本文提出了一种将检测工程与数字取证深度融合的统一方法论，基于Velociraptor平台实现。传统上，实时告警与事后取证分析各自独立发展，导致安全运维中两者脱节。作者设计了四阶段方法论：(1) 基线建立——通过收集正常系统状态（如Prefetch、USN日志）构建行为基准；(2) 证据关联——将检测到的异常与具体工件（如WMI事件）建立关联；(3) 攻击链分析——基于时间线还原攻击步骤；(4) 场景标记与置信度评估——将分析结果转化为可复用、可测试的检测规则。该方法的核心贡献有三：一是将工件知识转化为同时适用于事后处置和实时监控的检测规则；二是通过三个实际可部署的Velociraptor VQL日志源（Prefetch、USN、WMI）展示了基于工件的检测如何实现可扩展的取证分诊，而无需完整磁盘采集；三是证明周期性工件分析能提供持续监控，同时大幅减少数据量。两个案例分别展示了：在Windows事件日志被清除或不可用时，利用Prefetch/USN基线进行快速分诊；以及通过WMI持久性关联实现周期性工件的持续监控。实验表明，该方法能有效降低存储成本，提升检测与取证的一体化效率。本文适合安全运维工程师、取证分析师及检测工程研究人员阅读。