ProDiscover Forensic

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所属厂商:
ProDiscover Forensic
交付方式:
私有部署
定价方式:
按配置
适用客户规模(/人):
不限
价格区间:
5万-10万10万-50万

公司介绍:

ProDiscover Forensic 是可在给定计算机存储磁盘上定位全部数据,同时还能保护证据并产生文档报告的计算机/网络安全工具。 该工具可以从受害系统中恢复任意已删除文件并检查剩余空间,还可以访问 Windows NTFS 备用数据流,预览并搜索/捕获。

产品详情

ProDiscover Forensic是一款专业级数字取证与调查分析平台,面向执法机构、企业安全团队、司法鉴定机构及合规审计部门,提供从多源电子数据获取、深度解析到证据固化与报告生成的全流程取证能力。其核心目标是确保取证过程的合法性、证据链的完整性与可追溯性,同时通过高效的数据分析工具帮助用户快速定位关键证据,支撑案件调查与合规审计工作。

一、核心定位与整体架构

ProDiscover Forensic的核心定位是“全场景数字取证解决方案”,区别于单一功能的取证工具,它覆盖计算机、移动设备、云存储、网络流量等多维度数据来源,整合取证流程各环节能力,满足不同场景下的专业取证需求。平台遵循“取证合规优先、分析效率并重”的设计原则,严格符合国内外司法取证标准(如NIST SP 800-86、GA/T 1170-2014等),确保输出证据具备法庭可采纳性。

  • 全场景覆盖:支持物理设备(计算机、移动终端)、虚拟环境(VMware、Hyper-V)、云服务(AWS、Azure、阿里云、腾讯云)及网络流量的取证,实现“端-云-网”一体化数据获取与分析。
  • 专业级合规:内置取证流程审计机制,所有操作留痕且不可篡改;支持哈希校验(MD5/SHA1/SHA256)、写保护机制,确保原始证据的完整性;输出报告包含完整的证据链元数据,符合司法机构对电子证据的要求。
  • 高效分析能力:通过分布式处理引擎与智能索引技术,快速处理TB级镜像数据;提供可视化分析工具,降低取证人员的技术门槛,提升证据定位效率。

平台的逻辑架构分为五层:

  1. 数据获取层:负责从各类数据源采集原始数据,包括物理镜像、逻辑镜像、内存快照、移动设备数据、云数据及网络流量等。
  2. 数据处理与解析层:对采集的数据进行预处理(如镜像校验、格式转换),并解析不同文件系统、应用数据格式及加密容器,提取结构化与非结构化数据。
  3. 数据分析与挖掘层:通过关键词搜索、时间线分析、关联分析、恶意代码检测等工具,挖掘隐藏证据与用户行为轨迹。
  4. 证据固化与报告层:对关键证据进行哈希固化,生成符合合规要求的报告,支持多格式导出与可视化展示。
  5. 系统管理与合规层:负责用户权限管理、取证流程审计、合规配置及案例管理,确保平台操作的安全性与合规性。

二、核心功能模块详解

1. 多源数据获取模块

该模块是取证流程的起点,支持多种数据源的安全采集,确保原始数据不被篡改。

  • 物理设备取证:
    • 支持计算机硬盘(SATA/IDE/USB/M.2/NVMe)、移动存储设备(U盘、SD卡)的物理镜像与逻辑镜像采集;
    • 兼容主流镜像格式(DD、E01、AFF、RAW等),支持镜像分卷与压缩;
    • 内置硬件写保护功能,通过专用取证设备(如写保护硬盘盒)防止对原始证据的意外修改;
    • 支持故障设备的数据恢复采集,如坏道硬盘的镜像(通过跳过坏道、增量镜像等方式)。
  • 移动设备取证:
    • iOS设备:支持非越狱设备的逻辑取证(通过iTunes备份、iCloud同步数据)与越狱设备的深度取证(提取系统文件、应用数据);兼容iOS 9至最新iOS 17版本,支持iPhone、iPad及iPod Touch;
    • Android设备:支持root与非root设备的取证,非root设备可提取短信、通话记录、联系人、应用列表等数据,root设备可提取完整系统镜像与应用数据(如微信、支付宝、抖音等);兼容Android 5.0至Android 14版本;
    • 移动应用数据解析:支持微信(聊天记录、转账记录、朋友圈、小程序数据)、支付宝(交易记录、账单)、WhatsApp/Telegram(加密聊天记录)、抖音(视频、评论、关注列表)等主流应用的数据提取与解析。
  • 云存储取证:
    • 支持AWS S3、Azure Blob Storage、Google Drive、Dropbox等国际云服务,以及阿里云OSS、腾讯云COS、百度网盘等国内云服务的数据获取;
    • 通过API授权或账号密码登录的方式,采集云存储中的文件、文件夹、访问日志、用户活动记录等;
    • 支持云数据与本地设备数据的关联分析,如识别云存储中来自本地设备的上传文件。
  • 内存取证:
    • 支持Windows(32/64位)、Linux、macOS系统的内存快照采集;
    • 提取内存中的进程列表、线程信息、网络连接、注册表项、加密密钥(如BitLocker、TrueCrypt密钥)、内存中的恶意代码痕迹(如Shellcode、注入进程);
    • 兼容主流内存快照格式(Memdump、Crashdump等)。
  • 网络流量取证:
    • 支持通过网卡抓包(PCAP格式)或导入现有流量包,分析网络通信行为;
    • 解析TCP/UDP协议、HTTP/HTTPS请求、DNS查询、邮件协议(SMTP/POP3/IMAP)等;
    • 识别异常网络流量,如恶意软件的C2通信、数据泄露行为(如大文件上传)。

