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Testes35 mil · #6067

performing-file-carving-with-foremost

Faz seu agente recuperar arquivos perdidos ou apagados de discos. Ele busca por pedaços de arquivos usando assinaturas, mesmo que o sistema de arquivos esteja danificado. É útil em investigações forenses para encontrar evidências importantes.

O que ela faz

Este programa recupera arquivos perdidos ou apagados de imagens de disco. Ele procura por 'assinaturas' (pedaços de código que identificam o início e o fim de um arquivo) para reconstruir os arquivos, mesmo que o sistema de arquivos esteja danificado.

Quando usar

  • ✓Quando você perdeu arquivos e o sistema de arquivos está corrompido.
  • ✓Ao investigar um disco que foi formatado ou teve seus dados apagados.
  • ✓Quando os dados do arquivo foram apagados, mas ainda existem nos setores brutos do disco.

Exemplo do que pedir para a IA

“Recupere todos os arquivos de imagem e documentos da imagem de disco 'evidence.dd'.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/performing-file-carving-with-foremost/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/performing-file-carving-with-foremost/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

O programa procura por padrões conhecidos que marcam o início e o fim de diferentes tipos de arquivos (como fotos ou documentos). Ele junta esses pedaços para tentar reconstruir os arquivos originais.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill performing-file-carving-with-foremost

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/performing-file-carving-with-foremost/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Realizando "File Carving" com Foremost

Quando Usar

  • Ao recuperar arquivos de espaço em disco não alocado ou sistemas de arquivos corrompidos
  • Para extrair evidências de mídias de armazenamento formatadas ou apagadas
  • Quando metadados do sistema de arquivos não estão disponíveis, mas setores de dados brutos contêm evidências
  • Durante investigações que exigem a recuperação de tipos específicos de arquivos de imagens brutas
  • Como complemento à recuperação baseada em sistema de arquivos para extração máxima de evidências

Pré-requisitos

  • Foremost instalado na estação de trabalho forense
  • Imagem de disco forense em formato bruto (dd)
  • Armazenamento de saída suficiente (potencialmente maior que a fonte)
  • Arquivo foremost.conf personalizado para tipos de arquivo especializados (opcional)
  • Compreensão de assinaturas de arquivo (magic bytes) para os tipos de arquivo alvo
  • Scalpel como alternativa para "carving" crítico em desempenho

Fluxo de Trabalho

Passo 1: Instalar e Configurar o Foremost

# Install Foremost
sudo apt-get install foremost

# Verify installation
foremost -V

# Review default configuration
cat /etc/foremost.conf

# The default foremost.conf supports:
# jpg, gif, png, bmp - Image formats
# avi, exe, mpg, wav - Media and executables
# riff, wmv, mov, pdf - Documents and video
# ole (doc/xls/ppt), zip, rar - Office and archives
# htm, cpp, java - Text/code files

# Create custom configuration for additional file types
cp /etc/foremost.conf /cases/case-2024-001/custom_foremost.conf

# Add custom file signatures
cat << 'EOF' >> /cases/case-2024-001/custom_foremost.conf
# Custom additions for investigation
# Format: extension  case_sensitive  max_size  header  footer
    docx    y    10000000    \x50\x4b\x03\x04    \x50\x4b\x05\x06
    xlsx    y    10000000    \x50\x4b\x03\x04    \x50\x4b\x05\x06
    pptx    y    10000000    \x50\x4b\x03\x04    \x50\x4b\x05\x06
    sqlite  y    50000000    \x53\x51\x4c\x69\x74\x65\x20\x66\x6f\x72\x6d\x61\x74
    pst     y    500000000   \x21\x42\x44\x4e
    eml     y    1000000     \x46\x72\x6f\x6d\x3a    \x0d\x0a\x0d\x0a
    evtx    y    50000000    \x45\x6c\x66\x46\x69\x6c\x65
EOF

