22、Python在数字取证与云计算中的应用探索

Python在数字取证与云计算中的应用探索

1. Python多核心处理入门

在数字取证和调查领域，利用Python进行多核心处理是提高效率的有效途径。可以借助笔记本电脑或台式机系统现有的核心来开展多核心处理工作。介绍了几种不同的多处理方法，并对Python标准库中的多处理模块进行了概述。同时，还探讨了两个能从多处理中受益的常见数字调查功能：文件哈希和彩虹表生成。

1.1 相关思考问题

• 还有哪些数字调查或取证应用可以从多处理中受益？
• 设计多处理解决方案时的关键要素有哪些？
• 目前针对基于彩虹表的密码攻击，最佳的防御措施是什么？
• 彩虹表示例受资源限制，当程序内存不足时会失败，如何修改程序，使其在内存有限的情况下继续生成密码/哈希组合？

1.2 相关资源链接

• http://www.net-security.org/article.php?id¼1932&p¼1
• http://docs.python.org/2/library/itertools.html#module-itertools
• http://docs.python.org/3.4/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing

2. 云计算在Python取证中的应用

2.1 Python跨平台与云计算优势

Python的一个显著优势是能够在几乎任何平台上部署应用程序，包括云计算平台。这意味着不仅可以在云服务器上执行Python代码，还能从任何设备（如桌面电脑、笔记本电脑、平板电脑或智能手机）上启动这些应用程序。

2.2 云计算实践示例

之前创建了一个简单的字典搜索应用程序，分别开发了单核心和多核心版本。在云计算环境中，使用Python Anywhere云服务进行测试。从iPad和桌面浏览器分别执行单核心和多核心版本的程序，发现多核心版本运行速度更快，尽管在Python Anywhere的双核心云计算机上运行，但性能提升依然明显。

在这些示例中，无需更改代码即可在云端执行Python代码，因为代码由标准Python解释器执行，且使用的是Python标准库。如果使用第三方库，则需要将其添加到基于云的Python安装中，但使用标准库会更简单。

2.3 云计算服务选择

存在许多云服务选项，可提供2到1000个核心供执行。以下是一些可进一步研究的Python云服务：
| 云服务 | URL | 备注 |
| — | — | — |
| [PythonAnywhere] | pythonanywhere.com | 运行2.6、2.7、3.3版本的原生Python代码 |
| [PiCloud] | picloud.com | 运行原生Python代码，但多处理需要导入其云模块 |
| [Digital Ocean] | digitalocean.com | 需要为环境和应用程序安装Python包 |
| 其他 | Amazon、Google、ATT、IBM、Rackspace等 | 随着应用程序的扩展，这些服务提供各种解决方案 |

2.4 云计算中彩虹表生成

彩虹表生成是适合在云端执行的有趣应用之一。将单核心和多核心版本的彩虹表生成应用程序迁移到云端时，需要进行一些改进：
- 最小化程序内的内存使用，消除列表和字典的使用。
- 简化使用的字符，使生成的密码合理。
- 扩展生成的密码长度为4到8个字符。

以下是单核心和多核心版本的代码示例：

单核心彩虹表生成代码

# Single Core Password Table Generator
# import standard libraries
import hashlib
# Hashing the results
import time
# Timing the operation
import sys
import os
import itertools
# Creating controled combinations

# Create a list of characters to include in the
# password generation
chars = ['a','b','c','d','e','f','g','h']
# Define a hypothetical SALT value
SALT="&45Bvx9"
# Define the allowable range of password length
PW_LOW=4
PW_HIGH=8

print('Processing Single Core')
print(os.getcwd())
print('Password Character Set:', chars)
print('Password Lenghts:', str(PW_LOW), '-', str(PW_HIGH))

# Mark the start time
startTime=time.time()

# Open a File for writing the results
try:
    # Open the output file
    fp=open('PW-ALL','w')
except:
    print('File Processing Error')
    sys.exit(0)

# create a loop to include all passwords
# within the allowable range
pwCount=0
for r in range(PW_LOW, PW_HIGH+1):
    #Apply the standard library interator
    for s in itertools.product(chars, repeat=r):
        # Hash each new password as they are
        # generated
        pw=''.join(s)
        try:
            md5Hash=hashlib.md5()
            md5Hash.update(SALT+pw)
            md5Digest=md5Hash.hexdigest()
            # Write the hash, password pair to the file
            fp.write(md5Digest+' '+pw+'\n')
            pwCount += 1
            del md5Hash
        except:
            print('File Processing Error')

