دیجیتال فارنزیک و 4 ابزار جمع آوری ادله الکترونیک
آموزش سایبری

جمع آوری ادله الکترونیک و دیجیتال فارنزیک

دیجیتال فارنزیک از طریق جمع‌ آوری ادله الکترونیک

در عصر دیجیتال، شبکه‌های اجتماعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی روزمرۀ انسان‌ها تبدیل شده‌اند. پلتفرم‌هایی نظیر اینستاگرام، فیسبوک، ایکس (توییتر) و تلگرام، نه تنها ابزارهایی برای ارتباط و سرگرمی هستند، بلکه به بستری برای انجام فعالیت‌های تجاری، تبادل اطلاعات و حتی ارتکاب جرایم سایبری تبدیل شده‌اند.

روند رشد سریع فناوری و گسترش استفاده از شبکه‌های اجتماعی، چالش‌های جدیدی را برای سیستم‌های حقوقی و امنیتی ایجاد کرده است. در چنین شرایطی، فارنزیک دیجیتال یا پزشکی قانونی دیجیتال به‌عنوان یکی از شاخه‌های نوین در علوم جنایی، نقشی کلیدی در تحلیل و بررسی جرایم دیجیتال ایفا می‌کند.

دیجیتال فارنزیک (Digital Forensics) به فرایندی گفته می‌شود که در آن داده‌ها و شواهد دیجیتال از دستگاه‌ها یا پلتفرم‌های الکترونیکی، جمع‌آوری و تحلیل و ارائه می‌شوند.

این رشتۀ علمی با هدف پشتیبانی از تحقیقات حقوقی و قضایی، ابزارها و روش‌هایی را برای کشف و استخراج شواهد از منابع مختلف ارائه می‌دهد. یکی از مهم‌ترین منابع اطلاعاتی در این زمینه، پیام‌رسان‌ها و شبکه‌های اجتماعی هستند.

این پلتفرم‌ها حجم عظیمی از اطلاعات شامل پیام‌ها، عکس‌ها، فیلم‌ها، متاداده‌ها و کلاً فعالیت‌های کاربران را در خود جای داده‌اند که می‌توانند به‌عنوان شواهد ارزشمندی در تحقیقات جنایی و قضایی مورد بررسی و استفاده قرار گیرند.

دیجیتال فارنزیک یا پزشکی قانونی دیجیتال ، در جمع‌آوری ادله الکترونیکی از شبکه‌های اجتماعی برای حل پرونده‌های حقوقی و جنایی بسیار اهمیت دارد. بسیاری از پرونده‌های مدرن، از جرایم سایبری همانند هک و کلاهبرداری گرفته تا خشونت آنلاین، تروریسم و نقض حریم خصوصی، به‌طور مستقیم یا غیرمستقیم با شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسان‌ها در ارتباط هستند.

اطلاعات موجود در این پلتفرم‌ها می‌تواند مسیر تحقیقات را روشن کرده و درک بهتری از نحوۀ وقوع جرم، هویت مجرمان و حتی نیت‌های پشت‌پرده و اهداف پنهان آن‌ها ارائه دهد.

با این حال، جمع‌آوری و استنادپذیری ادله الکترونیک و تحلیل این اطلاعات نیز چالش‌های خاص خود را دارد. از یک سو، حجم زیاد داده‌ها و پیچیدگی فناوری‌های رمزنگاری و امنیتی مورد استفاده در شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسان‌ها، کار را برای تحلیلگران دیجیتال دشوار می‌کند.

دیجیتال فارنزیک چیست؟

از سوی دیگر، مسائل اخلاقی و حقوقی مرتبط با جمع‌آوری اطلاعات از کاربران و حفظ حریم خصوصی آن‌ها، نیازمند رعایت دقیق قوانین و مقررات است. این چالش‌ها، دیجیتال فارنزیک را به حوزه‌ای میان‌رشته‌ای تبدیل کرده که دانش حقوق، فناوری و اخلاق را به‌طور هم‌زمان می‌طلبد.


