Экспертиза облачных данных: основы исследования

Аннотация

the article reveals the main stages of cloud data forensics production and includes a brief overview of the key aspects of the field, including recommendations and requirements for the cloud data forensics examiner. Keywords: cloud technology, cloud storage, forensics, computer forensics, metadata, digital evidence. Облачные технологии стали неотъемлемой частью современного бизнеса и повседневной жизни. Компании и частные лица все больше переносят свои данные и приложения в облако для повышения доступности, масштабируемости и удобства использования [1]. Однако, с этим ростом популярности облачных решений, возникают новые вызовы в области безопасности и производства экспертизы цифровых устройств. Экспертиза облачных данных — это процесс анализа и исследования информации, которая хранится в облачных хранилищах, с целью выявления и документирования цифровых доказательств, имеющие значения для расследования и раскрытия преступления. Облачные данные могут быть критически важными в расследованиях различных 71 «Наука, инновации и образование: ключевые векторы общественного прогресса» преступлений, включая компьютерные атаки, киберпреступления, финансовые махинации и другие. Процесс экспертизы облачных данных включает в себя следующие этапы исследования: Определение целей и необходимых данных: сначала необходимо определить цели экспертизы и какие конкретные данные потребуются. Это может включать в себя поиск файлов в виде текстовых сообщений, фото видео аудио файлов, электронной почты и других типов информации. Сбор облачных данных: под сбором облачных данных понимается процесс сбора информации и цифровых данных, хранящихся в облачных системах хранения информации. Эксперты сначала должны определить, какие облачные службы использовались, чтобы хранить информацию. Это может быть Google Drive, Dropbox, Microsoft OneDrive и другие. Затем идёт процесс получения и извлечения данных с доступом к соответствующим учетным записям. Это может включать в себя загрузку файлов, доступ к базам данных или извлечение конкретной информации при необходимости. Контакт с облачными провайдерами: эксперты, при необходимости, могут связаться с провайдерами облачных услуг и запросить доступ к данным. Провайдеры могут предоставить копии данных или доступ к учетной записи. Анализ метаданных: это изучение и интерпретация метаданных, связанных с цифровыми файлами, документами или информацией. Метаданные, по сути, являются информацией о цифровых данных и позволяют получить ценные сведения о различных аспектах описываемого ими содержимого. Метаданные могут включать в себя такие сведения, как дата создания, авторство, тип файла, история версий и т.д. Метаданные, такие как даты и времена доступа, заголовки электронных сообщений, IP- адреса и др., могут предоставить важные сведения о том, как и когда данные были использованы или изменены. Извлечение и анализ контента: эксперты могут извлекать и анализировать содержимое облачных файлов, текстовых сообщений, электронной почты и других видов информации, чтобы найти доказательства или свидетельства преступлений. Восстановление удаленных данных: это процесс восстановления информации или файлов, которые были ранее удалены с устройства хранения данных или системы. Если какие-либо данные были удалены или скрыты, эксперты с применением специальных технических средств могут попытаться восстановить их, чтобы выявить данные, имеющие значения для следствия или суда. Аутентификация и целостность данных: аутентификация и целостность - два фундаментальных аспекта обеспечения безопасности и 72 «Наука, инновации и образование: ключевые векторы общественного прогресса» надежности цифровых данных. Они играют решающую роль в защите данных от несанкционированного доступа и фальсификации. Под целостностью понимается уверенность в том, что цифровые данные не были изменены или подделаны несанкционированным образом в процессе хранения, передачи или обработки. Обеспечение целостности данных необходимо для поддержания достоверности и точности данных. Одним из методом обеспечения целостности данных является Хеш- функция. Хеш-функции генерируют из данных строки символов фиксированной длины (хэши). Даже небольшое изменение в данных приведет к значительному изменению хэша [2]. Подготовка экспертных заключений: подготовка экспертного заключения — это тщательный и зачастую трудоёмкий процесс. Он требует четкого и систематического подхода, а также объективности, точности и профессионализма. Экспертные заключения являются важнейшим инструментом, помогающим судам и следственным органам, разобраться в сложных технических или узкоспециальных вопросах [3]. Эксперты по экспертизе облачных данных играют важную роль в исследовании и анализе цифровых доказательств в различных сферах, включая правоохранительную деятельность, кибербезопасность и корпоративное расследование. Для успешного проведения исследования в области облачных данных, необходимо соответствовать определенным требованиям и обладать определенными навыками и квалификацией: Образ