关于MEAT
MEAT，全称为Mobile Evidence Acquisition Toolkit，即移动设备取证采集工具。该工具旨在帮助安全取证人员在iOS设备上执行不同类型的信息采集任务，将来该工具会添加针对Android设备的支持。
工具要求
Windows或Linux系统 Python 3.7.4或7.2环境 pip包，具体参考txt
已测试的平台
该工具的当前版本已在iPhone X iOS 13.3和iPhone XS iOS 12.4上进行过测试。
工具下载
广大研究人员可以通过下列命令将该项目源码克隆至本地：
代码语言：javascript复制git clone https://github.com/jfarley248/MEAT.git工具帮助信息
代码语言：javascript复制usage: MEAT.py [-h] [-iOS] [-filesystem] [-filesystemPath FILESYSTEMPATH]
[-logical] [-md5] [-sha1] -o OUTPUTDIR [-v]
MEAT - Mobile Evidence Acquisition Toolkit
optional arguments:
-h, --help 显示帮助信息并退出
-iOS 在iOS设备上执行信息采集
-filesystem 执行文件系统采集
-filesystemPath 文件系统路径，需配合--filesystem参数使用，默认为"/"
-logical 执行逻辑采集，使用AFC访问内容
-md5 使用MD5算法获取哈希文件，输出至Hash_Table.csv
-sha1 使用MD5算法获取哈希文件，输出至Hash_Table.csv
-o OUTPUTDIR 存储输出文件的目录
-v 开启Verbose模式支持的采集类型
iOS设备-逻辑采集
在MEAT上使用逻辑采集功能，将指示工具通过越狱设备的AFC提取可访问的文件和文件夹。
允许访问的文件夹为“privatevarmobileMedia”，其中将包含下列文件夹：
AirFair Books DCIM Downloads general_storage iTunes_Control MediaAnalysis PhotoData Photos PublicStaging Purchases Recordings
iOS设备-文件系统
前提要求：已越狱的iOS设备、通过Cydia安装AFC2、Apple File Conduit 2
在MEAT上使用文件系统采集功能，可以允许该工具开启AFC2服务，并将目标设备上所有的文件和文件夹拷贝至我们的主机系统中。这个方法需要目标设备已越狱，并安装好Apple File Conduit 2。该方法还可以使用-filesystemPath参数来进行修改，并让MEAT提取指定的目录。
项目地址
MEAT：【点击阅读原文】
参考资料
https://github.com/iOSForensics/pymobiledevice/tree/master/pymobiledevice https://www.blackstonediscovery.com/
