AKF：数字取证数据集构建的现代合成框架

本文推荐研究人员开发的自动化动态框架（AKF），解决了数字取证领域高质量数据集稀缺、构建耗时且缺乏标准化文档的问题。该框架通过模块化设计整合物理生成、代理交互和CASE标准文档，支持YAML脚本与AI辅助工作流，显著提升数据集构建效率与可重现性，为取证教育与研究提供可扩展的解决方案。

　　

在数字取证领域，高质量数据集是推动技术发展与人才培养的核心资源。然而，当前公开数据集面临严峻挑战：真实案例因隐私和法律限制难以共享，手工构建合成数据集又存在耗时长、范围窄、可重现性差等问题。更棘手的是，数据集缺乏标准化文档，导致研究人员和教育者难以快速定位特定取证 artifacts（数字痕迹），如同在图书馆中寻找未编目的书籍。现有合成工具如Forensig2、VMPOP等虽部分实现自动化，但普遍存在架构僵化、维护停滞、跨平台支持薄弱等缺陷，无法满足日益复杂的技术需求。

为破解这些难题，内华达大学雷诺分校的研究团队在《Forensic Science International: Digital Investigation》发表研究，提出自动化动态框架（Automated Kinetic Framework, AKF）。该框架通过三大创新突破：首先，采用模块化架构整合物理生成（直接操作磁盘镜像）、代理交互（通过RPyC远程控制虚拟机）和逻辑生成技术，支持多平台取证artifact生成；其次，引入CASE（Cyber-investigation Analysis Standard Expression）标准实现机器可读的标准化文档，并开发PDF渲染系统输出人类可读报告；最后，设计YAML声明式脚本语言并探索AI辅助生成工作流，大幅降低使用门槛。研究表明，AKF不仅能高效生成包含磁盘镜像、内存转储、网络流量在内的多维数据集，还通过Vagrant实现环境可重现性，为取证研究提供全流程解决方案。

关键技术方法包括：1）基于dfvfs（Digital Forensics Virtual File System）的物理artifact生成技术，精确操作文件系统未分配空间；2）采用RPyC（Remote Python Call）协议的代理通信架构，支持跨虚拟机复杂对象传输；3）集成Playwright浏览器自动化与PyAutoGUI图形界面控制；4）利用CASE ontology构建标准化元数据文档；5）结合Vagrant实现虚拟机环境快速部署。研究使用自建Windows 11虚拟机环境，通过定制化agent子服务（artifacts/chromium/autogui）实现操作自动化。

主要研究结果

1. 改进的artifact生成方法

通过对比7种主流合成工具，AKF首次实现物理生成与代理生成的深度融合。测试表明，其基于dfvfs的slack space（闲置空间）写入技术比传统文件系统挂载方式精度提升40%，且支持NTFS/FAT32/EXT4等多文件系统。RPyC代理架构成功解决ForTrace等工具存在的复杂对象序列化难题，实现浏览器对象、内存句柄等跨虚拟机直接调用。

2. 标准化文档系统

开发了基于Pydantic的CASE Python绑定库，可自动生成符合CASE 2.0标准的JSON-LD文档。在测试场景中，系统成功捕获Prefetch记录、浏览器历史等57类Windows artifacts，并生成包含完整时间线、文件哈希值的结构化报告。PDF渲染引擎通过Pandoc将Markdown转换为排版精美的技术文档，支持按需选择渲染模块。

3. 多模式脚本执行

提出的YAML声明式语法支持21个核心模块（如vbox_create_disk_image、chromium_visit_urls等），既可直译执行也可转换为Python代码。深度测试显示，使用DeepSeek-R1模型辅助生成的脚本正确率达78%，虽存在虚拟机初始化逻辑错误，但能准确理解模块间依赖关系。

4. 勒索软件场景验证

构建的演示场景包含浏览器历史记录、Prefetch执行痕迹、加密文件及网络流量等多维度证据。分析证实：Edge浏览器SQLite数据库完整记录访问轨迹；内存转储与流量捕获均包含勒索密钥；通过PyInstaller逆向与Volatility内存分析成功实现数据解密。存在少量合成器特有痕迹（VirtualBox增强工具进程），但不影响核心取证分析。

研究表明，AKF框架显著降低取证数据集构建门槛，单场景开发时间从传统手工制作的40小时缩短至5小时。其模块化设计使跨平台扩展成本降低60%，CASE文档系统为数据集检索提供结构化查询基础。尽管AI辅助脚本生成尚需提示工程优化，且移动端支持仍待开发，但该工作为数字取证的可重现研究树立新标杆。未来整合差分分发（如EviPlant方案）和移动端合成技术后，有望构建覆盖全平台的下一代取证数据集生态系统。