# Analyzing Disk Image With Autopsy > 使用 Autopsy 对磁盘镜像进行全面取证分析，恢复文件、检查痕迹并构建调查时间线。 - Skill: `killvxk/analyzing-disk-image-with-autopsy` (Agent Skill, multi-file: 4 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add killvxk/analyzing-disk-image-with-autopsy` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/killvxk/analyzing-disk-image-with-autopsy/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - License: Apache-2.0 - Author: killvxk (https://skillmd.com/u/killvxk) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/killvxk/analyzing-disk-image-with-autopsy --- # 使用 Autopsy 分析磁盘镜像 ## 适用场景 - 当您有取证磁盘镜像并需要对其内容进行结构化分析时 - 调查需要文件恢复、关键词搜索和时间线分析时 - 当非技术利益相关方需要从取证证据中获取可视化报告时 - 检查文件系统元数据、已删除文件和嵌入的痕迹时 - 从多个磁盘镜像构建全面案件时 ## 前置条件 - 已安装 Autopsy 4.x（Windows）或带 The Sleuth Kit 的 Autopsy 4.x（Linux） - raw（dd）、E01（EnCase）或 AFF 格式的取证磁盘镜像 - 最低 8GB RAM（大型镜像建议 16GB） - Autopsy 所需的 Java 运行时环境（JRE）8+ - 足够的磁盘空间用于 Autopsy 案件数据库（镜像大小的 2-3 倍） - 用于文件识别的哈希数据库（NSRL、已知恶意哈希） ## 工作流程 ### 步骤 1：安装 Autopsy 并配置环境 ```bash # 在 Linux 上安装 Sleuth Kit 和 Autopsy sudo apt-get install autopsy sleuthkit # 从官方来源下载 Autopsy 4.x（GUI 版本） wget https://github.com/sleuthkit/autopsy/releases/download/autopsy-4.21.0/autopsy-4.21.0.zip unzip autopsy-4.21.0.zip -d /opt/autopsy # 在 Windows 上，从 sleuthkit.org 运行 MSI 安装程序 # 启动 Autopsy /opt/autopsy/bin/autopsy --nosplash # 同时安装 Sleuth Kit 命令行工具配合 Autopsy 使用 sudo apt-get install sleuthkit ``` ### 步骤 2：创建新案件并添加磁盘镜像 ``` 1. 启动 Autopsy > "New Case"（新建案件） 2. 输入案件名称: "CASE-2024-001-Workstation" 3. 设置基本目录: /cases/case-2024-001/autopsy/ 4. 输入案件编号、检验员姓名 5. 点击 "Add Data Source"（添加数据源） 6. 选择 "Disk Image or VM File"（磁盘镜像或虚拟机文件） 7. 浏览至: /cases/case-2024-001/images/evidence.dd 8. 选择原始系统的时区 9. 配置摄取模块（见步骤 3） ``` ```bash # 也可以先用 Sleuth Kit CLI 验证镜像 img_stat /cases/case-2024-001/images/evidence.dd # 列出镜像中的分区 mmls /cases/case-2024-001/images/evidence.dd # 输出示例: # DOS Partition Table # Offset Sector: 0 # Units are in 512-byte sectors # Slot Start End Length Description # 00: ----- 0000000000 0000002047 0000002048 Primary Table (#0) # 01: 00:00 0000002048 0001026047 0001024000 NTFS (0x07) # 02: 00:01 0001026048 0976771071 0975745024 NTFS (0x07) # 列出分区中的文件（偏移量 2048 扇区） fls -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd ``` ### 步骤 3：配置并运行摄取模块 ``` 启用以下 Autopsy 摄取模块: - Recent Activity（最近活动）: 提取浏览器历史、下载记录、Cookie、书签 - Hash Lookup（哈希查找）: 对照 NSRL 和已知恶意哈希集比对文件 - File Type Identification（文件类型识别）: 通过特征而非扩展名识别文件 - Keyword Search（关键词搜索）: 对内容建立全文搜索索引 - Email Parser（邮件解析器）: 从 PST、MBOX、EML 文件中提取邮件 - Extension Mismatch Detector（扩展名不匹配检测器）: 查找扩展名错误的文件 - Exif Parser（Exif 解析器）: 从图像中提取元数据（GPS、相机、时间戳） - Encryption Detection（加密检测）: 识别加密文件和容器 - Interesting Files Identifier（有趣文件识别器）: 标记匹配自定义规则集的文件 - Embedded File Extractor（嵌入文件提取器）: 从 ZIP、Office 文档、PDF 中提取文件 - Picture Analyzer（图片分析器）: 使用 PhotoDNA 或哈希匹配分类图像 - Data Source Integrity（数据源完整性）: 在摄取期间验证镜像哈希 ``` ```bash # 配置 NSRL 哈希集用于已知良性文件过滤 # 从 https://www.nist.gov/itl/ssd/software-quality-group/national-software-reference-library-nsrl 下载 NSRL wget https://s3.amazonaws.com/rds.nsrl.nist.gov/RDS/current/rds_modernm.zip unzip rds_modernm.zip -d /opt/autopsy/hashsets/ # 在 Autopsy 中导入: # 工具 > 选项 > 哈希集 > 导入 > 选择 NSRLFile.txt # 标记为 "Known"（已知）以过滤已知良性文件 ``` ### 步骤 4：分析文件系统并恢复已删除文件 ```bash # 在 Autopsy GUI 中: 浏览树形结构 # - 数据源 > evidence.dd > vol2 (NTFS) # - 