Passo 2: Executar o Foremost Contra a Imagem do Disco

# Basic carving of all supported file types
foremost -t all \
   -i /cases/case-2024-001/images/evidence.dd \
   -o /cases/case-2024-001/carved/foremost_all/

# Carve only specific file types
foremost -t jpg,png,pdf,doc,xls,zip \
   -i /cases/case-2024-001/images/evidence.dd \
   -o /cases/case-2024-001/carved/foremost_targeted/

# Use custom configuration
foremost -c /cases/case-2024-001/custom_foremost.conf \
   -i /cases/case-2024-001/images/evidence.dd \
   -o /cases/case-2024-001/carved/foremost_custom/

# Carve from a specific partition offset
# First, find partitions
mmls /cases/case-2024-001/images/evidence.dd
# Then carve from unallocated space only
# Extract unallocated space with blkls
blkls -o 2048 /cases/case-2024-001/images/evidence.dd \
   > /cases/case-2024-001/unallocated.dd

foremost -t all \
   -i /cases/case-2024-001/unallocated.dd \
   -o /cases/case-2024-001/carved/foremost_unalloc/

# Verbose mode for detailed progress
foremost -v -t all \
   -i /cases/case-2024-001/images/evidence.dd \
   -o /cases/case-2024-001/carved/foremost_verbose/ 2>&1 | \
   tee /cases/case-2024-001/carved/foremost_log.txt

# Indirect mode (process standard input)
dd if=/cases/case-2024-001/images/evidence.dd bs=512 skip=2048 | \
   foremost -t jpg,pdf -o /cases/case-2024-001/carved/foremost_pipe/

Passo 3: Usar o Scalpel para "Carving" de Alto Desempenho

# Install Scalpel (faster alternative based on Foremost)
sudo apt-get install scalpel

# Edit Scalpel configuration (uncomment desired file types)
cp /etc/scalpel/scalpel.conf /cases/case-2024-001/scalpel.conf
# Uncomment lines for target file types in the config

# Run Scalpel
scalpel -c /cases/case-2024-001/scalpel.conf \
   -o /cases/case-2024-001/carved/scalpel/ \
   /cases/case-2024-001/images/evidence.dd

# Scalpel with file size limits
# Edit scalpel.conf to set appropriate max sizes:
# jpg  y  5000000  \xff\xd8\xff  \xff\xd9
# pdf  y  20000000 %PDF  %%EOF

Passo 4: Processar e Validar Arquivos Recuperados

# Revisar o relatório de auditoria do Foremost
cat /cases/case-2024-001/carved/foremost_all/audit.txt

# O audit.txt contém:
# - Número de arquivos encontrados por tipo
# - Offsets de início e fim
# - Tamanhos dos arquivos

# Validar arquivos recuperados
python3 << 'PYEOF'
import os
import subprocess
from collections import defaultdict

carved_dir = '/cases/case-2024-001/carved/foremost_all/'

…
Perguntas frequentes

O que são 'assinaturas' de arquivo?

São sequências de bytes (pequenos pedaços de código) que identificam o tipo de arquivo. Por exemplo, um arquivo JPG tem uma assinatura específica no início e no fim.

Por que usar isso em vez de um programa de recuperação normal?

Ele funciona mesmo quando o sistema de arquivos (que organiza os arquivos no disco) está danificado ou apagado. Ele recupera os dados diretamente dos setores do disco.

Posso recuperar qualquer tipo de arquivo?

O programa pode recuperar muitos tipos comuns de arquivos (fotos, documentos, vídeos, etc.) se suas assinaturas forem conhecidas. É possível adicionar suporte para outros tipos.

Detalhes

Descrição original do autor

Recovers files from disk images and unallocated space using Foremost's header-footer signature carving, extracting evidence independent of the file system's state. Use during digital forensics investigations to carve deleted or fragmented files, such as documents, images, and archives, from raw disk images or unallocated space.

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#6067
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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