9、私有云存储取证:以 SeaFile 为例的研究

私有云存储取证:以 SeaFile 为例的研究

1. 调查流程概述

在进行与私有云存储相关的调查时,通常会经历以下几个关键阶段:
1. 证据关联与迭代 :通过收集的证据数据,建立嫌疑人与犯罪之间的联系。这些数据可能会揭示服务器或相应节点的位置,进而引发后续更多轮次的调查。
2. 呈现与报告 :此阶段与一些常见框架类似,需要以统一格式在法庭上合法呈现收集到的证据数据。调查的报告一般应涵盖呈现者的专业知识和资质、产生证据所采用的流程的可信度、所使用的工具和应用程序的描述,以及为避免结论被伪造而说明的任何限制条件。
3. 调查回顾与经验总结 :最后,调查人员会回顾整个调查过程,确定可能需要解决的问题,并记录所学到的经验教训,以便为未来的调查提供参考。

2. SeaFile 背景介绍

SeaFile 是 2009 年创建的开源文件托管系统,拥有超过 200,000 用户,包括一些大型组织。它的自托管版本有社区版和专业版两个版本:
- 社区版 :遵循 GNU 通用公共许可证发布。
- 专业版 :通过商业许可证发布,提供选择性同步、全文文件搜索、轻量级目录访问协议 (LDAP) 组同步、审计日志记录和 AWS S3 后端支持等额外功能。

用户可以使用网页浏览器或客户端应用程序(如“Seahub”网页应用)访问云服务,该应用适用于运行 Windows、Mac OS 或 Linux OS 的个人计算机,以及运行 iOS、Windows

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
随着第五代移动通信技术在全球的广泛应用,业界普遍关注其潜在的新型服务模式,这些模式有望利用前沿技术帮助电信服务商突破当前业务增长的瓶颈。虽然通信与感知融合是第六代移动通信系统的远景目标之一,但本论述将阐明,该融合技术实际上可能在现有5G阶段便逐步展开,尤其可对接快速扩张的无人机产业,并形成如下判断:尽管近期国际局势中的局部冲突使无人机作战能力受到广泛瞩目,然而真正具备持续增长潜力的全球无人机产业链,将主要依托具有强劲市场需求支撑的商业化应用。多家权威研究机构已作出预估,无人机相关市场的总体规模未来将突破千亿美元级别。这一产业的迅猛发展预计将带动农业、能源、矿产、环境保护、智慧城市、旅游及三维地理信息测绘等多个行业的数字化进程,促进数字经济良性发展。大量应用场景依赖高清影像的实时传输,这意味着无人机产业的崛起,可能为电信运营商带来高附加值的物联网业务,并提升用户平均收入水平。 除影像回传外,无人机联网服务的另一个关键应用方向,是借助低空区域的蜂窝网络覆盖实现无人机互联,支撑其自主飞行的能力。相关研究显示,对运营商而言,此类应用的市场容量可能与各垂直行业中的视频回传业务规模相近。当前,我国在册无人机数量已超过百万架,随着行业进入爆发期,预计未来规模将攀升至千万级别。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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