هدف از ارایه این مقاله از گروه حقوقی و تخصصی وکیل سایبری، بررسی فرایندها، ابزارها و چالش‌های مرتبط با فارنزیک دیجیتال و جمع‌آوری ادله دیجیتال مربوطه از پیام‌رسان‌ها و شبکه‌های اجتماعی است. همچنین، با مطالعۀ نمونه‌های عملی و تحلیل پیشرفت‌های فناوری، به این پرسش پاسخ می‌دهیم که چگونه می‌توان از داده‌های شبکه‌های اجتماعی به‌عنوان شواهد معتبر در تحقیقات قضایی استفاده کرد؟

این مقاله علاوه بر تحلیل فنی، به بررسی جنبه‌های قانونی و اخلاقی این موضوع نیز خواهد پرداخت تا دیدگاهی جامع و کاربردی به خوانندگان ارائه دهد.

دیجیتال فارنزیک یا پزشکی قانونی دیجیتال چیست؟

دیجیتال فارنزیک (Digital Forensics) یکی از شاخه‌های مهم علوم جنایی و جرم‌شناسی است که به بررسی و تحلیل داده‌های دیجیتال برای کشف جرایم و ارائۀ شواهد در دادگاه می‌پردازد. این حوزه از اواخر دهۀ 1980 میلادی و هم‌زمان با رشد استفاده از فناوری‌های دیجیتال شکل گرفت و به‌تدریج به یک ابزار ضروری در تحقیقات قضایی و امنیتی تبدیل شد.

مراحل 4 گانه دیجیتال فارنزیک

مراحل چهارگانه دیجیتال فارنزیک

دیجیتال فارنزیک ، شواهد الکترونیکی را از دستگاه‌ها و سیستم‌های مختلفی همانند کامپیوترها، تلفن‌های همراه، سرورها، شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسان‌ها استخراج می‌کند و آن‌ها را برای استفاده در فرایندهای حقوقی آماده می‌سازد. فرایند دیجیتال فارنزیک شامل چهار مرحلۀ کلیدی به شرح زیر است:

1.شناسایی:

در این مرحله، همۀ منابع ممکن برای جمع‌آوری شواهد دیجیتال شناسایی می‌شوند. این منابع می‌توانند شامل دستگاه‌های فیزیکی، سرویس‌های ابری یا شبکه‌های اجتماعی (Social media) باشند.

2.جمع‌آوری:

شواهد با استفاده از ابزارها و روش‌های تخصصی جمع‌آوری می‌شوند. در این مرحله، حفظ تمامیت داده‌ها (Data Integrity) اهمیت ویژه‌ای دارد.

3.تجزیه و تحلیل:

اطلاعات جمع‌آوری‌شده بررسی و تحلیل می‌شوند تا شواهد مرتبط با جرم‌ها شناسایی شوند. این تحلیل ممکن است شامل بررسی متاداده‌ها، تحلیل رمزنگاری یا بازسازی فعالیت‌های کاربر باشد.

4.ارائۀ شواهد به دادگاه:

یافته‌ها به‌صورت مستند و شفاف در دادگاه یا مراجع قضائی و امنیتی ارائه می‌شوند. در این مرحله، اهمیت ارائۀ شواهد به‌شکلی دقیق و قابل‌فهم برای قاضی یا وکیل اهمیت دارد. فارنزیک دیجیتال نه‌تنها در کشف جرایم سایبری همانند هک و سرقت داده‌ها مؤثر است، بلکه در پرونده‌های جنایی و حقوقی معمولی نیز به‌عنوان ابزاری برای ارائۀ شواهد معتبر به کار می‌رود.

