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.
학습 내용 개요
- 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
이 과정이 적합한가요?
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
수사관이 이 과정을 선택하는 이유
- Page-level change tracking — follow the flow of data between versions and edits
- Real-world WAL and SHM data — work with live forensic samples
- 스크립팅 필요 없음 — clear, step-by-step instruction
- 2 hours total — concise and focused
- 유연한 제공 — on-demand or live online
- 인증서 포함 — proof of training and skills
Inside the Course (Video)
코스 형식 및 가격
온디맨드: 사용자의 편의에 맞춰 진행
온라인 라이브: $349
학습 내용
이 과정에서는 다음과 같은 방법을 배웁니다:
- 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.
교육에 포함
- 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.
- 유연한 형식 Join live or study on-demand at your own pace.
- 수료 증명서 Receive official recognition of your skills after finishing the course.
코스 콘텐츠
모든 섹션 확장- 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
이 과정은 누구를 대상으로 하나요?
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.
특히 다음과 같은 경우에 유용합니다:
- 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.
이 과정이 도움이 되는 대상
모바일 앱 조사관
Dig beyond the database file to extract deleted or overwritten content from WAL and SHM files.
도구 유효성 검사기
Test the limits of your forensic tools by comparing decoded output with raw transaction-layer evidence.
기술 분석가
Understand how SQLite tracks changes using WAL frames and SHM index pages — and how to parse them manually.
보고서 작성자
Explain how and when data changed, not just what was recovered — with clarity that stands up in court.
실습 학습자
No fluff. Work with real forensic WAL/SHM samples in a guided, lab-driven format designed for deep retention.
법무 및 규정 준수 팀
Need evidence that shows what changed and when? Learn techniques that hold up under scrutiny.
교수자
이 과정은 제임스 아이크바움이 진행합니다, 디지털 포렌식 분야의 선도적인 전문가이자 모바일 및 데이터베이스 분석 분야에서 가장 경험이 풍부한 강사 중 한 명입니다. 15년 이상의 SQLite 포렌식 교육 경력을 보유한 James는 30개 이상의 국가에서 전문가를 교육했습니다.
그는 이전에 MSAB에서 글로벌 교육 관리자로 근무했으며 국가 경찰 기관, 정부 및 민간 DFIR 연구소를 포함한 전 세계 수백 개 조직을 대상으로 고급 교육을 이끌었습니다. 그의 교육은 심도 있는 기술력과 실제 수사에서 얻은 광범위한 현장 경험을 결합합니다.
이 마이크로 강좌에서 James는 삭제된 레코드, 프리리스트 페이지, 오버플로 구조 등 SQLite 데이터베이스의 내부 작동 방식을 안내하며, 즉시 적용할 수 있는 기술을 제공하도록 설계된 실용적이고 도구에 독립적인 접근 방식을 사용합니다.
LinkedIn에서 James와 연결- 15년 이상 디지털 및 모바일 포렌식 교육 경험
- 전 MSAB 글로벌 교육 관리자
- 전 캘리포니아 P.O.S.T. 강사
- 새크라멘토 밸리 하이테크 범죄 태스크포스 소속 형사
- FBI 사이버 범죄 태스크 포스의 미국 특별 부보안관
- HTCIA 올해의 사례 수상(2011)
교육 형식 선택
온디맨드
Learn at your own pace with 2 hours of expert-led content. Flexible, self-guided learning.
- 언제든지 시작
- 90일 전체 액세스 권한
- 나만의 속도로 작업하기
- 인증 포함
- 이메일 지원 및 리소스 라이브러리
온라인 라이브
강사가 진행하는 세션에 원격으로 참여하세요. 예약된 수업을 선택하거나 비공개 팀 세션을 요청하세요.
