Phần mềm chuyên dụng phá án HCTECH

Phần mềm chuyên dụng phá án là các công cụ được phát triển bởi HCTECH để hỗ trợ trong quá trình điều tra và phá án trong lĩnh vực pháp luật và an ninh. Bao gồm các tính năng sau:

1. Phân tích dữ liệu điện tử: Các phần mềm này cho phép phân tích và khám phá các dữ liệu điện tử như tin nhắn, email, tệp tin, trình duyệt web và dữ liệu từ các thiết bị di động. Chúng giúp thu thập chứng cứ số, tìm kiếm thông tin quan trọng và xây dựng mạch lạc trong quá trình điều tra.

• Phân tích tin nhắn và email: Các công cụ phân tích tin nhắn và email giúp trích xuất và phân tích thông tin từ các tin nhắn, email và hộp thư điện tử. Chúng xác định người gửi, người nhận, thời gian gửi, nội dung tin nhắn và các tệp đính kèm. Công cụ này tìm kiếm từ khóa, xác định mối liên hệ giữa các tài khoản email và xây dựng mô hình về mạng lưới liên lạc.

• Phân tích tệp tin: Các công cụ phân tích tệp tin giúp xem xét và phân tích các tệp tin trong quá trình điều tra. Chúng kiểm tra tính toàn vẹn của tệp, xác định định dạng tệp, trích xuất thông tin từ tệp tin và tìm kiếm các đặc điểm độc đáo như mã hóa, ẩn dữ liệu hoặc thay đổi dữ liệu.

• Phân tích trình duyệt web: Các công cụ phân tích trình duyệt web giúp khám phá và phân tích dữ liệu từ lịch sử duyệt web, cookie, dấu vết truy cập và các tệp tạm trên máy tính hoặc thiết bị di động. Chúng xác định các trang web đã truy cập, thời gian và tần suất truy cập, tìm kiếm từ khóa và các hoạt động trực tuyến khác.

• Phân tích dữ liệu di động: Các công cụ phân tích dữ liệu di động được sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu từ các thiết bị di động như điện thoại di động và máy tính bảng. Chúng trích xuất tin nhắn, cuộc gọi, danh bạ, ảnh, video và các ứng dụng đã cài đặt trên thiết bị. Công cụ này cũng phân tích dữ liệu định vị GPS để xác định vị trí và các hoạt động di chuyển.

• Phân tích dữ liệu mạng: Các công cụ phân tích dữ liệu mạng giúp giám sát và phân tích các dữ liệu mạng, bao gồm gói tin, kết nối mạng và các hoạt động truy cập mạng. Chúng xác định các địa chỉ IP, cổng kết nối, giao thức sử dụng và mối quan hệ giữa các máy tính trên mạng. Công cụ này cung cấp thông tin về các kết nối mạng, hoạt động bất thường và các mối liên hệ tiềm năng.

​

​

​

​

​

​

​

​

​

 

 

 

2. Phân tích hình ảnh và video: Các công cụ phân tích hình ảnh và video hỗ trợ trong việc phân tích và xử lý dữ liệu hình ảnh, cung cấp khả năng nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng biển số xe, phát hiện đối tượng nghi phạm và phân tích các tính năng độc đáo trong hình ảnh và video.

3. Phân tích âm thanh và giọng nói: Các phần mềm này giúp phân tích và xử lý dữ liệu âm thanh và giọng nói trong quá trình điều tra. Chúng nhận dạng giọng nói, so sánh giọng nói với cơ sở dữ liệu danh tính, và phân tích các yếu tố âm thanh để tìm ra thông tin quan trọng.

4. Phân tích đồ thị: Công cụ phân tích đồ thị giúp xây dựng và phân tích mạng lưới quan hệ giữa các thực thể khác nhau trong quá trình điều tra. Chúng giúp hiểu rõ mối liên hệ, sự tương tác và cấu trúc của các yếu tố trong vụ án, từ đó giúp xác định các mối liên hệ tiềm năng và phân tích thông tin một cách hợp lý.

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

5. Phân tích dữ liệu và mạng xã hội: Công cụ phân tích dữ liệu và mạng xã hội giúp thu thập, xử lý và phân tích thông tin từ các mạng xã hội và nguồn dữ liệu trực tuyến khác. Chúng cho phép theo dõi hoạt động trên mạng xã hội, phát hiện các thông tin quan trọng, xác định mối quan hệ và tìm kiếm thông tin liên quan đến vụ án.

