データ復旧技術へ統計処理を構築

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◇ 統計処理の導入

先を読むのに使われる手法として統計がございます。
例えば、コインを投げて表または裏になるか、です。
歪みのないコインなら表または裏の確率は半々ですから、
投げ続けるとその確率は半々に向かっていくのが、感覚的にもわかると思います。

◇ 母体と標本 そして統計

歪みのないコインの表または裏の確率が半々になるという事象が母体で、投げた各結果を標本と呼びます。
このように、はじめから母体がわかっているのならよいのですが、実際には逆です。
この母体を知るために多角的な解析などを行います。そして、その解析を……統計と呼びます。

◇ 大数の法則 良くも悪くも数打てば標本は母体に向かいます

はじめに書きましたあの感覚……なんとなくではなく、しっかりと「大数の法則」として定められています。
そこで、データ復旧です。
データ量が増加すると、最小単位として収まるセクタの数が莫大(億から兆単位の数です)になります。
よって、この大数の法則に外れず、復旧結果は母体通りになります。
そのため、母体の出来が悪いと……復旧率も上がらない、という流れです。

◇ 手数について すなわち標本の数です

データ復旧の解析では「手数」の考え方がとても大切な要素となっております。
例えば、同じデータを取得する場合であっても、複数の方法が存在するものとします。
この場合、正常なドライブならば「どちらでもいい(だからファイルシステムが成立)」となります。
しかし、データ復旧の現場では、「手数」が少ない方を優先的に選ぶ必要があります。
ここで「優先的」としたのは、「手数」が少ない手法であっても、
リスクが高い場合には、あえて「手数」が多い方を選択する場合があるためです。
この判断が、ドライブが大容量化するほど複雑化してしまい、
それゆえに現在のデータ復旧作業については「手作業」では難しくなってきております。

◇ 固定化される不良セクタなら、扱いは容易です

不良セクタが発生した場合であっても、一度発生した不良セクタが「固定化」されるなら、
不良セクタの回避方法については、
その不良セクタの位置を同じ系統のドライブから統計的ならびに確率的に推測のち、
事前に準備を行い導かれる区間について、それらをスキャン区間に設定し、
その区間内を同じルールに固定化して、不良セクタを避けることを実現いたします。

◇ 不良セクタの対処方法について

不良セクタが「200」「1200」「34561」で発生している場合を考えてみます。
固定化されている場合、基本的に、これらのセクタの位置が「どこに存在するのか」を判断いたします。
次にファイルシステムを確認いたします。
そして、これらが「MFT」と呼ばれる「マスターファイルテーブル」に多く発生している点をつきとめます。
そこで、この「マスターファイルテーブル」の位置は「BPB」と呼ばれるセクタから「一手」で判明できますから、
そこを「区間」に設定して、このような不良セクタが存在するとみる
スキャン方法で「MFT」全区間をスキャンします。
ところで「MFT」の必要性です。
MFTには「ファイル名」「ファイルまでの位置」「実ファイルの断片化性」が含まれ「必須(重要)」です。
そのため「避ける」選択肢はありません。
あらゆる技術を駆使して、必ずスキャンする場所となっております。
逆に、その不良セクタが「インデックスバッファ」だった場合です。
この「インデックスバッファ」は
ファイルシステムへのアクセスの手数を減らすためのインデックスです。
これにより「ランダムアクセスが実現」できているのですが、
データ復旧では、優先度は低いため、ここに不良セクタが一つでも存在する場合は「避ける」仕組みです。
このように、必要なセクタ、そうではないセクタ、
それらを区別してスキャンする方法となっております。

◇ 不良セクタが固定化されていた時代は、まだ楽でした。今の大容量は、違います。

今の10TBなどの大容量ドライブに、このような方法……固定化を前提としたアタッチは通用しなくなりました。
そこで新たに開発いたしました「NFT新技術:復旧作用素の開発」です。

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