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A Forensic Method for Efficient file extraction in HDFS Based on Three-Level Mapping

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2017年第2期22卷 114-126页

作者： GAO Yuanzhao LI Binglong The Forth College Information Engineering UniversityZhengzhou 450001 Henan China State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing Information Engineering University Zhengzhou 450001 Henan China

The large scale and distribution of cloud computing storage have become the major challenges in cloud forensics for file extraction. Current disk forensic methods do not adapt to cloud computing well and the forensic research on distributed file system is inadequate. To address the forensic problems, this paper uses the Hadoop distributed file system （HDFS） as a case study and proposes a forensic method for efficient file extraction based on three-level （3L） mapping. First, HDFS is analyzed from overall architecture to local file system. Second, the 3L mapping of an HDFS file from HDFS namespace to data blocks on local file system is established and a recovery method for deleted files based on 3L mapping is presented. Third, a multi-node Hadoop framework via Xen virtualization platform is set up to test the performance of the method. The results indicate that the proposed method could succeed in efficient location of large files stored across data nodes, make selective image of disk data and get high recovery rate of deleted files.

关键词： the Hadoop distributed file system (HDFS) forensics cloud forensics three-level (3L) mapping metadata file extraction file recovery Ext4

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