Avanços e desafios na extração forense de dados em dispositivos digitais

Abstract

Este artigo explora a prática e a evolução da extração forense de dados em dispositivos digitais dentro do contexto da ciência forense digital. Abordamos inicialmente as metodologias convencionais e avançadas de extração de dados, incluindo técnicas de extração física e lógica, bem como métodos emergentes como a análise de memória volátil e forense de nuvem. Além disso, discutimos as principais ferramentas forenses utilizadas, destacando suas funcionalidades e aplicações práticas por meio de um estudo de caso que ilustra a crucialidade da extração de dados em investigações de fraudes financeiras. Enfrentamos também os desafios técnicos e éticos que emergem com o avanço tecnológico, como a criptografia robusta e as questões de privacidade, que impõem barreiras significativas às práticas de extração forense. Finalmente, olhamos para o futuro da extração forense, propondo que a integração de tecnologias como inteligência artificial e aprendizado de máquina pode transformar a análise forense ao melhorar a eficiência e a precisão na manipulação de grandes volumes de dados. Este trabalho visa contribuir para uma melhor compreensão dos métodos de extração forense, enfatizando a importância de atualizações contínuas em conhecimento técnico e ferramental, e sugere direções futuras para pesquisa que poderiam ajudar a superar os desafios atuais enfrentados pelos profissionais da área

This article explores the practice and evolution of forensic data extraction from digital devices within the context of digital forensic science. We first cover conventional and advanced data extraction methodologies, including physical and logical extraction techniques, as well as emerging methods such as volatile memory analysis and cloud forensics. Furthermore, we discuss the main forensic tools used, highlighting their functionalities and practical applications through a case study that illustrates the cruciality of data extraction in financial fraud investigations. We also face the technical and ethical challenges that emerge with technological advancement, such as robust encryption and privacy issues, which impose significant barriers to forensic extraction practices. Finally, we look to the future of forensic extraction, proposing that the integration of technologies such as artificial intelligence and machine learning can transform forensic analysis by improving efficiency and accuracy in handling large volumes of data. This work aims to contribute to a better understanding of forensic extraction methods, emphasizing the importance of continuous updates in technical knowledge and tooling, and suggests future directions for research that could help overcome current challenges faced by professionals in the field.