(chǎng)景：網(wǎng)絡(luò)詐騙。獲取的數(shù)據(jù)可能包括涉案賬戶(hù)的交易記錄、通訊記錄（短信、聊天記錄）、IP地址日志、網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)記錄、社交媒體互動(dòng)信息等。*分析方案：*數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值和異常值；整合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，建立關(guān)聯(lián)關(guān)系（如將交易記錄與通訊記錄、IP地址關(guān)聯(lián)）。*描述性統(tǒng)計(jì)分析：分析交易金額分布、頻率，通訊對(duì)象的特征，訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的類(lèi)型和地域分布等，初步了解詐騙活動(dòng)的規(guī)模和模式。*用戶(hù)行為分析：分析涉案賬戶(hù)和被詐騙賬戶(hù)的行為模式差異，識(shí)別可疑操作特征。*社交網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）：構(gòu)建涉案人員之間的互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別核心組織者、關(guān)鍵傳播節(jié)點(diǎn)和下線(xiàn)人員，揭示詐騙團(tuán)伙的結(jié)構(gòu)。*文本挖掘（NLP）：分析聊天記錄和詐騙短信內(nèi)容，提取關(guān)鍵詞、識(shí)別詐騙話(huà)術(shù)模板、判斷情感傾向，用于識(shí)別詐騙類(lèi)型和作案手法。*地理空間分析：分析IP地址地理位置，追蹤資金流向，識(shí)別洗錢(qián)路徑和窩點(diǎn)。*關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)交易行為、通訊對(duì)象、訪(fǎng)問(wèn)內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)模式，輔助識(shí)別團(tuán)伙成員和共同作案行為。*潛在價(jià)值：通過(guò)綜合運(yùn)用上述方法，可以描繪出詐騙團(tuán)伙的組織架構(gòu)、作案手法、資金流向、成員特征等，為確定偵查方向、鎖定嫌疑人、固定證據(jù)提供關(guān)鍵線(xiàn)索和科學(xué)依據(jù)。2.論述數(shù)據(jù)可視化在網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)分析中的重要性，并舉例說(shuō)明幾種有效的可視化方法及其應(yīng)用場(chǎng)景。*重要性：網(wǎng)絡(luò)虛擬空間數(shù)據(jù)往往具有高維度、大規(guī)模、復(fù)雜關(guān)系等特點(diǎn)，人腦難以直接理解。數(shù)據(jù)可視化能夠?qū)⒊橄蟮臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的圖形或圖像，幫助分析人員：*快速理解數(shù)據(jù)整體分布和基本特征。*發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式、趨勢(shì)和異常點(diǎn)。*揭示變量之間復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系。*直觀展示分析結(jié)果，便于溝通、理解和決策。*更有效地進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析。*有效可視化方法及應(yīng)用場(chǎng)景：*網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D（或社交網(wǎng)絡(luò)圖）：應(yīng)用場(chǎng)景：展示用戶(hù)之間的互動(dòng)關(guān)系、組織結(jié)構(gòu)、信息傳播路徑。例如，在分析社交網(wǎng)絡(luò)犯罪時(shí)，節(jié)點(diǎn)代表用戶(hù)，邊代表互動(dòng)關(guān)系，可以清晰地看到核心成員、小團(tuán)體以及關(guān)鍵連接。也可用于展示網(wǎng)站或系統(tǒng)之間的鏈接關(guān)系。*散點(diǎn)圖/氣泡圖：應(yīng)用場(chǎng)景：展示兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系，或同時(shí)展示第三個(gè)變量的大?。ㄓ脷馀荽笮”硎荆?。例如，分析用戶(hù)不同行為特征（如登錄頻率、消費(fèi)金額）之間的關(guān)系，或展示不同用戶(hù)群體在二維特征空間中的分布。*時(shí)間序列圖：應(yīng)用場(chǎng)景：展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。例如，展示網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)量、用戶(hù)活躍度、輿情熱度隨時(shí)間的變化情況，用于監(jiān)測(cè)活動(dòng)規(guī)律或異常波動(dòng)。*熱力圖（Heatmap）：應(yīng)用場(chǎng)景：展示二維矩陣數(shù)據(jù)，用顏色深淺表示數(shù)值大小。