數字取證：核心概念、階段與技術

什麼是數字取證？

 

數字取證是法醫學的一個分支，涉及數字證據的獲取與分析。這些證據在調查網絡安全事件或其他犯罪活動中至關重要，有助於法律程序和應急響應工作。 

 

數字證據通常可分為兩大類： 

 

• 易失性數據：系統關閉後即丟失的臨時數據。這些數據提供系統的實時信息，通常在數字取證過程中首先收集。例如，隨機存取存儲器（RAM）內容、中央處理器（CPU）快取數據和正在運行的進程。
• 非易失性數據：存儲在硬碟驅動器（HDD）、固態硬碟（SSD）和非易失性存儲器（NVM）等永久介質中的數據。 

 

數字取證為何重要？ 

 

隨著世界日益數字化，攻擊者不斷利用系統漏洞，使得網絡犯罪活動成為普遍威脅。由於犯罪證據越來越多地存在於電子設備上，數字取證已成為打擊網絡威脅和網絡犯罪的關鍵工具。這些數字犯罪包括涉及數據泄露、未經授權訪問或干擾業務運營的網絡安全事件和網絡攻擊。在網絡安全領域，數字取證有多個用途： 

 

網絡事件調查：數字取證在網絡犯罪調查中發揮至關重要的作用。調查人員使用專用工具和技術，可以確定攻擊來源、重建事件並追蹤網絡犯罪分子。 

 

法律目的：在網絡安全事件中，數字取證確保數字證據得到保存且完好無損。這對於防止證據丟失或篡改至關重要，因為這可能損害其在法庭上的可採納性。證據對於審計員或法律機構來說必不可少，以：

• 用記錄在案的證據作為理由逮捕網絡犯罪分子。
• 證明組織遵守法律要求和法規，從而避免或減少罰款。 

 

協助應急響應團隊：數字取證與應急響應團隊協同工作，增強組織的防禦策略。取證分析不僅支持應急響應團隊的補救工作，還提供見解，用於完善組織的應急響應策略。隨著網絡安全事件變得越來越複雜和具有挑戰性，組織成立了數字取證和應急響應（DFIR）團隊，由接受過取證調查和應急響應培訓的專家組成。這種綜合方法簡化了應急響應和取證的過程，使DFIR團隊能夠更全面地了解網絡安全事件。它有助於消除不同部門之間溝通產生的低效，並避免應急響應團隊刪除或修改數字取證所需的關鍵證據的情況。 

 

數字取證的類型 

 

有多種類型的數字取證，每種類型都側重於不同類型的數字數據進行調查。一些常見類型包括： 

• 計算機取證：涉及從計算機、筆記本電腦、服務器和其他存儲介質中恢復和分析數據。
• 網絡取證：監控和分析網絡事件或流量，以確定網絡安全事件的來源。
• 移動設備取證：分析從手機、數碼相機、平板電腦或智能手錶等移動設備中提取的電子證據。
• 雲取證：涉及從雲存儲平台和服務中恢復和調查數據。
• 內存取證：研究設備隨機存取存儲器（RAM）中發現的易失性數據。 
• 數據庫取證：檢查數據庫及其元數據，通過時間戳識別欺詐交易或交易的合法性。
• 取證數據分析：涉及分析結構化和非結構化數據，通常用於金融犯罪調查。

 

 

 

 

 

數字取證階段 

 

各種框架概述了數字取證的過程，它們在如何將過程分解為步驟和術語上有所不同。儘管方法各異，但基本階段保持一致。一些數字取證框架包括美國國家標準與技術研究院特別出版物800-86（NIST SP 800-86）、數字取證研究工作坊（DFRWS）調查模型、抽象數字取證模型（ADFM）等。組織和調查人員通常會參考適合其特定需求的模型，並在調查過程中根據需要對其進行調整。根據NIST數字取證模型，有四個主要階段： 

 

階段1：收集 

 

調查人員從所有可能與調查相關的潛在來源中識別和收集數據。正確處理數據至關重要，以確保材料或信息未被篡改，並妥善保存以供法律和後續數字取證使用。應維護證據保管鏈文檔以確保數據完整性。數字取證調查人員可能與應急響應團隊合作，在網絡安全事件中協調其遏制工作。 

 

階段2：檢查 

 

檢查收集到的數據以檢索所需信息。在此階段，使用取證工具和技術來幫助調查人員篩選大量數據，並選擇與調查範圍相關的特定數據。 

 

階段3：分析 

 

在此階段，數字取證調查人員通過關聯與網絡安全事件相關的證據和上下文細節，從調查結果中得出見解。此過程使他們能夠對諸如影響程度、事件時間線、涉及的相關方和其他重要信息等關鍵方面得出結論。 

 

階段4：報告 

 

最後階段涉及為需要取證報告的利益相關者（如法律機構或內部管理層）記錄和提供信息。發現和結論對於指導組織解決已識別的弱點、完善應急響應策略以及增強針對未來事件的整體網絡安全防禦至關重要。 

 

數字取證技術 

 

調查人員在數字取證過程中使用各種技術來實現不同目標並優化工作流程。一些常用方法包括：

• 反向隱寫術：使用諸如Steghide和Binwalk等工具從數字文件中提取隱藏數據。這些數據可能是嵌入在圖片文件中的消息或隱藏在文本文檔中的數據。
• 跨驅動器分析：跨多個存儲設備或硬盤關聯數據，以理解證據並獲得見解。EnCase和Forensic Toolkit（FTK）等工具因其磁碟成像和分析能力而常用於跨驅動器分析。
• 實時分析：通常用於內存取證，分析存儲在RAM中的運行系統的易失性數據。Volatility等工具可以支持這一點。
• 隨機取證：專注於統計模式，以識別否則無法檢測到的任何攻擊或威脅跡象，因為這些活動不會產生數字痕跡。
• 網絡流量分析：用於網絡取證，監控和研究網絡流量以發現任何異常活動或潛在安全威脅。Wireshark等工具通常用於此目的。
• 關鍵字搜索：在數字取證中，這涉及使用諸如Autopsy等工具搜索特定關鍵字或短語，這在從大型數據集中提取證據時特別有用。
• 文件系統分析：檢查文件系統中的數據，通常使用磁碟和數據捕獲工具，如The Sleuth Kit（TSK）。文件系統分析經常用於數據雕刻和已刪除文件恢復。 

安信的綜合取證與調查 

 

數字取證涉及許多技術和程序挑戰。調查人員必須具備有效利用工具提取和保存相關證據的必要專業知識。時間限制增加了複雜性，即使是小錯誤也可能產生嚴重後果。 

 

安信的數字取證和應急響應（DFIR）服務確保仔細保存證據，為當局提供值得信賴的諮詢服務和報告。我們在這裡通過結構和保障支持您的組織應對緊急情況。