Uvođenje novih sadržaja u nastavu digitalne forenzike i kibernetičke sigurnos...Damir DelijaSažetak - U ovom radu razmatramo načine kontinuiranog uvođenje novih sadržaja u predmete s područja kibernetičke sigurnosti. Kao primjer navodimo „Osnove računalne forenzike“ u koji se novi sadržaji uvode korištenjem studentskih praktičnih i teoretskih radova, ideje za radove predlažu studenti i predavači. Predloženi postupak se sastoji iz testiranja kroz studentski rad, te ugradnje rezultata u nastavne materijale. Da bi se studentski rad uspješno koristio mora zadovoljiti niz zahtjeva: prilagođenost stupnju znanja studenta i raspoloživoj opremi, raspoloživost alata i sustava, jednostavna implementacija i prenosivost, upotreba alata otvorenog koda i slobodnih alata, te minimalna cijena.
Olaf extension td3 inisg2 2Damir DelijaThe document discusses using forensic preview, triage, and collection techniques with the TD3 device. It explores using these processes to complement full drive collection. Preview allows determining if a volume contains evidence, triage prioritizes investigation by reviewing data quickly, and collection fully images storage if enough evidence is found. The document outlines using the TD3 over iSCSI to remotely access storage in a forensically sound way for these processes. This enables fast review and triage to reduce data volume and close cases more efficiently. Hands-on with these techniques will be demonstrated using EnCase tools connected remotely to the TD3 during the training.
Ekspertni sustaviKruno RisPojam umjetne inteligenicja koji smo susretati samo u znanstveno fantastičkim filmovima sada je postao dio svakodnevnice i posve normalna pojava.
Od svojih početaka na slabašnim računalima pred kraj dvadesetog stoljeća, ekspertni sustavi su razvojem informatičke industrije dobili znatan porast mogućnosti i sve veći broj primjena u rješavanju problema u mnogim svakodnevnim situacijama.
Analiza softverske imovine koju koristite - prvi korak migraciji u CloudTomislav LulicČesto se događa da tvrtka odluči prijeći na servise u Cloudu (Azure, Office 365 itd.), nabavi licence, pokrene servise i nakon toga pokušaju migraciju svojih postojećih servisa u Cloud. I tu zapne! Zašto? Zbog pripreme. Naime, dobra analiza što koristite unutar tvrtke i vođenje inventara aplikacija koje koristite, jednako je važno, kao i materijalni inventar (ormari, stolice itd.). Posebno danas kada se pristupa dokumentima i aplikacijama praktički sa svih uređaja koje posjedujete. Predavanje bi ukazalo na neke zamke kao i načine analize da bi migracija u Cloud bila bezbolnija, ili bi zbog troškova odustali od nje. Da li je moguće migrirati cjelokupno poslovanje u Cloud, koje servise odabrati, kako licencirati? Demonstriralo bi se na nekoliko primjera na što treba paziti i koje alate koristiti u analizi. Software Asset Management ili upravljanje softverskom imovinom tu vam može pomoći.
Tomislav Pokrajčić, Ivica Kukić - Yet Another Vehicle Tracking System (IT Sho...IT ShowoffSustav koji razvijamo je namijenjen praćenju vozila putem GPS uređaja. Na domaćem i inozemnom tržištu već postoji mnogo rješenja za ovu problematiku, ali krenuli smo u razvoj vlastitog softvera vjerujući da možemo ponuditi nešto dovoljno novo i zanimljivo. Serverska strana sustava se temelji na Java platformi i MSSQL bazi podataka, a klijentske aplikacije su građene na Adobe Flash tehnologiji. Odabir Flash platforme (aplikacije bazirane na Flex4 frameworku i Flash/AIR runtime okolinama) omogućila nam je da napravimo bitan vizualni iskorak u odnosu na konkurentska rješenja i provodimo dosta vremena na UX problematici. Serverska strana je pak drugi tip tripa jer se tamo nalaze stream processing, rule engine i ogromna količina podataka koje treba procesirati u stvarnom vremenu, pohraniti u bazu i nahraniti razne alarming, reporting, real-time UI sync i ostale module.
