互联网证据自动采集方法及系统与流程

本发明属于计算机应用的，具体涉及一种互联网证据自动采集方法及系统。。

背景技术：

1、随着互联网技术的迅猛发展，电子证据在司法程序中的重要性日益凸显。尽管当前存在多种电子取证平台，但这些平台主要是为用户提供固定证据的辅助工具，取证过程本质上仍以人工操作为主导，相关平台仅起到证据固定的作用，即确保上传平台的证据与最终下载的证据是一致的，不存在修改的可能，但用户使用该类平台即使证实了其上传平台的证据本身是真实的，也难以确定所采集的证据完整性，难以保证形成了完整的证据链，同时，也较难证明证据获取的整个流程的合法性，以及证据内容的准确性、相关性等关键要求。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种互联网证据自动采集方法及系统，通过结合ocr技术和知识图谱对网络页面内容进行智能侵权分析，自动提取关键信息，将关键信息与法律知识库关联生成证据固定策略，提高了互联网证据采集的质量和效率。

2、为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种互联网证据自动采集方法，包括下述步骤：

4、采集案件相关数据，获取多维的案件基础信息；

5、深度整合案件基础信息，识别关键信息点及其证据价值，根据设定评估标准生成涉案原始信息采集策略；

6、执行涉案原始信息采集策略，对涉案网络页面内容进行采集，获取涉案信息；

7、对涉案信息中关键信息进行提取，利用知识图谱将关键信息和法律知识库进行关联，基于规则引擎和机器学习对关联结果进行处理，生成最优的证据固定策略；所述关键信息包括文本信息和多媒体信息；

8、执行证据固定策略，将涉案证据固定，生成证据采集报告，并通过人机交互界面显示。

9、作为优选的技术方案，所述深度整合案件基础信息，包括：将采集到的案件基础信息进行分类，将分类后的信息与预设的信息维度进行比对；所述信息维度包括信息种类和信息所处的平台。

10、作为优选的技术方案，构建历史案例库，包括各种类型的案件和对应的历史采集策略；

11、将案件基础信息输入，利用历史采集策略根据案件类型识别关键信息点，利用决策树对关键信息点进行分类，获取具有证据价值的关键信息点；所述关键信息点包括侵权行为、网络页面定位信息和电子媒介特征；

12、根据设定评估标准对具有证据价值的关键信息点进行评分，将评分结果反馈模型，若能够有效地采集关键信息点时，则将该历史采集策略权重提高，否则将该历史采集策略权重降低；不断优化采集策略，获取涉案原始信息采集策略。

13、作为优选的技术方案，在执行涉案原始信息采集策略时，如果侵权行为增加，定期采用增量式方法对涉案网络页面内容进行采集。

14、作为优选的技术方案，所述涉案原始信息采集策略包括采集对象、采集范围、采集步骤、采集工具和采集频率。

15、作为优选的技术方案，所述对涉案信息中关键信息进行提取，包括：

16、利用光学字符识别将涉案信息的文字区域切割，根据字符特性识别并提取文本信息，校正文本信息；

17、对涉案物体或者标识进行识别，获取多媒体信息。

18、作为优选的技术方案，所述利用知识图谱将关键信息和法律知识库进行关联，包括：

19、将文本信息和多媒体信息编码成向量表示，获取关键信息向量；

20、构建知识图谱，其结构包括法律概念、法律条款和关系；

21、计算关键信息向量与知识图谱之间的相似度，根据设定的阈值将关键信息和法律条款进行关联。

22、作为优选的技术方案，所述生成最优的证据固定策略，包括以下步骤：

23、规则引擎处理：定义专家知识的if-then规则，当关键信息与法律知识库不匹配，则认定为“潜在侵权”，并将相应的关键信息进行标记；

24、机器学习模型分类：预训练机器学习模型，将关键信息和关联结果进行分类，获取有效证据及其重要程度；

25、混合决策：将规则引擎处理和机器学习模型分类的输出进行加权投票，根据投票结果确定证据的采集优先级、采集步骤、保存格式和关联说明，获取涉案原始信息采集策略。

26、作为优选的技术方案，所述将涉案证据固定，包括：

27、对涉案网络页面进行截图、拍照、打印、视频录制或者公证；

28、将涉案证据上传至区块链；

29、对涉案证据进行加密储存和访问控制。

30、第二方面，本发明还提供了一种互联网证据自动采集系统，应用于所述的互联网证据自动采集方法，包括信息获取模块、信息采集方案生成模块、信息采集模块、采集内容分析模块、证据固定模块和中央控制模块；