例如，展示用戶(hù)在不同時(shí)間段訪(fǎng)問(wèn)不同類(lèi)型網(wǎng)站的熱度分布，或展示文本數(shù)據(jù)中不同詞語(yǔ)的分布頻率。*地理信息圖（ChoroplethMap）：應(yīng)用場(chǎng)景：將數(shù)據(jù)與地理位置關(guān)聯(lián)，用顏色深淺表示不同區(qū)域的數(shù)據(jù)值。例如，展示用戶(hù)IP地址的地理分布、網(wǎng)絡(luò)攻擊的來(lái)源地分布、網(wǎng)絡(luò)詐騙的活躍區(qū)域等。*平行坐標(biāo)圖：應(yīng)用場(chǎng)景：展示高維數(shù)據(jù)，每個(gè)維度一個(gè)坐標(biāo)軸，所有數(shù)據(jù)點(diǎn)用線(xiàn)連接。便于比較不同數(shù)據(jù)點(diǎn)在多個(gè)維度上的取值差異。例如，比較不同用戶(hù)在多個(gè)行為特征上的綜合差異。五、案例分析題假設(shè)某技術(shù)偵查部門(mén)獲得了一段時(shí)間內(nèi)某社交平臺(tái)用戶(hù)的公開(kāi)聊天記錄（部分脫敏）和用戶(hù)基本信息（部分脫敏）。記錄中包含用戶(hù)ID、昵稱(chēng)、發(fā)布時(shí)間、消息內(nèi)容、互動(dòng)對(duì)象等信息。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基本的分析方案，說(shuō)明你將如何利用這些數(shù)據(jù)，通過(guò)哪些分析方法（至少列舉三種），試圖發(fā)現(xiàn)潛在的惡意用戶(hù)群體或異常的溝通模式，并簡(jiǎn)述分析結(jié)果的潛在價(jià)值及需要注意的法律倫理問(wèn)題。分析方案：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除無(wú)意義信息（如廣告、系統(tǒng)消息），處理缺失值，對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行初步分詞和去除停用詞。對(duì)用戶(hù)ID和昵稱(chēng)進(jìn)行匿名化處理，但保留其互動(dòng)關(guān)系。2.用戶(hù)活躍度分析（描述性統(tǒng)計(jì)+時(shí)間序列分析）：*統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶(hù)的發(fā)帖/發(fā)言頻率、互動(dòng)次數(shù)。*分析用戶(hù)活躍時(shí)間分布，識(shí)別異?；钴S時(shí)段。*應(yīng)用時(shí)間序列分析，觀察活躍度的變化趨勢(shì)，識(shí)別突增或突降的節(jié)點(diǎn)，可能對(duì)應(yīng)特定事件或異常行為。*潛在價(jià)值：快速識(shí)別出異?；钴S的用戶(hù)，可能是核心組織者或活躍傳播者。3.社交網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）：*構(gòu)建用戶(hù)互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)代表用戶(hù)，有向邊代表互動(dòng)（如發(fā)送消息）。邊的權(quán)重可以設(shè)置為互動(dòng)頻率或消息長(zhǎng)度等。*計(jì)算節(jié)點(diǎn)的中心性指標(biāo)，如度中心性、接近中心性、中介中心性，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（信息樞紐、影響力人物）。*進(jìn)行社群檢測(cè)（如使用Louvain算法），識(shí)別出緊密互動(dòng)的用戶(hù)群體。*潛在價(jià)值：揭示惡意用戶(hù)之間的組織結(jié)構(gòu)、層級(jí)關(guān)系和溝通模式，定位核心成員和潛在的下線(xiàn)人員。4.內(nèi)容分析（文本挖掘/NLP）：*對(duì)聊天記錄和用戶(hù)簡(jiǎn)介進(jìn)行關(guān)鍵詞提取和主題建模（如使用LDA）。*識(shí)別頻繁出現(xiàn)的敏感詞匯、特定口號(hào)或暗語(yǔ)。*分析消息內(nèi)容的情感傾向（如積極、消極、中性），觀察是否存在異常的情感集中或傳播。*潛在價(jià)值：了解惡意群體的交流內(nèi)容、關(guān)注焦點(diǎn)、潛在意圖和情感狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)其特定的溝通話(huà)術(shù)或識(shí)別標(biāo)記。5.異常檢測(cè)（機(jī)器學(xué)習(xí)）：*基于用戶(hù)的行為特征（如互動(dòng)頻率、好友數(shù)量、發(fā)帖內(nèi)容特征向量等）構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像。*運(yùn)用異常檢測(cè)算法（如孤立森林、One-ClassSVM）識(shí)別與大多數(shù)用戶(hù)行為模式顯著不同的異常用戶(hù)。*潛在價(jià)值：發(fā)現(xiàn)可能被隱藏在群體中的“獨(dú)行俠”式異常用戶(hù)，或行為模式與其他用戶(hù)明顯不同的潛在組織者。6.分析結(jié)果整合與驗(yàn)證：綜合上述分析結(jié)果，對(duì)識(shí)別出的潛在惡意用戶(hù)和異常模式進(jìn)行交叉驗(yàn)證，形成初步的嫌疑人名單和案件分析報(bào)告。特別關(guān)注那些在多個(gè)分析維度上都表現(xiàn)