It revizijaSemir IbrahimovicIT audit from the other side - presentation for graduate students on the School of Economics and Business - University of Sarajevo
6414 preparation and planning of the development of a proficiency test in the...Damir DelijaThis document discusses the preparation and planning for developing a proficiency test in digital forensics using a Greyp electric bicycle. It outlines the planned project phases including creating scenarios, making forensic copies, collecting and evaluating results, and creating and distributing the test. Preliminary analyses of the bicycle have been conducted using various forensic tools to identify and validate digital artifacts that could be used for the test. While work has faced delays due to COVID-19, initial results suggest there are sufficient artifacts across the bicycle and associated devices and cloud storage to form the basis of a useful proficiency test.
6528 opensource intelligence as the new introduction in the graduate cybersec...Damir DelijaThis paper describes and analyses the introduction of open
source intelligence in the cybersecurity curriculum.
Learning outcomes
More Related Content
Similar to Cis 2016 moč forenzičikih alata 1.1 (20)
Ekspertni sustaviKruno RisPojam umjetne inteligenicja koji smo susretati samo u znanstveno fantastičkim filmovima sada je postao dio svakodnevnice i posve normalna pojava.
Od svojih početaka na slabašnim računalima pred kraj dvadesetog stoljeća, ekspertni sustavi su razvojem informatičke industrije dobili znatan porast mogućnosti i sve veći broj primjena u rješavanju problema u mnogim svakodnevnim situacijama.
Analiza softverske imovine koju koristite - prvi korak migraciji u CloudTomislav LulicČesto se događa da tvrtka odluči prijeći na servise u Cloudu (Azure, Office 365 itd.), nabavi licence, pokrene servise i nakon toga pokušaju migraciju svojih postojećih servisa u Cloud. I tu zapne! Zašto? Zbog pripreme. Naime, dobra analiza što koristite unutar tvrtke i vođenje inventara aplikacija koje koristite, jednako je važno, kao i materijalni inventar (ormari, stolice itd.). Posebno danas kada se pristupa dokumentima i aplikacijama praktički sa svih uređaja koje posjedujete. Predavanje bi ukazalo na neke zamke kao i načine analize da bi migracija u Cloud bila bezbolnija, ili bi zbog troškova odustali od nje. Da li je moguće migrirati cjelokupno poslovanje u Cloud, koje servise odabrati, kako licencirati? Demonstriralo bi se na nekoliko primjera na što treba paziti i koje alate koristiti u analizi. Software Asset Management ili upravljanje softverskom imovinom tu vam može pomoći.
Tomislav Pokrajčić, Ivica Kukić - Yet Another Vehicle Tracking System (IT Sho...IT ShowoffSustav koji razvijamo je namijenjen praćenju vozila putem GPS uređaja. Na domaćem i inozemnom tržištu već postoji mnogo rješenja za ovu problematiku, ali krenuli smo u razvoj vlastitog softvera vjerujući da možemo ponuditi nešto dovoljno novo i zanimljivo. Serverska strana sustava se temelji na Java platformi i MSSQL bazi podataka, a klijentske aplikacije su građene na Adobe Flash tehnologiji. Odabir Flash platforme (aplikacije bazirane na Flex4 frameworku i Flash/AIR runtime okolinama) omogućila nam je da napravimo bitan vizualni iskorak u odnosu na konkurentska rješenja i provodimo dosta vremena na UX problematici. Serverska strana je pak drugi tip tripa jer se tamo nalaze stream processing, rule engine i ogromna količina podataka koje treba procesirati u stvarnom vremenu, pohraniti u bazu i nahraniti razne alarming, reporting, real-time UI sync i ostale module.
