Seminar Turbinia – Entwicklung eigener Analysatoren

Das Seminar führt von einer forensischen Fragestellung zu einem integrierten, testbaren Turbinia-Analysator. Behandelt werden Eingabemodell, Analyseroutine, strukturierte Befunde, Protokollierung, Fehlerbehandlung, Paketierung, Bereitstellung und kontrollierte Weiterentwicklung.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Analyseanforderungen in klare Eingaben, Befunde und Qualitätskriterien übersetzen
• Einen eigenen Analysator nach Projektkonventionen implementieren
• Befunde strukturiert, nachvollziehbar und für Folgeprozesse verwertbar ausgeben
• Analysatoren testen, paketieren, bereitstellen und wartbar weiterentwickeln

Zielgruppe

Python-Entwickler, DFIR-Tool-Entwickler, technische Analysten mit Programmiererfahrung und Teams, die eigene Erkennungs- oder Auswertelogik in Turbinia integrieren.

Voraussetzungen

Gute Python-Kenntnisse, Git-Grundlagen, Erfahrung mit Tests und Verständnis forensischer Daten. Turbinia-Grundlagen und Kenntnisse des Task-Modells werden vorausgesetzt.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Analysefall spezifizieren

   Fragestellung, Eingabetyp, Trefferdefinition, False-Positive-Risiko, Laufzeit und erwartete Befundstruktur werden schriftlich festgelegt.

2. Schritt 2: Entwicklungsumgebung vorbereiten

   Quellcode, Abhängigkeiten, virtuelle Umgebung, Testdaten, Linter und Testwerkzeuge werden reproduzierbar eingerichtet.

3. Schritt 3: Analysatorgerüst untersuchen

   Basisklasse, Initialisierung, Eingabeparameter, Analyseaufruf, Ergebnisobjekte und Registrierungsmechanismen werden nachvollzogen.

4. Schritt 4: Eingaben sicher verarbeiten

   Pfadprüfung, Dateiformat, Kodierung, Größenlimits, fehlende Daten und unerwartete Inhalte werden defensiv behandelt.

5. Schritt 5: Analysekern implementieren

   Erkennung beziehungsweise Auswertung wird in kleine, testbare Funktionen zerlegt; externe Werkzeuge und Bibliotheken werden kontrolliert eingebunden.

6. Schritt 6: Befunde modellieren

   Schweregrad, Kategorie, Beschreibung, Beleg, Quellbezug und empfohlene Folgemaßnahme werden konsistent strukturiert.

7. Schritt 7: Logging und Fehlerbehandlung ergänzen

   Diagnoseinformationen werden ohne unnötige Beweisdaten protokolliert; erwartbare Fehler führen zu klaren Zuständen statt zu unkontrollierten Abbrüchen.

8. Schritt 8: Unit-Tests entwickeln

   Normale Treffer, Nichttreffer, Grenzfälle, beschädigte Eingaben und Fehlerpfade werden mit kleinen Fixtures automatisiert geprüft.

9. Schritt 9: Integration in Turbinia testen

   Registrierung, Task-Aufruf, Ergebnisübernahme, parallele Ausführung und Verhalten mit realistischen Evidence-Mengen werden verifiziert.

10. Schritt 10: Paketieren und bereitstellen

    Version, Abhängigkeiten, Container- oder Paketbereitstellung, Kompatibilität und Rollback werden für einen kontrollierten Rollout vorbereitet.

11. Schritt 11: Review und Pflege organisieren

    Code-Review, Regelpflege, Testdaten, Changelog, Zuständigkeit und Ausmusterungskriterien werden als Lebenszyklus festgelegt.

Praxisübungen

• Analysespezifikation und Befundschema für einen Beispielindikator erstellen
• Einen eigenen Analysator mit defensiver Eingabeprüfung implementieren
• Treffer-, Nichttreffer- und Fehlerfälle automatisiert testen
• Analysator in einer Turbinia-Testumgebung integrieren und Ergebnisse bewerten

Methodik

Die Entwicklung erfolgt in aufeinander aufbauenden Iterationen. Jede Iteration endet mit Code-Review, automatisiertem Test und einer fachlichen Prüfung der erzeugten Befunde.