什么是数字取证？

 

数字取证是法医学的一个分支，涉及数字证据的获取与分析。这些证据在调查网络安全事件或其他犯罪活动中至关重要，有助于法律程序和应急响应工作。 

 

数字证据通常可分为两大类： 

 

• 易失性数据：系统关闭后即丢失的临时数据。这些数据提供系统的实时信息，通常在数字取证过程中首先收集。例如，随机存取存储器（RAM）内容、中央处理器（CPU）缓存数据和正在运行的进程。
• 非易失性数据：存储在硬盘驱动器（HDD）、固态硬盘（SSD）和非易失性存储器（NVM）等永久介质中的数据。 

 

数字取证为何重要？ 

 

随着世界日益数字化，攻击者不断利用系统漏洞，使得网络犯罪活动成为普遍威胁。由于犯罪证据越来越多地存在于电子设备上，数字取证已成为打击网络威胁和网络犯罪的关键工具。这些数字犯罪包括涉及数据泄露、未经授权访问或干扰业务运营的网络安全事件和网络攻击。在网络安全领域，数字取证有多个用途： 

 

网络事件调查：数字取证在网络犯罪调查中发挥至关重要的作用。调查人员使用专用工具和技术，可以确定攻击来源、重建事件并追踪网络犯罪分子。 

 

法律目的：在网络安全事件中，数字取证确保数字证据得到保存且完好无损。这对于防止证据丢失或篡改至关重要，因为这可能损害其在法庭上的可采纳性。证据对于审计员或法律机构来说必不可少，以：

• 用记录在案的证据作为理由逮捕网络犯罪分子。
• 证明组织遵守法律要求和法规，从而避免或减少罚款。 

 

协助应急响应团队：数字取证与应急响应团队协同工作，增强组织的防御策略。取证分析不仅支持应急响应团队的补救工作，还提供见解，用于完善组织的应急响应策略。随着网络安全事件变得越来越复杂和具有挑战性，组织成立了数字取证和应急响应（DFIR）团队，由接受过取证调查和应急响应培训的专家组成。这种综合方法简化了应急响应和取证的过程，使DFIR团队能够更全面地了解网络安全事件。它有助于消除不同部门之间沟通产生的低效，并避免应急响应团队删除或修改数字取证所需的关键证据的情况。 

 

数字取证的类型 

 

有多种类型的数字取证，每种类型都侧重于不同类型的数字数据进行调查。一些常见类型包括： 

• 计算机取证：涉及从计算机、笔记本电脑、服务器和其他存储介质中恢复和分析数据。
• 网络取证：监控和分析网络事件或流量，以确定网络安全事件的来源。
• 移动设备取证：分析从手机、数码相机、平板电脑或智能手表等移动设备中提取的电子证据。
• 云取证：涉及从云存储平台和服务中恢复和调查数据。
• 内存取证：研究设备随机存取存储器（RAM）中发现的易失性数据。 
• 数据库取证：检查数据库及其元数据，通过时间戳识别欺诈交易或交易的合法性。
• 取证数据分析：涉及分析结构化和非结构化数据，通常用于金融犯罪调查。

 

 

 

 

 

数字取证阶段 

 

各种框架概述了数字取证的过程，它们在如何将过程分解为步骤和术语上有所不同。尽管方法各异，但基本阶段保持一致。一些数字取证框架包括美国国家标准与技术研究院特别出版物800-86（NIST SP 800-86）、数字取证研究工作坊（DFRWS）调查模型、抽象数字取证模型（ADFM）等。组织和调查人员通常会参考适合其特定需求的模型，并在调查过程中根据需要对其进行调整。根据NIST数字取证模型，有四个主要阶段： 

 

阶段1：收集 

 

调查人员从所有可能与调查相关的潜在来源中识别和收集数据。正确处理数据至关重要，以确保材料或信息未被篡改，并妥善保存以供法律和后续数字取证使用。应维护证据保管链文档以确保数据完整性。数字取证调查人员可能与应急响应团队合作，在网络安全事件中协调其遏制工作。 

 

阶段2：检查 

 

检查收集到的数据以检索所需信息。在此阶段，使用取证工具和技术来帮助调查人员筛选大量数据，并选择与调查范围相关的特定数据。 

 

阶段3：分析 

 

在此阶段，数字取证调查人员通过关联与网络安全事件相关的证据和上下文细节，从调查结果中得出见解。此过程使他们能够对诸如影响程度、事件时间线、涉及的相关方和其他重要信息等关键方面得出结论。 

 

阶段4：报告 

 

最后阶段涉及为需要取证报告的利益相关者（如法律机构或内部管理层）记录和提供信息。发现和结论对于指导组织解决已识别的弱点、完善应急响应策略以及增强针对未来事件的整体网络安全防御至关重要。 

 

数字取证技术 

 

调查人员在数字取证过程中使用各种技术来实现不同目标并优化工作流程。一些常用方法包括：

• 反向隐写术：使用诸如Steghide和Binwalk等工具从数字文件中提取隐藏数据。这些数据可能是嵌入在图片文件中的消息或隐藏在文本文档中的数据。
• 跨驱动器分析：跨多个存储设备或硬盘关联数据，以理解证据并获得见解。EnCase和Forensic Toolkit（FTK）等工具因其磁盘成像和分析能力而常用于跨驱动器分析。
• 实时分析：通常用于内存取证，分析存储在RAM中的运行系统的易失性数据。Volatility等工具可以支持这一点。
• 随机取证：专注于统计模式，以识别否则无法检测到的任何攻击或威胁迹象，因为这些活动不会产生数字痕迹。
• 网络流量分析：用于网络取证，监控和研究网络流量以发现任何异常活动或潜在安全威胁。Wireshark等工具通常用于此目的。
• 关键字搜索：在数字取证中，这涉及使用诸如Autopsy等工具搜索特定关键字或短语，这在从大型数据集中提取证据时特别有用。
• 文件系统分析：检查文件系统中的数据，通常使用磁盘和数据捕获工具，如The Sleuth Kit（TSK）。文件系统分析经常用于数据雕刻和已删除文件恢复。 

安信的综合取证与调查 

 

数字取证涉及许多技术和程序挑战。调查人员必须具备有效利用工具提取和保存相关证据的必要专业知识。时间限制增加了复杂性，即使是小错误也可能产生严重后果。 

 

安信的数字取证和应急响应（DFIR）服务确保仔细保存证据，为当局提供值得信赖的咨询服务和报告。我们在这里通过结构和保障支持您的组织应对紧急情况。