SQLite Forensics Micro-course: WAL Frames and SHM Index
advanced level | 2 HouRS | updated 2025
Need to recover deleted, uncommitted, or overwritten SQLite data?
This advanced micro-course teaches you how to extract evidence from WAL and SHM files, volatile layers where critical changes often reside. Learn to verify data integrity, track modifications, and uncover what traditional tools miss.
SQLite Forensics: WAL & SHM (Micro-course)
This advanced micro-course teaches you how to extract evidence from WAL and SHM files, volatile layers where critical changes often reside. Learn to verify data integrity, track modifications, and uncover what traditional tools miss.
Überblick über das, was Sie lernen werden
- Understand how WAL and SHM files track SQLite database changes over time
- Decode WAL frames and SHM index structures to locate deleted or overwritten data
- Recover evidence that’s missed by common forensic tools
- Reconstruct timelines of app activity
- Validate tool output and spot tampering or anomalies
Ist dieser Kurs etwas für Sie?
This course is ideal for forensic professionals who:
- Need to trace the sequence of events from mobile app activity
- Want to analyze deleted or uncommitted SQLite records manually
- Are working on high-stakes or time-critical investigations
- Prefer focused, practical training with immediate takeaways
Warum Ermittler diesen Kurs wählen
- Page-level change tracking — follow the flow of data between versions and edits
- Real-world WAL and SHM data — work with live forensic samples
- Kein Skripting erforderlich — clear, step-by-step instruction
- 2 hours total — concise and focused
- Flexible Lieferung — on-demand or live online
- Inklusive Zertifikat — proof of training and skills
Inside the Course (Video)
Kursformat & Preisgestaltung
On-Demand: in Ihrem eigenen Tempo
Live Online: $349
Was Sie lernen werden
In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:
- Decode SQLite’s change-tracking system Understand how Write-Ahead Logs (WAL) and Shared Memory (SHM) files track what changed, when, and how.
- Recover overwritten and deleted content Extract valuable evidence from uncommitted transactions and untouched WAL frames missed by standard tools.
- Reconstruct database activity Use WAL frames and SHM index pages to trace the order, timing, and nature of changes over time.
- Validate or challenge tool output Compare tool findings with raw frame-level data to detect gaps or tampering.
- Explain database changes clearly Learn to document what changed, why it matters, and how you proved it — suitable for reports or court.
- Work with real-world forensic data Practice your skills on authentic datasets drawn from mobile case scenarios.
In Ihrer Ausbildung enthalten
- Focus on SQLite timelines Go beyond snapshots — see what happened before data was committed or deleted.
- WAL and SHM mastery Learn how frames are structured, how SHM index pages guide interpretation, and how to navigate both.
- Tool-independent techniques Learn to verify findings manually — without relying on automated parsing.
- Step-by-step, no-code delivery Designed for examiners — no SQL or programming required.
- Flexibles Format Join live or study on-demand at your own pace.
- Bescheinigung über den Abschluss Receive official recognition of your skills after finishing the course.
Inhalt des Kurses
Alle Abschnitte erweitern- Understand the role of WAL and SHM in SQLite’s architecture
- Learn how WAL enables change tracking and delayed writes
- Decode individual WAL frames and headers
- Identify page changes and transaction boundaries
- Explore SHM files and their indexing role
- Use SHM data to navigate and interpret WAL frames
- Find deleted data in uncheckpointed WAL segments
- Identify uncommitted inserts, updates, and data that never made it to the main database
- Rebuild action timelines from WAL and SHM changes
- Match modifications to precise transaction points
- Validate tool results by comparing raw WAL/SHM data
- Detect gaps, anomalies, and possible tampering
Für wen ist dieser Kurs gedacht?
This course is for digital forensic professionals, incident responders, and analysts who need to extract evidence from the often-overlooked WAL and SHM files in SQLite databases. It’s ideal when deleted or modified content isn't available in the main database file — and your tools don’t go far enough.
Es ist besonders nützlich, wenn Sie:
- Investigate mobile app data from iOS or Android devices
- Need to recover deleted records or analyze overwritten entries
- Are tasked with validating tool results or identifying tampering
- Want to reconstruct database activity over time
- Work in legal, regulatory, or internal investigative environments
- Prefer hands-on, case-based learning over slides or theory
Whether you're working in law enforcement, corporate investigations, or digital forensics labs — this course gives you the skills to uncover critical evidence in WAL and SHM files.
