Magnet Axiom 9.2 新增功能概览 - 数字取证与分析

Magnet Axiom 9.2 数字取证新增功能概览

Magnet Axiom 9.2 新增功能概览 - 数字取证与分析

Magnet Axiom 9 Windows x64 Multilingual - 数字取证与分析

Digital Forensic Software

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Magnet Axiom - 恢复并分析一个案件中的证据

形象标识

检查来自移动、云、计算机和车辆来源的数字证据,以及第三方提取的数据,所有这些都在一个案例文件中。使用强大且直观的分析工具快速自动显示案件相关证据。

Magnet Axiom 9.2 新增功能

Magnet Axiom 发行说明 9.2.0.44134

发布日期:2025 年 5 月 5 日

推荐的取证项目(Featured artifacts)

Microsoft Teams-icon
Snapchat-icon
WhatsApp-icon
iMessages-icon
Google Maps-icon

新的 Timeline 事件快照卡片

新的事件快照卡片 *Timeline- 可显示所选证据在指定日期范围内的项目。

上传至 Magnet Review SaaS

从 Axiom Examine 上传案件信息到 Magnet Review SaaS 时性能得到提升。

新增取证项目(New Artifacts)

  • Google Maps Directions | Android:新增对使用 Google Maps 查询路线的支持。
  • Microsoft Teams Activity | Android:新增对用户之间互动行为的解析支持。
  • Microsoft Teams Meeting calls | Computer:新增对 Microsoft Teams 通话的解析支持。
  • Snapchat Media Packages - Android | Android:新增对潜在位置信息的识别支持。
  • Snapchat Memories | iOS:新增对“My Eyes Only”视频的支持。
  • WhatsApp Calls、WhatsApp Messages - iOS,WhatsApp Groups - iOS,WhatsApp Contacts - iOS,WhatsApp Chats - iOS,WhatsApp Accounts Information - iOS | macOS:新增对上述 WhatsApp 取证项目的解析支持。

更新的取证项目(Updated Artifacts)

  • Android Device Information | Android:更新以支持多个 IMEI。
  • iMessage/SMS/MMS | iOS:更新以标明消息是否被设定为计划发送。
  • iMessage/SMS/MMS | iOS:更新以支持 RCS 消息。
  • LINE Messages | Android:更新解析以支持 LINE Messages 版本 15.4.2。
  • Telegram | Android:更新解析以支持 Telegram 版本 11.9.1。

Processing

  • 当遇到包含格式错误的 Lx01 镜像的证据项时,改进了异常处理和日志记录。

Examining

  • 从 Axiom Examine 上传案件信息到 Magnet Review SaaS 时性能提升。
  • 新的事件快照卡片 “Timeline” 可显示所选证据在日期范围内的项目。
  • 事件快照向导现在在案件类型选项中包含 “Other”。
  • “Indicators of compromise” 卡片中的 UTC 日期值现在使用 Axiom Examine 的日期和时间设置。
  • 现在可通过右键单击快照来重命名或删除事件快照。

错误修复(Bug fixes)

  • 之前在选择“Search archives”或“Search mobile backups”时,Dynamic App Finder 的结果可能未被包含。-ENGN-13677
  • 之前若证据源文件路径中包含不受支持的字符,处理后可能无法显示取证项目。-EXM-4821
  • 之前 Axiom Examine 可能无法在 World map 视图中填充已知取证项目的地理位置数据。-EXM-4798
  • 之前 Hangul Word Processor 和 OpenOffice Writer 文档的预览中,文本可能包含删除线样式。-EXM-4266
  • Email explorer 中的 UTC 日期值现在使用 Axiom Examine 的日期和时间设置。-EXE-1058
  • 之前处理 Twitter Warrant Return 后,在 Axiom Examine 中可能出现空白行。-CLA-170
  • Operating System Information - macOS 之前可能报告错误的 macOS 版本,现已更新为使用 InstallHistory.plist 获取正确版本信息。-CARS-1356
  • 某些文件签名之前可能无法识别,导致取证项目遗漏。-CARS-1387
  • 处理 Facebook Messenger 时,Axiom Process 之前可能发生超时,导致未发现任何对话。-CA-2868
  • Facebook Timeline 与 Facebook Messenger 同时获取时,结果可能不一致。-CA-2938

下载地址

Magnet Axiom 9 for Windows x64 Multilingual

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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