Digital Forensics in Ransomware Analysis for Windows-Based Computer Systems

doi:10.1007/978-981-95-3185-1_2

Digital Forensics in Ransomware Analysis for Windows-Based Computer Systems

2026-01-01

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DOI：10.1007/978-981-95-3185-1_2

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计算机系统上勒索软件攻击的日益复杂化构成了重大的网络安全挑战。本文评估了数字取证方法在基于Windows的桌面勒索软件分析中的应用。我们提出了一种符合取证标准的动态分析框架，整合了关键数字取证原则，包括证据完整性和证据链，以及勒索软件调查流程。该方法涉及在沙盒环境中执行勒索软件样本，收集系统工件，并分析行为模式。为评估所提方法的实用性，基于从勒索软件活动中提取的取证特征训练了机器学习模型。七种模型类型的实验结果表明，决策树和XGBoost模型达到最高准确率（93%），验证了我们以取证为驱动的方法的有效性。这些发现表明数字取证能够增强勒索软件的检测、调查和缓解能力。

Keyword:

Digital forensics

Malware

Ransomware analysis

Windows

Machine learning

Digital Forensics in Ransomware Analysis for Windows-Based Computer Systems

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