# Close the output file when complete
fp.close()

# When complete calculate the elapsed time
elapsedTime=time.time() - startTime
print('Single Core Rainbow Complete')
print('Elapsed Time:', elapsedTime)
print('Passwords Generated:', pwCount)

多核心彩虹表生成代码

# Multi-Core Password Table Generator
# import standard libraries
import hashlib
# Hashing the results
import time
# Timing the operation
import os
import itertools
# Creating controled combinations
import multiprocessing
# Multiprocessing Library

# Create a list of characters to include in the
# password generation
chars=['a','b','c','d','e','f','g','h']
# Define a hypothetical SALT value
SALT="&45Bvx9"
# Define the allowable range of password length
PW_LOW=4
PW_HIGH=8

def pwGenerator(size):
    pwCount=0
    # create a loop to include all passwords
    # within range specified
    try:
        # Open a File for writing the results
        fp=open('PW-'+str(size),'w')
        for r in range(size, size+1):
            #Apply the standard library interator
            for s in itertools.product(chars, repeat=r):
                # Process each password as they are
                # generated
                pw=''.join(s)
                # Perform hashing of the password
                md5Hash=hashlib.md5()
                md5Hash.update(SALT+pw)
                md5Digest=md5Hash.hexdigest()
                # Write the hash, password pair to the file
                fp.write(md5Digest+' '+pw+'\n')
                pwCount += 1
                del md5Hash
    except:
        print('File/Hash Processing Error')
    finally:
        fp.close()
    print(str(size), 'Passwords Processed=', pwCount)

# Create Main Function
if __name__ == '__main__':
    print('Processing Multi-Core')
    print(os.getcwd())
    print('Password string:', chars)
    print('Password Lengths:', str(PW_LOW), '-', str(PW_HIGH))

    # Mark the starting time of the main loop
    startTime=time.time()

    #create a process Pool with 5 processes
    corePool=multiprocessing.Pool(processes=5)

    #map corePool to the Pool processes
    results=corePool.map(pwGenerator, (4, 5, 6, 7, 8))

    elapsedTime=time.time() - startTime
    # When complete calculate the elapsed time
    elapsedTime=time.time() - startTime
    print('Multi-Core Rainbow Complete')
    print('Elapsed Time:', elapsedTime)
    print('Passwords Generated:', pwCount)

2.5 执行结果对比

在Python Anywhere云服务和独立的Linux系统上分别执行单核心和多核心版本的程序，实际性能会受多种因素影响。独立的Linux四核处理器系统性能优于云服务，但多核心版本的性能均优于单核心版本。具体执行结果如下表所示：
| 执行配置 | 生成和处理的密码数量 | 处理时间（秒） | 每秒处理的密码数量 |
| — | — | — | — |
| 独立四核Linux单核心 | 19,173,376 | 80.93 | 236,913 |
| 独立四核Linux多核心 | 19,173,376 | 63.37 | 302,562 |
| Python Anywhere单核心 | 19,173,376 | 210.99 | 90,873 |
| Python Anywhere多核心 | 19,173,376 | 142.93 | 134,145 |

3. 密码生成计算

3.1 密码组合数量计算

以仅使用小写字母生成8字符密码为例，使用elPassword工具计算可能的组合数量。同时，计算使用大小写字母、数字和特殊字符生成8字符密码的唯一组合数量。

3.2 暴力破解时间计算

利用LastBit在线资源和最佳性能（每秒302,000个密码），可以计算暴力破解所需的时间。进行了四次不同的测试：两次使用全小写字符，分别使用1台和100台计算机；两次使用完整ASCII字符集，分别使用100台和10,000台计算机。

4. 章节总结与思考

4.1 章节回顾

介绍了Python Anywhere云服务，展示了在多个平台上运行原生Python代码的简便性。对彩虹表密码生成器进行了改进，包括最小化内存使用、简化字符、扩展密码长度至4 - 8个字符。对比了在高性能Linux平台和云计算环境中的性能，并推算出合理破解8字符密码所需的时间和计算机数量。

4.2 相关思考问题

• 还有哪些应用程序在云计算环境中执行对取证和调查社区有益？
• 随着处理器核心数量的增加（如未来可能出现1000核心的CPU），对密码生成、哈希、加密破解和数据搜索会产生怎样的影响？
• 开发并测试自己的多核心解决方案，使其能够轻松部署到Python Anywhere等云平台，并在Python Anywhere上创建免费账户进行实验。

