Why Provenance Matters After Extraction in App Data Forensics
7月 31, 2026 コメントはまだありません
After extraction, provenance helps investigators understand where evidence came from, how it was interpreted and whether a finding can be defended.
デジタル・フォレンジック・ツール
フォレンジック・ツールにより、より多くの情報を、より多くの発見を、より迅速な作業を可能にします。
捉えどころのないデータホタル
新しいフォレンジックワークスペース
8月31日に来ます
アプリデータ調査のための単一フォレンジックワークスペース。プロビナンス（出所）に基づいて構築。SQLite、RealmDB、LevelDB、IndexedDB、Apple Biome/SEGBを横断して証拠を復元、解釈、検証、報告。すべての発見はソースまで追跡可能。2026年8月31日ローンチ。.
バリイント計算機
VarIntsの計算とデコード
SQLiteの可変長整数とシリアル型コードを秒単位でデコードします。文字列とBLOBの格納長を計算し、レコードがオーバーフローページを必要とするかどうかを判断し、ペイロードのどれくらいがデータベースページにローカルに格納されているかを特定します。SQLiteレコードとデータ構造の迅速な、スクリプト不要な分析のために構築されています。.
backup2fs
iOSバックアップを正規化するツール
iOSバックアップデータを整理されたナビゲート可能なファイル構造に変換します。この無料のWindowsツールは、ハッシュ検証とデバイスメタデータを含むiTunesバックアップコンテンツを抽出し、正規化します。明確で論理的なファイルシステムを通してバックアップデータにアクセスし、効率的な分析とレポート作成が可能です。
デジタルフォレンジック研修プログラム
フォレンジックの基本をマスターし、ツールが見落とす証拠を発見する
フルアドバンストプログラム
SQLiteを使った実践的な分析で、サポートされていないアプリを深く掘り下げます。Pythonを使用してスクリプトを作成し、自動化し、ツールが見逃したものを抽出します。高度なモバイルフォレンジックのための技術的なエッジを得る。
フル高度プログラム オンデマンドで利用可能
モバイルアプリやオペレーティングシステムの隠れたレイヤーであるSQLiteデータベースを深く掘り下げます。データを抽出、解読、解釈し、ユーザーアクティビティとフォレンジック成果物を明らかにする方法を学びます。
マイクロコース
オンデマンドで利用可能
SQLite データ構造 5 CPE
ページを手動でデコードする方法、削除されたレコードを復旧する方法、および結果に自信を持って有効性を検証する方法を学びます。正確で法廷提出可能な証拠が必要な場合に最適です。.
マイクロコース
オンデマンドで利用可能
WALフレームとSHMインデックス5CPE
WALフレームとSHMインデックスを検査して、削除されたレコード、チェックポイント前のレコードを復旧し、トランザクションタイムラインを再構築する方法を学びます。自動化ツールでは表示されないアプリの活動を明らかにします。.
あらゆるスケジュールに対応するトレーニング形式
実戦練習。どのように学ぶかを選択する。
オンデマンド・トレーニング
ご都合の良いときに学習できます。24時間年中無休で、インタラクティブなレッスン、実践的な演習、実際のフォレンジックシナリオにアクセスできます。各モジュールを自分のペースで進めてください。.
ライブ・オンライン・トレーニング
どこからでもライブセッションに参加できます。質問したり、テクニックを試したり、実践しながら学ぶことができます。教室に通うことなく、教室の活気を味わうことができます。
クラスルームトレーニング
深く実践的なスキルを身につけるためにデザインされた実習を通して、フォレンジックの専門家から直接学ぶことができます。
証明された方法。結果に支えられている。
25+ 年の経験がトレーニングを支える
100% すべてのコースで実際のケース演習に重点を置く
5/5プロの平均コース評価
30カ国以上で、1000人以上の専門家がトレーニングを受けた
マイクロラーニング｜ガイド＆電子書籍
無料ガイド
GPTパーティショニングのフォレンジックガイド
この無料ガイドは、保護MBR、GPTヘッダー、およびパーティション・エントリー・アレイをカバーする、GPTパーティション・ディスクの実用的なウォークスルーを提供します。これは、フォレンジックの専門家がディスク構造を理解し、データを復元し、証拠を検証するのに役立つように設計されています。
無料ガイド
iOS 16.xでロックされたApple Notesを復号化する
このガイドは、iOS 16.xで暗号化されたApple Notesを扱うフォレンジックアナリストのための実践的なウォークスルーを提供します。iOSのバックアップから抽出されたNoteStore.sqliteデータベースに保存されているロックされたメモの特定と復号化に焦点を当てています。
世界中の調査官に信頼されている
当社のコースは、デジタルおよびモバイル証拠の調査方法を洗練させます。ツールのボタン操作に留まらず、生のデータを扱い、アプリのアーティファクトをデコードし、実際の事件シナリオを実践する、完全なワークフローを習得できます。ラボとCTFチャレンジにより、実際の条件下でのライブ調査に対応する自信がつきます。.