• Công cụ phân tích mạng xã hội: Công cụ phân tích mạng xã hội được phát triển nhằm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Twitter, Instagram và LinkedIn. Các công cụ này cung cấp khả năng theo dõi hoạt động, tìm hiểu xu hướng, phân tích tương tác và đo lường hiệu quả chiến dịch trên mạng xã hội.

• Phân tích ngữ cảnh và tương tác: Phân tích ngữ cảnh và tương tác trong mạng xã hội nhằm hiểu và phân tích các thông điệp, bình luận, và phản hồi được chia sẻ trên các nền tảng. Các phương pháp như phân tích cảm xúc, phân tích ý kiến, và phân tích đồng cảm được áp dụng để hiểu rõ hơn về những ý kiến, suy nghĩ và tương tác của người dùng trên mạng xã hội.

• Khai thác dữ liệu người dùng và đồ thị mạng: Khai thác dữ liệu người dùng và đồ thị mạng trong mạng xã hội nhằm tìm hiểu mối quan hệ giữa các thành viên và nhóm trong mạng xã hội. Các phương pháp như phân tích mạng xã hội, phân loại người dùng và dự đoán hành vi được sử dụng để xác định sự tương tác, ảnh hưởng và nhóm hóa trong mạng xã hội.

• Phân tích xu hướng và dự đoán: Phân tích xu hướng và dự đoán trong mạng xã hội nhằm nhận biết và dự đoán các xu hướng, sự phát triển và hành vi của người dùng. Các phương pháp như phân tích dữ liệu thời gian, phân tích dự liệu và mô hình hóa được áp dụng để đưa ra dự đoán về sự phát triển và tương tác trong mạng xã hội.

• Phân tích ảnh và video: Phân tích ảnh và video trong mạng xã hội nhằm trích xuất thông tin từ dữ liệu hình ảnh và video được chia sẻ trên các nền tảng. Các công cụ như phân tích hình ảnh, nhận dạng đối tượng và phân loại nội dung hình ảnh được sử dụng để hiểu và phân tích nội dung trực quan trong mạng xã hội.

 

 

​

​

​

​

​

​

​

​

6. Phân tích dữ liệu di động: Công cụ này hỗ trợ trong việc khám phá và phân tích dữ liệu trên các thiết bị di động như điện thoại thông minh và máy tính bảng. Chúng thu thập thông tin từ các ứng dụng, tin nhắn, cuộc gọi và tệp tin trên các thiết bị di động để tìm ra các chứng cứ quan trọng.

• Thu thập dữ liệu: Để phân tích dữ liệu di động, cần thu thập dữ liệu từ các thiết bị di động. Điều này được thực hiện thông qua các phương pháp như thu thập dữ liệu từ các ứng dụng di động, ghi lại hoạt động của người dùng, sử dụng các công nghệ nhận dạng vị trí địa lý (GPS), và truy cập vào các dịch vụ lưu trữ dữ liệu trên điện thoại di động.

• Xử lý dữ liệu: Sau khi thu thập dữ liệu, cần xử lý dữ liệu di động để chuẩn hóa, lọc và làm sạch dữ liệu. Việc này bao gồm việc loại bỏ dữ liệu không hợp lệ hoặc lỗi, và chuyển đổi dữ liệu vào định dạng phù hợp để tiếp tục phân tích.

• Phân tích định vị địa lý: Dữ liệu di động thường bao gồm thông tin vị trí địa lý của người dùng. Phân tích dữ liệu định vị địa lý giúp hiểu về hành vi di chuyển và tiêu dùng dựa trên vị trí. Công cụ như hệ thống thông tin địa lý (GIS) và các phương pháp định vị địa lý khác được sử dụng để phân tích và hiển thị dữ liệu vị trí.

• Phân tích hành vi người dùng: Dữ liệu di động cung cấp thông tin về hành vi người dùng trên các thiết bị di động. Phân tích hành vi người dùng giúp hiểu và dự đoán sở thích, thói quen và nhu cầu của người dùng. Các phương pháp như phân tích nhóm khách hàng, phân tích đường dẫn người dùng và phân tích hành vi tương tác được áp dụng để hiểu rõ hơn về hành vi người dùng trên các thiết bị di động.

• Phân tích dữ liệu đa kênh: Dữ liệu di động thường được thu thập từ nhiều nguồn và kênh khác nhau như ứng dụng di động, trang web di động và các nền tảng mạng xã hội. Phân tích dữ liệu đa kênh nhằm kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau để có cái nhìn toàn diện và đa chiều về hành vi và tương tác của người dùng.