4.3 相关资源链接

• http://www.pythonanywhere.com
• http://www.picloud.com
• http://www.digitalocean.com
• http://projects.lambry.com/elpassword/
• http://lastbit.com/pswcalc.asp

5. 数字取证与Python的未来展望

5.1 数字取证现状

数字调查和计算机取证领域已发展近25年，但仍不能被视为一门成熟的科学或学科。数字证据具有复杂性、易操作性等特点，连接数字证据的过程困难且结果常受质疑。因此，网络取证技术需要具备可靠性、准确性、易用性等多种特性。

5.2 相关基本问题

网络取证技术方面

• 谁收集了数字证据？
• 使用了什么工具或技术？
• 基于什么标准或实践？
• 谁审核和验证这些实践？
• 数字侦探的身份如何与数字证据绑定？
• 证据识别后如何处理？
• 证据如何验证，由谁验证？
• 证据的有效期是多久？
• 证据如何存储和保护？
• 如何确保数字证据的完整性？
• 使用了什么技术来保证？
• 为什么要信任该工具或技术？
• 谁开发了它？
• 在什么条件下开发的？
• 该技术依赖于哪些底层软件和硬件？
• 谁验证或认可了该技术和过程？
• 哪些版本被认可？
• 谁培训和认可了用户？
• 证据是否独特？
• 证据是否有特权？
• 证据是否得到证实？
• 文件何时创建、修改或销毁？
• 交易何时执行？
• 消息何时发送或接收？
• 病毒或蠕虫何时启动？
• 网络攻击何时发起？
• 侦察阶段完成后多久发起攻击？
• 在哪个时区？
• 系统日志在什么时候仍然有效？
• 嫌疑人是否有作案机会？

嫌疑人相关方面

• 嫌疑人在网络空间中的位置在哪里？
• 如何追踪其行动轨迹（技术和法律层面）？
• 他们可能的下一个攻击目标在哪里？
• 他们是否与同谋或内部人员合作？
• 他们具备哪些能力（带宽、计算能力、技能、资源）？
• 是否以前见过他们？
• 与一年前相比，他们是否更复杂？
• 他们的同谋是谁？

5.3 未来发展方向

整体发展方向

• 创建一个真正的协作环境，让人们可以分享挑战问题、想法和解决方案。
• 随着技术的进步，为新的调查挑战提供非令人生畏的支持。
• 开发一个程序和脚本的存储库，可下载、应用于实际问题并进行扩展和改进。
• 与按需培训课程集成，深入学习Python和取证的核心领域。
• 建立验证/认证流程，让第三方组织（如NIST）验证Python提供的解决方案，供执法部门使用。可使用标准化的取证测试图像加速验证过程。
• 供应商提供应用程序接口，将新的基于Python的解决方案集成到现有的取证技术中，提高供应商解决方案的能力。
• 创建一个基于云计算的实验平台，拥有数千甚至数十万个处理器核心、PB级存储和TB级内存，用于解决计算难题。该平台向学术界和学生开放，促进跨机构合作和创新竞争，并创建特定解决方案类型的基准。

关键挑战问题

• 高级搜索和索引 ：提高搜索和索引结果的速度、准确性和相关性。提供与案件相关的搜索结果，揭示当前技术易忽略的信息，如时间和空间连接；连接多个案件的信息，识别同谋、互联网、电话、时间、位置和行为分析之间的联系。
• 元数据提取 ：图像和多媒体内容包含大量元数据，如时间、日期、设备、位置、主题等。新的创新技术有望快速提取和连接这些信息，提供更全面的犯罪现场视图。
• 事件同步 ：互联网事件数量庞大，如每天大量的推文和谷歌搜索。需要开发新技术，对来自互联网、企业网络或个人桌面的事件进行同步和推理，提供确凿的证据。
• 自然语言处理 ：互联网打破了语言障碍，自然语言处理（NLP）具有巨大潜力。可扩展NLP技术，处理多种语言，改进演绎推理，提取人物、地点和事物，评估过去、现在或未来的行为。
• Python的发展 ：书中的示例代码主要基于Python 2.7.x开发，以确保跨平台兼容性，但也提供2.7.x和3.3.x版本的在线下载。Python及其第三方库不断发展，如2014年2月发布的Python 3.4版本有诸多改进，同时介绍了一些优秀的第三方Python库和工具，如Pillow、wxPython、Requests等。
• 多处理 ：为了有效解决上述问题，充分利用最新处理器和云计算解决方案的能力至关重要。随着半导体技术的发展，未来处理器核心数量将不断增加，多核心和多处理解决方案将成为趋势。

