Volatile Data များကို Manual ရယူခြင်း

Volatile Data များကို Manual ရယူခြင်း
Computer မှာ Non Volatile data (Persistent data ) , Volatile data ဆိုပြီးနှစ်မျိုးရှိပါတယ်။ Non Volatile data ကတော့ ဥပမာ Hard Disk , SSD, Memory Stick, SD Card အတွင်းမှာရှိတဲ့ data တွေဖြစ်ပါတယ်။ Volatile data ကတော့ Computer Power ပိတ်သွားရင် Reboot ကျသွားရင်မရှိတော့မဲ့ Data တွေဖြစ်ပါတယ်။
Volatile data ကို Manual ယူမယ်ဆိုရင်
ကျွန်တော်ကတော့ Desktop ပေါ်မှာ Volatile data ဆိုပြီး Folder တစ်ခုလုပ်လိုက်ပါတယ်။ Folder ထဲမှာ Volatile data တွေကို Text File အဖြစ် Save မလို့ဖြစ်ပါတယ်။
System Information ကိုယူမယ်ဆိုရင်
systeminfo >> Sysinfo.txt <===Save မဲ့ Text File Name
Network Connections ကိုယူမယ်ဆိုရင်
netstat -nao >>
Routing Information ကိုယူမယ်ဆိုရင်
route print >>
Date and Time ကိုယူမယ်ဆိုရင်
echo %date% %time% >>
System Variables ကိုယူမယ်ဆိုရင်
set >>
tasklist ကိုယူမယ်ဆိုရင်
tasklist >>
tasklist-module ကိုယူမယ်ဆိုရင်
tasklist /m >>
tasklist -service ကိုယူမယ်ဆိုရင်
tasklist /svc >>
workstation Information ကိုယူမယ်ဆိုရင်
net config workstation >>
arp Information ကိုယူမယ်ဆိုရင်
arp -a >>
System User Information ကိုယူမယ်ဆိုရင်
net user %username% >>
DNS Information ကိုယူမယ်ဆိုရင်
ipconfig /displaydns >>
Network Configuration Information ကိုယူမယ်ဆိုရင်
ipconfig /all >>


Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

B-Trees (NTFS)

Image
  B-Trees An NTFS index sort attributes into a tree, specifically a B-tree. A tree is a group of data structures called nodes that are linked together such that there is a head node and its branches out to the other nodes. Consider Figure 11.13(A), where we see node A on top and it links to nodes B and C. Node B links to nodes D and E. A parent node is one that links to other nodes, and a child node is one that is linked to. For example, A is a parent node to B and C, which are children of A. A leaf node is one that has no links from it. Nodes C, D, and E are leaves. The example shown is a binary tree because there are a maximum of two children per node. Figure 11.13. Examples of A) a tree with 5 nodes and B) the same tree that is sorted by the node values FIG- 11.3 Trees are useful because they can be used to easily sort and find data. Figure 11.13(B) shows the same tree as we saw on the left side, but now with values that are assigned to each node. If we are trying to look up a valu
Read more

NTFS Index Attributes

Image
  NTFS Index Attributes Now that we have described the general concept of B-trees, we need to describe how they are implemented in NTFS to create indexes. Each entry in the tree uses a data structure called an index entry to store the values in each node. There are many types of index entries, but they all have the same standard header fields, which are given in Chapter 13. For example, a directory index entry contains a few header values and a $FILE_NAME attribute. The index entries are organized into nodes of the tree and stored in a list. An empty entry is used to signal the end of the list. Figure 11.18 shows an example of a node in a directory index with four $FILE_NAME index entries. Figure 11.18. A node in an NTFS directory index tree with four index entries. Figure 11.18 The index nodes can be stored in two types of MFT entry attributes. The $INDEX_ROOT attribute is always resident and can store only one node that contains a small number of index entries. The $INDEX_ROOT attrib
Read more

Volatility Workbench (GUI) for the Volatility tool

Image
 Memory Dump ကနေ Artifacts တွေကို ရယူနိုင်ဖို့ Volatility (Command Line) ကို တော်တော်များများ အသုံးပြုကြပါတယ်။ Pass Mark OS Forensics ကနေ GUI မသုံးချင်သူတွေ / နှစ်မျိုးလုံး အသုံးပြုချင်သူတွေအတွက် Volatility Workbench (GUI) ကိုပြုလုပ်ထားပါတယ်။ တွဲပြီးအသုံးပြုရမဲ့ Profile တွေကိုလဲ အသင့် Download ရယူနိုင်ပါတယ်။ Sample File တွေလဲပေးထားပါတယ်။ Open Source Computer Forensics Tool ဖြစ်တဲ့ Autopsy အပြင် Commercial Computer Forensics Tools တွေကလဲ လက်ရှိအချိန်ထိ Open Source ဖြစ်တဲ့ Volatility ကိုပဲ သူတို့ရဲ့ Software ထဲမှာ အသုံးပြုထားပါတယ်။                                                           Link  Volatility Workbench (GUI) for the Volatility tool
Read more