ISSN 2410-3594
e-ISSN 2786-7382
УДК 34; 159.9
Науковий вісник Національної академії внутрішніх справ
- комп’ютерні дані; протокол; мобільний термінал; апаратно-програмний комплекс; досудове розслідування; спеціаліст; спеціальні знання
- https://doi.org/10.56215/naia-herald/2.2023.52
- Сторінки 52-60
Актуальність статті обґрунтована необхідністю розроблення порядку процесуального оформлення інформації (відомостей), вилученої зі стільникового радіотелефону за допомогою апаратно-програмних комплексів, зміст якої доводить причетність особи до вчинення кримінального правопорушення, оскільки на практиці такий механізм документування не відпрацьовано. Мета статті полягала у висвітленні теоретико-прикладних підходів до правового забезпечення дій слідчих з вилучення відомостей зі стільникових радіотелефонів, виявлених на місці події. Відповідно до поставленої мети та специфіки предмета дослідження застосовано комплекс таких методів: формальнологічний, системно-структурний, герменевтичний, моделювання, узагальнення. Розглянуто дії слідчого під час досудового розслідування кримінальних правопорушень, коли на місці події виявлено стільниковий радіотелефон (засіб мобільного зв’язку), що зумовлює необхідність використання спеціальних знань. Профіль і кваліфікація фахівця, якого потрібно залучити до огляду стільникового радіотелефону (засобу мобільного зв’язку), визначають залежно від мети й завдань слідчої (розшукової) дії, встановлених первинних даних про характер кримінального правопорушення. Запропоновано процесуальний порядок отримання відомостей (комп’ютерних даних) зі стільникового радіотелефону (засобу мобільного зв’язку), що передбачає створення «образу»/електронного звіту наявної інформації, який записують на цифровий носій у вигляді файлу, закріплюють електронною міткою як контрольну суму. Практична цінність публікації полягає в процесуальному вирішенні питання вилучення відомостей (інформації) зі стільникових радіотелефонів, що важливо під час досудового розслідування та документування цифрової інформації (комп’ютерних даних)
Використані джерела
[1] Al-Faaruuq, M.S., & Priambodo, D.F. (2022). IOS digital evidence comparison of instant messaging apps. In International conference of science and information technology in smart administration (ICSINTESA) (pp. 83-88). New York: Institute for Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/ ICSINTESA56431.2022.10041620.
[2] Bowling, H., Seigfried‐Spellar, K., Karabiyik, U., & Rogers, M. (2023). We are meeting on Microsoft Teams: Forensic analysis in Windows, Android, and iOS operating systems. Journal of Forensic Sciences, 68(2), 434-460. doi: 10.1111/1556-4029.15208
[3] Dorai, G., Houshmand, S., & Baggili, I. (2018). I know what you did last summer: Your smart home internet of things and your iPhone forensically ratting you out. In ARES 2018: Proceedings of the 13th international conference on availability, reliability and security (pp. 1-10). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3230833.3232814.
[4] Fukami, A., Stoykova, R., & Geradts, Z. (2021). A new model for forensic data extraction from encrypted mobile devices. Forensic Science International: Digital Investigation, 38, article number 301169. doi: 10.1016/j.fsidi.2021.301169.
[5] Hutsaliuk, M.V., & Antoniuk, P.Ye. (2021). The essence of digital information a source of evidence in criminal proceedings. Forensic Herald, 33(1), 37-49. doi: 10.37025/1992-4437/2020-33-1-37.
[6] Idris, I., Alhassan, J.K., Waziri, V.O., & Majigi, M.U. (2016). SIM cards forensic capability and evaluation of extraction tools. In International conference on information and communication technology and its applications (ICTA 2016) (pp. 75-81). Minna: Federal University of Technology.
[7] Johnson, H., Volk, K., Serafin, R., Grajeda, C., & Baggili, I. (2022). Alt-tech social forensics: Forensic analysis of alternative social networking applications. Forensic Science International: Digital Investigation, 42, article number 301406. doi: 10.1016/j.fsidi.2022.301406.
[8] Karthikeyan, P., Pande, H.M., & Sarveshwaran, V. (Eds.). (2023). Artificial intelligence and blockchain in digital forensics. New York: River Publishers. doi: 10.1201/9781003374671.