5.4 处理器发展趋势

根据“国际半导体技术路线图2011”预测，到2015年将出现近450个处理核心的电子产品，到2020年将增加到近1500个核心。目前，Intel和AMD的一些处理器产品为多核心和多处理解决方案提供了基础，如AMD 6300系列16核心处理器和Intel Xeon E7系列10核心20线程处理器。

通过以上内容可以看出，Python在数字取证和云计算领域具有广阔的应用前景，随着技术的不断发展，将为数字调查和网络安全提供更强大的支持。

6. 关键挑战问题的深入分析

6.1 高级搜索和索引

在数字取证调查中，搜索和索引是核心环节。当前的技术在搜索和索引结果的速度、准确性和相关性方面存在不足。为了满足调查人员的需求，需要开发新的解决方案，具体要求如下：
- 提供相关信息 ：搜索和索引结果应与案件直接相关，能够揭示那些不易察觉或被现有技术遗漏的信息。例如，通过挖掘时间和空间上的联系，为调查提供新的线索。
- 连接多案件信息 ：能够将多个案件的信息进行关联，识别出同谋之间的关系、互联网活动、电话记录、时间线、地理位置以及行为模式等方面的潜在联系。

为了实现这些目标，可以采用以下步骤：
1. 数据预处理 ：对要搜索和索引的数据进行清洗、转换和标准化，去除噪声和冗余信息。
2. 特征提取 ：从数据中提取关键特征，如关键词、时间戳、地理位置等，以便更好地进行索引和搜索。
3. 建立索引结构 ：选择合适的索引结构，如倒排索引、B树等，提高搜索效率。
4. 算法优化 ：使用先进的搜索算法，如机器学习算法、自然语言处理技术等，提高搜索结果的准确性和相关性。
5. 结果可视化 ：将搜索和索引结果以直观的方式呈现给调查人员，如时间线图、地理分布图等，方便他们进行分析和决策。

6.2 元数据提取

图像和多媒体内容包含丰富的元数据，如拍摄时间、设备信息、地理位置、主题内容等。目前，这些元数据的提取、连接和推理主要依赖于调查人员手动完成，效率较低。新的创新技术有望实现元数据的快速提取和连接，为调查提供更全面的信息。

以下是一个简单的Python示例，使用 Pillow 库提取图像的元数据：

from PIL import Image
from PIL.ExifTags import TAGS

def get_image_metadata(image_path):
    try:
        image = Image.open(image_path)
        exifdata = image.getexif()
        metadata = {}
        for tag_id in exifdata:
            tag = TAGS.get(tag_id, tag_id)
            data = exifdata.get(tag_id)
            if isinstance(data, bytes):
                data = data.decode()
            metadata[tag] = data
        return metadata
    except Exception as e:
        print(f"Error getting metadata: {e}")
        return {}

image_path = 'example.jpg'
metadata = get_image_metadata(image_path)
for key, value in metadata.items():
    print(f"{key}: {value}")

6.3 事件同步

互联网上每天产生大量的事件，如推文、谷歌搜索等。对这些事件进行同步和推理是一项极具挑战性的任务。为了有效地处理这些事件，需要开发新的技术，实现事件的同步、分析和推理。

可以采用以下步骤实现事件同步：
1. 数据收集 ：收集来自不同来源的事件数据，如社交媒体平台、网络日志、监控系统等。
2. 数据清洗和标准化 ：对收集到的事件数据进行清洗和标准化，去除噪声和不一致性。
3. 时间戳对齐 ：将不同来源的事件数据按照时间戳进行对齐，确保事件的顺序正确。
4. 事件关联 ：使用关联规则和机器学习算法，将相关的事件进行关联，找出事件之间的因果关系和模式。
5. 结果分析和可视化 ：对同步后的事件数据进行分析和可视化，为调查人员提供直观的信息。