دیجیتال فارنزیک در اثبات جرم سایبری

انواع ادله الکترونیکی در شبکه‌های اجتماعی

شبکه‌های اجتماعی بستر گسترده‌ای از داده‌ها هستند که می‌توانند به‌عنوان ادله در تحقیقات دیجیتال فارنزیک مورد استفاده قرار گیرند. این اطلاعات شامل پیام‌های متنی، فایل‌های چندرسانه‌ای، متاداده‌ها، تاریخچۀ فعالیت‌ها و داده‌های حساب‌های کاربری هستند. در ادامه هر یک از این موارد به‌طور جداگانه بررسی می‌شود:

الف) پیام‌های متنی و چت‌ها

پیام‌ها و مکالمات متنی، یکی از رایج‌ترین انواع شواهد در شبکه‌های اجتماعی هستند. این داده‌ها می‌توانند شامل پیام‌های خصوصی، گروهی یا عمومی باشند که میان کاربران ردوبدل شده‌اند.

بررسی این پیام‌ها می‌تواند جزئیات مهمی از ارتباطات، نقشه‌ریزی‌ها و حتی انگیزه‌های مجرمان را آشکار کند. ابزارهای فارنزیک، امکان استخراج و تحلیل این پیام‌ها حتی پس از حذف آن‌ها را فراهم می‌کنند. در عین حال، رعایت قوانین حریم خصوصی و اخذ مجوزهای قانونی برای دسترسی به این داده‌ها ضرورت دارد.

ب) تصاویر، ویدئوها و فایل‌های چندرسانه‌ای

شبکه‌های اجتماعی بستر به‌اشتراک‌گذاری انبوهی از تصاویر و ویدئوها توسط کاربران است. این محتواها می‌توانند شواهد مستقیمی از فعالیت‌های غیرقانونی یا نقض قوانین باشند.

همچنین، اطلاعات پنهان در تصاویر (مانند متاداده‌های GPS) یا تحلیل محتوای ویدئوها می‌توانند مسیر تحقیقات را روشن کنند. استفاده از ابزارهای تخصصی تحلیل تصاویر و ویدئوها، به دیجیتال فارنزیک امکان می‌دهد تا شواهد معتبر و قابل استناد را استخراج کند.

پ) متاداده‌ها

متاداده‌ها اطلاعاتی پنهان در فایل‌ها و داده‌ها هستند که جزئیات مهمی همانند زمان و مکان ایجاد محتوا را مشخص می‌کنند. برای مثال، متاداده‌های تصاویر می‌توانند محل دقیق عکس‌برداری را نشان دهند یا اطلاعات مربوط به دستگاه کاربر را آشکار کنند.

در دیجیتال فارنزیک، متاداده‌ها به‌عنوان شواهدی کلیدی برای اثبات یا رد ادعاها مورد استفاده قرار می‌گیرند. این داده‌ها معمولاً بدون آگاهی کاربران ذخیره می‌شوند، اما تحلیل آن‌ها مستلزم رعایت قوانین و ضوابط حریم خصوصی است.

ت) تاریخچۀ فعالیت‌ها (پست‌ها، لایک‌ها، نظرات)

فعالیت‌های کاربران در شبکه‌های اجتماعی، از جمله پست‌ها، لایک‌ها و نظرات، می‌توانند اطلاعات مهمی دربارۀ عادات، ارتباطات و تمایلات آن‌ها ارائه دهند. تحلیل این داده‌ها می‌تواند روابط میان کاربران، زمان‌بندی فعالیت‌ها یا حتی شواهدی از اقدامات مخرب را آشکار کند. با استفاده از ابزارهای تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی، می‌توان این اطلاعات را به‌صورت منظم و ساختاریافته استخراج و بررسی کرد.

