基于图神经网络与序列模型的安卓复杂应用数据恢复方法研究

摘要：针对现有安卓数据恢复方法难以有效重构社交、协作类应用中蕴含复杂关联结构的数据问题，本文提出一种基于图神经网络（GNN）与先进序列模型（Transformer）的恢复新范式。该方法通过GNN显式建模数据间的节点与边关系，捕捉结构性关联；利用序列模型处理文本等序列内容，实现高精度内容重构。研究旨在克服传统方法和现有深度学习方法在处理复杂关联数据时的局限，提高恢复数据的完整性和可用性。

关键词：图神经网络；序列模型；安卓数据恢复；复杂应用数据；

1.引言

安卓设备作为个人和商业数据的重要载体，其数据恢复需求日益增长。智能手机存储的照片、文档、应用程序数据等一旦丢失，可能造成严重后果。然而，安卓文件系统（如EXT4、F2FS）因频繁的写入和删除操作，数据块易分散形成碎片。NAND闪存的TRIM指令和垃圾回收机制进一步覆盖已删除数据，增加恢复难度。

传统数据恢复工具（如PhotoRec、TestDisk）依赖文件签名扫描，适用于文件系统损坏场景，但对碎片化或覆盖数据效果不佳。近年来，机器学习和深度学习方法尝试通过数据块分类和序列建模提升恢复性能，但需大量标注数据和高计算资源，难以在资源受限的取证环境中部署。

本文提出融合GNN与序列模型的新方法，以期解决这一挑战。

2. 相关工作

数据恢复研究涵盖文件系统取证、签名扫描和机器学习方法。传统文件系统取证依赖元数据（如inode、目录项）定位文件，但元数据损坏后效果有限。签名扫描工具（如PhotoRec）通过检测文件头尾签名恢复数据，适用于未知文件系统，但无法处理碎片化文件，且对签名覆盖敏感。

机器学习方法用于数据块分类和碎片连接预测。支持向量机、随机森林等分类数据块类型，循环神经网络（RNN）建模块间关联，但需大量标注数据。深度学习方法如卷积神经网络（CNN）提取特征，LSTM预测序列，效果优于传统方法，但计算复杂。

安卓数据恢复研究关注F2FS文件系统和SQLite数据库，尝试解析日志或空闲空间残余数据，但碎片化和覆盖问题仍未完全解决。复杂应用数据分散存储，关键在于数据单元间存在多种关联。丢失不仅是内容缺失，更是关联图或序列结构的破坏。恢复需同时重构内容与关联，这对模型理解复杂依赖性提出要求。本文方法结合传统和深度学习优势，提出基于图神经网络与序列模型的安卓复杂应用数据恢复方法。

3. 基于GNN与序列模型的恢复方法

本方法的核心思想在于充分利用数据中的结构信息（通过图表示）和序列本身的上下文信息，共同完成数据的恢复或重构任务。这通过构建数据图、利用图神经网络（GNN）进行关系建模以及结合序列模型进行内容重构来实现。

3.1 数据图构建与GNN建模

这一阶段首先通过扫描和分析原始数据碎片来获取信息。这些数据碎片可以是文本片段、用户ID、日志条目等任何构成整体数据的基本单元。在此过程中，识别出数据中的关键“节点”（Nodes），例如将每个数据碎片或相关的实体（如用户）视为图的节点集合 V。

接着，基于这些碎片信息以及预设的规则，构建一个不完整的数据图 G=（V，E）。边集合 E 表示节点之间的关联。

构建不完整图的原因在于，原始数据可能本身就存在缺失或损坏，导致部分节点或边信息丢失。GNN的目标正是要在这个不完整的图上学习节点的有效表示。

GNN通过聚合节点自身的特征及其邻居节点的信息来学习节点的表示 hv（k）​，其中 v 表示节点，（k） 表示GNN的层数。聚合过程通常涉及对邻居节点特征的加权求和，并通过非线性激活函数进行变换。学习到的节点表示 hv（k）​ 蕴含了该节点在图结构中的局部甚至全局信息。

具体的节点表示更新公式（式1）如下所示：

这种方法充分利用了Transformer等序列模型强大的上下文理解能力。通过在大量无标签文本上进行预训练（如BERT中的Masked Language Model任务），模型能够学习到丰富的语言知识和序列模式，从而在填充缺失内容时表现出色。

3.3 模型融合与恢复流程

本方法的关键在于将GNN学到的结构信息与序列模型学到的序列信息进行有效融合。GNN提供了数据元素之间的结构关联信息，这有助于理解数据整体的组织方式和节点间的相互影响。序列模型则专注于填充序列内部的缺失内容，利用上下文信息保证内容的连贯性和准确性。

4. 结论

本研究针对现有安卓数据恢复方法在处理社交、协作类应用中蕴含复杂关联结构数据时遇到的挑战，创新性地提出了一种融合图神经网络（GNN）与先进序列模型（如Transformer）的新范式 。该方法的核心在于充分利用GNN强大的图结构建模能力，显式地捕捉数据碎片之间的节点与边关系及其复杂关联 ；同时，借助序列模型在处理文本等序列内容方面的优势，实现了对数据内容的高精度重构 。通过这种结构信息与序列信息的有效融合 ，本方法能够克服传统依赖文件签名和元数据的方法在面对碎片化和覆盖数据时的不足，以及现有深度学习方法在处理复杂关联数据时可能遇到的局限，显著提高了恢复数据的完整性和可用性。

本研究提出的方法为安卓复杂应用数据的深度恢复提供了一条有前景的途径，尤其适用于那些数据之间存在复杂交织关系的应用场景。尽管本文方法在理论和初步设计上展现了潜力，但未来的工作仍需进一步深入。这包括但不限于：探索模型的轻量化设计，使其更能适应资源受限的取证环境 ；针对不同类型复杂应用（如特定社交媒体、办公协作工具）的数据特性进行模型适配和优化，提高恢复的针对性；以及在数据恢复过程中加强用户隐私保护的研究，确保敏感信息在恢复和处理过程中的安全。通过持续的努力，有望使基于深度学习的安卓数据恢复技术在应对日益复杂的数字取证挑战中发挥更大的作用。

基金项目：宿州学院资助2024年国家级大学生创新创业训练计划项目，项目名称：DeepRecover-基于深度学习的安卓数据恢复，项目编号：202410379050。