检查目录树，注意已删除文件（标有 X） # 使用 Sleuth Kit CLI 进行针对性恢复 # 列出已删除文件 fls -rd -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd # 通过 inode 恢复特定已删除文件 icat -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd 14523 > /cases/case-2024-001/recovered/deleted_document.docx # 从目录中提取所有文件 tsk_recover -o 2048 -d /Users/suspect/Documents \ /cases/case-2024-001/images/evidence.dd \ /cases/case-2024-001/recovered/documents/ # 获取详细文件元数据 istat -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd 14523 # 显示: 创建、修改、访问、MFT 变更时间戳、大小、数据运行 ``` ### 步骤 5：执行关键词搜索并标记证据 ``` 在 Autopsy 中: 1. 关键词搜索面板 > "Ad Hoc Keyword Search"（即席关键词搜索） 2. 搜索词: 信用卡模式、SSN 正则表达式、电子邮件地址 3. 信用卡正则示例: \b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14})\b 4. SSN 正则示例: \b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b 5. 查看结果 > 右键点击条目 > "Add Tag"（添加标签） 6. 创建标签: "Evidence-Critical"、"Evidence-Supporting"、"Requires-Review" 7. 为已标记条目添加注释，记录相关性 ``` ```bash # 使用 Sleuth Kit 进行 CLI 关键词搜索 srch_strings -a -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd | \ grep -iE '(password|secret|confidential)' > /cases/case-2024-001/keyword_hits.txt # 搜索特定文件特征 sigfind -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd 25504446 # 25504446 = %PDF 头部特征 ``` ### 步骤 6：构建时间线并生成报告 ``` 在 Autopsy 中: 1. 时间线查看器: 工具 > 时间线 2. 选择关注的日期范围（事件窗口） 3. 按事件类型过滤: 文件创建、修改、访问、网络活动 4. 放大可疑时间段 5. 将时间线事件导出为 CSV 用于外部分析 生成报告: 1. 生成报告 > HTML 报告 2. 选择要包含的已标记条目和数据源 3. 配置报告章节: 文件列表、关键词命中、时间线 4. 导出到 /cases/case-2024-001/reports/ ``` ```bash # 使用 Sleuth Kit mactime 进行 CLI 时间线分析 fls -r -m "/" -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd > /cases/case-2024-001/bodyfile.txt # 从 bodyfile 生成时间线 mactime -b /cases/case-2024-001/bodyfile.txt -d > /cases/case-2024-001/timeline.csv # 过滤时间线到特定日期范围 mactime -b /cases/case-2024-001/bodyfile.txt \ -d 2024-01-15..2024-01-20 > /cases/case-2024-001/incident_timeline.csv ``` ## 核心概念 | 概念 | 定义 | |------|------| | 摄取模块（Ingest Modules） | 在导入时自动处理数据源的分析插件 | | MFT（主文件表） | 记录所有文件条目和属性的 NTFS 元数据结构 | | 文件雕刻（File carving） | 使用文件特征从未分配空间恢复文件 | | 哈希过滤（Hash filtering） | 使用 NSRL 或自定义哈希集排除已知良性文件或标记已知恶意文件 | | 时间线分析（Timeline analysis） | 按时间顺序重建文件系统和用户活动事件 | | 已删除文件恢复（Deleted file recovery） | 恢复目录条目已删除但数据仍存在的文件 | | 关键词索引（Keyword indexing） | 从所有文件内容（包括松弛空间）建立的全文搜索索引 | | 痕迹提取（Artifact extraction） | 自动解析浏览器、邮件、注册表和操作系统特定痕迹 | ## 工具与系统 | 工具 | 用途 | |------|------| | Autopsy | 用于磁盘镜像分析的开源 GUI 取证平台 | | The Sleuth Kit (TSK) | Autopsy 底层的命令行取证工具包 | | fls | 列出磁盘镜像中的文件和目录，包括已删除条目 | | icat | 通过 inode 编号从磁盘镜像中提取文件内容 | | mactime | 从 TSK bodyfile 格式生成时间线 | | mmls | 显示磁盘镜像的分区布局 | | NSRL | 用于识别已知软件文件的 NIST 哈希数据库 | | sigfind | 在扇区级别搜索文件特征 | ## 常见场景 **场景：员工数据窃取调查** 导入员工工作站镜像，运行所有摄取模块，搜索公司机密文件名和关键词，检查最近活动中的 USB 连接痕迹，查找云存储客户端痕迹，审查已删除文件中的数据暂存证据，为法律团队生成 HTML 报告。 **场景：恶意软件感染取证** 添加受损系统镜像，启用扩展名不匹配和加密检测模块，检查预取目录中的执行证据，搜索已知恶意软件哈希，围绕感染窗口构建时间线，提取可疑可执行文件在沙箱中进一步分析。 **场景：知识产权纠纷** 将多个员工磁盘镜像作为单个案件的独立数据源导入，对专有术语和项目名称执行关键词搜索，比较各来源之间的文件哈希，构建显示文件访问和传输模式的时间线，导出证据供法律审查。 ## 输出格式 ``` Autopsy 案件分析摘要: 案件: CASE-2024-001-Workstation 镜像: evidence.dd (500GB NTFS) 分区: 2 个（系统保留 + 主分区） 总文件数: 245,832 已删除文件: 12,456 个（可恢复: 8,234 个） 摄取结果: 哈希匹配（已知恶意）: 3 个文件 扩展名不匹配: 17 个文件 关键词命中: 234 次，分布于 45 个文件 加密文件: 检测到 5 个容器 提取的 EXIF 数据: 1,245 张带元数据的图像 已标记证据: 关键: 12 条 支撑: 34 条 待审: 67 条 时间线事件: 1,234,567 条（过滤到事件窗口后: 892 条） 报告: /cases/case-2024-001/reports/autopsy_report.html ```