Python Digital Forensics 简明教程

Python Digital Network Forensics-II

前一章使用 Python 讨论了一些网络取证的概念。在本章中，让我们更深入地了解使用 Python 进行网络取证。

Web Page Preservation with Beautiful Soup

万维网 (WWW) 是一个独特的信息资源。然而，由于内容以惊人的速度丢失，它的遗产正面临着巨大的风险。许多文化遗产和学术机构、非营利组织和私营企业已经探讨了相关问题，并为 Web 存档的技术解决方案开发做出了贡献。

网页保存或 Web 存档是从万维网上收集数据、确保数据保存在存档中并使其可供未来的研究人员、历史学家和公众使用的过程。在进一步深入网页保存之前，让我们讨论一下与网页保存相关的一些重要问题，如下所示：

Change in Web Resources - 网页资源每天都在变化，这对网页保存提出了挑战。
Large Quantity of Resources - 与网页保存相关的另一个问题是要保存的大量资源。
Integrity - 为确保网站页面的完整性，必须保护它免遭未经授权的修改、删除或移除。
Dealing with multimedia data - 在保护网站页面的同时，我们还需要处理多媒体数据，而它可能会在此过程中带来问题。
Providing access - 除了保护，还需要解决提供访问网站资源以及处理所有权问题的问题。

在本章中，我们将使用名为 Beautiful Soup 的 Python 库来保护网站页面。

What is Beautiful Soup?

Beautiful Soup 是用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据的 Python 库。它可以与 urlib 一起使用，因为它需要一个输入（文档或 URL）来创建一个 soup 对象，因为它不能直接获取网站页面。您可以在 www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ 详细了解它。

请注意，在使用它之前，我们必须使用以下命令安装第三方库 -

pip install bs4

然后，使用 Anaconda 包管理器，我们可以按如下方式安装 Beautiful Soup -

conda install -c anaconda beautifulsoup4

Python Script for Preserving Web Pages

这里讨论了使用名为 Beautiful Soup 的第三方库保护网站页面的 Python 脚本 -

首先，导入所需的库，如下所示 -

from __future__ import print_function
import argparse

from bs4 import BeautifulSoup, SoupStrainer
from datetime import datetime

import hashlib
import logging
import os
import ssl
import sys
from urllib.request import urlopen

import urllib.error
logger = logging.getLogger(__name__)

请注意，此脚本需要两个位置参数，一个是需要保护的 URL，另一个是期望的输出目录，如下所示 -

if __name__ == "__main__":
   parser = argparse.ArgumentParser('Web Page preservation')
   parser.add_argument("DOMAIN", help="Website Domain")
   parser.add_argument("OUTPUT_DIR", help="Preservation Output Directory")
   parser.add_argument("-l", help="Log file path",
   default=__file__[:-3] + ".log")
   args = parser.parse_args()

现在，通过为循环中的文件和流处理程序指定一个文件来设置脚本的记录，并记录采集过程，如下所示 -

logger.setLevel(logging.DEBUG)
msg_fmt = logging.Formatter("%(asctime)-15s %(funcName)-10s""%(levelname)-8s %(message)s")
strhndl = logging.StreamHandler(sys.stderr)
strhndl.setFormatter(fmt=msg_fmt)
fhndl = logging.FileHandler(args.l, mode='a')
fhndl.setFormatter(fmt=msg_fmt)

logger.addHandler(strhndl)
logger.addHandler(fhndl)
logger.info("Starting BS Preservation")
logger.debug("Supplied arguments: {}".format(sys.argv[1:]))
logger.debug("System " + sys.platform)
logger.debug("Version " + sys.version)

现在，让我们对期望的输出目录执行输入验证，如下所示 -

if not os.path.exists(args.OUTPUT_DIR):
   os.makedirs(args.OUTPUT_DIR)
main(args.DOMAIN, args.OUTPUT_DIR)

现在，我们将定义 main() 函数，它将通过移除实际名称之前的非必要元素以及对输入 URL 的附加验证来提取网站的基础名称，如下所示 -

def main(website, output_dir):
   base_name = website.replace("https://", "").replace("http://", "").replace("www.", "")
   link_queue = set()

   if "http://" not in website and "https://" not in website:
      logger.error("Exiting preservation - invalid user input: {}".format(website))
      sys.exit(1)
   logger.info("Accessing {} webpage".format(website))
   context = ssl._create_unverified_context()