[9] Kayabaş, H., & Tuna, G. (2023). Cyber wars and cyber threats against mobile devices: Analysis of mobile devices. In Handbook of research on war policies, strategies, and cyber wars (pp. 85-107). doi: 10.4018/978- 1-6684-6741-1.ch005.
[10] Keim, Y., Hutchinson, S., Shrivastava, A., & Karabiyik, U. (2022). Forensic analysis of TikTok alternatives on android and iOS devices: Byte, dubsmash, and triller. Electronics, 11(18), article number 2972. doi: 10.3390/electronics11182972.
[11] Kobets, M.V. (2023). “Cellebrite UFED” hardware and software complex as a means of obtaining information from mobile terminals. In Current issues and prospects for the use of investigative tools in solving crimes under martial law: Material interdepartmental science and practice conferences (pp. 70-73). Kyiv: National Academy of Internal Affairs.
[12] Leonov, A. (2020). Intrusion into privacy. Retrieved from https://zib.com.ua/ua/142223.html.
[13] Manjre, B.M., Goyal, K.K., & Shivani. (2023). A novel and custom blockchain approach for the integrity assurance of the digital evidences extracted during the extraction and decoding of mobile artifacts from the mobile forensic tools. Advances in Material Science and Manufacturing Engineering, 2753(1), article number 030006. doi: 10.1063/5.0127910.
[14] Nassif, L.N. (2019). Conspiracy communication reconstitution from distributed instant messages timeline. In Institute for Electrical and Electronics Engineers (IEEE) wireless communications and networking conference workshop (pp. 1-6). New York: Institute for Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/ WCNCW.2019.8902574.
[15] Perumal, S., Navarathnam, S., De Vosse, C., Samsuddin, S.B., & Samy, G.N. (2017). Comparative studies on mobile forensic evidence extraction open source software for android phone. Advanced Science Letters, 23(5), 4483-4486. doi: 10.1166/asl.2017.8922.
[16] Pyrih, I.V. (2019). Involvement of specialists in investigative activities in the investigation of criminal offenses. In Realities and prospects for the development of the rule-of-law state in Ukraine and worldwide (pp. 93-122). Lviv: Liha-Pres. doi: 10.36059/978-966-397-207-7/93-122.
[17] Riadi, I., Yudhana, A., & Inngam Fanani, G.P. (2023). Mobile forensic tools for digital crime investigation: Comparison and evaluation. International Journal of Safety and Security Engineering, 13(1), 11-19. doi: 10.18280/ijsse.130102.
[18] Saleem, S., Popov, O., & Baggili, I. (2016). A method and a case study for the selection of the best available tool for mobile device forensics using decision analysis. Digital Investigation, 16, S55-S64. doi: 10.1016/j.diin.2016.01.008.
[19] Satpathy, S., & Mohanty, S. (Eds.). (2020). Big Data Analytics and computing for digital forensic investigations. Boca Raton: Chemical Rubber Company Press. doi: 10.1201/9781003024743.
[20] Sengupta, A., Singh, A., & Vinjit, B.M. (2023). A platform independent and forensically sound method to extract WhatsApp data from mobile phones. International Journal of Electronic Security and Digital Forensics, 15(3), 259-280. doi: 10.1504/IJESDF.2023.130657.
[21] Tara, H., & Mishra, A. (2021). A comparative study of digital forensic tools for data extraction from electronic devices. Journal of Punjab Academy of Forensic Medicine and Toxicology, 21(1), 97-104. doi: 10.5958/0974-083X.2021.00016.9.
[22] Teplytskyi, B.B. (2020). Application of criminal tools during a search during investigation of crimes in the field of use of computers, systems and computer networks and telecommunications networks. Legal Science, 5(107), 151-157. doi: 10.32844/2222-5374-2020-107-5-2.19.
[23] Wang, P., Rosenberg, M., & D’Cruze, H. (2018). Integration of mobile forensic tool capabilities. In S. Latifi (Ed.), Information technology – New generations. Advances in intelligent systems and computing (pp. 81-87). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-319-77028-4_13.
[24] Williams, J., MacDermott, A., Stamp, K., & Iqbal, F. (2021). Forensic analysis of Fitbit versa: Android vs iOS. In 2021 Institute for Electrical and Electronics Engineers (IEEE) symposium on security and privacy workshops (pp. 318-326). San Francisco: Institute for Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/ SPW53761.2021.00052.