Für wen dieser Kurs geeignet ist
Mobile App-Ermittler
Dig beyond the database file to extract deleted or overwritten content from WAL and SHM files.
Werkzeug-Validierer
Test the limits of your forensic tools by comparing decoded output with raw transaction-layer evidence.
Technische Analysten
Understand how SQLite tracks changes using WAL frames and SHM index pages — and how to parse them manually.
Verfasser von Berichten
Explain how and when data changed, not just what was recovered — with clarity that stands up in court.
Praktisch veranlagte Lernende
No fluff. Work with real forensic WAL/SHM samples in a guided, lab-driven format designed for deep retention.
Recht & Compliance Teams
Need evidence that shows what changed and when? Learn techniques that hold up under scrutiny.
Ihr Ausbilder
Dieser Kurs wird von James Eichbaum unterrichtet, einem führenden Experten für digitale Forensik und einem der erfahrensten Dozenten für Mobil- und Datenbankanalysen. Mit über 15 Jahren Erfahrung im Unterrichten von SQLite-Forensik hat James Eichbaum Fachleute in über 30 Ländern geschult.
Zuvor war er als Global Training Manager bei MSAB tätig und hat Fortbildungen für Hunderte von Organisationen weltweit geleitet, darunter nationale Polizeibehörden, Regierungen und private DFIR-Labore. Sein Unterricht kombiniert fundierte technische Kenntnisse mit umfangreichen Erfahrungen aus realen Ermittlungen.
In diesem Mikrokurs führt James Sie durch die interne Funktionsweise von SQLite-Datenbanken, einschließlich gelöschter Datensätze, Freelist-Seiten und Überlaufstrukturen. Dabei verfolgt er einen praktischen, werkzeugunabhängigen Ansatz, der Ihnen Fähigkeiten vermittelt, die Sie sofort anwenden können.
Verbinden Sie sich mit James auf LinkedIn- Mehr als 15 Jahre Unterricht in digitaler und mobiler Forensik
- Ehemaliger Global Training Manager bei MSAB
- Ehemaliger kalifornischer P.O.S.T.-Ausbilder
- Detektiv bei der Task Force für Hightech-Verbrechen im Sacramento-Tal
- Stellvertretender US-Sondermarschall in der FBI-Taskforce für Cyberkriminalität
- Empfänger der HTCIA-Auszeichnung für den Fall des Jahres (2011)
Wählen Sie Ihr Schulungsformat
OnDemand
Learn at your own pace with 2 hours of expert-led content. Flexible, self-guided learning.
- Start jederzeit möglich
- 90 Tage voller Zugang
- Arbeiten Sie in Ihrem eigenen Tempo
- Zertifizierung inklusive
- E-Mail-Support und Ressourcenbibliothek
Live Online
Nehmen Sie aus der Ferne an von Ausbildern geleiteten Sitzungen teil. Wählen Sie einen geplanten Kurs oder fordern Sie eine private Teamsitzung an.
- Geplante virtuelle Sitzungen
- Live-Anleitung & Fragen und Antworten
- Interaktive Labore
- Zertifizierung inklusive
- E-Mail-Support und Ressourcenbibliothek
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Zertifizierung & CPE-Punkte
Dieser Mikro-Kurs und der vollständige SQLite Forensics Track
Dieser konzentrierte Mikrokurs ist ein eigenständiges Modul, das für schnelles, zielgerichtetes Lernen konzipiert ist. Es soll digitalen Ermittlern helfen, Folgendes zu verstehen wie SQLite Daten speichert, organisiert und löscht - insbesondere dann, wenn forensische Tools nicht ausreichen. In nur wenigen Stunden erhalten Sie ein klares, strukturiertes Verständnis der SQLite-Interna, einschließlich Freelist-Seiten, Überlaufsätze und Ganzzahlen variabler Länge (VarInts).
