Модель сбора и анализа криминалистических артефактов на рабочей станции под управлением ОС Windows

Написать диплом по теме «Модель сбора и анализа криминалистических артефактов на рабочей станции под управлением ОС Windows»

Работа по теме «Модель сбора и анализа криминалистических артефактов на рабочей станции под управлением ОС Windows» требует глубокого понимания цифровой криминалистики, архитектуры Windows и методов анализа следов активности пользователя. В статье — структура ВКР, примеры диаграмм, код на Python для извлечения артефактов, требования Финансового университета и чек-лист перед защитой. Все данные соответствуют ГОСТ 34.602-2020 и Р 7.0.100-2018.

Нужен разбор вашей темы Модель сбора и анализа криминалистических артефактов на рабочей станции под управлением ОС Windows? Получите бесплатную консультацию: @Diplomit | +7 (987) 915-99-32 (WhatsApp)

Актуальность темы

Количество киберинцидентов в корпоративной среде выросло на 37% в 2025 году по сравнению с 2023 (источник: ФСТЭК РФ, Отчёт за 2025 г.). При этом 68% атак начинаются с компрометации рабочей станции под Windows — через фишинг, вредоносные макросы или уязвимости в ПО.

Здесь критически важна цифровая криминалистика. Но студенты часто ограничиваются теорией, не строя реальную модель сбора артефактов. А ведь именно следы в реестре, журналах событий, Prefetch, LNK-файлах и USN Journal помогают восстановить хронологию атаки.

На практике — в Финансовом университете — научные руководители требуют не просто пересказ из учебника, а модель, которую можно протестировать. Например, с использованием Velociraptor или Plaso. Это и делает тему актуальной: не абстрактная теория, а рабочая модель, применимая в SOC.

Цель и задачи

Цель ВКР: разработка и практическая реализация модели сбора и анализа криминалистических артефактов на рабочей станции под Windows 10/11, пригодной для использования в рамках внутреннего расследования ИБ-инцидентов.

Задачи:

1. Проанализировать типы артефактов в ОС Windows, связанных с активностью пользователя и системы.
2. Разработать модель сбора данных с учетом требований к целостности и аутентичности (ГОСТ Р 57580.1-2017).
3. Реализовать прототип инструмента на Python с использованием библиотек dfwinreg, pytsk3, Evtx.
4. Провести тестирование на образе диска с симулированной атакой (например, запуск вредоносного .exe).
5. Оценить эффективность модели по критериям полноты, скорости и ложных срабатываний.

Задачи соответствуют структуре методички Финансового университета: анализ → проектирование → реализация → оценка. Особенно важно — соблюдение принципа «не навреди»: сбор должен быть forensically sound.

Рекомендуемая структура дипломной работы

Пример введения для Финансовый университет

Рост числа целевых атак на финансовые организации делает критически важным наличие внутренних компетенций по цифровой криминалистике. В 2024 году 41% компаний в секторе finance столкнулись с инцидентами, требующими анализа рабочих станций (источник: Kaspersky Threat Report 2025). Однако штатные SOC-аналитики зачастую не обладают инструментами для быстрого извлечения и анализа артефактов в условиях ограниченного бюджета.

Объект исследования — процесс расследования ИБ-инцидентов в среднем банке. Предмет — модель сбора криминалистических артефактов на рабочей станции под Windows. Цель — разработка прототипа, позволяющего автоматизировать извлечение ключевых артефактов: журналы событий (Event Logs), Prefetch, ShimCache, LNK-файлы, MFT-записи, данные реестра (SAM, SOFTWARE, NTUSER.DAT).

Работа соответствует требованиям ФГОС 10.03.01 по направлению «Информационная безопасность» и методическим рекомендациям Финансового университета. Результат — модель, реализованная в виде скрипта на Python, с возможностью интеграции в существующую SIEM-систему.

Этапы разработки модели

Пример кода для извлечения Event Logs

import Evtx.Evtx as evtx
from datetime import datetime

def parse_security_log(file_path):
    with evtx.Evtx(file_path) as log:
        for record in log.records():
            try:
                xml = record.xml()
                if "EventID" in xml and "4624" in xml:  # Успешный вход
                    timestamp = record.timestamp()
                    print(f"[{timestamp}] Успешный вход: {record.xml()}")
            except Exception as e:
                print(f"Ошибка при парсинге записи: {e}")

# Пример вызова
parse_security_log("C:\evidence\Security.evtx")
  

Код использует библиотеку python-evtx — она позволяет парсить .evtx без необходимости запуска Windows. Это критично для криминалистической чистоты анализа. Аналогичные подходы — для MFT (pytsk3) и реестра (dfwinreg).

Требования к списку литературы Финансовый университет

Список литературы должен быть оформлен по ГОСТ Р 7.0.100-2018. Минимум 80% источников — не старше 5 лет. Обязательно включение:

• Официальных документов ФСТЭК, ФСБ
• Научных статей с CyberLeninka или eLibrary
• Документации вендоров (Microsoft, SANS, NIST)

Примеры корректных источников:

1. ФСТЭК России. Методические рекомендации по реагированию на инциденты информационной безопасности. — 2024. — URL: https://www.fstec.ru/dokumenty/mr-po-reaktsii-na-incidenty-2024
2. Casey, E. Digital Evidence and Computer Crime. 4th ed. Academic Press, 2023. — 832 p.
3. Microsoft Docs. Windows Event Log. — 2025. — URL: https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/eventlog/event-logging

Как написать заключение по Информационная безопасность

В ходе выполнения ВКР была разработана модель сбора криминалистических артефактов на рабочей станции под Windows. Модель охватывает 7 ключевых категорий артефактов: журналы событий, Prefetch, LNK-файлы, MFT, USN Journal, реестр и ShimCache. Прототип реализован на Python с использованием open-source библиотек, что обеспечивает прозрачность и возможность аудита.

Тестирование на образе диска с симулированной атакой показало, что модель позволяет выявить признаки несанкционированного доступа (события 4624/4625), запуск подозрительных исполняемых файлов и изменение системных настроек. Время обработки — до 15 минут на 100 ГБ данных.

Рекомендовано внедрение модели в качестве дополнительного инструмента для SOC-аналитиков в средних организациях. Экономический эффект — сокращение времени на первичный анализ с 4 часов до 40 минут.

Вопросы, которые часто задают студенты

• Можно ли использовать PowerShell вместо Python? Да, но Python предпочтительнее: он кроссплатформенный и лучше интегрируется с анализаторами.
• Нужно ли шифровать данные при сборе? Да, особенно если модель предполагает удалённый сбор. Используйте TLS или SSH.

Проверьте свою тему ВКР

• □ Есть ли реальная организация для анализа?
• □ Есть ли измеримый эффект внедрения?
• □ Можно ли построить диаграммы процессов?
• □ Есть ли реальные данные для экономических расчетов?