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数字取证技术——NTFS更改日志
2017-06-16       个评论      
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数字取证技术——NTFS更改日志,去年,我写了一系列关于数字取证的文章。我介绍了进行事件响应时可能有用的不同工件。在这些系列的最后一篇文章中,我介绍了用于存储有关目录中文件的元数据的NTFS INDX属性,及记录NTFS卷中发生的所有操作的$LogFile元数据文件。这两个工件都可以给研究人员提供关于攻击者活动的大量信息。然而,NTFS中还有一个特殊的文件——名为$UsnJrnl的更新序列号(USN)日志文件,该文件中也包含有关发生在NTFS卷上的操作的大量历史信息。

虽然磁盘上会发生不同的文件操作,但在NTFS卷中,更改日志会记录文件创建、删除、加密、目录创建、删除等操作背后的原因。每个卷有一个USN更改日志——自Windows Vista起默认为启用状态,并被索引服务、文件复制服务(FRS)、远程安装服务(RIS)及远程存储等应用程序使用。不过,应用程序和管理员可以创建、删除及重新创建更改日志。更改日志文件存储在隐藏的系统文件$Extend\$UsnJrnl中。$UsnJrnl文件包含两个备用数据流(ADS),$Max和the $J。$Max数据流包含有关更改日志的信息,如最大大小。$J数据流包含更改日志的内容,包含更改日期和时间、更改原因、MFT条目、MFT父条目等信息。该信息对于调查是有用的,比如,攻击者在组织内活动时为隐藏其踪迹而删除文件和目录的情形下。要获取更改日志文件,你需要对文件系统进行原始访问。

在实时系统上,你可以通过Windows命令提示符以管理员权限运行命令“fsutil usn queryjournal C:”来检查更改日志的大小和状态。“fsutil”命令也可用于更改日志的大小。你还可以使用来自Joakim Schicht的RawCopy或ExtractUsnJrnl等工具从实时系统获取更改日志文件。在这个特定系统中,更改日志的最大大小为0x2000000字节。

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现在,我们来快速练习一下如何从磁盘镜像获取更改日志文件。首先,我们使用“mmls”实用程序从磁盘镜像中查看分区表。然后,我们使用The Sleuth Kit中的“fls”来获取文件和目录列表,并使用grep搜索UsnJrnl字符串。如下图所示,“fls”的输出显示文件系统包含$UsnJrnl:$Max和$UsnJrnl:$J文件。我们对MFT条目号(84621)感兴趣。

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接下来,我们使用来自The Sleuth Kit的“istat”命令来看一下条目号84621的MFT记录属性。该MFT条目存储关于$ UsnJrnl的NTFS元数据。我们对属性部分感兴趣,更具体而言,我们正在寻找指向$DATA属性的标识符128。标识符128-37指向大小为32字节的驻留$Max数据流。标识符128-38指向大小为40-GBytes的稀疏$J数据流。然后我们使用“icat”命令查看$Max数据流的内容,该数据流可以给出更改日志的最大大小,然后我们还使用“icat”将$J数据流导出到文件中。值得注意的是,更改日志是稀疏的。这意味着部分数据为零。然而,The Sleuth Kit的icat会提取全部大小的数据流。一个更有效率和更快速的工具是ExtractUsnJrnl,因为其只提取实际的数据。下图显示了提取更改日志文件所需的步骤。

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我们已将更改日志导出到一个文件中,所以我们将使用UsnJrnl2Csv实用程序。该工具支持USN_RECORD_V2和USN_RECORD_V3,可以非常容易地从更改日志中解析和提取信息。输出将是一个CSV文件。下图显示了正在运行的工具。你只需浏览你获得的更改日志文件,并开始解析。

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该过程可能需要一些时间,完成后,你将获得一个包含日记记录的CSV文件。该文件可以方便地导入Excel。然后,基于原因和时间戳字段过滤。当你进行这样的分析时,你通常已有一些线索,已有一个可帮助你发现更多线索和结果的起点。在分析更改日志记录后,我们可以开始构建有关攻击者活动的事件时间表。下图显示了有关创建和删除的恶意文件的更改日志的事件时间表。这些结果可以作为危害指标,以便在环境中找到更多受损的系统。此外,对于每个文件,你都可以使用MFT条目号来尝试恢复已删除的文件。如果文件被删除的时间与镜像获取时间之间的间隔短暂,那么就有机会恢复已删除文件中的数据。

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更改日志包含不容忽视的大量信息。更改日志的另一个有趣的方面是随着其增长分配和释放空间,不像$LogFile,记录不会被覆盖。这意味着我们可以在NTFS卷上的未分配空间中找到旧的日志记录。如何获得呢?PoorBillionaire编写的USN Record Carver工具可以从二进制数据中挖出日志记录,从而可以恢复这些记录。

本文介绍了关于NTFS更改日志的一些介绍性概念、如何获取和解析该日志、如何创建事件的时间表。涉及的技术和工具并不新颖,但与当今的数字取证分析有关,并被广泛使用。

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