It revizijaSemir IbrahimovicIT audit from the other side - presentation for graduate students on the School of Economics and Business - University of Sarajevo
6414 preparation and planning of the development of a proficiency test in the...Damir DelijaThis document discusses the preparation and planning for developing a proficiency test in digital forensics using a Greyp electric bicycle. It outlines the planned project phases including creating scenarios, making forensic copies, collecting and evaluating results, and creating and distributing the test. Preliminary analyses of the bicycle have been conducted using various forensic tools to identify and validate digital artifacts that could be used for the test. While work has faced delays due to COVID-19, initial results suggest there are sufficient artifacts across the bicycle and associated devices and cloud storage to form the basis of a useful proficiency test.
6528 opensource intelligence as the new introduction in the graduate cybersec...Damir DelijaThis paper describes and analyses the introduction of open
source intelligence in the cybersecurity curriculum.
Learning outcomes
Remote forensics fsec2016 delija draftDamir DelijaRemote forensics involves acquiring digital evidence from remote devices or locations without physical access. It includes applications like electronic discovery, incident response, network forensics, and cloud forensics. While often understood as live forensics, remote forensics also includes techniques like booting devices into forensic modes remotely or using forensic tools on remote systems to access local evidence. Enterprise-level remote forensic tools allow preventative forensics and faster incident response but are not widely used due to budget, knowledge, and legal barriers. As technology spreads and more data is stored remotely, remote forensics will become more important and perhaps even fully automated for Internet of Things devices in the future.
Ecase direct servlet acess v1Damir DelijaThe document discusses EnCase Direct Network Preview, which allows an examiner to access and examine data on a powered-on computer remotely. It involves generating encryption key pairs, creating a direct servlet file using the public key, deploying the servlet on the target computer, and then connecting from the examiner's EnCase interface by providing the IP address and port. This enables viewing and analyzing the contents of drives, removable media, and memory on the live remote system without needing authentication files or passphrases if disks are encrypted.
Draft current state of digital forensic and data science Damir DelijaIn this presentation we will introduce current state of digital forensics, its positioning in general IT security and relations with data science and data analyses. Many strong links exist among this technical and scientific fields, usually this links are not taken into consideration. For data owners, forensic researchers and investigators this connections and data views presents additional hidden values.
Why i hate digital forensics - draftDamir DelijaThis document discusses reasons for disliking digital forensics and identifies areas for improvement. It begins by introducing the author's background and motivation. The document then examines issues with naming conventions, tools/practices, standards/definitions, training/certification, and subfields. Key problems highlighted include a lack of standardization, compatibility issues between tools, outdated mindsets, and insufficient computing foundations in training. The author advocates treating digital forensics as an engineering science and applying best computing practices. Overall, the document critically analyzes challenges currently facing the field and questions how these issues may impact the future if not addressed.
Concepts and Methodology in Mobile Devices Digital Forensics Education and Tr...Damir DelijaOne of draft versios of "Concepts and Methodology in Mobile Devices Digital Forensics Education and Training",
Abstract - This paper presents various issues in digital forensics of mobile devices and how to address these issues in the related education and training process. Mobile devices forensics is a new, very fast developing field which lacks standardization, compatibility, tools, methods and skills. All this drawbacks have impact on the results of forensic process and also have deep influence in training and education process. In this paper real life experience in training is presented, with tools, devices, procedures and organization with purpose to improve process of mobile devices forensics and mobile forensic training and education
Deep Web and Digital Investigations Damir DelijaThe document provides an overview of the deep web and digital investigations. It defines the deep web as data that is inaccessible to regular search engines but exists on the internet. This includes dynamically generated web pages, private websites requiring login, and files accessible only through direct filesystem access. The document estimates the deep web is 400-550 times larger than the surface web that is indexed by search engines. Standard digital forensic procedures can be applied to investigate the deep web, but tools may need to be adapted to handle specialized browsers and access methods used to retrieve deep web resources.
Datafoucs 2014 on line digital forensic investigations damir delija 2Damir DelijaThis document discusses how to conduct on-line digital forensic investigations using EnCase Enterprise v7. It describes the key EnCase Enterprise components that enable forensically sound and secure network investigations, including the SAFE for authentication, the Examiner for examinations, and Servlets installed on remote machines. It provides steps for creating a new case, adding target nodes, conducting live previews and analyses of remote disks and RAM, and performing automated sweeps to collect files and system information from multiple machines using snapshot, file processing, and system info modules. The document emphasizes the importance of planning, monitoring sweeps, and documenting results.
EnCase Enterprise Basic File Collection Damir DelijaThe document provides an overview of the basic steps for conducting an ediscovery collection using Guidance Software's EnCase Enterprise v7. It describes installing the required EnCase Enterprise components like the SAFE, Examiner and Servlets. It then outlines how to open a new case, define the target nodes, create a collection sweep to retrieve files and metadata based on conditions, and handle the sweep results. The summary provides the essential workflow and technical components involved in performing a foundational EnCase Enterprise collection.
Ocr and EnCaseDamir DelijaThe document discusses how to process scanned documents in EnCase forensic software. It outlines that paper evidence needs to be converted to a digital format that forensic software can analyze. This involves scanning paper documents to create image files, then using optical character recognition (OCR) to convert those images into text files that can be indexed and searched in forensic software like EnCase. It stresses the importance of keeping the entire process forensically sound by not altering the original evidence, documenting all tools and files used, and considering metadata changes.
LTEC 2013 - EnCase v7.08.01 presentation Damir DelijaThis document discusses the digital forensic tool EnCase Forensic. It provides an overview of EnCase and its features, including that it is a leading forensic tool accepted in courts. The document then outlines a scenario where EnCase will be used to conduct a forensic investigation based on a search warrant. The remainder of the document walks through the key functions and screens of EnCase like adding disk images, searching for evidence, tagging evidence, and reporting while conducting the outlined forensic investigation scenario.
Usage aspects techniques for enterprise forensics data analytics toolsDamir DelijaThis document discusses techniques for accessing and analyzing data from enterprise forensic tools using external data analytics tools. It provides an example using the forensic tools EnCase v7 and FTK to collect disk images, memory images, and system snapshots from endpoints. While these tools store useful data, it can be difficult to extract and analyze. The document demonstrates connecting an EnCase database to an external analytics tool to allow easier viewing and analysis of process and network data across multiple snapshots. This approach could integrate forensic data with security tools like SIEM for more automated incident response.
Ibm aix wlm ideaDamir DelijaThis document discusses adding artificial intelligence capabilities to workload managers like IBM's AIX Work Load Manager (WLM) to help address system performance problems. It proposes using monitoring data and fuzzy logic rules to detect issues, identify problematic processes, and dynamically reschedule processes to prioritize important services. Existing system instrumentation and soft computing tools could be integrated with Perl to implement this. However, these ideas are theoretical and soft computing approaches are not widely known or accepted. The goal is to give workload managers more "brains" to autonomously address performance problems based on gathered data and expert knowledge encoded as fuzzy rules.
Aix workload managerDamir DelijaThis document provides an example of how to configure workload management (WLM) classes on an AIX system based on business priorities for a banking workload. It describes setting up WLM classes mapped to different business processes and database instances, with rules for static and dynamic classification of processes into the classes. Processes are classified into classes like "biz_critical", "biz_important", and "biz_regular" based on their importance to the business, and resources are prioritized accordingly.
Improving data confidentiality in personal computer environment using on line...Damir DelijaThe document describes a crypto-disk online encryption system that aims to improve data secrecy for PC users. The system uses a device driver to encrypt and decrypt data in the background as it is written to and read from virtual encrypted disks, redirecting the encrypted data to a file on a host disk. The encryption is transparent to applications and uses the symmetric-key IDEA algorithm. The system is designed to provide encryption with reasonable performance overhead and easy use for improving data privacy on personal computers.
