NIST проверил методы извлечения данных из сломанных Android-смартфонов

NIST проверил методы извлечения данных из сломанных Android-смартфонов

NIST проверил методы извлечения данных из сломанных Android-смартфонов

Известны случаи, когда преступники сознательно разбивали свои смартфоны, чтобы уничтожить доказательства. В связи с этим Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) протестировал методы форензики, позволяющие вытащить данные из повреждённых мобильных устройств.

Чтобы уничтожить компрометирующие их материалы, злоумышленники разбивают, расстреливают, топят или бросают в огонь свои смартфоны. Несмотря на это, экспертам компьютерной криминалистики зачастую всё равно удаётся извлечь улики.

Теперь же исследователи NIST решили проверить, насколько эти методы эффективны при получении необходимой правоохранителям информации. Повреждённый смартфон может не включатся, а порт для кабеля может не работать. Именно поэтому специалисты задействуют аппаратные и программные средства для прямого доступа к памяти телефона.

В таких случаях могут использоваться хакерские инструменты, которые, само собой, должны быть разрешены законом при проведении расследования. Поскольку впоследствии полученные с помощью таких средств данные будут фигурировать в качестве улик в суде, важно, чтобы им можно было полностью доверять.

«Наша цель заключалась в том, чтобы проверить, насколько эффективны и качественны подобные методы извлечения информации. Действительно ли они обеспечивают результаты, на которые можно положиться?», — объясняют исследователи NIST.

Стоит отметить, что NIST изучал только те способы, которые позволяют получить данные, но не расшифровать их. В качестве платформы для тестов были задействованы смартфоны, работающие на Android. Чтобы всё было максимально приближено к реальным ситуациям, эксперты поместили на устройства фото, сообщения в приложениях Facebook и LinkedIn, а также добавили контакты с множеством псевдонимов и нетипично отформатированные адреса.

Помимо этого, для чистоты эксперимента исследователи добавили на устройства данные GPS — они ездили на машине по определённым районам и записывали геолокацию.

После этого NIST проверил два основных метода извлечения информации. Первый получил название JTAG, его суть заключается в использовании отпаек, существующих на многих платах. Припаяв к ним провода, эксперты форензики обычно могут получить данные прямиком из чипа.

Второй метод, именуемый «chip-off», подразумевает подключение к контактам напрямую. Здесь специалисты всегда следят за тем, чтобы не повредить контакты, так как они достаточно хрупкие. В случае неосторожного обращения извлечение данных может протий некорректно. Метод «chip-off» провели сотрудники полицейского управления Форт-Уэрта, а после отправили полученные данные в NIST.

Далее исследователи NIST задействовали восемь различных программных инструментов для конвертации полученной информации в удобочитаемый формат. Затем они сравнили результат с загруженными на первом этапе фотографиями и другими данными.

По результатам исследования методы JTAG и chip-off позволили извлечь информацию без её изменения или модификации. Однако некоторые программные инструменты оказались лучше других по части перевода данных в нормальный формат.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Яндекс, Сбер, Минпросвет научат преподов видеть руку ИИ в работах студентов

Общество «Знание» и Московский политехнический университет запустили бесплатный онлайн-курс по ИИ для преподавателей школ, колледжей и вузов. По окончании выдается удостоверение о повышении квалификации установленного образца.

За 16 академических часов курсанты узнают, каким образом ИИ может облегчить их труд, а также как распознать его использование в работах школяров и студентов.

Педагоги получат возможность опробовать нейросети российской разработки на практике, а также получат базовое представление об ИИ.

Обучение организовано в свободном формате, то есть слушатель сможет изучать предоставленные материалы и выполнять задания в удобное для него время. В качестве лекторов привлечены эксперты Минпросвещения РФ, Сколково, Сбера, Яндекса, Высшей школы экономики.

«Каждому учителю необходимо сформировать личную профессиональную позицию к такому инструменту, как ИИ: этично ли его использовать, как он влияет на критерии оценки и как обеспечить академическую честность при наличии этой технологии, — заявила руководитель платформы Знание.Академия Александра Буйчик. — Изучив основы работы нейросетей и опробовав их в действии, педагоги смогут осознанно ответить на эти насущные вопросы, отбросив любые предубеждения».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru