在大数据时代，网络犯罪呈现出隐蔽性高、跨地域性强、技术手段复杂等特点。电子取证作为打击网络犯罪的关键环节，通过整合大数据分析、网络追踪、日志挖掘等技术，能够有效锁定犯罪行为的实施者。

电子取证依赖于海量数据的采集与存储。网络环境中，服务器日志、通信记录、交易数据等都可成为重要线索。通过大数据平台对这些信息进行聚合与预处理，为后续分析奠定基础。

基于网络技术的追踪手段是锁定"黑手"的核心。IP地址解析、设备指纹识别、行为模式分析等方法可以帮助识别犯罪者的物理位置和数字身份。结合网络流量监控，可以回溯攻击路径，确定犯罪行为的发起源头。

人工智能与机器学习技术在电子取证中发挥着日益重要的作用。通过对异常行为模式的智能识别，系统能够自动发现潜在威胁，并关联多源数据，构建犯罪者的行为画像。

电子取证还需与法律程序紧密结合，确保证据的合法性和有效性。只有经过严格验证的电子证据，才能在司法程序中发挥关键作用。

大数据时代的电子取证通过整合多种网络技术，构建了从数据采集到犯罪者识别的完整链条，为打击网络犯罪提供了有力支撑。