ث) داده‌های مرتبط با حساب کاربری

اطلاعات مرتبط با حساب کاربری، مانند ایمیل، شمارۀ تلفن، آدرس آی‌پی (IP) و زمان ورود به حساب، می‌توانند سرنخ‌های مهمی دربارۀ هویت کاربران ارائه دهند. این داده‌ها اغلب برای ردیابی مجرمان سایبری و اثبات دسترسی‌های غیرمجاز به سیستم‌ها استفاده می‌شوند. استخراج این اطلاعات مستلزم همکاری با پلتفرم‌ها و استفاده از دستورات قانونی است.
هر یک از این داده‌های یادشده، به‌عنوان ادلۀ الکترونیکی نقشی کلیدی در حل پرونده‌های حقوقی و جنایی ایفا می‌کنند و تحلیل آن‌ها نیازمند دانش فنی بالا و ابزارهای پیشرفته با رعایت اصول قانونی است.

چهار ابزار و تکنیک‌ مهم جمع‌آوری ادله دیجیتال

جمع‌آوری ادله الکترونیک از شبکه‌های اجتماعی نیازمند ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته‌ای است که امکان استخراج داده‌ها به‌صورت قانونی و دقیق و قابل استناد را فراهم کنند. در اینجا چهار ابزار و تکنیک کلیدی در این زمینه بررسی می‌شوند.

1. ابزارهای رایج برای جمع‌آوری داده‌ها

ابزارهای دیجیتال فارنزیک همانند FTK (Forensic Toolkit) و Magnet AXIOM برای استخراج داده‌ها از شبکه‌های اجتماعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این ابزارها قادرند اطلاعاتی مختلفی همانند پیام‌ها، تصاویر، متاداده‌ها و تاریخچۀ فعالیت‌ها را بازیابی کنند.

برخی ابزارها به‌طور خاص برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی طراحی شده‌اند، مانند Social Mapper که ارتباطات کاربران را تحلیل می‌کند. این ابزارها علاوه بر دقت بالا، قابلیت مستندسازی داده‌ها برای ارائه در دادگاه را نیز فراهم می‌کنند.

2.تکنیک‌های استخراج اطلاعات مخفی (OSINT)

هوش منبع باز یا اوسینت (OSINT) یکی از تکنیک‌های مؤثر در جمع‌آوری اطلاعات عمومی از شبکه‌های اجتماعی است. این تکنیک شامل استفاده از ابزارها و روش‌هایی مانند جستجوی پیشرفته در موتورهای جستجو، کراولینگ داده‌ها و تحلیل اطلاعات عمومی است.

برای مثال، ابزارهایی مانند Maltego و Recon-ng می‌توانند ارتباطات میان حساب‌های کاربری را تحلیل کرده و اطلاعات پنهان موجود در محتوای عمومی را کشف کنند. اوسینت به‌دلیل قابلیت تحلیل داده‌های عمومی بدون نقض حریم خصوصی، کاربرد گسترده‌ای در تحقیقات فارنزیک دارد.

3.روش‌های قانونی برای جمع‌آوری داده‌ها

برای جمع‌آوری داده‌ها از شبکه‌های اجتماعی به‌صورت قانونی، همکاری با پلتفرم‌های مربوطه ضروری و لازم است. این کار اغلب از طریق اخذ دستورات و مجوزهای قضایی انجام می‌شود که به تحلیلگران اجازه می‌دهد به اطلاعات حساس کاربران دسترسی پیدا کنند.

همچنین، رعایت مقررات مرتبط با حریم خصوصی مانند GDPR در اروپا یا قوانین داخلی کشورها الزامی است. همکاری نزدیک میان تحلیلگران فارنزیک و قضات و وکلا می‌تواند تضمین‌کنندۀ جمع‌آوری قانونی و معتبر داده‌ها باشد.

4.چالش‌های مرتبط با رمزنگاری و امنیت اطلاعات

بسیاری از شبکه‌های اجتماعی از پروتکل‌های رمزنگاری پیشرفته برای حفاظت از داده‌های کاربران استفاده می‌کنند. این امر جمع‌آوری داده‌ها را برای تحلیلگران دشوار می‌سازد.