Communication network simulation on the unix system trough use of the remote ...Damir DelijaThis document describes a simulation of a communication network on UNIX using Remote Procedure Calls (RPCs). The simulation allows testing of network modules and consists of three processes that communicate via RPCs: a network simulator process, a host process, and a remote procedure monitor (RPM) process. The network simulator process pseudocode shows how it simulates message passing between the host and RPM processes and controls message loss based on configurable probability and duration parameters.
2. Plan predavanja
Cilj prezentacije
dati pregled što je računalna forenzika i kakvi su alati na raspolaganju
Proći će se kroz
što je računalna forenzika
alati, komercijalni i open source
primjene i uvođenja alata u postojeće velike sustave
3. Razvoj računalne forenzike
• Dva su osnovna motiva razvoja
– razvoj računalnih znanosti
– razvoj računalnih incidenata tj užem smislu računalni kriminal (
uvjek vodi ...)
Kao grana računalna forenzika relativno nova, ali postupci su
tu od prvih dana korištenja računala (jedan od najranijih
slučajeva Moris worm 1988)
Metode računalne forenzike rade i za debugging sustava –
pouzdano znati što se i kako desilo
4. Računalna forenzika
DigitalForensic, Judd Robbins:
“Computer Forensics is simply the application of computer investigation and analysis
techniques in the interest of determining potential legal evidence„
Digital Evidence:
„Digital evidence or electronic evidence is any probative information stored or transmitted
in digital form that a party to a court case may use at trial.”
Postoji „Forensic Computing”, V.Venema, D.Farmer kasne 1990’s:
„Gathering and analyzing data in a manner as free from distortion or bias as possible to
reconstruct data or what has happened in the past on a system.”
Digital evidence + Forensic Computing = Digital Forensic
5. Računalna forenzika
Cilj računalne forenzike je da prikaže i objasni
stanje stanje digitalnih artefakata.
Digitalni artefakti mogu biti
- računalni sistem,
- storage media,
- eletronički dokument,
- niz paketa u kretanju po mreži ...
6. Zahtjevi na postupak računalne forenzike
Postupak mora biti dobro dokumentiran i rezultati moraju biti
ponovljivi
Princip "najbolji dokazni materijal" tj. analiza se radi na egzaktnoj
kopiji a ne živom sustavu – ako je ikako moguće
Lanac kontrole dokaza (Chain of custody) mora garantirati pouzdanost
dokaza
izuzetno važno - za sve mora postojati zapis/opis
Čista zdrava znastvena metoda
7. Legalni kriteriji
Da bi forenzička tehnika bila legalno prihvatljiva
• Da li je tehnika i postupak pouzdano testiran
Da li je tehnika i postupak objavljen, provjeren od
znanstvene zajednice
Da li se pouzdano zna koja je vjerojatnost greške
tehnike ili postupka
Da li je tehnika i postupak prihvaćena od znanstvene
zajednice.
8. Alati i ekspertiza
Postoje alati za forenziku računalnog sustava od nivoa
raw data, preko operacijskog sustava i sklopovlja, do
aplikacijskog sloja
Ekspertiza vrlo rijetka
Što se više ulazi u neku specifično područje to je
situacija gora ....
Dvije glavne grane ekspertize
• Akademska – open source /UNIX oriented
• Istražiteljska –law enforcement oriented
9. Komercijalni alati ili Opensource
Nema idealnog alata
može postojati zahtjevani alat!
