该论文针对智能环境中数字取证能力不足的问题展开研究。智能家居、智能建筑等环境中的物联网设备（如智能照明、能源管理系统、火灾/水监测设备）持续产生大量异构数据。这些数据在时间上高度关联，但在传统取证实践中往往被孤立分析，难以重建完整的活动时间线。作者提出了一种实用的取证框架，能够跨设备聚合和分析数据，从而揭示智能环境中发生的多维度活动细节。论文核心贡献包括：设计了一个统一的数据收集与关联模型，支持从不同厂商和协议的设备中提取取证相关信息；提出了一种基于时间线和上下文推理的分析方法，能够自动识别异常事件并还原用户行为序列；在真实智能家居测试台上进行了实验，验证了框架在性能开销和取证准确性方面的有效性。此外，论文还讨论了隐私保护与法律合规性问题，例如保险公司利用智能设备数据提供激励计划带来的潜在隐私风险。该研究适用于安全取证分析师、物联网安全研究人员以及智能环境设计者。