現在、2つの認定プログラムを提供しています。 SQLiteフォレンジックそして モバイル・フォレンジックのためのPython.各プログラムは、既存のツールを補完する実践的なスキルを構築し、より多くのものを見たり、見つけたり、報告書や法廷でも通用する正確な結果を出すのに役立ちます。
はい。トレーニングは現在のフォレンジックの状況に合わせて完全に更新されました。これには、最新のiOSおよびAndroid環境のサポート、新しいアプリ構造、更新されたCTFシナリオ、およびSQLiteフリーリストの復旧やWAL/SHMファイルのデコードといった高度なトピックの詳細な解説が含まれます。.
当社のツールは、今日のフォレンジックの課題に対応できるよう設計されています。既存の信頼できるプラットフォームを置き換えるのではなく、拡張します。迅速な回答が必要な場合には、それを提供するツールもあります。また、標準的なツールでは見落としがちな証拠を、新たな方法で開示するツールもあります。.
VarInt電卓
SQLiteデータベースから.
バックアップ2FS
バックアップを構造化され、ナビゲート可能なファイルシステムに変換し、ハッシュとメタデータを保持します。混乱から明快へ、ワンステップで。.
SQLiteビジュアライザー
SQLiteデータベースを深く分析します。構造を視覚化し、削除されたレコードを時系列で追跡し、WAL、フリーリスト、未割り当てスペースから隠された証拠を復旧します。長年のトレーニングと調査に基づいて構築されたSQLite Visualizerは、標準的なツールが見逃しがちなものを明らかにします。.
8月31日より、SQLite Visualizerは～の一部となります 捕らえどころのないデータゲンジボタル, 現代のアプリデータ調査のために、ワークフローをより広範なフォレンジックワークスペースに引き継ぐ.
捕らえどころのないデータゲンジボタル
起動 8月 31, ホタル です 構築された 〜のために その 仕事 それ 始まる 後 抽出. それ もたらす SQLite, RealmDB、, LevelDB、, IndexedDB そして アップル バイオーム / セグ 〜へ いち ワークスペース。. 回復 何 残る イン その データ、, 解釈する それ イン 文脈, 検証 所見 反対 その ソース, そして 報告 とともに a クリア 経路 戻る への その ファイル, ページ そして バイト オフセット.
これらのツールを組み合わせることで、より鋭い洞察、明確なレポート、そして実際の調査で自信を持って提示できる、根拠に基づいた調査結果を得ることができます。.
私たちが最初にSQLite Visualizerを開発したのは、実際のケースにおいてSQLiteをより明確に調査する手段が必要だったからです。次のような疑問が繰り返し浮上していました。「何が削除されたのか」「いつ変更されたのか」「このレコードはどこから来たのか」「レポートでどのように説明すればよいのか」といったことです。
SQLite VisualizerはSQLiteのそのギャップを埋めました。削除されたレコードをフレームごとに表示し、スキーマの関係を視覚的にマッピングし、WAL、フリーリスト、および未割り当てスペースからデータを回復します。ケースワークから構築され、実践的なラボで洗練されたこのツールは、データベース分析をより速く、より明確に、そして説明しやすくします。.
Firefly はその考え方をさらに発展させています。SQLite は依然として中核をなしていますが、現代のアプリ証拠は、RealmDB、LevelDB、IndexedDB、Apple Biome / SEGB、BLOB、タイムスタンプ、サイドカー、ネストされた構造など、さまざまな場所に存在しています。 Fireflyは、抽出後にこれらのデータを単一のフォレンジック作業スペースに統合するため、調査担当者は残存データを復元し、文脈に基づいて解釈し、ソースデータと照合して検証を行い、追跡可能な明確な経路を示した調査結果を報告することができます。.
