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分析MFT

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分析MFT

AnalyzeMFT 是一個 Python 腳本，旨在將 NTFS 主文件表 (MFT) 轉換為人類可讀和可搜尋的格式，例如 CSV。該工具對於數位取證、檔案系統分析和理解 NTFS 磁碟區的結構非常有用。

分析MFT衍生品

我不會在主專案中添加人們可能不想要的功能，而是在本週發布兩個姐妹專案：

AnalyzeMFT-SQLite 新增 SQL 表作為匯出選項。我發現，在處理非常大的 MFT 檔案時，將它們放入 SQLite 或 PostgreSQL 等資料庫並使用這些工具執行查詢/搜尋通常會更容易。這也使我們能夠減少最終導出大型 MFT 檔案的總大小，因為我們可以重複使用值和屬性。
CanalyzeMFT - 這是該專案的 C/C++ 連接埠。目標是提高 *nix 系統（或 Windows，如果您想在 Windows 上建置）上的效能。我的目標是省略系統相關的庫（咳嗽 Windows.h），以便它可以輕鬆地在任何地方建立。

特徵

解析NTFS MFT文件
產生 MFT 記錄的 CSV 輸出
建立 CSV 格式的時間軸
產生用於時間軸分析的正文文件輸出
支援本地時區報告
多種輸出格式 - CSV、正文檔案、JSON
異常檢測（可選）
調試輸出（可選）

要求

Python 3.x

安裝

克隆此儲存庫或下載腳本檔案。
確保您的系統上安裝了 Python 3.x。

基本用法：

 Usage: analyzeMFT.py -f  -o  [options]

Options:
  --version             show program's version number and exit
  -h, --help            show this help message and exit
  -f FILE, --file=FILE  MFT file to analyze
  -o FILE, --output=FILE
                        Output file
  -H, --hash            Compute hashes (MD5, SHA256, SHA512, CRC32)

  Export Options:
    --csv               Export as CSV (default)
    --json              Export as JSON
    --xml               Export as XML
    --excel             Export as Excel
    --body              Export as body file (for mactime)
    --timeline          Export as TSK timeline
    --l2t               Export as log2timeline CSV

  Verbosity Options:
    -v                  Increase output verbosity (can be used multiple times)
    -d                  Increase debug output (can be used multiple times)

Error: No input file specified. Use -f or --file to specify an MFT file.

輸出

 Starting MFT analysis...
Processing MFT file: D:ISOsMFT_ImagesMFT
Processed 10000 records...
Processed 20000 records...
Processed 30000 records...

 .......[CUT].........

Processed 310000 records...
MFT processing complete. Total records processed: 314880
Writing output in csv format to X:extracted.csv
Analysis complete.

MFT Analysis Statistics:
Total records processed: 314880
Active records: 171927
Directories: 99512
Files: 215368
Analysis complete. Results written to X:extracted.csv