📅 最后修改于: 2020-11-07 08:12:11 🧑 作者: Mango
在本章中，我们将详细学习有关使用Python数字取证研究嵌入式元数据的信息。
嵌入式元数据是有关存储在同一文件中的数据的信息，该文件具有该数据描述的对象。换句话说，它是有关数字文件本身中存储的数字资产的信息。它始终与文件关联，并且永远不能分开。
对于数字取证，我们无法提取有关特定文件的所有信息。另一方面，嵌入式元数据可以为我们提供对调查至关重要的信息。例如，文本文件的元数据可能包含有关作者，其长度，撰写日期，甚至有关该文档的简短摘要的信息。数字图像可以包括元数据，例如图像的长度，快门速度等。
在本节中，我们将学习各种包含元数据属性的工件及其使用Python的提取过程。
这是两个具有嵌入式元数据的非常常见的工件。可以提取此元数据以进行调查。
您可以使用以下Python脚本从音频或MP3文件以及视频或MP4文件中提取常用属性或元数据。
请注意，对于此脚本，我们需要安装一个名为mutagen的第三方Python库，该库允许我们从音频和视频文件中提取元数据。可以在以下命令的帮助下进行安装-
pip install mutagen
我们需要为此Python脚本导入的一些有用的库如下-
from __future__ import print_function
import argparse
import json
import mutagen
命令行处理程序将使用一个参数，该参数表示MP3或MP4文件的路径。然后，我们将使用mutagen.file()方法打开文件的句柄，如下所示-
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser('Python Metadata Extractor')
parser.add_argument("AV_FILE", help="File to extract metadata from")
args = parser.parse_args()
av_file = mutagen.File(args.AV_FILE)
file_ext = args.AV_FILE.rsplit('.', 1)[-1]
if file_ext.lower() == 'mp3':
handle_id3(av_file)
elif file_ext.lower() == 'mp4':
handle_mp4(av_file)
现在，我们需要使用两个句柄，一个用于从MP3提取数据，另一个用于从MP4文件提取数据。我们可以如下定义这些句柄-
def handle_id3(id3_file):
id3_frames = {'TIT2': 'Title', 'TPE1': 'Artist', 'TALB': 'Album','TXXX':
'Custom', 'TCON': 'Content Type', 'TDRL': 'Date released','COMM': 'Comments',
'TDRC': 'Recording Date'}
print("{:15} | {:15} | {:38} | {}".format("Frame", "Description","Text","Value"))
print("-" * 85)
for frames in id3_file.tags.values():
frame_name = id3_frames.get(frames.FrameID, frames.FrameID)
desc = getattr(frames, 'desc', "N/A")
text = getattr(frames, 'text', ["N/A"])[0]
value = getattr(frames, 'value', "N/A")
if "date" in frame_name.lower():
text = str(text)
print("{:15} | {:15} | {:38} | {}".format(
frame_name, desc, text, value))
def handle_mp4(mp4_file):
cp_sym = u"\u00A9"
qt_tag = {
cp_sym + 'nam': 'Title', cp_sym + 'art': 'Artist',
cp_sym + 'alb': 'Album', cp_sym + 'gen': 'Genre',
'cpil': 'Compilation', cp_sym + 'day': 'Creation Date',
'cnID': 'Apple Store Content ID', 'atID': 'Album Title ID',
'plID': 'Playlist ID', 'geID': 'Genre ID', 'pcst': 'Podcast',
'purl': 'Podcast URL', 'egid': 'Episode Global ID',
'cmID': 'Camera ID', 'sfID': 'Apple Store Country',
'desc': 'Description', 'ldes': 'Long Description'}
genre_ids = json.load(open('apple_genres.json'))
现在，我们需要如下遍历此MP4文件：
print("{:22} | {}".format('Name', 'Value'))
print("-" * 40)
for name, value in mp4_file.tags.items():
tag_name = qt_tag.get(name, name)
if isinstance(value, list):
value = "; ".join([str(x) for x in value])
if name == 'geID':
value = "{}: {}".format(
value, genre_ids[str(value)].replace("|", " - "))
print("{:22} | {}".format(tag_name, value))
