Volatility3框架中Linux内存取证的文件提取问题分析
2025-06-26 17:07:29作者:农烁颖Land
问题背景
在Linux内存取证分析过程中,使用Volatility3框架的linux.pagecache.InodePages插件提取文件内容时,可能会遇到无法正确提取文件的问题。本文将通过一个实际案例,分析这类问题的成因和解决方案。
案例现象
分析人员在尝试从Ubuntu 20.04系统的内存转储文件中提取/etc/passwd和/home/paco/pkexecc文件时,遇到了以下情况:
- 对于
/etc/passwd文件,插件输出显示没有缓存页(CachedPages为0),导致无法提取内容 - 对于
/home/paco/pkexecc文件,虽然显示有5个缓存页(CachedPages为5),但提取时出现错误
技术分析
1. 符号表问题
深入分析发现,问题的根源在于使用了不合适的符号表生成工具。分析人员最初使用了第三方工具symbol_maker来生成内核符号表(ISF文件),但这个工具存在以下问题:
- 版本较老(3年未更新)
- 生成的符号表不完整
- 可能导致内核数据结构解析错误
正确的做法是使用官方推荐的dwarf2json工具,直接从内核ELF文件(vmlinux)生成符号表。
2. 页面缓存机制
Linux内核的页面缓存机制也影响了文件提取结果:
/etc/passwd文件显示CachedPages为0,说明该文件当前没有被缓存在内存中/home/paco/pkexecc文件显示所有页面都被缓存,理论上可以完整提取
3. 插件使用方式
linux.pagecache.InodePages插件的--dump参数实际上不需要指定文件名,它会自动将所有找到的文件内容输出到指定的目录中。正确的使用方式是:
vol.py -O output_directory linux.pagecache.InodePages --find /path/to/file
解决方案
-
使用正确的符号表生成工具:
- 获取与内存转储匹配的内核ELF文件
- 使用最新版
dwarf2json生成符号表 - 将生成的JSON文件放在Volatility3的symbols目录下
-
验证页面缓存状态:
- 首先使用
linux.pagecache.Files插件检查目标文件的缓存状态 - 确认CachedPages数量大于0才尝试提取
- 首先使用
-
正确使用提取参数:
- 使用
-O指定输出目录 - 不需要为
--dump指定文件名参数
- 使用
技术建议
-
对于关键系统文件(如
/etc/passwd),如果发现没有缓存页,可以尝试其他提取方法,如通过进程内存或文件系统缓存分析。 -
在分析前,建议先用
linux.banner插件确认内核版本,确保使用匹配的符号表。 -
对于可执行文件,除了页面缓存提取外,还可以尝试从进程内存映射中提取完整内容。
总结
Linux内存取证中的文件提取依赖于准确的符号表和正确的插件使用方法。通过使用官方工具生成符号表、理解Linux页面缓存机制以及正确使用Volatility3插件,可以大大提高文件提取的成功率。对于特殊案例,需要结合多种分析方法和插件进行综合取证。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
114
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869