该论文提出了一种操作系统无关的内存取证方法，以解决现有取证工具因依赖特定操作系统的内核数据结构模型而无法推广到多种系统（如IoT设备、智能家居、云虚拟机）的问题。作者引入“OS无关内存取证”概念，通过利用数据结构的拓扑约束（如指针关系、大小等），自动识别内存中的不同数据结构类型，而无需了解底层操作系统的内部细节。方法支持两种操作模式：第一种基于预置种子（如已知的进程名或IP地址），从种子出发遍历恢复相关取证信息（如进程列表、网络连接等），实验表明即使单个种子也能从14种不同OS的内存转储中恢复主要数据结构；第二种模式无需种子，通过启发式算法对内存中的数据结构进行排序，优先呈现最可能包含取证信息的结构。论文在14个不同操作系统上验证了方法的有效性，证明其能自动识别取证相关的结构化信息，显著降低了对手动建模和逆向工程的依赖。该研究为内存取证领域提供了一种可扩展、跨平台的解决方案，尤其适用于新兴操作系统和封闭源码系统。