Агент-экстрактор: самая подробная инструкция (2025)
2 июля, 2025, Oleg Afonin
В течение многих лет с момента появления в составе iOS Forensic Toolkit агента-экстрактора для низкоуровневого доступа к данным мы публиковали материалы о том, как правильно установить агент на устройство и что делать, если возникли проблемы. Со временем наш продукт эволюционировал; постепенно менялось и окружение. Мы старались реагировать, публикуя всё новые и новые статьи. В результате самые старые статьи частично бесполезны, а в обилии обновлений легко запутаться. Сегодня мы решили собрать и актуализировать всю доступную информацию в одном большом материале.
unc0ver против checkra1n: королевская битва
3 июня, 2020, Oleg Afonin
Одной из основных задач расследований, связанных с мобильными устройствами, является извлечение максимально полного набора данных. В случае, если мобильное устройство — iPhone, для низкоуровневого доступа к файлам и для расшифровки Связки ключей, в которой хранятся все пароли пользователя, может потребоваться установка джейлбрейка. Несмотря на то, что существуют надёжные методы сбора данных, которые работают без джейлбрейка, эти методы могут быть недоступны в зависимости от ряда факторов, что возвращает нас к вопросу о джейлбрейках. Сегодня мы рассмотрим два самых популярных и самых надёжных в работе джейлбрейка — checkra1n и unc0ver. Чем они отличаются и в каких ситуациях какой из них стоит использовать? Попробуем разобраться.
Извлечение данных из облака Google без пароля
15 мая, 2020, Oleg Afonin
Извлечение данных через облако — один из из наиболее распространённых способов получения улик. Важно понимать, что анализ данных, собранных компанией Google в собственном облаке, способен предоставить значительно более полные данные по сравнению с самым низкоуровневым анализом единственного телефона с Android. Сегодня мы поговорим об одной из особенностей облачного анализа: возможности извлекать данные пользователя, хранящиеся в учётной записи Google, без его логина и пароля.
Apple против полиции: как менялась защита данных в iOS 4 — 13.5
14 мая, 2020, Oleg Afonin
Современный смартфон — бесценный кладезь информации с одной стороны и вполне реальная угроза приватности с другой. Смартфон знает о пользователе столько, сколько не знает ни один человек — начиная с подробной истории местоположения и общения в интернете и заканчивая кругом общения в реальной жизни, который определяется распознаванием лиц встроенными технологиями искусственного интеллекта. Чем больше и чем разнообразнее становится информация, собираемая о пользователе, тем в большей степени её требуется защищать. Задача же правоохранительных органов прямо противоположна: улики требуется из устройства извлечь. Возникает конфликт интересов.
Извлечение данных из устройств iOS: что под капотом?
12 мая, 2020, Oleg Afonin
Только что вышла свежая сборка iOS Forensic Toolkit. Для пользователя — эксперта-криминалиста, — изменения почти незаметны; внутри продукта, однако, изменилось многое. В этой статье мы расскажем о том, как работает один из самых интересных продуктов нашей компании, что изменилось в последней сборке и как это повлияет на процесс извлечения данных.
Извлечение и анализ данных Личного кабинета Google
12 мая, 2020, Oleg Afonin
В новой версии Elcomsoft Cloud Explorer появилась поддержка такого интересного сервиса, как Личный кабинет Google. Личный кабинет Google отличается тем, что информация из него не попадает в скачанные с сайта Google данные. Получить доступ к Личному кабинету можно либо через веб-сайт компании, либо, если требуется офлайновый анализ, посредством Elcomsoft Cloud Explorer. В этой статье мы расскажем о сервисе Личный кабинет Google и о том, как данные из него можно извлечь и проанализировать.
Доступ к учётным записям Windows с загрузочного накопителя
11 мая, 2020, Oleg Afonin
Как получить доступ к файлам из учётной записи компьютера при проведении расследования или в случаях, когда сотрудник уволен? Ответ на этот вопрос очевиден далеко не всегда. Сброс пароля средствами Active Directory поможет войти в учётную запись, но не поможет получить доступ к данным, защищённым средствами DPAPI (например, сохранённым паролям пользователя). Кроме того, будет потерян доступ к файлам, зашифрованным средствами EFS. В этой статье мы расскажем об одной из возможностей получения доступа к учётным записям Windows посредством создания загрузочного USB-накопителя.
Сравнительный анализ безопасности iMessage, WhatsApp, Telegram, Signal и Skype
7 мая, 2020, Oleg Afonin
Приложения для обмена мгновенными сообщениями стали стандартом де-факто для переписки в реальном времени. Извлечение истории переписки из таких приложений и облачных сервисов может оказаться исключительно важным в ходе расследования. В этой статье мы сравниваем безопасность пяти самых распространённых приложений для обмена мгновенными сообщениями для iPhone в контексте их криминалистического анализа.
Извлечение секретных чатов из Telegram для iPhone
29 апреля, 2020, Oleg Afonin
Telegram – один из самых популярных сервисов для обмена мгновенными сообщениями, которым пользуются более 500 миллионов человек. Хотя Telegram не считается самым безопасным сервисом для обмена мгновенными сообщениями (этот титул по праву принадлежит Signal), история переписки в приложении Telegram для iOS не попадает ни в резервные копии iTunes, ни в iCloud. Более того, секретные чаты Telegram не хранятся даже на серверах Telegram. В результате секретные чаты Telegram можно извлечь исключительно из того устройства, которое участвовало в переписке. О том, как это сделать, мы расскажем в данной статье.
Сравнение методов извлечения данных из iPhone: логический, физический и облачный анализ
20 апреля, 2020, Vladimir Katalov
iPhone — один из самых популярных смартфонов в мире. Благодаря своей огромной популярности, iPhone привлекает большое внимание сообщества криминалистов. Для извлечения данных из iPhone разработано множество методов, позволяющих получать то или иное количество информации с большими или меньшими усилиями. Некоторые из этих методов основаны на недокументированных эксплойтах и публичных джейлбрейках, в то время как другие используют API для доступа к информации. В этой статье мы сравним типы и объёмы данных, которые можно извлечь из одного и того же iPhone 11 Pro Max объёмом 256 ГБ, используя три различных метода доступа к информации: расширенный логический, физический и облачный.
Извлечение и анализ Google Fit: шаги, маршруты, местоположение и пульс
17 апреля, 2020, Oleg Afonin
Google Fit – сравнительно малоизвестная подсистема для сбора и анализа данных о здоровье и тренировках пользователя. Между тем, подсистема исправно поставляет данные в соответствующий раздел в облаке Google. Google Fit отправляет данные о количестве шагов и частоте сердечных сокращений; координатах, треках, пробежках, поездках и велосипедных маршрутах пользователя. Иными словами, Google Fit поставляет массив уникальной и подробной информации о действиях и поведении пользователя в каждый момент времени. О том, что именно хранится в облаке и как получить доступ к информации – в этой статье.
