تحليل الأدلة الإلكترونية من الهواتف الذكية أمر أساسي في التحقيقات الجنائية الحديثة. تقيم هذه الدراسة أداء ثلاث أدوات تحقيق جنائي شائعة الاستخدام، وهي Cellebrite UFED وMSAB XRY وMagnet AXIOM، باستخدام الاستخراج المنطقي على جهازين بنظام iOS وجهازين بنظام Android، وتقيم قابلية الاستخدام من وجهة نظر الفاحص عبر مقياس قابلية الاستخدام للنظام. على iPhone 11 Pro، استخرج UFED (8539 نمطًا) مزيدًا من الأنماط مقارنة بـ XRY (6542 نمطًا) وAXIOM (4220 نمطًا). على iPhone 13 Mini، كانت أعداد الأنماط الكلية كالتالي: UFED (135,024 نمطًا)، XRY (173,140 نمطًا)، وAXIOM (355,671 نمطًا)، وكان الحجم الأعلى لـ AXIOM متأثراً بشكل كبير بالبيانات المعتمدة على الذاكرة المؤقتة وWebKit، بما في ذلك سجل الويب (32,614 إدخالًا) وأنماط الرسائل النصية القصيرة (9101 إدخالًا). على Xiaomi Redmi A3، كانت نتائج الاستخراج متقاربة بين UFED (285 نمطًا)، XRY (280 نمطًا)، وAXIOM (329 نمطًا). لوحظ تفاوت أكبر على Samsung Galaxy A32 مع UFED (28,214 نمطًا)، XRY (15,007 نمطًا)، وAXIOM (79,088 نمطًا)، وذلك بشكل رئيسي بسبب اختلافات في تصنيف المصدر والنمط وليس في الوصول إلى بيانات الاتصال الأساسية. أظهر تقييم القابلية للاستخدام متوسط درجات مقياس قابلية الاستخدام للنظام: AXIOM (71.0)، UFED (69.2)، وXRY (59.7). تشير هذه النتائج إلى أن حجم الأنماط وحده لا يعكس بالضرورة القيمة الإثباتية، ويجب أن يوازن اختيار أداة التحقيق بين قدرة فك الشفرة، مصدر الأنماط، وقابلية الاستخدام لضمان تحليل أدلة رقمية موثوق وقابل للدفاع.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Sion Jenri Sinaga
Mahmud Ali Asykar
University of Indonesia
Hierony Manurung
Journal of Forensic Sciences
University of Indonesia
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس سيناجا وآخرون (Sun,) هذا السؤال.
synapsesocial.com/papers/69ba43cb4e9516ffd37a55de — DOI: https://doi.org/10.1111/1556-4029.70320
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: