【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于計算機應用的，具體涉及一種互聯網證據自動采集方法及系統。。
技術介紹
1、隨著互聯網技術的迅猛發展，電子證據在司法程序中的重要性日益凸顯。盡管當前存在多種電子取證平臺，但這些平臺主要是為用戶提供固定證據的輔助工具，取證過程本質上仍以人工操作為主導，相關平臺僅起到證據固定的作用，即確保上傳平臺的證據與最終下載的證據是一致的，不存在修改的可能，但用戶使用該類平臺即使證實了其上傳平臺的證據本身是真實的，也難以確定所采集的證據完整性，難以保證形成了完整的證據鏈，同時，也較難證明證據獲取的整個流程的合法性，以及證據內容的準確性、相關性等關鍵要求。
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種互聯網證據自動采集方法及系統，通過結合ocr技術和知識圖譜對網絡頁面內容進行智能侵權分析，自動提取關鍵信息，將關鍵信息與法律知識庫關聯生成證據固定策略，提高了互聯網證據采集的質量和效率。
2、為了達到上述目的，本專利技術采用以下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供了一種互聯網證據自動采集方法，包括下述步驟：
4、采集案件相關數據，獲取多維的案件基礎信息；
5、深度整合案件基礎信息，識別關鍵信息點及其證據價值，根據設定評估標準生成涉案原始信息采集策略；
6、執行涉案原始信息采集策略，對涉案網絡頁面內容進行采集，獲取涉案信息；
7、對涉案信息中關鍵信息進行提取，利用知識圖譜將關鍵信息和法律
8、執行證據固定策略，將涉案證據固定，生成證據采集報告，并通過人機交互界面顯示。
9、作為優選的技術方案，所述深度整合案件基礎信息，包括：將采集到的案件基礎信息進行分類，將分類后的信息與預設的信息維度進行比對；所述信息維度包括信息種類和信息所處的平臺。
10、作為優選的技術方案，構建歷史案例庫，包括各種類型的案件和對應的歷史采集策略；
11、將案件基礎信息輸入，利用歷史采集策略根據案件類型識別關鍵信息點，利用決策樹對關鍵信息點進行分類，獲取具有證據價值的關鍵信息點；所述關鍵信息點包括侵權行為、網絡頁面定位信息和電子媒介特征；
12、根據設定評估標準對具有證據價值的關鍵信息點進行評分，將評分結果反饋模型，若能夠有效地采集關鍵信息點時，則將該歷史采集策略權重提高，否則將該歷史采集策略權重降低；不斷優化采集策略，獲取涉案原始信息采集策略。
13、作為優選的技術方案，在執行涉案原始信息采集策略時，如果侵權行為增加，定期采用增量式方法對涉案網絡頁面內容進行采集。
14、作為優選的技術方案，所述涉案原始信息采集策略包括采集對象、采集范圍、采集步驟、采集工具和采集頻率。
15、作為優選的技術方案，所述對涉案信息中關鍵信息進行提取，包括：
16、利用光學字符識別將涉案信息的文字區域切割，根據字符特性識別并提取文本信息，校正文本信息；
17、對涉案物體或者標識進行識別，獲取多媒體信息。
18、作為優選的技術方案，所述利用知識圖譜將關鍵信息和法律知識庫進行關聯，包括：
19、將文本信息和多媒體信息編碼成向量表示，獲取關鍵信息向量；
20、構建知識圖譜，其結構包括法律概念、法律條款和關系；
21、計算關鍵信息向量與知識圖譜之間的相似度，根據設定的閾值將關鍵信息和法律條款進行關聯。
22、作為優選的技術方案，所述生成最優的證據固定策略，包括以下步驟：
23、規則引擎處理：定義專家知識的if-then規則，當關鍵信息與法律知識庫不匹配，則認定為“潛在侵權”，并將相應的關鍵信息進行標記；
24、機器學習模型分類：預訓練機器學習模型，將關鍵信息和關聯結果進行分類，獲取有效證據及其重要程度；
25、混合決策：將規則引擎處理和機器學習模型分類的輸出進行加權投票，根據投票結果確定證據的采集優先級、采集步驟、保存格式和關聯說明，獲取涉案原始信息采集策略。
26、作為優選的技術方案，所述將涉案證據固定，包括：
27、對涉案網絡頁面進行截圖、拍照、打印、視頻錄制或者公證；
28、將涉案證據上傳至區塊鏈；
29、對涉案證據進行加密儲存和訪問控制。
30、第二方面，本專利技術還提供了一種互聯網證據自動采集系統，應用于所述的互聯網證據自動采集方法，包括信息獲取模塊、信息采集方案生成模塊、信息采集模塊、采集內容分析模塊、證據固定模塊和中央控制模塊；
31、信息獲取模塊，用于采集案件相關數據，獲取案件基礎信息；
32、信息采集方案生成模塊，用于識別關鍵信息點及其證據價值，根據設定評估標準生成涉案原始信息采集策略；
33、信息采集模塊，用于執行涉案原始信息采集策略，對涉案網絡頁面內容進行采集，獲取涉案信息；
