blokknivåanalyse

Blokknivåanalyse er en analysemetode som går ut på å undersøke data eller trafikk på blokknivå, det vil si ved å dele inn innholdet i diskrete blokker og analysere blokkene individuelt og i forhold til hverandre. Metoden brukes i flere sektorer der det er behov for detaljerte mønstre og struktur i dataene, og den ligger mellom byte‑nivå- og filnivåanalyse samt systemnivåanalyse.

I lagrings- og filsystemmiljøer deles data ofte inn i faste blokker (for eksempel 4 KiB) eller i variable blokker i teknologier som deduplicering og komprimering. Blokknivåanalyse kartlegger blokkers størrelse, innholdsmønstre, metadata og forholdet mellom blokkene for å identifisere duplisering, ytelsesflaskehalser eller datafragmentering. Innen digital forensics brukes metoden for å rekonstruere hendelser ved å kartlegge blokker til filer og tidslinjer, også når filnavn eller innhold er skjult.

I blockchain- og kryptovalutamiljøer kan blokknivåanalyse referere til undersøkelse av blokkdata i en kjede for å studere transaksjoner, blokkhistorikk og konsensusmønstre. Innen nettverk og sikkerhet brukes blokknivåanalyse ofte til å undersøke trafikk på blokknivå for å forstå mønstre, flaskehalser eller ondsinnet aktivitet når man har tilgang til blokkinformasjon.

Metodisk inkluderer blokknivåanalyse inndeling i faste eller variable blokker, statistiske analyser, mønstergjenkjenning og, i noen tilfeller, maskinlæringsbaserte modeller. Fordeler er presis innsikt i datastruktur og muligheten til å redusere datamengder gjennom deduplicering. Utfordringer inkluderer kryptering av data, varierende blokkstørrelser, fragmentering og skaleringsbehov ved store datasett, samt personvernhensyn.

Se også: deduplicering, forensikk, blokkbasert databehandling, blockchain analytics.