现在，我们需要通过使用 urlopen() 方法使用此 URL 打开一个连接。让我们使用以下 try-except 块 -

try:
   index = urlopen(website, context=context).read().decode("utf-8")
except urllib.error.HTTPError as e:
   logger.error("Exiting preservation - unable to access page: {}".format(website))
   sys.exit(2)
logger.debug("Successfully accessed {}".format(website))

下一行代码包含三个函数，如下所述 -

write_output() 用于将第一个网站页面写入输出目录
find_links() 用于识辩此网站页面上的链接的函数
recurse_pages() 用于遍历并发现网站页面上所有链接的函数。

write_output(website, index, output_dir)
link_queue = find_links(base_name, index, link_queue)
logger.info("Found {} initial links on webpage".format(len(link_queue)))
recurse_pages(website, link_queue, context, output_dir)
logger.info("Completed preservation of {}".format(website))

现在，让我们定义 write_output() 方法，如下所示 -

def write_output(name, data, output_dir, counter=0):
   name = name.replace("http://", "").replace("https://", "").rstrip("//")
   directory = os.path.join(output_dir, os.path.dirname(name))

   if not os.path.exists(directory) and os.path.dirname(name) != "":
      os.makedirs(directory)

我们需要记录有关网页的一些详细信息，然后使用 hash_data() 方法记录数据的哈希，如下所示：

logger.debug("Writing {} to {}".format(name, output_dir)) logger.debug("Data Hash: {}".format(hash_data(data)))
path = os.path.join(output_dir, name)
path = path + "_" + str(counter)
with open(path, "w") as outfile:
   outfile.write(data)
logger.debug("Output File Hash: {}".format(hash_file(path)))

现在，定义 hash_data() 方法，借助该方法，我们可以读取 UTF-8 编码数据，然后生成其 SHA-256 哈希，如下所示：

def hash_data(data):
   sha256 = hashlib.sha256()
   sha256.update(data.encode("utf-8"))
   return sha256.hexdigest()
def hash_file(file):
   sha256 = hashlib.sha256()
   with open(file, "rb") as in_file:
      sha256.update(in_file.read())
return sha256.hexdigest()

现在，让我们使用 find_links() 方法从网页数据中创建一个 Beautifulsoup 对象，如下所示：

def find_links(website, page, queue):
   for link in BeautifulSoup(page, "html.parser",parse_only = SoupStrainer("a", href = True)):
      if website in link.get("href"):
         if not os.path.basename(link.get("href")).startswith("#"):
            queue.add(link.get("href"))
   return queue

现在，我们需要通过提供以下内容作为输入来定义 recurse_pages() 方法：网站 URL、当前链接队列、未验证的 SSL 上下文和输出目录：

def recurse_pages(website, queue, context, output_dir):
   processed = []
   counter = 0

   while True:
      counter += 1
      if len(processed) == len(queue):
         break
      for link in queue.copy(): if link in processed:
         continue
	   processed.append(link)
      try:
      page = urlopen(link,      context=context).read().decode("utf-8")
      except urllib.error.HTTPError as e:
         msg = "Error accessing webpage: {}".format(link)
         logger.error(msg)
         continue

现在，按如下所示通过传递链接名称、页面数据、输出目录和计数器将访问的各个网页的输出写入一个文件 -

write_output(link, page, output_dir, counter)
queue = find_links(website, page, queue)
logger.info("Identified {} links throughout website".format(
   len(queue)))

现在，当我们通过提供网站的 URL、输出目录和日志文件的路径运行此脚本时，我们将获取有关该网页的详细信息，可供将来的使用。

Virus Hunting

您有没有想过取证分析师、安全研究人员和事件响应人员如何理解有用软件和恶意软件之间的区别？答案就在于这个问题本身，因为如果不研究恶意软件（由黑客快速生成），研究人员和专家就不可能区分有用软件和恶意软件。在本节中，我们来讨论 VirusShare ，一个完成此任务的工具。

