近年来无人机产业的快速发展使其应用范围不断扩展，无人机生成的飞行日志、位置信息与视频影像可作为关键数字证据（Digital Evidence）。因此，能够自动化采集与分析此类数据的无人机取证工具（Drone Forensic Tool）需求日益增长。为使工具所获取的分析结果具备法庭可采性（Admissibility），使用前须依据标准验证其可靠性，但目前缺乏针对无人机取证工具的系统性测试方法，引发了对分析结果可信度的质疑。为解决该问题，研究人员提出一种与数字取证界广泛采用实践相一致的无人机取证工具测试方法论（Testing Methodology），用于系统性验证工具的核心及可选功能，并以市售商业工具、开源工具及基于Web的工具配合DJI无人机型号进行实证案例研究。最后研究人员讨论了该方法的未来发展方向及其对无人机取证领域的潜在贡献。
论文解读：《Drone forensic tool testing: Methodology and applications》（发表于Forensic Science International: Digital Investigation）》
一、研究背景与问题提出
随着无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）在影视制作、农业植保、物流配送、国防侦察等领域的普及，其被用于恐怖主义、贩毒、非法偷拍等违法犯罪活动的案例也显著增多。无人机在运行过程中会产生大量数字痕迹，包括飞行日志（Flight Logs）、GPS轨迹、传感器数据及航拍媒体文件，这些无人机数字物证（Digital Evidence from UAV）在刑事调查中具有重要价值。为高效处理此类异构数据，无人机取证工具（Drone Forensic Tool）被开发并投入实战使用。
依据ISO/IEC 27037（数字证据识别、收集、获取与保存指南）与ISO/IEC 27041（数字证据分析与解释指南），取证工具本身的可靠性是证据具备法律效力的前提。美国国家标准与技术研究院（NIST）推行的计算机取证工具测试（Computer Forensics Tool Testing, CFTT）项目为传统数字取证工具提供了权威验证框架，但截至目前，NIST-CFTT未涵盖专门针对无人机取证工具的测试套件（Test Suite），学术界亦未见标准化验证框架的相关研究。Thantilage等人（2025）的综述明确指出，尽管多种无人机取证工具已被开发应用，仍缺少客观评估其性能的标准化验证框架。考虑到无人机生态系统涉及飞行器本体、遥控器（Remote Controller）、专用移动端应用程序（Mobile App）及关联云服务间的复杂交互，亟需建立专用的工具验证方法论。
在此背景下，韩国高丽大学（Korea University）Sangchul Lee、Woosung Yun、Chanjin Park、Jieon Kim及Jungheum Park研究人员开展本研究，提出参照NIST-CFTT流程、面向无人机取证生态系统的可复用标准化工具测试方法论，并通过DJI无人机平台搭配商业、开源及Web类型取证工具进行实证校验，以期为提升无人机取证工具可靠性、强化证据法律采信度提供理论与实操依据。
二、主要关键技术方法
研究人员首先梳理无人机生态各组件（UAV、遥控器、移动设备及云端）中具取证意义的制品（Artifacts，含飞行日志、GPS数据、传感器信息、媒体文件等），据此定义测试需求（Requirements）与测试断言（Test Assertions）。参照NIST-CFTT五步骤流程（范围界定—需求规范—测试断言生成—测试用例设计—测试数据填充与执行），制定标准化测试数据填充（Test-data Population）程序与结构化结果报告格式。实证部分选用DJI品牌无人机为被测对象，分别应用商业工具（Cellebrite UFED + Physical Analyzer）、免费/开源工具及基于Web的无人机取证工具实施对照测试，比较各类工具对既定制品的检出率与解析准确性，以验证方法论可行性。需注意该方法论虽具通用程序框架，其实证验证限于DJI生态系统，非DJI机型需根据固件结构、私有编码及存储架构差异调整断言细则。
三、研究结果
Literature on drone forensics（无人机取证相关研究综述）
研究人员将既有文献划分为无人机取证框架（Framework）视角与无人机取证工具（Tool）视角两类，指出现有工具导向研究缺乏对工具功能可靠性的标准化测试手段，为本研究定位提供依据。
Overview（测试方法论总体概述）
研究人员提出之无人机取证工具测试方法论严格遵循NIST-CFTT五步流程，在步骤细节中融入无人机特有数据分析目标与存储特征。方法明确定义功能要求、测试断言及测试用例，并规范测试数据集的制作与结果记录方式，使不同类别无人机取证工具可做一致性符合性评价（Conformance Evaluation）。
Overview（案例研究整体说明）
研究人员以商业工具Cellebrite UFED与Physical Analyzer、开源工具及Web端工具为测试对象，按拟定方法论开展实测。案例展示方法各组成模块与操作流程，证明该方法可在实际环境中施行并获得可比对之符合性结果。
Contributions（研究贡献总结）
通过结构化全流程（数据填充—分析—报告）测试方法，研究人员对主流商业、开源及Web取证的无人机生态系统工具进行严整测试。相较Salamh等人（2021）与Mohammed等人（2023）仅做工具功能性描述或零散对比，本研究给出可复用之标准验证体系，并能揭示工具间在核心无人机制品（如加密飞行日志解析完整性）还原能力上的差异。
Conclusion and future directions（结论与未来方向）
研究人员指出，与传统移动终端取证框架不同，本方法论纳入无人机独有数据结构（如专有的遥测Telemetry格式、传感器采样记录）与技术特性，可有效验证飞行日志与传感器数据等一般工具难以处理的专门制品。受实测设备限制，当前断言细节需针对非DJI机型固件与编码做适配；未来拟扩展至多品牌无人机平台并进一步完善测试断言库。
四、讨论与结论翻译
讨论部分指出，本研究填补了NIST-CFTT未覆盖无人机取证工具验证的空白，提出的测试方法通过识别UAV、遥控器、移动App及云端中的取证制品类别，建立了与国际标准接轨的需求与断言体系，并在DJI平台完成多类型工具的概念验证（Proof-of-Concept），可指导取证人员在采用工具前先行校验其可靠性与完整性，减少法庭举证风险。局限在于目前仅基于DJI生态系统开展实证，后续需针对不同厂商私有格式进行扩展。
研究结论（翻译）：
"本文提出一种旨在增强无人机取证工具可靠性并确保对比分析客观性的系统化测试方法论。与传统的移动终端取证框架不同，所提方法论融合了无人机固有的独特数据结构与技术特征，可对飞行日志和传感器数据等通常被通用工具难以处理的专用制品进行可靠验证。本文通过将该方法应用于市售、开源及Web端取证工具开展实证研究并予以报道。未来工作中，计划将测试断言与数据集扩展至更多无人机品牌与型号，以推动形成广泛认可的无人机取证工具标准化验证准则。"
—END—
