AIデータ復旧サービスについて

ドライブを読み書きするOS。つまり、WindowsやLinuxなどのことです。データを読み書きしている以上、OSはドライブに関するすべての情報を把握しているように思えるかもしれません。しかし、実際にはそうではありません。通常の読み書きに必要な範囲だけで見れば、OSが常に把握しているドライブ情報は、案外限られています。OSは、ドライブから型番、容量、セクタサイズ、接続状態、ボリューム情報、ファイルシステム情報などを取得し、それをもとにデータを読み書きします。しかし、ドライブ内部で実際に何が起きているのか、そのすべてを常時把握しているわけではありません。たとえば、詳細なS.M.A.R.T.情報や内部状態を確認する場合、OSは必要に応じてドライブへ専用のコマンドを送り、その応答を取得します。つまり、OSが最初からドライブ内部のすべてを持っているわけではなく、必要な情報をその都度、ドライブに問い合わせている形になります。なぜこのような構造になっているのでしょうか。それは、OS側とドライブ側が、別々の制御装置として動作しているためです。

「認識させずに、読み込ませる」と聞くと、少し不思議に感じるかもしれません。通常は、まずドライブがOSに認識され、その認識状態を前提として、データを読み込むものだと考えられます。たしかに、一般的な使い方ではその通りです。WindowsなどのOSは、ドライブから型番、容量、セクタサイズなどの個別情報を取得し、そのうえでボリュームやファイルシステムを認識しようとします。そして、ドライブ文字が割り当てられ、ファイルやフォルダへアクセスできるようになります。しかし、データ復旧の現場では、この通常の認識経路が使えない場合があります。

ドライブが壊れかけたとき、必ず出てくる概念があります。それが、ドライブの「認識状態」です。では、このドライブの認識状態とは、いったい何を意味しているのでしょうか。今回は、その部分を少し掘り下げて見ていきます。まず注意すべきなのは、ドライブが認識されているからといって、必ずしも正常に動作しているとは限らないという点です。WindowsなどのOSからドライブに接続すると、最初に行われるのは、ドライブの個別情報を取得する処理です。たとえば、型番、シリアル番号、容量、セクタサイズ、対応している機能などです。OSは、このような情報をドライブから取得し、その内容をもとに「このドライブが接続されている」と判断します。

フラッシュメモリの闇は、主に製造時や部品品質に由来する問題として見えてきます。一方、HDDにも、使用中に表面化する別の厄介な問題があります。それが、認識不能となる境界線です。ドライブが読み出せなくなる境界線。つまり、どの段階でOSや機器から認識できなくなるのか。この判断が、ドライブによっては非常に曖昧な場合があります。通常であれば、読み書きが完全に成立しなくなってから、認識不能へ進むように思えます。しかし、実際には、まだ一部の読み書きが可能な状態であっても、ドライブ側の制御やファームウェアの判断によって、先に認識が閉じられてしまうことがあります。つまり、内部的にはまだ読み出せる可能性が残っているにもかかわらず、外部からは認識不能として扱われてしまう状態です。これは、非常に厄介な症状です。

ベンチマークだけでは見抜けない場合があります。中身が粗悪品に置き換えられたSDカード、SSD、USBメモリ。明らかに価格が安すぎるものや、不自然なほど高容量をうたっている製品であれば、ある程度は疑うことができます。しかし、ここで注意すべき点があります。SSDやSDカード、USBメモリのようなフラッシュメモリ系の製品は、ファームウェアによって見かけ上の挙動を調整できる場合がある、という点です。そこで問題になるのが、ベンチマークです。ベンチマークは、読み書き速度や応答性能を確認するうえで有効な手段です。しかし、検査項目や測定方法があらかじめ分かっている場合、その条件に合わせて性能が良く見えるように調整されてしまう可能性があります。

中身が粗悪品に置き換えられたSDカード・SSD・USBメモリに注意です。オークションサイトなどで、SDカード、SSD、USBフラッシュメモリに関する注意喚起が見られるようになっています。これらのフラッシュメモリ製品を購入した場合は、本当に問題なく使用できる状態なのか、必ず検査することをおすすめいたします。フラッシュメモリ系のストレージは、内部に使われているNANDフラッシュの品質によって、性能や寿命が大きく変わります。しかし、そのフラッシュメモリが新品なのか、使い古されたものなのか、検査落ち品なのか、外観だけで判断することはできません。

ファイルシステムには、ファイル数が多くなるほど処理が重くなりやすい性質があります。ファイルを探す、フォルダを開く、一覧を表示する、属性情報を確認する。このような処理では、ファイルシステムが管理している構造をたどる必要があります。特に、同じフォルダ内に大量のファイルが存在する場合や、フォルダ階層が深く複雑になっている場合は、管理情報へのアクセスが増え、処理に時間がかかることがあります。ここで重要になるのが、ツリー構造です。多くのファイルシステムでは、ファイルやフォルダを効率よく管理するために、木構造に近い管理方式が使われています。ただし、単純な二分木のように、すぐに階層が深くなる構造では、ドライブの読み書きには向きません。メモリと比べると、SSDであってもストレージの読み書き速度は大きく遅くなります。ましてHDDでは、ヘッド移動や回転待ちが発生するため、細かいランダムアクセスが増えるほど処理が重くなります。そのため、ファイルシステムでは、ストレージの特性に合わせて、一つのノードに多くの情報を持たせるBツリー系の構造が使われることがあります。

