Self-hosted cloud storage platforms like Nextcloud are gaining popularity among individuals and organizations seeking greater control over their data. However, this shift introduces new challenges for digital forensic investigations, particularly in systematically analyzing both client and server components. Despite Nextcloud's widespread use, it has received limited attention in forensic research. In this work, we critically examine existing cloud storage forensic frameworks and highlight their limitations. To address the gaps, we propose an extended forensic framework that incorporates device monitoring and leverages cloud APIs for structured, repeatable evidence acquisition. Using Nextcloud as a case study, we demonstrate how its native APIs can be used to reliably access forensic artifacts, and we introduce an open-source acquisition tool that implements this approach. Our framework equips investigators with a more flexible method for analyzing self-hosted cloud storage systems, and offers a foundation for further development in this evolving area of digital forensics.


翻译:自托管云存储平台(如Nextcloud)在寻求更高数据控制权的个人与组织中日益普及。然而,这种转变给数字取证调查带来了新的挑战,尤其是在系统分析客户端与服务器组件方面。尽管Nextcloud已被广泛使用,但它在取证研究领域受到的关注有限。本研究批判性地审视了现有的云存储取证框架,并指出了其局限性。为弥补现有不足,我们提出一个扩展的取证框架,该框架整合了设备监控功能,并利用云API实现结构化、可重复的证据获取。以Nextcloud为案例,我们演示了如何利用其原生API可靠地访问取证痕迹,并介绍了一款实现此方法的开源采集工具。该框架为调查人员提供了更灵活的自托管云存储系统分析方法,并为这一不断发展的数字取证领域的后续研究奠定了基础。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员