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通过分析 Zeek dns.log 中的高熵子域名查询、超量查询量、超长查询长度以及异常 DNS 记录类型，检测 DNS 隧道和数据外泄中的隐蔽通道通信。适用于：当需要狩猎基于 DNS 的 C2 或数据外泄通道、调查异常 DNS 查询模式、或响应涉及 DNS 隧道工具（iodine、dnscat2、DNSExfiltrator）的威胁情报时使用。
实施 Google 的 BeyondCorp 零信任访问模型，通过 IAP、Access Context Manager 和 Chrome Enterprise Premium，消除网络边界的隐式信任，强制执行基于身份的访问控制，实现无 VPN 的安全应用访问。适用于将传统 VPN 替换为零信任架构、部署 Identity-Aware Proxy、配置设备信任策略、或为远程办公实施上下文感知访问控制时使用。
在授权的安全评估过程中，使用 Burp Suite 的扫描器、Intruder 和 Repeater 工具识别和验证跨站脚本（XSS）漏洞。适用于 Web 应用渗透测试中检测反射型、存储型和 DOM 型 XSS，验证自动化扫描器报告的 XSS 发现，以及评估 CSP 和 XSS 过滤器的有效性时使用。
Based on SOC occupation classification
Showing SKILL.md
| name | analyzing-disk-image-with-autopsy |
| description | 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。 |
| domain | cybersecurity |
| subdomain | digital-forensics |
| tags | ["forensics","autopsy","disk-analysis","sleuth-kit","file-recovery","artifact-analysis"] |
| version | 1.0 |
| author | mahipal |
| license | Apache-2.0 |
# 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
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）
# 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
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
# 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
# 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
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
# 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
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/
# 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
| 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 | 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 |
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。
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