برای حل این چالش، از روش‌هایی مانند شکستن رمزنگاری (Decryption) با مجوز قانونی، تحلیل متاداده‌ها و استفاده از نسخه‌های پشتیبان استفاده می‌شود. ابزارهایی مانند Cellebrite قابلیت بازیابی اطلاعات از دستگاه‌های رمزنگاری‌شده را ارائه می‌دهند.

با این حال، انجام این اقدامات نیازمند رعایت دقیق مقررات قانونی و اخلاقی است. این ابزارها و تکنیک‌ها در کنار یکدیگر، امکان جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها از شبکه‌های اجتماعی را فراهم می‌سازند و به انجام تحقیقات حقوقی و جنایی کمک شایانی می‌کنند.

سه چالش‌ حقوقی و اخلاقی دیجیتال فارنزیک

جمع‌آوری ادله الکترونیک از شبکه‌های اجتماعی، علاوه بر پیچیدگی‌های فنی، با چالش‌های حقوقی و اخلاقی متعددی همراه است. رعایت این ملاحظات برای انجام تحقیقات قانونی و اخلاقی ضروری می‌باشد. این چالش‌ها نیازمند توجه ویژه به قوانین و مقررات حاکم بر حریم خصوصی و حقوق کاربران هستند. در ادامه سه چالش اصلی بررسی می‌شود:

1.مسائل مربوط به حریم خصوصی کاربران

شبکه‌های اجتماعی اطلاعات زیادی از کاربران ذخیره می‌کنند، اما دسترسی به این داده‌ها بدون رضایت کاربر یا مجوز قانونی، نقض حریم خصوصی محسوب می‌شود. حتی در صورت قانونی بودن جمع‌آوری داده‌ها، حساسیت بالای اطلاعات کاربران، نیازمند رعایت استانداردهای اخلاقی است. تحلیلگران فارنزیک باید اطمینان حاصل کنند که تنها داده‌های مرتبط با پرونده مورد بررسی قرار می‌گیرد و از سوءاستفاده از اطلاعات جلوگیری شود.

2.محدودیت‌های قانونی در کشورهای مختلف

هر کشور قوانین خاص خود را درمورد جمع‌آوری و استفاده از داده‌های دیجیتال دارد. برای مثال، قوانین GDPR در اتحادیۀ اروپا سخت‌گیری‌های زیادی برای حفاظت از داده‌های کاربران اعمال می‌کند. تحلیلگران باید با قوانین داخلی و بین‌المللی مرتبط با حریم خصوصی، جرم‌یابی و انتقال داده آشنا باشند. عدم رعایت این قوانین می‌تواند منجر به رد شواهد در دادگاه یا حتی پیگرد قانونی شود.

3.مواجهه با داده‌های دستکاری‌شده یا جعلی

یکی از چالش‌های بزرگ در جمع‌آوری ادله از شبکه‌های اجتماعی، تشخیص داده‌های اصیل از جعلی است. بسیاری از کاربران یا مجرمان ممکن است اطلاعات خود را دستکاری کنند یا از حساب‌های جعلی استفاده کنند. تحلیلگران باید با استفاده از ابزارهای پیشرفته و روش‌های دقیق، اعتبار داده‌ها را تأیید کنند. همچنین، ارائۀ شواهد دستکاری‌شده در دادگاه می‌تواند به تخریب اعتبار پرونده منجر شود.

نمونه‌های عملی و پیشرفت‌های فناوری

دیجیتال فارنزیک نقش مهمی در حل بسیاری از پرونده‌های جنایی و حقوقی ایفا کرده است. برای مثال، در پرونده‌های کلاهبرداری آنلاین، تحلیل پیام‌ها و متاداده‌های کاربران شبکه‌های اجتماعی به شناسایی هویت مجرمان کمک کرده است. در یکی از پرونده‌های مشهور، پیام‌های حذف‌شدۀ یک کاربر در فیسبوک به‌عنوان شواهدی کلیدی برای اثبات اتهام در دادگاه ارائه شدند.

