Pr eparation m edico-l egale à grain fin

Fine-grained Forensic Readiness

• Auteur / Autrice : Afiqah Azahari
• Direction : Davide Balzarotti
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de l'ingénieur
• Date : Inscription en doctorat le 02/11/2021
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut EURECOM (Sophia-Antipolis, Alpes-Maritimes ; 1992-....)

Mots clés

Mots clés libres

Medico legal

Grain fin

Digital

Forensic

Fine-grained

Digital

Résumé

La mise en œuvre d'activités médico-légales proactives est nécessaire car cela réduira le coût des enquêtes médico-légales numériques, augmentant ainsi le potentiel des sources de preuves numériques. Une mise en œuvre courante pour la préparation médico-légales comprend l'enregistrement du journal du système, la capture du système de journalisation multi- couche, l'exécution du partitionnement, etc. Plus tard, ces données captures seront utilisées pour suivre la provenance des données. Provenance des données permettant à l'enquêteur de comprendre comment les objets de données existent dans leur état actuel, ce qui leur permet de reconstituer le flux d'une attaque. Cependant, la mise en œuvre des méthodes indiquées pour recréer une attaque n'est pas pratique car la méthode actuelle entraîne plus de temps d'exécution et d'espace. Pour résoudre ce problème, cette étude explorera une nouvelle méthode pour recréer un évènement d'attaque comme pour la préparation médico-légale à grain fi n.

Implementation of proactive forensic activities are needed as it will minimise the cost of digital forensic investigation, thus increasing the potential of digital sources of evidence. A common implementation for forensic readiness includes recording system log, capturing multi layer log system, executioning partitioning, etc. Later, this captured data will be use to track data provenance. Data provenance allowing investigator to understand how data object come to exist in their present state allowing them to reconstruct the flow of an attack. However, implementing the stated methods to recreate an attack is impractical as the current method resulting more runtime and space overhead. To address this problem, this study will explore a new method to recreate attack event as for fi ne- grained forensic readiness.