上面的脚本将为我们提供有关MP3以及MP4文件的其他信息。
图像可能包含不同类型的元数据，具体取决于其文件格式。但是，大多数图像都嵌入了GPS信息。我们可以使用第三方Python库提取GPS信息。您可以使用以下Python脚本执行相同的操作-
首先，如下下载名为Python Imaging Library(PIL)的第三方Python库-
pip install pillow
这将帮助我们从图像中提取元数据。
我们还可以将图像中嵌入的GPS详细信息写入KML文件，但是为此，我们需要下载名为simplekml的第三方Python库，如下所示：
pip install simplekml
在此脚本中，首先我们需要导入以下库-
from __future__ import print_function
import argparse
from PIL import Image
from PIL.ExifTags import TAGS
import simplekml
import sys
现在，命令行处理程序将接受一个位置参数，该位置参数基本上表示照片的文件路径。
parser = argparse.ArgumentParser('Metadata from images')
parser.add_argument('PICTURE_FILE', help = "Path to picture")
args = parser.parse_args()
现在，我们需要指定将填充坐标信息的URL。 URL是gmaps和open_maps 。我们还需要一个函数来将PIL库提供的度分秒(DMS)元组坐标转换为十进制。它可以做到如下-
gmaps = "https://www.google.com/maps?q={},{}"
open_maps = "http://www.openstreetmap.org/?mlat={}&mlon={}"
def process_coords(coord):
coord_deg = 0
for count, values in enumerate(coord):
coord_deg += (float(values[0]) / values[1]) / 60**count
return coord_deg
现在，我们将使用image.open()函数将文件作为PIL对象打开。
img_file = Image.open(args.PICTURE_FILE)
exif_data = img_file._getexif()
if exif_data is None:
print("No EXIF data found")
sys.exit()
for name, value in exif_data.items():
gps_tag = TAGS.get(name, name)
if gps_tag is not 'GPSInfo':
continue
找到GPSInfo标签后，我们将存储GPS参考并使用process_coords()方法处理坐标。
lat_ref = value[1] == u'N'
lat = process_coords(value[2])
if not lat_ref:
lat = lat * -1
lon_ref = value[3] == u'E'
lon = process_coords(value[4])
if not lon_ref:
lon = lon * -1
现在，从simplekml库启动kml对象，如下所示：
kml = simplekml.Kml()
kml.newpoint(name = args.PICTURE_FILE, coords = [(lon, lat)])
kml.save(args.PICTURE_FILE + ".kml")
我们现在可以从处理后的信息中打印坐标，如下所示：
print("GPS Coordinates: {}, {}".format(lat, lon))
print("Google Maps URL: {}".format(gmaps.format(lat, lon)))
print("OpenStreetMap URL: {}".format(open_maps.format(lat, lon)))
print("KML File {} created".format(args.PICTURE_FILE + ".kml"))
PDF文档具有多种媒体，包括图像，文本，表格等。当我们提取PDF文档中的嵌入式元数据时，我们可能会以称为“可扩展元数据平台(XMP)”的格式来获得结果数据。我们可以借助以下Python代码提取元数据-
首先，安装一个名为PyPDF2的第三方Python库，以读取以XMP格式存储的元数据。可以按以下方式安装-
pip install PyPDF2
现在，导入以下库以从PDF文件中提取元数据-
from __future__ import print_function
from argparse import ArgumentParser, FileType
import datetime
from PyPDF2 import PdfFileReader
import sys
现在，命令行处理程序将接受一个位置参数，该位置参数基本上表示PDF文件的文件路径。
parser = argparse.ArgumentParser('Metadata from PDF')
parser.add_argument('PDF_FILE', help='Path to PDF file',type=FileType('rb'))
args = parser.parse_args()
现在我们可以使用getXmpMetadata()方法来提供一个包含可用元数据的对象，如下所示：
pdf_file = PdfFileReader(args.PDF_FILE)
xmpm = pdf_file.getXmpMetadata()
if xmpm is None:
print("No XMP metadata found in document.")
