Проблема, с которой вы столкнулись при чтении и интерпретации записей из главной таблицы файлов (MFT), может быть вызвана несколькими факторами. Ниже приведены основные причины возникновения некорректных или случайных данных в атрибутах, таких как $FILE_NAME:
1. **Неоптимальное чтение данных**: Если вы читаете данные из MFT неправильно или не учитываете границы атрибутов, это может привести к искажению данных. Убедитесь, что вы правильно обрабатываете смещения и размеры атрибутов.
2. **Неизвестные или нестандартные атрибуты**: В зависимости от версии NTFS и настроек файловой системы, в MFT могут присутствовать нестандартные или пользовательские атрибуты. Эти атрибуты могут искажать стандартные данные при их чтении.
3. **Ошибки в интерпретации кодировки**: Если вы не корректно обрабатываете кодировку символов (например, UTF-16LE для NTFS), это может привести к неправильному интерпретированию символов в конце имени файла.
4. **Неполные или поврежденные записи**: Если некоторые записи повреждены или обрезаны, это может привести к отображению случайных или неполных данных. Проверяйте целостность записей перед их обработкой.
5. **Сложные имена файлов**: Некоторые имена файлов могут содержать специальные символы или скрытые управляющие коды. Эти символы могут влиять на вывод или обработку имени файла.
6. **Недостаток побайтовой обработки**: Убедитесь, что вы обрабатываете данные с учетом структуры NTFS (например, учитывайте, что имя файла может содержать дополнительные байты для хранения длины имени).
### Рекомендации:
- Проверьте, что вы правильно считываете атрибуты из MFT и что вы правильно обрабатываете все округления, смещения и размеры данных, используя соответствующие методы pytsk.
- Убедитесь, что для каждого атрибута вы используете правильную кодировку для преобразования байтов в строку. Для NTFS это обычно UTF-16LE.
- Используйте функции проверки целостности данных, чтобы выявлять страницы или записи, которые могут быть повреждены.
- Протестируйте свой код на различных файловых системах и версиях NTFS, чтобы убедиться в его устойчивости и корректности работы.
Если вы приведете более конкретный пример искаженных данных, это может помочь глубже разобраться в проблеме.