内存取证在数字调查和事件响应中扮演关键角色，但传统方法高度依赖为少数主流操作系统手工定制的内核数据结构模型。由于各操作系统的内存表示方式差异大且常缺乏文档，这些模型无法泛化，针对闭源系统开发新模型需要大量逆向工程，耗时费力。近年来，物联网设备、智能家居和云主机等新型终端的激增，导致大量不受现有取证工具支持的操作系统出现，传统基于手工模型和规则的方法已难以为继。针对这一困境，本文提出一种与操作系统无关（OS-agnostic）的内存取证方法，旨在摆脱对具体OS模型的依赖，通过更通用的机制自动提取内存中的关键信息。论文的核心贡献在于设计了一套可跨系统工作的方案，有望显著降低新操作系统适配的工程成本，扩展取证工具的应用范围。由于目前仅有论文摘要，未提供具体技术细节，但该方法为内存取证领域提供了新的研究方向，对蓝队和数字取证从业人员具有参考价值。