针对当前电子数据取证在云环境中难以取得数据、大量网络数据有效存储困难、数据管理的不规范性以及在取证过程中证据数据可信性问题开展研究。首先提出云取证数据管理基本模型;同时在改进原有云取证的基础上提出了云环境下混合式网络电子取证模型;基于存储路径加密的云存储方案;改进遗传算法的存储副本调度机制;基于云模型电子数据取证信任评估方案。主要内容包括:1.证据管理平台模型及相关技术研究针对现有的电子数据取证中电子证据的基本特征及云计算环境的特殊性,对云取证过程中电子数据管理建立一个新的管理模型,主要是针对该环境下电子证据所具有的数据量大、多样性、易被破坏等特点,实现电子数据采集过程可靠、存储安全、管理合理等要求。后续对该管理模型所涉及的相关技术进行分析阐述,为该平台的设计提供理论支持。2.云计算环境下的混合式网络电子取证模型在云计算环境下研究并设计了云环境下混合网络的取证模型。该系统能够将取证对象中的电子数据周期性地收集到云端的服务器上,这能有效避免数据被篡改所导致的一系列不利于取得有效证据的问题。该模型还能够利用云计算平台的优势,在使得取证模型各个部分都可用的情况下收集各种动态信息,根据不同的要求进行交叉取证,并通过实验验证了混合式网络电子数据取证模型的可用性。3.基于存储路径加密的云存储方案研究电子证据的安全存储是司法行业最为关注的问题之一,也是云计算在司法界能否获得广泛应用的关键。文中提出了一种基于存储路径映射加密的数据存储访问方案。方案中,不同取证人员所取得的电子证据被划分为具有逻辑关系的若干存储块,这些逻辑块将提交到云索引服务平台并以多备份的方式存储到不同的云存储服务提供者的存储介质上;基于此,电子证据存储者对其重要的证据数据在云中的存储路径进行加密。所提出的设计方案在通过加密路径的方式存储电子证据时,在不同的云存储提供者之间采用了副本备份的机制,有效的保证了电子证据存储的高可靠性;同时,方案仅通过对电子证据的存储路径进行加密,从而有效的避免了对数据整体的加、解密操作,使得负载减小;分析和测试结果验证了方案的安全性、有效性和可行性。4.基于信息素遗传算法在云存储副本动态选择机制的研究针对目前证据管理负载均衡技术中副本选择优化问题,在深入研究遗传算法和蚁群算法的副本选择策略的基础上,汲取两种算法的优点,提出了新的副本选择策略,基于信息素的遗传算法在云存储副本动态选择机制,有效地解决了遗传算法求解效率不高的问题,同时也解决了蚁群算法在算法初期信息素缺乏等问题。通过仿真实验,对结果进行分析比较,基于信息素的遗传算法在云存储副本动态选择机制在整个电子证据存储环境中能有效的减少作业运行的总体时间,提高了副本选择的速度,提高了证据管理模型的整体性能。5.基于云模型的取证信任评估方案复杂的网络环境下存在的随机性、模糊性和不可预测性等不确定性因素给网络取证所取得的电子证据带来了诸多的不利影响,而在取证过程中,电子数据的的可信性是其能成为法庭证据的前提和关键,也是成为呈堂证供的关键。文中以复杂的网络环境为研究背景,通过对复杂的网络环境中信任、信任影响的主客观因素及信任机制等问题的研究,引入云模型理论,研究并提出了基于云模型的信任评估方法,实现了信任的定性与定量的转换,客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性;为了有效地防止善于钻法律空子的不法分子利用证据的不可信性来否定案件的犯罪事实。通过实验,验证了文中研究的信任评估方法能够对复杂的网络环境下取证过程中证据的信任做出合理的评价,进一步验证了基于云模型的信任评估方法的可行性和合理性,为电子数据取证中证据的有效性评估的研究提供了有价值的新思路。