2. 数据解析与恢复模块

该模块负责将采集的原始数据转换为可分析的结构化信息,并恢复已删除或隐藏的数据。

  • 文件系统解析:
    • 支持NTFS、FAT32、EXFAT、EXT4、APFS、HFS+、XFS等主流文件系统;
    • 解析文件属性(文件名、大小、创建/修改/访问时间戳)、权限设置、快捷方式信息等;
    • 支持虚拟文件系统(如VMware虚拟机磁盘VMDK、Hyper-V的VHD/VHDX)的解析。
  • 删除文件恢复:
    • 针对不同文件系统,恢复已删除的文件(包括回收站清空、Shift+Delete删除的文件);
    • 支持碎片文件恢复,如JPEG图片、MP4视频、DOCX文档等碎片化数据的重组;
    • 识别未分配空间中的残留数据,提取隐藏的文件片段。
  • 隐藏数据检测:
    • 隐写术检测:识别图片(JPEG/PNG/BMP)、音频(MP3/WAV)中的隐写数据(如Steganography工具隐藏的文本或文件);
    • 加密容器识别:检测TrueCrypt、VeraCrypt、BitLocker、FileVault等加密容器,支持通过密码或密钥解锁容器内容;
    • 隐藏分区/卷检测:识别未分配空间中的隐藏分区、逻辑卷或虚拟磁盘。
  • 元数据分析:
    • 解析文件的元数据(如EXIF信息:照片的拍摄时间、地点、设备型号;文档的作者、修改历史);
    • 分析系统日志(Windows事件日志、Linux syslog、macOS系统日志),提取用户登录记录、进程启动记录、文件操作记录等;
    • 解析浏览器历史记录(Chrome、Firefox、Edge、Safari),包括访问网址、书签、下载记录、Cookie信息。

3. 数据分析与挖掘模块

该模块是平台的核心能力之一,通过智能工具帮助用户快速定位关键证据,重建用户行为轨迹。

  • 关键词搜索与过滤:
    • 支持多关键词组合搜索(AND/OR/NOT逻辑)、正则表达式搜索(如手机号、邮箱、身份证号等格式匹配);
    • 支持模糊搜索(如拼写错误的关键词)、通配符搜索;
    • 可针对特定文件类型(如文档、图片、视频)、时间范围、文件大小进行过滤;
    • 内置智能索引技术,对TB级镜像数据的搜索响应时间控制在秒级。
  • 时间线分析:
    • 整合所有数据源的时间戳信息(文件修改时间、日志时间、移动设备事件时间、网络通信时间),生成连贯的用户行为时间线;
    • 支持按时间范围筛选事件,如查看某一天内用户的所有操作(文件创建、浏览器访问、短信发送等);
    • 可视化展示时间线(折线图、柱状图),直观呈现用户行为的频率与趋势。
  • 关联分析:
    • 基于文件哈希值、进程ID、网络IP地址、用户账号等维度,建立证据之间的关联关系;
    • 生成关联图谱(节点-边结构),展示文件与进程、进程与网络、用户与设备之间的联系;
    • 支持“一键溯源”:从某一证据(如恶意文件)出发,追溯其来源(下载地址、上传设备)与影响范围(被感染的进程、修改的文件)。
  • 恶意代码检测与分析:
    • 集成主流病毒扫描引擎(如ClamAV、Avast),识别已知恶意软件;
    • 支持未知恶意代码检测:通过静态分析(文件结构、字符串匹配)与动态分析(内存行为、网络通信),识别可疑文件;
    • 提取恶意代码的特征(如哈希值、C2服务器地址、 payload内容),生成恶意代码报告。
  • 内存数据分析:
    • 解析内存中的进程树,识别异常进程(如无签名的进程、隐藏进程);
    • 提取网络连接信息,识别可疑的 outbound 连接(如连接到已知恶意IP);
    • 恢复内存中的加密密钥,解锁加密文件或容器;
    • 识别内存中的注入代码(如DLL注入、代码注入)。