همچنین، در موارد تروریسم و سازمان‌دهی جرایم، تحلیل پست‌ها و ارتباطات کاربران در تلگرام و ایکس (توییتر) به کشف شبکه‌های مخفی و نقشه‌های عملیاتی منجر شده است. این نمونه‌ها نشان می‌دهند که چگونه شبکه‌های اجتماعی می‌توانند به‌عنوان منابع مهمی از شواهد دیجیتال در تحقیقات قضایی استفاده شوند. با پیشرفت فناوری، ابزارها و تکنیک‌های دیجیتال فارنزیک بهبود یافته‌اند.

ابزارهای پیشرفته‌ای همانند Cellebrite و Magnet AXIOM امکان بازیابی داده‌های حذف‌شده، تحلیل رمزنگاری و استخراج متاداده‌ها را فراهم می‌کنند. همچنین، فناوری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به تحلیلگران کمک می‌کند تا داده‌های عظیم شبکه‌های اجتماعی را سریع‌تر و دقیق‌تر پردازش کنند. الگوریتم‌های پیشرفته می‌توانند الگوهای مشکوک را شناسایی کرده و ارتباطات پنهان میان کاربران را آشکار کنند.

علاوه بر این، ابزارهایی برای تحلیل ویدئو و تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق، امکان بررسی محتوای چندرسانه‌ای را با دقت بیشتری فراهم کرده‌اند. این پیشرفت‌ها کاربرد دیجیتال فارنزیک را در حل پرونده‌ها گسترش داده‌اند.

دیجیتال فارنزیک: چالش‌ها و فرصت‌ها

با وجود مزایای فراوان استفاده از دیجیتال فارنزیک برای گردآوری شواهد از شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسان‌های جمعی، این شیوه همچنان با چالش‌هایی روبه‌رو می‌باشد. یکی از این چالش‌های مهم، افزایش پیچیدگی فناوری‌ها و رمزنگاری است که بازیابی و تحلیل داده‌ها را دشوار می‌کند.

استفاده از رمزنگاری سرتاسری در پیام‌رسان‌های همانند واتساپ و سیگنال، دسترسی به پیام‌ها و اطلاعات حساس را حتی برای تحلیلگران دشوار کرده است. علاوه بر این، حجم عظیم داده‌ها و سرعت انتشار محتوا در شبکه‌های اجتماعی، نیازمند ابزارهایی پیشرفته‌تر برای تجزیه و تحلیل سریع و دقیق است.

در عین حال، پیشرفت‌های فناوری به بهبود فرایند دیجیتال فارنزیک کمک می‌کنند. استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل کلان‌داده‌ها (Big Data Analytics) امکان شناسایی الگوها و ارتباطات پیچیده را فراهم کرده است.

ابزارهای تخصصی جدید نیز به تحلیلگران اجازه می‌دهند داده‌های حذف‌شده یا رمزنگاری‌شده را بازیابی کرده و متاداده‌های مرتبط را استخراج کنند. این پیشرفت‌ها نوید آینده‌ای روشن برای فارنزیک دیجیتال است، جایی که تکنولوژی‌های نوین به حل سریع‌تر و مؤثرتر پرونده‌ها کمک خواهند کرد.

دیجیتال فارنزیک در مبارزه با جرایم سایبری و حل پرونده‌های جنایی نقش حیاتی ایفا می‌کنند. از پیام‌های متنی و تصاویر گرفته تا متاداده‌ها و تاریخچۀ فعالیت کاربران، هر بخش از داده‌ها می‌تواند اطلاعات ارزشمندی ارائه دهد. با این حال، موفقیت در این حوزه نیازمند رعایت موازین قانونی و اخلاقی با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته است.

در نهایت، دیجیتال فارنزیک نه‌تنها ابزار قدرتمندی برای شناسایی و مقابله با جرایم است، بلکه زمینه‌ای برای توسعۀ روش‌های نوین و پایدار در سیستم‌های حقوقی و امنیتی فراهم می‌سازد.

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *