Vi beskriver design, implementering och utvärdering av FROSTdtre nya rättstekniska verktyg för OpenStack molnplattform. Vår implementering för OpenStack molnplattform stöder ett Infrastructure-as-a-Service (IaaS) moln och ger pålitliga kriminaltekniska förvärv av virtuella diskar, API-loggar, och gäst brandvägg loggar. Till skillnad från traditionella förvärv verktyg, FROST arbetar på molnet management planet snarare än att interagera med operativsystemet inuti gäst virtuella maskiner, vilket kräver inget förtroende för gästmaskinen. Vi antar förtroende för molnleverantören, men FROST övervinner icke-triviala utmaningar av avlägsen bevisintegritet genom att lagra loggdata i hashträd och returnera bevis med kryptografisk hash. Våra verktyg är användardrivna, vilket gör det möjligt för kunder, rättsutredare och brottsbekämpande myndigheter att genomföra utredningar utan att behöva interagera med molnleverantören. Vi visar hur FROST:s nya funktioner gör det möjligt för rättsmedicinska utredare att få fram rättsmedicinskt ljuddata från OpenStack moln oberoende av leverantörsinteraktion. Vår preliminära utvärdering visar vår förmåga att skala i en dynamisk molnmiljö. Designen stöder en extensibel uppsättning av rättstekniska mål, inklusive framtida tillägg av andra data preser-Listing 2. Körning av FROST API för att hämta brandvägg loggar av virtuell maskin 0a 18799f-c198-4dbb-b369-b49184e3dfbc visar trafik till portar 443 och 53 som släpps. Denna nivå av loggning exponeras endast för användare med FROST eller med leverantörshjälp. Lista 3. Körning av FROST API för att hämta en diskbild av volym myvol-e9a5612d. Användaren kan enkelt validera integriteten genom att jämföra kontrollsummorna. J. Dykstra, A.T. Sherman / Digital undersökning 10 (2013) S87-S95 S93
I samma sammanhang implementerade Dykstra och Sherman FROST, ett verktyg för OpenStack för att samla virtuella diskar, API-loggar och gästbrandväggsloggar REF.
Design and implementation of FROST: Digital forensic tools for the OpenStack cloud computing platform
{'venue': None, 'journal': 'Digital Investigation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}