34、采集內容分析模塊，用于利用光學字符識別對涉案信息中關鍵信息進行提取，利用知識圖譜將關鍵信息和法律知識庫進行關聯，基于規則引擎和機器學習對關聯結果進行處理，生成最優的證據固定策略；所述關鍵信息包括文本信息和多媒體信息；
35、證據固定模塊，用于執行證據固定策略，將涉案證據固定，生成證據采集報告，并將證據采集報告傳輸至人機交互界面；
36、中央控制模塊，用于協調各個模塊的工作，生成證據采集報告，并通過人機交互界面操作和查看證據采集報告。
37、本專利技術與現有技術相比，具有如下優點和有益效果：
38、（1）本專利技術運用自然語言處理技術、圖像識別技術和知識圖譜技術，對采集到的網絡網頁內容進行智能分析，能夠自動提取關鍵信息，并結合法律知識庫生成最優證據固定策略，增強模型魯棒性，從而提高證據采集的效率和準確性。
39、（2）本專利技術基于規則引擎和機器學習對關聯結果進行處理，增強了模型決策能力，確保了采集過程的科學性和針對性，降低了人工成本，提高了證據采集的質量和效率。
40、（3）本專利技術結合現有的歷史案例庫并提供一套清晰的信息采集規則，為后續的實際取證工作提供了清晰、科學的行動指南。
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1.一種互聯網證據自動采集方法，其特征在于，包括下述步驟：
2.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，所述深度整合案件基礎信息，包括：將采集到的案件基礎信息進行分類，將分類后的信息與預設的信息維度進行比對；所述信息維度包括信息種類和信息所處的平臺。
3.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，包括：
4.根據權利要求3所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，在執行涉案原始信息采集策略時，如果侵權行為增加，定期采用增量式方法對涉案網絡頁面內容進行采集。
5.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，所述證據采集策略涉案原始信息采集策略包括采集對象、采集范圍、采集步驟、采集工具和采集頻率。
6.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，所述對涉案信息中關鍵信息進行提取，包括：
7.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，所述利用知識圖譜將關鍵信息和法律知識庫進行關聯，包括：
8.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，所
9.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，所述將涉案證據固定，包括：
10.一種互聯網證據自動采集系統，其特征在于，應用于權利要求1-9中任一項所述的互聯網證據自動采集方法，包括信息獲取模塊、信息采集方案生成模塊、信息采集模塊、采集內容分析模塊、證據固定模塊和中央控制模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種互聯網證據自動采集方法，其特征在于，包括下述步驟：
2.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，所述深度整合案件基礎信息，包括：將采集到的案件基礎信息進行分類，將分類后的信息與預設的信息維度進行比對；所述信息維度包括信息種類和信息所處的平臺。
3.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，包括：
4.根據權利要求3所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，在執行涉案原始信息采集策略時，如果侵權行為增加，定期采用增量式方法對涉案網絡頁面內容進行采集。
5.根據權利要求1所述互聯網證據自動采集方法，其特征在于，所述證據采集策略涉案原始信息采集策略包括采集對象、采集范圍、采集步驟、采集工具和采集...
【專利技術屬性】
技術研發人員：何驍，操博文，劉翰，陳司旭，何煜欣，
申請(專利權)人：佛山市規律未來智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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