运动健康类 App 在手机取证和可穿戴设备取证中越来越常见。
虽然在此次盘古石初赛中，团队怀疑手表题数据在手机中，但随后复盘并未发现。同时发现手边数据有明显加密痕迹，故大概率数据还存在手表中，只是未找到正确方法解密。
在比赛和案件分析中，这类软件经常用于回答以下问题：
跑步地点在哪里？
运动轨迹是否真实？
平均配速是多少？
心率数据是否异常？
运动记录来自手机还是手表？
截图是否可能伪造？
用户绑定过哪些穿戴设备？
运动数据是否同步到云端或系统健康平台？
运动软件取证不能只看一张截图。截图只能作为线索，不能直接作为最终证据。
应当同时结合：
App 数据库
运动记录文件
GPS 轨迹点
心率 / 步频 / 配速数据
设备绑定信息
系统健康数据库
相册截图
云同步痕迹
通知和日志
可穿戴设备数据
Keep、华为运动健康、Zepp、Zepp Life、小米运动健康 / Mi Fitness 这几类 App 都属于运动健康数据入口。实际取证时，不能只根据 App 界面判断，应当回到原始数据库、缓存、配置文件、系统健康数据和可穿戴设备同步痕迹中进行交叉验证。
一、运动软件取证的核心价值
运动软件数据的价值主要体现在五个方面。
1. 时间价值
运动记录通常包含：
运动开始时间
运动结束时间
运动持续时间
暂停时间
同步时间
上传时间
创建时间
修改时间
这些时间可以用来还原用户在某一时间段是否处于运动状态。
但需要注意：
运动开始时间 ≠ 数据上传时间
运动结束时间 ≠ 截图保存时间
截图时间 ≠ 真实运动时间
例如，某张 Keep 跑步截图显示 19:32 开始运动，但相册中截图创建时间是 22:10。这只能说明截图在 22:10 左右保存，不能直接说明用户在 19:32 运动。需要继续查看 App 原始数据库或轨迹数据。
2. 空间价值
户外跑步、骑行、徒步等运动通常会产生位置数据。
常见数据包括：
经度
纬度
海拔
GPS 时间
轨迹点序号
速度
距离
配速
定位精度
这些数据可以用于判断：
用户主要运动区域
是否经过某地点
是否接近案发现场
轨迹是否存在跳点
是否可能是手动伪造
3. 身体状态价值
运动软件或手表可能记录：
心率
最大心率
平均心率
静息心率
步频
步幅
卡路里
压力
血氧
睡眠
恢复状态
最大摄氧量
这些数据不能直接用于医学判断，但可以辅助判断运动记录是否自然。
例如：
跑步 5 公里但全程心率为 0
配速很快但步频数据缺失
轨迹显示移动但心率完全没有变化
公里数很高但无任何 GPS 轨迹
这些都需要进一步核查。
4. 设备关联价值
运动记录可能来自：
手机 GPS
智能手表
手环
跑步机
第三方平台同步
手动录入
导入数据
所以必须确认数据来源。
同一条运动记录，如果能同时在手机 App、系统健康数据库、手表绑定记录、云同步日志中找到对应痕迹，可信度会更高。
5. 反伪造价值
运动软件常被用于生成打卡截图、运动截图、轨迹截图。在取证中，不能只看截图，而要分析：
截图是否来自真实 App
截图时间是否与运动时间匹配
轨迹点是否连续
配速是否合理
心率是否存在
是否存在原始运动记录
是否存在系统健康同步记录
是否存在云端同步痕迹
二、常见 App 与包名线索
不同手机和地区的 App 名称可能不同，取证时应以检材中的 packages.xml、应用列表和沙箱目录为准。
以下包名仅作为初筛参考：
| 应用 |
常见名称 |
常见 Android 包名 |
关注点 |
| Keep |
Keep / Keep AI 运动教练 |
com.gotokeep.keep |
跑步、骑行、课程、运动轨迹、社区动态、截图 |
| 华为运动健康 |
HUAWEI Health / 运动健康 |
com.huawei.health |
华为手表、手环、心率、血氧、睡眠、跑步轨迹 |
| Zepp |
Zepp / Amazfit |
com.huami.watch.hmwatchmanager |
Amazfit 手表、运动记录、心率、设备管理 |
| Zepp Life |
Zepp Life / 原 Mi Fit |
com.xiaomi.hm.health |
小米手环、体脂秤、睡眠、步数、运动记录 |
| Mi Fitness |
Mi Fitness / Xiaomi Wear / 小米运动健康 |
com.xiaomi.wearable |
小米手表手环、跑步、骑行、健康数据 |
分析时可以先搜包名：
find . -iname "*gotokeep*" -o -iname "*huawei*health*" -o -iname "*huami*" -o -iname "*xiaomi*health*" -o -iname "*wearable*" 2>/dev/null
也可以从系统安装信息中查：
grep -Rina "com.gotokeep.keep\|com.huawei.health\|com.huami.watch.hmwatchmanager\|com.xiaomi.hm.health\|com.xiaomi.wearable" ./ 2>/dev/null
三、运动软件常见数据类型
运动健康类 App 的数据通常分为九类。
1. 用户账号数据
常见字段：
uid
user_id
account_id
nickname
phone
email
avatar
gender
birthday
height
weight
login_token
session
refresh_token
作用：
确认账号归属
确认登录状态
关联其他设备和云端数据
2. 设备绑定数据
常见字段：
device_id
mac
bluetooth_mac
sn
serial_number
model
firmware
bind_time
last_sync_time
device_name
作用：
判断运动记录是否来自手表或手环
确认设备型号
确认最后同步时间
3. 运动记录主表
常见字段：
workout_id
sport_id
track_id
start_time
end_time
duration
distance
calorie
avg_pace
avg_speed
max_speed
avg_heart_rate
max_heart_rate
step_frequency
step_count
source
sync_status
作用：
回答运动时间、距离、时长、配速、卡路里、心率等基础问题
4. GPS 轨迹点
常见字段：