sys.exit()
我们可以使用custom_print()方法来提取和打印相关值，例如标题，创建者，贡献者等，如下所示：
custom_print("Title: {}", xmpm.dc_title)
custom_print("Creator(s): {}", xmpm.dc_creator)
custom_print("Contributors: {}", xmpm.dc_contributor)
custom_print("Subject: {}", xmpm.dc_subject)
custom_print("Description: {}", xmpm.dc_description)
custom_print("Created: {}", xmpm.xmp_createDate)
custom_print("Modified: {}", xmpm.xmp_modifyDate)
custom_print("Event Dates: {}", xmpm.dc_date)
如果使用以下多种软件创建PDF，我们还可以定义custom_print()方法-
def custom_print(fmt_str, value):
if isinstance(value, list):
print(fmt_str.format(", ".join(value)))
elif isinstance(value, dict):
fmt_value = [":".join((k, v)) for k, v in value.items()]
print(fmt_str.format(", ".join(value)))
elif isinstance(value, str) or isinstance(value, bool):
print(fmt_str.format(value))
elif isinstance(value, bytes):
print(fmt_str.format(value.decode()))
elif isinstance(value, datetime.datetime):
print(fmt_str.format(value.isoformat()))
elif value is None:
print(fmt_str.format("N/A"))
else:
print("warn: unhandled type {} found".format(type(value)))
我们还可以提取软件保存的其他任何自定义属性，如下所示：
if xmpm.custom_properties:
print("Custom Properties:")
for k, v in xmpm.custom_properties.items():
print("\t{}: {}".format(k, v))
上面的脚本将读取PDF文档，并打印以XMP格式存储的元数据，其中包括由软件存储的一些自定义属性，借助该属性已创建了PDF。
有时我们可能会遇到可疑或未经授权的可执行文件。但是出于调查目的，由于嵌入了元数据，因此可能很有用。我们可以获得诸如位置，用途以及制造商，编译日期等其他属性的信息。借助以下Python脚本，我们可以获取编译日期，来自标头，导入和导出符号的有用数据。
为此，请首先安装第三方Python库pefile 。它可以做到如下-
pip install pefile
成功安装后，请导入以下库，如下所示：
from __future__ import print_function
import argparse
from datetime import datetime
from pefile import PE
现在，命令行处理程序将接受一个位置参数，该位置参数基本上表示可执行文件的文件路径。您还可以选择输出的样式，无论是详细，冗长的方式还是简化的方式。为此，您需要提供一个可选参数，如下所示：
parser = argparse.ArgumentParser('Metadata from executable file')
parser.add_argument("EXE_FILE", help = "Path to exe file")
parser.add_argument("-v", "--verbose", help = "Increase verbosity of output",
action = 'store_true', default = False)
args = parser.parse_args()
现在，我们将使用PE类加载输入的可执行文件。我们还将使用dump_dict()方法将可执行数据转储到字典对象中。
pe = PE(args.EXE_FILE)
ped = pe.dump_dict()
我们可以使用下面显示的代码提取基本文件元数据，例如嵌入式作者，版本和编译时间-
file_info = {}
for structure in pe.FileInfo:
if structure.Key == b'StringFileInfo':
for s_table in structure.StringTable:
for key, value in s_table.entries.items():
if value is None or len(value) == 0:
value = "Unknown"
file_info[key] = value
print("File Information: ")
print("==================")
for k, v in file_info.items():
if isinstance(k, bytes):
k = k.decode()
if isinstance(v, bytes):
v = v.decode()
print("{}: {}".format(k, v))
comp_time = ped['FILE_HEADER']['TimeDateStamp']['Value']
comp_time = comp_time.split("[")[-1].strip("]")
time_stamp, timezone = comp_time.rsplit(" ", 1)
comp_time = datetime.strptime(time_stamp, "%a %b %d %H:%M:%S %Y")
print("Compiled on {} {}".format(comp_time, timezone.strip()))
我们可以从头文件中提取有用的数据，如下所示：
for section in ped['PE Sections']:
print("Section '{}' at {}: {}/{} {}".format(
section['Name']['Value'], hex(section['VirtualAddress']['Value']),
section['Misc_VirtualSize']['Value'],