Prednost sa pravne strane na komercijalnim alatima
Opensource dodatni / kontrolni
Filozofija odabira alata ista kao i za druge
korporativne sustave
ključno je što mislite raditi i kako, u vašem sustavu
10. Alati
• EnCase Guidance Software
• FTK
• SleuthKit / The Coroner's Toolkit (TCT)
• Helix CD
• UFED
• XRAY
• Belkasoft
• GRR Google framework
11. Koraci forenzičkog postupka
Priprema : priprema alata i opreme potrebne za forenzički postupak;
Prikupljanje : prikupljanje dokumenta, logova, datoteka i izrada
kopija fizičkih objekata koji sadrže elektroničke dokaze
Ispitivanje dokaza : izdvajanje dokaza iz prikupljenog materijala
Analiza : analiza dokaza prikupljenih u koraku ispitivanja dokaza
Izvještavanje : izrada izvještaja o nalazima
12. Računalna forenzika -
obzirom na obuhvat sustava
Forenzika mobilnih uređaja
– profilira se kao posebno područje, vrlo kaotično
Forenzika pojedinačnog računala (host based)
– najčešći slučaj - analize radne stanice
– ulazi i forenzika aplikacije, uređaja
Mrežnu forenziku (network enabled, system forensic)
– analiza sustava kao umrežene cjeline, analiza sustava na razini
mreže, analiza prometa na mreži, upravljanja mrežom
Forenzika logova sustava (system log forensic)
– rad sa zapisima – posebna nauka i alati
13. Forenzika sustava
Mrežna forenzika (network enabled, system forensic)
– analiza sustava kao umrežene cjeline,
– analizu sustava na razini mreže,
– analizu prometa na mreži, upravljanja mrežom
– analiza aplikacija
Danas svaki puta live forensic
– Agent / servlet
– Pasivni nadzor
14. Forenzika živog sustava
• Live forensic - analiza aktivnog uređaja ili sustava čiji se rad ne smije
prekidati
• Najčešća na sustavima i sve češća u host forensic
• Radi se i na pojedinačnim uređajima i skupinama
• Postoji način na koji se na forenzički prihvatljiv način bilježe stanja
uređaja
– Agent / servlet
– Pasivni nadzor
15. Standardni koraci računalne forenzike za
računalne sustave
Pokretanje dokumentiranog opisa incidentnog događaja u sustavu
Identificiranje i kontrola incidenta
Izrada i pohrana datoteka sa elektroničkim dokazima u lancu odgovornosti
o dokazima
Oporavak usluga i vraćanje / rekonstrukcija obrisanih podataka
Prikupljanje i klasificiranje metadata podataka po vremenu
Povezivanje svih informacija o događajima u lanac događaja na osnovi
vremena
Analiza metadata timelinea
Dokumentiranje cijelog forenzičkog procesa i izvještavanje
Korištenje rezultata u daljim koracima
• Detaljna analiza ključnih podatka iz forenzičkg izvještaja
• Sudjelovanje u revizijama
16. Računalna forenzika - po pristupu
• Proaktivna računalna forenzika
– to je primjena metoda računalne forenzike na zdravom
sustavu za dobivanje "baseline" (potpisa) sustava
• Retroaktivna računalna forenzika (klasična forenzika)
– to je primjena nakon događaja – klasični post mortem
– ide i bez proaktivne ali puno manja efikasnost
Preduvjet za forenziku je kvalitetna računalna
administracija sustava (tj. pripremljen teren za rad)
17. Rezultat forenzičkog postupka -
završno izvješće o incidentu
• Završno izvješće o incidentu
– sadrži relevantne podatke o incidentu
– sadrži opis postupka
• Informacije iz tog izvješća moraju omogućiti:
– prepoznavanje izvora događaja;
– prepoznavanja i uklanjanje sigurnosnih propusta
• Koristi se u sklopu procesa za upravljanje sigurnosnim
incidentima
Računalna forenzika kao dio procesa kontrole incidenata i kao dio
procesa nadzora sustava
18. Primjene i uvođenja u postojeće sustave
Primjene i uvođenja u postojeće velike sustave
dio incident responsa (IR)
dio preventivne pripreme i normalnog fukcioniranja
sustava
Samo novi pogled na stare prokušane tehnike
kontrole sustava
dobra administracija sustva
Dio pripreme za nastavak poslovanja
bitno razumjevanje važnosti metoda forenzike
19. Uloga u IT sustavima - područja
• Forenzika baza podataka
• Forenzika aplikacija / poslužitelja
• Forenzika logova / zapisa
• Forenzika mrežne opreme
• Forenzika multimedije (IP telefonija)
• Forenzika Scada sustava – procesno /industrijsko
upravljanje
• Forenzika mobilnih uređaja i sustava
• Forenzika ugrađenih sustava
• Forenzika osobnih računala
20. Forenzika baza podataka
• Nema namjenskog alata
• Ekspertiza jako rijetka
• Sustavi složeni, velika količina podataka, visoka raspoloživost
– zgodno znati svaki podatak ima cca 11 kopija negdje u sustavu
• Incidenti ostaju u kući
• Izvještaj od Verizona
"2008 DATA BREACH INVESTIGATIONS REPORT Four Years
of Forensic Research. More than 500 Cases. One
Comprehensive Report"
21. Forenzika scada sustava
• Orgormna važnost energetika, industrija ...