Dieser Mikro-Kurs ist Teil unserer breit angelegten Schulungsstrategie und wurde sorgfältig aus dem gesamten Fortgeschrittener SQLite-Forensik-Kurs. Dieser größere Kurs erstreckt sich über drei volle Tage (oder ein entsprechendes On-Demand-Angebot) und bietet fortgeschrittene Übungen, Zertifizierung und bis zu 24 CPE-Punkte.
In der Vollversion des Kurses werden Sie auch lernen:
- Manuelles Parsen und Interpretieren von WAL- und SHM-Dateien
- Untersuchung und Wiederherstellung von nicht zugewiesenem Speicherplatz
- Benutzerdefiniertes App-Parsing und B-Tree-Navigation
- Verwendung der exklusiven SQLite-Forensik-Tools von Elusive Data
- Szenariobasierte CTF-Herausforderungen zum Testen und Vertiefen von Fähigkeiten
FAQ
Alle erweiternWAL & SHM is a short, focused microcourse — about 2 hours total. You can take it on-demand at your own pace, or book a live session for guided instruction.
You don’t need a developer background. If you’ve used forensic tools and worked with app data before, you’ll be fine. Everything is explained step-by-step using real cases and visuals.
Yes. This course shows how WAL frames can help reconstruct when records were written or deleted — even when the database no longer contains the data.
Yes. The course includes downloadable datasets based on real case scenarios — so you can follow along and practice techniques covered in each module.
The Write-Ahead Log (WAL) stores changes before they are committed to the database. The SHM (shared memory) file is an index that helps track what’s in the WAL. Together they act like a time machine for the database.
Yes. You’ll learn how to locate uncommitted or overwritten content in the WAL — often deleted messages or rows that tools miss entirely.
No — but if you take the full SQLite Forensics course later, the cost of this microcourse can be deducted. Just contact us before enrolling.
Yes — updated content reflects 2025 SQLite behavior, forensic challenges, and includes new mobile datasets and labs.
Yes. You’ll learn the internal layout of WAL frames and how SHM indexes help manage them — plus how to parse this structure manually.
Immediately. The training is built around real cases and forensic needs — not generic slides. You’ll walk away ready to apply what you’ve learned.
No. You’ll work with basic forensic tools and hex viewers — nothing proprietary or complex is required.
You’ll get email support from the instructor — so you’re never stuck. Just reach out as needed during your training.
Weltweites Vertrauen bei Ermittlern
Lina S.
Digital Forensic Examiner
I’ve always relied on tools to tell the story, but this course showed me what’s hiding between the lines. Seeing deleted messages come back from the WAL blew my mind.
Marcus D.
Incident Response Consultant
I used to skip over WAL files because I didn’t know what to do with them. Now I can pull out overwritten records, rebuild actions, and explain every change in a timeline.
Chloe R.
Mobile Forensics Analyst
Turns out the timeline I needed was already there. WAL and SHM gave me what the tools missed. Honestly, this training changed how I work on every case.
SQLITE forensics
SQLite ist auch im Jahr 2025 noch das Rückgrat der mobilen App-Speicherung, die alles von Chatverläufen und Standortprotokollen bis hin zu App-Einstellungen und zwischengespeicherten Medien speichert. Während forensische Tools die grundlegende Extraktion gut bewältigen, bleiben sie oft hinter dem zurück, was tiefer in den Datenbankinterna gespeichert ist: Write-Ahead-Protokolle, Überlaufketten oder benutzerdefinierte Schemata, die für jede App einzigartig sind.
Mit der rasanten Entwicklung mobiler Software sehen sich die Prüfer immer häufiger mit Situationen konfrontiert, in denen Daten nur teilweise oder gar nicht entschlüsselt werden. Das Verständnis der inneren Funktionsweise von SQLite ist für eine zuverlässige mobile Analyse unerlässlich geworden.
Dieser Mikrokurs wurde unter Berücksichtigung dieser Realität entwickelt. Sie lernen, SQLite auf struktureller Ebene zu zerlegen, Daten manuell wiederherzustellen, die Organisation von Datensätzen zu interpretieren und Muster oder Anomalien zu erkennen, die sich mit Tools allein nicht erklären lassen. Es ist die Art von praktischem Fachwissen, die Ihnen mehr Kontrolle in komplexen oder zeitkritischen Fällen gibt.
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