section['SizeOfRawData']['Value'], section['MD5'])
)
现在，从可执行文件中提取导入和导出列表，如下所示：
if hasattr(pe, 'DIRECTORY_ENTRY_IMPORT'):
print("\nImports: ")
print("=========")
for dir_entry in pe.DIRECTORY_ENTRY_IMPORT:
dll = dir_entry.dll
if not args.verbose:
print(dll.decode(), end=", ")
continue
name_list = []
for impts in dir_entry.imports:
if getattr(impts, "name", b"Unknown") is None:
name = b"Unknown"
else:
name = getattr(impts, "name", b"Unknown")
name_list.append([name.decode(), hex(impts.address)])
name_fmt = ["{} ({})".format(x[0], x[1]) for x in name_list]
print('- {}: {}'.format(dll.decode(), ", ".join(name_fmt)))
if not args.verbose:
print()
现在，使用如下所示的代码打印输出，名称和地址：
if hasattr(pe, 'DIRECTORY_ENTRY_EXPORT'):
print("\nExports: ")
print("=========")
for sym in pe.DIRECTORY_ENTRY_EXPORT.symbols:
print('- {}: {}'.format(sym.name.decode(), hex(sym.address)))
上面的脚本将从Windows可执行文件的标头中提取基本元数据和信息。
计算机中的大部分工作是在MS Office的三个应用程序中完成的– Word，PowerPoint和Excel。这些文件拥有巨大的元数据，可以揭示有关其作者和历史的有趣信息。
请注意，单词(.docx)，excel(.xlsx)和PowerPoint(.pptx)的2007格式的元数据存储在XML文件中。我们可以借助以下所示的Python脚本在Python处理这些XML文件-
首先，导入所需的库，如下所示：
from __future__ import print_function
from argparse import ArgumentParser
from datetime import datetime as dt
from xml.etree import ElementTree as etree
import zipfile
parser = argparse.ArgumentParser('Office Document Metadata’)
parser.add_argument("Office_File", help="Path to office file to read")
args = parser.parse_args()
现在，检查文件是否为ZIP文件。否则，提出一个错误。现在，打开文件并使用以下代码提取关键元素进行处理-
zipfile.is_zipfile(args.Office_File)
zfile = zipfile.ZipFile(args.Office_File)
core_xml = etree.fromstring(zfile.read('docProps/core.xml'))
app_xml = etree.fromstring(zfile.read('docProps/app.xml'))
现在，创建一个字典以开始提取元数据-
core_mapping = {
'title': 'Title',
'subject': 'Subject',
'creator': 'Author(s)',
'keywords': 'Keywords',
'description': 'Description',
'lastModifiedBy': 'Last Modified By',
'modified': 'Modified Date',
'created': 'Created Date',
'category': 'Category',
'contentStatus': 'Status',
'revision': 'Revision'
}
使用iterchildren()方法访问XML文件中的每个标签-
for element in core_xml.getchildren():
for key, title in core_mapping.items():
if key in element.tag:
if 'date' in title.lower():
text = dt.strptime(element.text, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
else:
text = element.text
print("{}: {}".format(title, text))
同样，对包含有关文档内容的统计信息的app.xml文件执行此操作-
app_mapping = {
'TotalTime': 'Edit Time (minutes)',
'Pages': 'Page Count',
'Words': 'Word Count',
'Characters': 'Character Count',
'Lines': 'Line Count',
'Paragraphs': 'Paragraph Count',
'Company': 'Company',
'HyperlinkBase': 'Hyperlink Base',
'Slides': 'Slide count',
'Notes': 'Note Count',
'HiddenSlides': 'Hidden Slide Count',
}
for element in app_xml.getchildren():
for key, title in app_mapping.items():
if key in element.tag:
if 'date' in title.lower():
text = dt.strptime(element.text, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
else:
text = element.text
print("{}: {}".format(title, text))
现在，在运行上述脚本之后，我们可以获得有关特定文档的不同详细信息。请注意，我们只能将此脚本应用于Office 2007或更高版本的文档。