31、信息获取模块，用于采集案件相关数据，获取案件基础信息；

32、信息采集方案生成模块，用于识别关键信息点及其证据价值，根据设定评估标准生成涉案原始信息采集策略；

33、信息采集模块，用于执行涉案原始信息采集策略，对涉案网络页面内容进行采集，获取涉案信息；

34、采集内容分析模块，用于利用光学字符识别对涉案信息中关键信息进行提取，利用知识图谱将关键信息和法律知识库进行关联，基于规则引擎和机器学习对关联结果进行处理，生成最优的证据固定策略；所述关键信息包括文本信息和多媒体信息；

35、证据固定模块，用于执行证据固定策略，将涉案证据固定，生成证据采集报告，并将证据采集报告传输至人机交互界面；

36、中央控制模块，用于协调各个模块的工作，生成证据采集报告，并通过人机交互界面操作和查看证据采集报告。

37、本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

38、（1）本发明运用自然语言处理技术、图像识别技术和知识图谱技术，对采集到的网络网页内容进行智能分析，能够自动提取关键信息，并结合法律知识库生成最优证据固定策略，增强模型鲁棒性，从而提高证据采集的效率和准确性。

39、（2）本发明基于规则引擎和机器学习对关联结果进行处理，增强了模型决策能力，确保了采集过程的科学性和针对性，降低了人工成本，提高了证据采集的质量和效率。

40、（3）本发明结合现有的历史案例库并提供一套清晰的信息采集规则，为后续的实际取证工作提供了清晰、科学的行动指南。

技术特征：

1.一种互联网证据自动采集方法，其特征在于，包括下述步骤：

2.根据权利要求1所述互联网证据自动采集方法，其特征在于，所述深度整合案件基础信息，包括：将采集到的案件基础信息进行分类，将分类后的信息与预设的信息维度进行比对；所述信息维度包括信息种类和信息所处的平台。

3.根据权利要求1所述互联网证据自动采集方法，其特征在于，包括：

4.根据权利要求3所述互联网证据自动采集方法，其特征在于，在执行涉案原始信息采集策略时，如果侵权行为增加，定期采用增量式方法对涉案网络页面内容进行采集。

5.根据权利要求1所述互联网证据自动采集方法，其特征在于，所述证据采集策略涉案原始信息采集策略包括采集对象、采集范围、采集步骤、采集工具和采集频率。

6.根据权利要求1所述互联网证据自动采集方法，其特征在于，所述对涉案信息中关键信息进行提取，包括：

7.根据权利要求1所述互联网证据自动采集方法，其特征在于，所述利用知识图谱将关键信息和法律知识库进行关联，包括：

8.根据权利要求1所述互联网证据自动采集方法，其特征在于，所述生成最优的证据固定策略，包括以下步骤：

9.根据权利要求1所述互联网证据自动采集方法，其特征在于，所述将涉案证据固定，包括：

10.一种互联网证据自动采集系统，其特征在于，应用于权利要求1-9中任一项所述的互联网证据自动采集方法，包括信息获取模块、信息采集方案生成模块、信息采集模块、采集内容分析模块、证据固定模块和中央控制模块；

技术总结本发明公开了一种互联网证据自动采集方法及系统，方法包括：采集案件相关数据，获取多维的案件基础信息；深度整合案件基础信息，识别关键信息点及其证据价值，根据设定评估标准生成涉案原始信息采集策略；执行涉案原始信息采集策略，对涉案网络页面内容进行采集，获取涉案信息；运用自然语言处理和图像识别技术，提取关键信息，利用知识图谱技术，将提取的信息与法律知识库关联，基于规则引擎和机器学习算法，生成最优证据固定策略；执行证据固定策略，将涉案证据固定，生成证据采集报告，并通过人机交互界面显示。本发明提高了物联网证据采集的效率和准确性。技术研发人员：何骁,操博文,刘翰,陈司旭,何煜欣受保护的技术使用者：佛山市规律未来智能科技有限公司技术研发日：技术公布日：2025/1/6