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优盘数据恢复之NAND闪存闪存恢复中的二进制模式查看

作者:成都数据恢复中心  来源:本站原创  阅读:3245

在NAND闪存和二进制模式识别分析是芯片数据恢复和破碎的闪存设备的数字取证分析的关键步骤。这个分析是在位图模式中进行,由于经典的进制视图不允许微量的二进制模式。显示位图模式模式是正确的,正确的页面大小应设置。

NAND的物理图像包含以下可识别模式
  • 数据区模式
  • 炒(异或)数据区模式
  • 备用区模式
  • ECC模式
  • 比特错误模式
  • 坏柱模式
  • 其他模式

数据区

 

数据已经安静的高密度(熵)和横向模式,像条纹,立方体,等下面的图片代表数据行业的典型模式(数据区)内页。数据区是灰色强调。

对数据模式的横向边界的确定有助于确定页面结构。

炒(异或)数据

 

炒(异或)数据没有典型数据模式。它看起来像一个密度非常高的噪声(白噪声熵)。

然而,当加扰数据区包含零点进行的,有非常具体的模式中出现的噪声,属于异或关键片段。所以,任何模式的加密数据区,不看起来像一个噪音异或关键片段。
Search of blocks with a large number of scrambled zeros (fragments of XOR key) is needed to determine the page structure and also to find a proper XOR key to decrypt data. The library of XOR patterns of different controllers is 在这里。

备用区

 

Spare area consists of bytes that define position, type and other parameters of physical blocks, ECC and others. In general, Spare area consists of following patterns

  • LBN
  • LPN
  • ECC
  • 银行号码
  • 写计数器
备用区模式代表了垂直条纹,定期从块到块的变化。

LBN

 

逻辑块号模式有2个字节(8位)的大小,从块到块。在下面的图片代表

在宽带模式改变为虚拟块边界的地方。
的宽带模式和它的偏移识别本质上是块排列成逻辑图像(标记表元素的设置)。

LPN

 

逻辑页号模式有1或2个字节的大小和被篡改的页面在虚拟块。在下面的图片代表

LPN模式及其偏差识别本质上是块排列成逻辑图像(标记表元素的设置)。90%以上的控制器不在块中使用的LPN由于连续的页分配。

 

块标头模式有1字节大小和被改变的很少,因为在NAND 95-99%的所有块用于存储数据(主要街区)和具有相同的标题。在下面的图片代表

标题模式和它的偏移识别本质上是块过滤和分类翻译表建立的逻辑图像时(标记表元素的设置)。

ECC

 

ECC的地区有很高的密度(熵)。它看起来像噪声和无模式。有时,ECC码有一个空字节(FF)最后,像柱。

The ECC pattern and it’s offset identification is essential for page structure analysis. ECC面积大小的测定有助于发现ECC解码器手动如果自动分析不工作。每个数据区域(512或1024字节)有它自己的ECC区。

银行号码

 

银行号码模式1字节大小和被改变的很少,因为银行的数目是由2/4 / 8/16有限。在下面的图片代表

银行的数字模式和它的偏移识别本质上是块过滤和分类翻译表建立的逻辑图像时(标记表元素的设置)。90%以上的控制器不使用银行的数量由于在物理图像序列银行配置。

写计数器

 

写反模式有1字节大小和从块到块。它可能感兴趣的数字取证的目的。

比特错误

 

误码图案看起来像“坏像素的形式污染”。在页面点误差估计数据是困难的地区,特别是如果数据加密。然而,他们在备用区清晰可见。

The distribution of bit errors is random. A visual evaluation of number of bit errors  helps to determine if power adjustment is needed. Detailed description of bit errors and its minimization can be found in 这篇文章。

坏列

 

坏列模式的出现,与2或1个字节宽度的垂直柱。他们通常填充FFFF,0000,或任何其他的价值。

坏列模式和它的偏移识别本质上是制造缺陷去除物理图像。坏柱去除过程的详细描述中可以找到这篇文章。
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