8月31日より、SQLite Visualizer は Elusive Data Firefly の一部となります。.
当社のツールは、フォレンジック調査員が実際に答える必要がある質問を中心に構築されています。デコードされた値を示すだけでは不十分です。その値がどこから来たのか、どのように復旧されたのか、そしてその発見がレビューされたときに説明できるかどうかを理解する必要があります。.
SQLite VisualizerがそのアプローチをSQLiteにもたらしました。これにより、調査官はWAL内のデータベース履歴を追跡し、スキーマを視覚的に探索し、構造と16進数間を移動し、コンテキストを失うことなくWAL、フリーリスト、および未割り当てスペースから削除されたデータを復元できます。.
Fireflyは、SQLiteで培われたアイデアをさらに発展させたものです。8月31日より、SQLite Visualizerは、SQLite、RealmDB、LevelDB、IndexedDB、Apple Biome / SEGBを横断する最新アプリデータ調査のための、より広範なフォレンジックワークスペースであるFireflyの一部となります。.
主な能力は以下の通り：
WALタイムライン分析
データベースの履歴をレコードごとに確認する。.
ビジュアルスキーマナビゲーション
テーブルと関連性を、インタラクティブなキャンバスとして可視化します。.
統合された16進数と構造体ビュー
ソースへのパスを失うことなく、レコード、ページ、構造、バイト間を移動します。.
削除されたレコードの回復
WAL、フリーリスト、未割り当て領域、およびサポートされている最新アプリデータベースに残っているものを復旧します。.
来歴と報告
ソースと所見を照合し、作業中のビューをレポートに反映させる。.
これらの機能を組み合わせることで、調査担当者はアプリデータをより迅速かつ明確、そして説得力のある方法で分析できるようになります。これにより、単なるデコードされた値から、確かな根拠に基づいた、自信を持って提示できる調査結果へと導くことができます。.
目標やスケジュールに合わせて形式を選ぶことができる：
マイクロコース:GPT、SQLite、暗号化アプリなど、特定のトピックに焦点を絞った短時間のライブセッション（60～90分）。
オンデマンドコース:認定トレーニングに24時間いつでもアクセス。ラボを再生したり、ガイド付きエクササイズに従ったり、自分のスピードでテクニックを応用することができます。
ライブ・オンライン・コース:専門家主導の授業にリアルタイムで参加。ケースディスカッションに参加したり、質問をしたり、インストラクターのフィードバックを受けながらラボをこなしたり。
クラスルームトレーニング:経験豊富なデジタル・フォレンジックの専門家が指導する没入型のセッションや実習を通して、対面式で学ぶことができます。
はい。すべてのコースには修了証明書とCPEクレジットが含まれ、多くの専門機関が認定しています。
当社のトレーニングは、あらゆる経験レベルをサポートします。取得や検証のような基礎的なスキルから始めることもできますし、アプリデータベースの解析やフォレンジック自動化のためのPythonスクリプトのような高度なテクニックで専門知識を深めることもできます。
いいえ。これらのツールは、複雑なフォレンジック作業をより分かりやすく、検証しやすく、説明しやすくするために作られています。VarIntのデコード、iOSバックアップのナビゲーション、データベース内部の調査など、いずれの場合も、根本的な証拠を隠すことなく、プロセスをより明確かつ迅速にすることが目的です。.
本日SQLite Visualizerをご購入いただくと、開始のお手伝いをさせていただくための1時間のオンボーディングセッションが1回含まれます。8月31日以降は、Fireflyも同様となります。.
追加のトレーニングが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。SQLiteフォレンジックの高度なトレーニングも提供しており、実用的なワークフローの一部としてツールを使用する認定コースもあります。.
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素晴らしいコースをありがとう！サポートされていないアプリの扱い方がやっとわかりました。このコースでピンと来ました。以前にもいくつかトレーニングを受けたことがありますが、このコースは実際にすぐに役立つものだったので、際立っていました。講師は、アプリのデータがどのように保存されるかを納得のいく方法で説明してくれましたし、実例がたくさんあったのも本当にありがたかったです。すでにいくつかのテクニックを現在の案件で使っています。