- 예약된 가상 세션
- 실시간 교육 및 Q&A
- 대화형 실습
- 인증 포함
- 이메일 지원 및 리소스 라이브러리
단체 요금은 문의하세요 ⟶
인증 및 CPE 크레딧
이 마이크로 과정 및 전체 SQLite 포렌식 트랙
이 집중 마이크로 코스는 빠르고 목표에 맞는 학습을 위해 설계된 독립형 모듈입니다. 디지털 조사관이 다음을 이해하는 데 도움이 되도록 제작되었습니다. SQLite가 데이터를 저장, 구성 및 삭제하는 방법 - 특히 포렌식 도구로는 부족할 때 유용합니다. 단 몇 시간 만에 프리리스트 페이지, 오버플로 레코드, 가변 길이 정수(VarInts) 등 SQLite 내부에 대한 명확하고 체계적인 이해를 얻을 수 있습니다.
이 마이크로 코스는 광범위한 교육 전략의 일부이며 전체 교육 과정 중에서 엄선된 것입니다. 고급 SQLite 포렌식 과정. 이 대규모 과정은 3일(또는 이에 상응하는 온디맨드)에 걸쳐 진행되며 고급 실습, 인증 및 최대 24 CPE 크레딧.
정식 버전의 강좌에서는 다음과 같은 내용도 배울 수 있습니다:
- WAL 및 SHM 파일의 수동 구문 분석 및 해석
- 할당되지 않은 공간을 조사하고 복구하는 방법
- 사용자 지정 앱 구문 분석 및 B-Tree 탐색
- Elusive Data의 독점적인 SQLite 포렌식 도구 사용
- 기술 테스트 및 강화를 위한 시나리오 기반 CTF 챌린지
자주 묻는 질문
모두 확장WAL & 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.
전 세계 수사관들이 신뢰하는 기업
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
SQLite는 2025년에도 여전히 모바일 앱 스토리지의 중추로 채팅 기록과 위치 로그부터 앱 설정과 캐시된 미디어에 이르기까지 모든 것을 뒷받침할 것입니다. 포렌식 도구는 기본적인 추출은 잘 처리하지만, 데이터베이스 내부에 저장된 쓰기 전 로그, 오버플로 체인 또는 각 앱에 고유한 사용자 정의 스키마 등 더 깊은 곳에 저장된 내용을 밝혀내는 데는 역부족인 경우가 많습니다.
모바일 소프트웨어가 빠르게 발전함에 따라 분석가들은 데이터가 부분적으로만 디코딩되거나 아예 누락되는 상황에 점점 더 많이 직면하고 있습니다. 신뢰할 수 있는 모바일 분석을 위해서는 SQLite의 내부 작동을 이해하는 것이 필수적입니다.
이 마이크로 강좌는 이러한 현실을 염두에 두고 만들어졌습니다. 구조적 수준에서 SQLite를 분석하고, 데이터를 수동으로 복구하고, 레코드가 어떻게 구성되어 있는지 해석하고, 도구만으로는 설명할 수 없는 패턴이나 이상 징후를 발견하는 방법을 배우게 됩니다. 복잡하거나 시간이 촉박한 상황에서 더 효과적으로 제어할 수 있는 실용적인 전문 지식을 습득할 수 있습니다.
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이 실용적인 워크스루는 수사관에게 iOS 16.x 기기에서 암호화된 Apple Notes를 추출하는 도구와 방법을 제공합니다. 표준 도구를 뛰어넘는 단계별 기술을 배워 실제 사례를 명확하고 제어력 있게 해결하는 데 도움이 됩니다.
특히 익숙하지 않거나 지저분한 데이터베이스로 작업하는 경우, VarInts를 수동으로 디코딩하면 포렌식 워크플로우가 느려질 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 이러한 값을 빠르게 해석할 수 있으므로 분석에 집중할 수 있습니다. 무료로 사용할 수 있으며 SQLite 내부를 직접 다루는 조사자를 위해 만들어졌습니다.
오버플로 페이지는 이미지나 미디어와 같은 대용량 데이터가 단일 SQLite 페이지로 충분하지 않을 때 저장되는 곳입니다. 이 문서에서는 조각난 기록을 수동으로 복구하여 대부분의 자동화된 조각화 방법이 놓치는 증거를 추출할 수 있는 방법을 보여드립니다.
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