6.4 自然语言处理

互联网打破了语言障碍，使得自然语言处理（NLP）在数字取证中具有重要的应用价值。NLP技术可以用于提取文本的含义、确定作者身份、解读意图等。为了充分发挥NLP的潜力，需要进一步扩展其应用范围，具体包括：
- 多语言处理 ：支持处理多种语言的文本，满足全球范围内的调查需求。
- 演绎推理 ：改进演绎推理能力，从文本中提取更深入的信息和知识。
- 实体提取 ：准确提取文本中的人物、地点、事物等实体信息。
- 行为评估 ：评估文本所反映的过去、现在或未来的行为，为调查提供预测性的信息。

以下是一个使用 NLTK 库进行简单自然语言处理的示例：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer

nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

text = "This is an example sentence for natural language processing."
tokens = word_tokenize(text)
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]
stemmer = PorterStemmer()
stemmed_tokens = [stemmer.stem(word) for word in filtered_tokens]

print("Original tokens:", tokens)
print("Filtered tokens:", filtered_tokens)
print("Stemmed tokens:", stemmed_tokens)

6.5 Python的发展

Python及其第三方库不断发展，为数字取证和调查提供了更多的工具和功能。例如，2014年2月发布的Python 3.4版本带来了许多重要的改进，如 pathlib 模块提供了面向对象的文件系统路径操作， enum 模块实现了枚举类型等。

同时，还有许多优秀的第三方Python库和工具，以下是一些推荐：
| 库/工具名称 | 用途 |
| — | — |
| Pillow | 用于处理和检查数字图像 |
| wxPython | 构建跨平台的图形用户界面 |
| Requests | 优秀的HTTP接口库 |
| Scrapy | 用于网页抓取，构建创新的取证方法 |
| Twisted | 开发异步网络应用程序 |
| Scapy | 进行数据包嗅探和分析 |
| NLTK | 自然语言处理工具包 |
| IPython | 高级Python shell，方便实验和开发 |
| WingIDE | 集成开发环境，提供专业的开发工具 |
| Googlemaps | 集成Google地图系统，处理地理标记信息 |

6.6 多处理

为了有效解决上述关键挑战问题，充分利用最新处理器和云计算解决方案的能力至关重要。随着半导体技术的发展，处理器的核心数量不断增加，多核心和多处理解决方案将成为未来的趋势。

以下是一个简单的多处理示例，使用 multiprocessing 库：

import multiprocessing

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    results = pool.map(square, numbers)
    pool.close()
    pool.join()
    print("Results:", results)

6.7 未来发展趋势

多核心处理器的影响

随着处理器核心数量的不断增加，如未来可能出现1000核心的CPU，将对密码生成、哈希、加密破解和数据搜索等方面产生重大影响。多核心处理器可以并行处理多个任务，大大提高处理速度和效率。例如，在密码生成和哈希过程中，可以同时使用多个核心进行计算，缩短处理时间。

云计算的应用

云计算平台提供了强大的计算资源和存储能力，可以满足大规模数据处理和分析的需求。在数字取证中，云计算可以用于构建实验平台，进行大规模的密码生成、哈希计算、数据搜索和分析等任务。同时，云计算还可以实现资源的按需分配，降低成本。

协作与创新

未来的数字取证领域需要建立一个真正的协作环境，让不同领域的人员，如计算机科学家、社会科学家、执法人员和学生等，能够共同分享挑战问题、想法和解决方案。通过跨学科的合作和创新，开发出更高效、更准确的数字取证技术和工具。

自动化与智能化

随着人工智能和机器学习技术的发展，数字取证将朝着自动化和智能化的方向发展。例如，使用机器学习算法自动识别和分类数字证据，使用自然语言处理技术自动分析文本信息，使用图像识别技术自动提取图像中的关键信息等。

6.8 总结

数字取证和调查领域面临着诸多挑战，但也蕴含着巨大的发展机遇。通过利用Python的强大功能和不断发展的技术，我们可以开发出更高效、更准确的解决方案，应对未来的挑战。同时，建立协作环境、推动创新和发展自动化智能化技术，将有助于推动数字取证领域的发展，为维护社会安全和正义做出贡献。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示数字取证的主要流程：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据预处理]
    B --> C[搜索和索引]
    C --> D[元数据提取]
    D --> E[事件同步]
    E --> F[自然语言处理]
    F --> G[多处理]
    G --> H[结果分析和决策]

通过以上的分析和讨论，我们可以看到Python在数字取证和云计算领域的应用前景广阔。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信，未来的数字取证技术将更加高效、准确，为打击犯罪和维护社会安全提供更有力的支持。