Earticle

현재 위치 Home

Internet

A File/Directory Reconstruction Method of APFS Filesystem for Digital Forensics

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.14 No.3 (2022.08)바로가기
  • 페이지
    pp.8-16
  • 저자
    Gyu-Sang Cho, Sooyeon Lim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A417035

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this paper, we propose a method of reconstructing the file system to obtain digital forensics information from the APFS file system when meta information that can know the structure of the file system is deleted due to partial damage to the disk. This method is to reconstruct the tree structure of the file system by only retrieving the B-tree node where file/directory information is stored. This method is not a method of constructing nodes based on structural information such as Container Superblock (NXSB) and Volume Checkpoint Superblock (APSB), and B-tree root and leaf node information. The entire disk cluster is traversed to find scattered B-tree leaf nodes and to gather all the information in the file system to build information. It is a method of reconstructing a tree structure of a file/directory based on refined essential data by removing duplicate data. We demonstrate that the proposed method is valid through the results of applying the proposed method by generating numbers of user files and directories.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Structures of APFS Filesystem Objects
2.1 APFS Overall Configuration
2.2 Record Type Related File and Directory Information
3. A File/Directory Reconstruction Method of APFS Filesystem
3.1 Overview
3.2 Step 1: B-Tree Leaf Looking-Up
3.3 Step 2: B-Tree Leaf Parsing
3.4 Step 3: Data Refining
3.5 Step 4: Reporting
4. Experimental Results
4.1 Development Environments
4.2 Experiment of APFS File/Directory Reconstruction
5. Conclusions
References

저자

  • Gyu-Sang Cho [ Professor, Dept. of Computer&Software, Dongyang University, Korea ]
  • Sooyeon Lim [ Professor, Dept. of Fine Arts, Kyungpook National University, Korea ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Internet, Broadcasting and Communication Vol.14 No.3

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장