HDDの故障原因の一つに、磁気ヘッドがプラッタ表面に張り付き、動作不能となる「ヘッド吸着」があります。ヘッド吸着が発生すると、ヘッドがプラッタ上から正常に移動できなくなり、ドライブが起動できない、異音がする、認識しない、といった症状につながることがあります。この障害で重要になるのは、ヘッドがどの場所で吸着したのか、という点です。ヘッドが張り付いた部分では、プラッタ表面に擦れや磁性体剥離などの損傷が生じることがあります。そのため、吸着した位置によって、復旧率や復旧作業の難易度が大きく変わります。特に影響が大きいのは、ファイルシステムの管理領域に近い場所で損傷が発生した場合です。ファイルシステムの管理領域には、ファイル名、フォルダ構造、配置情報、属性情報など、全ファイルを管理するための重要な情報が含まれています。そのため、この領域でヘッド吸着による損傷が発生すると、実データが残っていても、どこにどのファイルがあるのかを正しくたどれなくなる可能性があります。

エラー訂正には、時間と処理コストがかかります。これは、HDDであってもSSDであっても共通する重要な性質です。ドライブは、読み取り時にエラーが発生した場合、内部でエラー訂正や再試行を行います。その結果、正常に読み出せれば問題ありませんが、訂正に時間がかかるセクタや、訂正不能に近いセクタでは、応答が大きく遅延することがあります。そのため、データ復旧では、どの領域に時間をかけて読み出しを試みるべきか、どの領域は後回しにするべきかを慎重に判断する必要があります。特に問題になるのが、ファイルシステムの管理領域です。ファイルシステムには、MFT、ディレクトリ情報、インデックス情報、空き領域管理、ログ情報など、アクセス頻度が高く、かつ重要な管理領域があります。

まず重要なのは、新品のドライブであっても、内部ではエラー訂正が常に働いているという点です。ドライブは、データを読み書きする際に、完全にエラーのない状態で動作しているわけではありません。磁気記録やNANDフラッシュの特性上、読み取り時には微細なエラーや信号の揺らぎが発生します。しかし、そのエラーが訂正可能な範囲に収まっていれば、ユーザーからは正常なデータとして見えます。つまり、エラーが発生していないのではなく、ドライブ内部のエラー訂正によって問題なく処理されている、ということです。ここで重要になるのが、エラー訂正の余裕です。

データ復旧の研究において、再現実験は欠かせない作業です。実際の障害と同じような状態を意図的に作り出し、そのときドライブやファイルシステムがどのように反応するのかを確認する。この積み重ねによって、復旧方法の精度を高めていきます。当サービスでは、ビット腐敗をエミュレートしながら、ファイルシステム内部に不良セクタが発生した状態を再現し、その状態でチェックディスクを実行すると、どのような挙動になるのかを検証しております。

通常時にはほとんど使われていなかった領域が、ファイルの追加、拡張、断片化、再配置、管理情報の更新などをきっかけに突然必要になることがあります。そのとき、その管理領域がビット腐敗によって正常に読み書きできない状態になっていたらどうなるでしょうか。管理情報の読み取りや書き換えに失敗すると、ファイルの配置情報が破損する可能性があります。その結果、実データが残っていても、どこに続きがあるのか分からなくなったり、断片化したデータを正しく結合できなくなったりします。つまり、たった1セクタの異常であっても、それがファイルシステムの重要な管理領域に発生すると、データ全体に大きな影響を与えることがあります。ビット腐敗の恐ろしさは、まさにこの点にあります。

AI時代となり、さまざまな処理を自動化できるようになりました。しかし、何でもAIで処理できるわけではありません。AIが得意とするのは、ある程度の共通性や傾向を見つけられる分野です。つまり、似ているパターンを抽出し、それをもとに判断できる処理であれば、AIは非常に有効に働きます。たとえば、不良セクタの発生位置や、ドライブの応答傾向、劣化の進み方などには、ある程度の統計的な特徴が現れることがあります。そのため、このような物理的な故障傾向の解析では、AIや統計処理を活用しやすい分野といえます。一方で、本格的に損傷したファイルシステムが絡んでくると、事情は大きく変わります。

ファイルシステムに損傷が生じたとき、それをどれくらい検知できるのか。この能力は、ファイルシステムの種類によって大きく異なります。特に分かりやすいのが、FAT32です。FAT32は、非常に軽量でシンプルなファイルシステムです。そのため、USBメモリやSDカードなど、さまざまな機器で広く利用されてきました。しかし、その軽さの代わりに、損傷を検知する能力はあまり高くありません。

「フォーマットしますか？」「読み取れません」「ディレクトリが壊れています」このようなエラーによって、突然データが見えなくなる障害があります。