4. 证据固化与报告生成模块

该模块负责将分析得到的关键证据固化,并生成符合合规要求的报告,支撑案件调查与法庭举证。

  • 证据固化:
    • 对关键证据(文件、聊天记录、日志等)生成哈希值(MD5/SHA1/SHA256),确保证据的完整性;
    • 支持将证据打包为加密压缩包,包含证据文件、哈希校验值、取证人员信息等元数据;
    • 生成证据清单,记录证据的来源、采集时间、分析过程等信息。
  • 报告生成:
    • 提供自定义报告模板,支持添加案件信息(案件编号、调查人员、时间范围)、证据列表、分析结论、可视化图表等内容;
    • 支持多格式导出:Word、PDF、HTML、CSV等;
    • 报告包含完整的证据链:从数据采集到分析的所有步骤,以及每个证据的哈希值与来源说明;
    • 支持多语言报告(中文、英文、日文等),满足不同地区的合规要求。
  • 可视化展示:
    • 将时间线分析结果生成交互式图表,支持缩放、筛选;
    • 将关联分析结果生成图谱,支持节点展开、关系查看;
    • 支持图片、视频等多媒体证据的预览,方便调查人员快速查看关键内容。

5. 系统管理与合规模块

该模块面向平台管理员,确保平台操作的安全性、合规性与可管理性。

  • 用户权限管理:
    • 基于RBAC(角色-权限-用户)模型,设置不同用户角色(如管理员、调查员、审计员);
    • 限制用户的操作范围:如调查员只能查看自己负责的案例,审计员只能查看操作日志;
    • 支持双因素认证(2FA),增强用户登录的安全性。
  • 取证流程审计:
    • 记录所有用户的操作日志:登录/退出时间、案例创建/修改、数据采集/分析、报告导出等;
    • 日志采用加密存储,不可篡改;支持日志导出与审计分析;
    • 符合SOX、GDPR等合规要求,确保操作可追溯。
  • 案例管理:
    • 支持多案例并行管理,每个案例的数据独立存储;
    • 案例包含案件信息、证据列表、分析报告等内容;
    • 支持案例的归档与恢复,方便后续查阅。
  • 合规配置:
    • 内置国内外司法取证标准模板(如NIST、GA/T),支持快速配置合规流程;
    • 支持自定义合规规则,如证据哈希算法的选择、报告格式的要求;
    • 定期生成合规审计报告,检查平台操作是否符合预设规则。

三、技术特点与优势

  • 全场景取证能力:覆盖计算机、移动设备、云存储、网络流量等多源数据,满足不同场景下的取证需求,避免用户使用多个工具的集成成本。
  • 司法级合规性:严格遵循国内外取证标准,所有操作留痕,证据链完整,输出报告具备法庭可采纳性,已被多个国家的执法机构与司法鉴定机构采用。
  • 高效数据分析:通过智能索引、分布式处理等技术,快速处理TB级数据;可视化分析工具降低技术门槛,提升调查效率。
  • 深度数据恢复:支持删除文件、碎片文件、隐藏数据的恢复,以及加密容器的识别与解锁,帮助用户找到隐藏的关键证据。
  • 用户友好界面:采用直观的图形化界面,操作流程清晰;提供详细的帮助文档与教程,降低学习成本。
  • 持续更新支持:定期更新软件版本,支持新的操作系统(如Windows 11、iOS 17)、应用(如最新版微信、抖音)与云服务,确保工具的时效性。

四、典型应用场景

  • 执法机构案件调查:用于网络诈骗、电信诈骗、知识产权侵权、网络攻击等案件的取证,恢复嫌疑人的聊天记录、转账记录、浏览历史等关键证据,支撑案件侦破与法庭举证。
  • 企业内部调查:针对员工泄密、数据泄露、违规操作等问题,分析员工的计算机与移动设备数据,定位泄密源头与违规行为,保护企业知识产权与商业机密。
  • 司法鉴定:作为司法鉴定机构的专业工具,对电子证据进行采集、分析与固化,输出符合司法标准的鉴定报告,支持民事与刑事案件的举证。
  • 安全事件响应:在勒索软件攻击、数据泄露等安全事件发生后,快速采集系统数据(内存、磁盘镜像),分析攻击路径与恶意代码,帮助企业恢复系统并防止二次攻击。
  • 合规审计:针对金融、医疗等行业的合规要求,对企业的电子数据进行审计,检查是否存在违规操作(如未授权的数据访问、敏感数据泄露),确保企业符合GDPR、HIPAA等法规。

五、总结

ProDiscover Forensic作为一款专业级数字取证平台,凭借其全场景取证能力、司法级合规性、高效数据分析与深度数据恢复功能,成为执法机构、企业安全团队与司法鉴定机构的首选工具。它不仅帮助用户快速定位关键证据,支撑案件调查与合规审计,还通过可视化分析与友好界面降低了取证门槛,提升了工作效率。无论是网络犯罪调查、企业内部合规还是安全事件响应,ProDiscover Forensic都能提供全面的解决方案,助力用户应对日益复杂的数字取证挑战。

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