NAND闪存下SQLite数据恢复：人工智能+机器学习驱动的研究与应用

本文主要探讨了"人工智能-机器学习-面向NAND闪存的SQLite数据恢复技术研究与应用"这一主题，针对智能移动终端的广泛应用中NAND闪存作为重要数据存储介质的挑战，特别是SQLite数据库在嵌入式系统中的广泛应用。SQLite以其低资源消耗、易移植和易操作性，被用于保存用户和应用程序的数据，但在NAND闪存这种新型存储介质上，其特有的硬件耐擦写次数低和不支持原地擦写的特性，以及软件层面的YAFFS2文件系统、按块擦写、磨损均衡和垃圾回收机制，使得传统的数据恢复技术难以有效适应。 针对这些挑战，研究者提出了针对NAND闪存上SQLite数据恢复的新方法。首先，针对已删除记录的恢复，作者利用YAFFS2的页面顺序分配规则和垃圾回收机制，通过备份区域的元数据信息，恢复出被删除记录。实验证明，这种方法在Linux平台的模拟实验和真实手机环境下是可行的，并且经DFRWS公开数据集验证，适用于实际数据恢复场景。 进一步，文章还开发了一种数据库历史记录恢复和用户行为时间轴构建的方法。基于已删除记录的恢复技术，研究人员能够恢复SQLite的历史记录，并通过底层SQL事件与用户行为的关联，构建出用户行为的时间线。通过在Linux模拟环境、真实手机和DFRWS数据集上进行实验，证实了这种方法的有效性和实用性。 本文的主要贡献在于针对NAND闪存的特性，提出了创新的SQLite数据恢复策略，包括恢复已删除记录和构建用户行为时间轴，这为数字取证领域的研究提供了新的思路和工具，对于保护数据安全、法律调查和取证分析具有重要意义。这项工作不仅涉及到了人工智能在数据恢复中的应用，也体现了机器学习在处理复杂数据结构和模式识别中的作用，展现了技术在解决实际问题中的价值。