关键词：电子数据取证、手机取证、计算机取证
一、前言
在大数据时代，数据安全和隐私保护的重要性愈发显著。近期，我们遇到一起侵犯公民隐私的案件，其复杂性与敏感性要求我们采取更为精细和专业的技术手段。在还原涉案数据库至本地环境的过程中，取证人员发现数据已被AES加密技术所保护，这无疑为数据分析提升了难度。本文将详细探讨如何运用AES解密技术，突破数据加密的障碍，恢复公民信息的原始状态，确保数据的安全性与完整性。
二、测试环境
pycryptodome是一个Python加密库，提供多种加密算法，包括AES、RSA、DES等。它对pycrypto进行了增强，支持Python 2和3，易于从pycrypto迁移。对于AES解密，pycryptodome的优势在于其强大的API和易用性，能够高效地处理数据解密，同时保证代码的兼容性和安全性。
安装方法->Pycharm终端输入如下命令：
pip install pycryptodome
编写代码之前需要先导入Crypto.Cipher和Crypto.Util.Padding模块，如下代码所示：
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import unpad
三、操作步骤
在进行数据解密之前，我们需要对AES加密有一个基本的了解。AES，即高级加密标准（Advanced Encryption Standard），是一种目前在全球范围内广泛使用的对称加密算法。它由美国国家标准与技术研究院（NIST）在2001年正式批准，取代了之前的DES加密标准。AES以其卓越的安全性、效率和适应性著称，支持128位、192位和256位的密钥长度，能够为数据提供不同级别的保护。
AES加密的工作原理涉及对数据块进行一系列复杂的变换操作。这些操作包括替代（Substitution）、置换（Permutation）和轮密钥加（Add Round Key），并在多个加密轮次中重复执行，每一轮都使用不同的密钥。这种设计不仅让AES能够有效地抵御各种已知的密码分析攻击，而且使其能够满足多样化的安全需求和应用场景。AES加密在金融、政府、军事以及个人数据保护等多个领域都有广泛的应用，是确保数据安全的关键技术。
编写解密代码时，我们必须仔细考虑数据存储的策略。鉴于数据库中的数据量达到了亿级别，直接在数据库中进行解密操作将不可行。因此，我们的策略是先将数据库中的数据导出，转换成txt文本格式。这样做的好处是可以避免在解密过程中对数据库性能造成影响，同时也便于我们对数据进行更灵活地处理。
导出数据后，我们将使用Pycharm编写的解密代码对txt格式的文本数据进行解密。解密完成后，得到的结果也将以txt文本格式进行存储，这种方法提高了解密过程的效率。
在确立了数据存储策略之后，我们优先写一个AES解密函数，这个函数将负责将加密数据还原为原始的明文格式。详细代码如下所示：
def aes_decrypt(encrypted_data, key, iv):
# 使用密钥和初始向量（IV）创建一个AES Cipher对象，模式为CBC
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
# 使用Cipher对象的decrypt方法对加密数据进行解密
decrypted_data = cipher.decrypt(encrypted_data)
# 使用unpad函数去除解密数据中的填充，确保数据的完整性
unpadded_data = unpad(decrypted_data, AES.block_size)
# 将解密后的字节数据解码为UTF-8格式的字符串
return unpadded_data.decode("utf-8")
接着，考虑到所处理的数据量巨大，我们将利用多线程技术来提升解密的效率。为此，我们将定义一个多进程数据处理主函数，它能够同时处理多个数据块，显著加快解密速度。详细代码如下所示：
# 定义一个多进程处理函数，用于解密数据块
def process_chunk(lines, key, iv):
# 初始化结果列表，用于存储解密后的每一行数据
result = []
# 遍历传入的每一行数据
for line in lines:
# 移除行尾的换行符，并按逗号分隔数据
parts = line.strip().split(',')
# 第一个元素是索引或编号
index = parts[0]
# 初始化解密后的数据列表，包含索引
decrypted_parts = [index]
# 遍历分割后的数据块，除去索引外的每个部分
for part in parts[1:]:
# 将十六进制的加密数据转换为字节
encrypted_part = bytes.fromhex(part)
# 对加密的数据部分进行解密
decrypted_part = aes_decrypt(encrypted_part, key, iv)
# 将解密后的数据添加到列表中
decrypted_parts.append(decrypted_part)
# 将解密后的数据列表转换回字符串格式，并添加换行符
result.append(",".join(decrypted_parts)+"\n")
# 返回解密后的所有数据行
return result
在process_data函数中，我们首先根据系统的CPU核心数和取证人员设定的最大进程数来确定实际使用的进程数，以优化资源使用。接着，利用ProcessPoolExecutor创建了一个进程池，这使得我们可以并行处理数据。该函数将输入文件分割成多个块，每块包含指定数量的行（由chunk_size参数决定），并将这些数据块分派给process_chunk函数进行解密。
为了提升使用效果，集成了tqdm库来显示一个进度条，它可以实时显示解密的进度，让取证人员对整个过程有一个直观的了解。这样，即使处理的数据量很大，取证人员也能清楚地知道当前的解密状态。通过这种方式，process_data函数不仅提高了数据处理的效率，还增强了操作的透明度和可控性。
在process_data函数中，提供了两个参数num_workers和chunk_size，它们都是可自定义的，用以优化并行数据处理的性能：
- um_workers=32：
此参数用来设置并行处理任务时使用的进程数量。默认值设为32，表示如果没有用户提供其他值，将启动32个进程来同时处理数据。这个数量可以根据你的硬件配置和对处理能力的需求进行调整。比如，如果你的计算机拥有更多CPU核心或者你需要更强的并行处理性能，可以适当增加此数值。
- chunk_size=10000：
此参数定义了每个进程在单次迭代中处理的行数。默认情况下，设定为10000，即每个数据块包含10000行。函数会根据这个大小将整个输入文件分割成多个数据块，然后分派给不同的进程进行解密处理。根据数据的总体大小和可用内存，可以适当调整这个值。增加chunk_size可以降低进程间切换的频率，提高效率，但同时可能会消耗更多的内存资源。
运行代码后解密结果如下所示：
四、总结
在本文中，我们详细讨论了AES解密技术在侵犯公民隐私案件中的应用。通过使用Python加密库pycryptodome，我们成功实现了对涉案数据库中被AES加密保护的数据进行解密。解密过程包括了对AES算法的深入理解、数据存储策略的制定、解密函数的编写，以及多线程技术的运用，以提高解密效率。这些技术手段不仅确保了数据的安全性与完整性，而且为案件的进一步分析提供了坚实基础。
本文的下一部分将重点介绍数据去重技术。在解密后的数据中，去重是确保分析结果准确性的关键步骤。我们将探讨如何通过精心设计的算法，对解密后的数据进行去重处理，剔除重复信息，从而提升数据分析的准确性和有效性。这不仅对当前案件的深入调查至关重要，也为类似情况下的数据分析提供了宝贵的参考。
