Velociraptor中处理Dissect采集包时zip_nocase访问器的路径匹配问题分析
2025-06-25 13:48:26作者:齐添朝
在数字取证和事件响应领域,Velociraptor是一款强大的端点可见性和数据收集工具。本文深入分析了一个在使用Velociraptor处理Dissect采集工具生成的压缩包时遇到的路径匹配问题,以及其解决方案。
问题背景
当使用Velociraptor的zip_nocase访问器处理由Dissect采集工具生成的压缩包时,用户发现了一个奇怪的现象:在尝试访问SRUM数据库文件时,路径被重复匹配了四次。具体表现为:
- 使用
Windows.Forensics.SRUM分析采集包中的SRUDB.dat文件时失败 - 手动执行glob查询时,同一个文件路径被返回了四次
技术分析
经过深入分析,发现问题的根源在于Dissect采集工具生成的zip文件中存在路径大小写不一致的情况:
- 在真实的Windows系统中,路径大小写是统一的(如
Windows\System32) - Dissect采集工具在生成zip文件时,可能基于不同的glob定义,导致同一路径被以不同大小写形式记录(如同时存在
windows和Windows目录) - Velociraptor的
zip_nocase访问器虽然能处理大小写不敏感的路径访问,但在目录列表时没有对大小写不同的路径进行去重
问题复现
通过以下步骤可以复现该问题:
- 使用Dissect采集工具创建采集包:
acquire -ot zip --compress-method deflate --compress 20200918_0417_DESKTOP-SDN1RPT.E01
- 在Velociraptor中执行查询:
velociraptor query -v --format=jsonl 'SELECT OSPath FROM glob(globs="c:/windows/system32/sru/srudb.dat")'
- 结果会返回四条相同的路径记录,而非预期的一条
解决方案
Velociraptor开发团队针对此问题进行了修复,主要改进包括:
- 在
zip_nocase访问器中添加了对目录列表的大小写去重处理 - 确保在glob操作时,即使zip文件中存在大小写不同的路径记录,也能正确返回唯一的匹配结果
技术启示
这个案例给我们带来了几个重要的技术启示:
- 文件系统采集工具应保持路径大小写的一致性,最好遵循原始系统的实际大小写
- 在处理跨平台采集数据时,大小写敏感性问题需要特别关注
- 压缩文件格式允许存在多个同名条目(通过中央目录记录),工具开发时需要考虑这种情况
- 在实现大小写不敏感的访问器时,不仅需要考虑文件访问,还需要考虑目录列表的去重
总结
通过分析Velociraptor处理Dissect采集包时遇到的路径匹配问题,我们深入理解了文件系统采集、压缩文件格式以及路径大小写处理等技术细节。这种问题的解决不仅提高了工具的兼容性,也为处理类似场景提供了宝贵的技术参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
308
2.71 K
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
361
2.84 K
暂无简介
Dart
599
132
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.07 K
616
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++
634
232
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
774
74
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
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
787
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
464