• Danas - forenzika windows platforme i scada aplikacije
• Nekada - forenzika namjenskog uređaja
• Kompleksna okolina u pravilu loše administrirana
– računalno nije primarno
22. Forenzika mobilnih uređaja
• Malo namjenskih alata
– UFED, XRAY
– Sleuthkit
• Mali postotak podržanih uređaja
• Crne i sive metode ( kloniranja ...)
24. Područja računalnih znanja
Operativni sistemi
• windows, linux, mac, unix,
Hardware
• intel, mobilni uređaji, sparc, powerpc, scada sustavi, embeded sustavi
Aplikacije
• ono što korisnici koriste sa i bez svog znanja
Mreža, mrežni servisi i usluge
25. File systems
FAT, NTFS, EXT, UFS, HSFS .. oko 100 i bez FSa (baze podataka
raw partitions)
Razni aspekti koji se mijenjaju:
• Organizacija prostora
• Podržani mediji
• Podržani OS
• prava i vlasništvo nad objektima
• Enkripcija
• Kompresija
• Backup
• Brisanje
• Terminologija
26. Mobilni uređaji
Svi uređaji u osnovi selfcontained
U užem smislu smatphones
• apple ios,
• android,
• windows
ali i GPS, tableti, stari mobiteli i još štošta
Razni proizvođači
Razni OSovi
Razni FS i načini pohrane i kodiranja podataka
Više izuzetaka nego pravila
Međusobna nekompatibilnost forenzičkih alata
27. Mreža i mrežni servisi
Uže područje digitalne forenzike – mrežna forenzika
TCP/IP v4, v6
Legacy mrežni protokoli
Bežične veze posebno područje samo za sebe
Broadband
Malware analiza
28. Aplikacije i programi
Email klijenti (outlook, webmail)
Email serveri (exchange)
Chat, messengers, voip (skype)
web browseri
• explorer
• mozzila
• opera
• chrome
Koji su forenzički relevantni artefakti i gdje ovisno o OS
platformi, verziji, konfiguraciji
Kojim alatima se i sa kojom pouzdanošću može doći do
artefakata
29. Linkovi i siteovi
• Internet prepun referenci ...
• Različiti aspekti računalne sigurnosti
http://forensics.sans.org/community/downloads/
"SANS Computer forensic and E-Discovery" SANS portal za
računalnu forenziku
30. Zaključak
Računalna forenzika je dio kontrole i oporavka od incidenta
tu je bitno prepoznavanje (ne)mogućnosti računalne forenzike
Canned alati i ekspertiza su jako upitni, treba puni raditi i ulagati
U dogledno vrijeme možemo očekivati sve veću pojavu i
objavljivanje incidenata
incidenti se ne mogu više držati unutar kuće
incidenati moraju biti legalno ispravno odrađeni
Korištenje metoda računalne forenzike mora biti sustavno i
ugrađeno u organizaciju
Potrebna znanja i postupci moraju biti prepoznati kao nešto što se
mora imati na raspolaganju
problemi sa upravama
Bez takvog pristupa sustavi su izuzetno ugroženi