Understanding VirusShare

VirusShare 是最大的私有恶意软件样本集合，可为安全研究人员、事件响应人员和法医分析师提供实时恶意代码样本。它包含超过 3000 万个样本。

VirusShare 的好处是可免费获得恶意软件散列列表。任何人可以利用这些散列创建非常全面的散列集并使用它识别潜在的恶意文件。但在使用 VirusShare 之前，我们建议您访问 https://virusshare.com 了解更多详情。

Creating Newline-Delimited Hash List from VirusShare using Python

VirusShare 哈希列表可供各种取证工具（如 X-ways 和 EnCase）使用。在下面讨论的脚本中，我们将自动从 VirusShare 下载哈希列表，以创建以换行符分隔的哈希列表。

对于这个脚本，我们需要一个名为 tqdm 的第三方 Python 库，下载方法如下 −

pip install tqdm

请注意在该脚本中，我们将首先读取 VirusShare 散列页面并动态识别最新的散列列表。然后，我们将初始化进度条并在所需范围内下载散列列表。

首先，导入以下库 −

from __future__ import print_function

import argparse
import os
import ssl
import sys
import tqdm

from urllib.request import urlopen
import urllib.error

此脚本将采用一个位置参数，而位置参数将是哈希集的期望路径 −

if __name__ == '__main__':
   parser = argparse.ArgumentParser('Hash set from VirusShare')
   parser.add_argument("OUTPUT_HASH", help = "Output Hashset")
   parser.add_argument("--start", type = int, help = "Optional starting location")
   args = parser.parse_args()

现在，我们将执行如下标准输入验证 −

directory = os.path.dirname(args.OUTPUT_HASH)
if not os.path.exists(directory):
   os.makedirs(directory)
if args.start:
   main(args.OUTPUT_HASH, start=args.start)
else:
   main(args.OUTPUT_HASH)

现在我们必须使用 **kwargs 作为参数来定义 main() 函数，因为这将创建一个词典，可供我们引用按如下所示提供的支持键参数：

def main(hashset, **kwargs):
   url = "https://virusshare.com/hashes.4n6"
   print("[+] Identifying hash set range from {}".format(url))
   context = ssl._create_unverified_context()

现在，我们需要使用 urlib.request.urlopen() 方法打开 VirusShare 哈希页面。我们将使用 try-except 块，如下所示：

try:
   index = urlopen(url, context = context).read().decode("utf-8")
except urllib.error.HTTPError as e:
   print("[-] Error accessing webpage - exiting..")
   sys.exit(1)

现在，从下载的网页中识别最新的哈希列表。通过查找 HTML href 标记在 VirusShare 哈希列表中的最后一个实例，可以执行此操作。可以用以下几行代码完成：

tag = index.rfind(r'a href = "hashes/VirusShare_')
stop = int(index[tag + 27: tag + 27 + 5].lstrip("0"))

if "start" not in kwa<rgs:
   start = 0
else:
   start = kwargs["start"]

if start < 0 or start > stop:
   print("[-] Supplied start argument must be greater than or equal ""to zero but less than the latest hash list, ""currently: {}".format(stop))
sys.exit(2)
print("[+] Creating a hashset from hash lists {} to {}".format(start, stop))
hashes_downloaded = 0

现在，我们将使用 tqdm.trange() 方法创建一个循环和进度条，如下所示：

for x in tqdm.trange(start, stop + 1, unit_scale=True,desc="Progress"):
   url_hash = "https://virusshare.com/hashes/VirusShare_"\"{}.md5".format(str(x).zfill(5))
   try:
      hashes = urlopen(url_hash, context=context).read().decode("utf-8")
      hashes_list = hashes.split("\n")
   except urllib.error.HTTPError as e:
      print("[-] Error accessing webpage for hash list {}"" - continuing..".format(x))
   continue

成功执行上述步骤后，我们将以 a+ 模式打开哈希集文本文件，以追加到文本文件的底部。

with open(hashset, "a+") as hashfile:
   for line in hashes_list:
   if not line.startswith("#") and line != "":
      hashes_downloaded += 1
      hashfile.write(line + '\n')
   print("[+] Finished downloading {} hashes into {}".format(
      hashes_downloaded, hashset))

运行上述脚本后，你将获得最新的哈希列表，其中包含文本格式的 MD5 哈希值。