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Mobile forensics, especially research on forensic analysis of instant messaging applications, has been a hot topic. One important reason is that modern social life depends on communicating through chats on mobile devices and the cross-platform user experience. With the COVID-19 pandemic, face-to-face communication has been replaced by instant messaging and video chats. Nevertheless, there is a gap in research specifically on Signal messenger, compared to the diverse research on WhatsApp, Viber, WeChat and other instant messengers. Therefore, this chapter is developed on the research of similar instant messengers of Signal.

Alissa and al. conducted a comparative study on four digital forensic software specifically used to extract data from WhatsApp. In the research paper, the authors clearly defined the importance of WhatsApp forensics in criminal investigations and explained the database structure and the data storage of WhatsApp on Android devices [24]. Also, the authors designed a framework to test WhatsApp forensic software by combining the NIST Mobile Device Tool Test Assertions and the Test Plan and researchers-specified criteria. The author tested Guasap forensics, Elcomsoft WhatsApp Explorer, WhatsApp key/DB Extractor, and SalvationData WhatsApp Forensics tool. The comparative study indicated that the four WhatsApp forensic tools could extract WhatsApp data like messages and contacts, but not all WhatsApp forensic tools tested support extracting WhatsApp media, recovering deleted WhatsApp data, and hashing the extracted data. Also, three of the four tools extract WhatsApp data via downgrading the WhatsApp version, which interacts directly with WhatsApp user data and remains a risk to impact the data extraction. On the other hand, the research does not include important criteria for WhatsApp forensics on Android devices, for example, a comparative study of the data extracted from rooted devices against the unrooted device. In addition, the research does not include a database-level analysis of the data extracted by the four software tested. Another limitation of the study was that WhatsApp iOS, WhatsApp for Web and WhatsApp Desktop were not included. Also, the research only had four software specifically designed for WhatsApp forensics, but not the one-stop mobile forensic software like Cellebrite UFED, Oxygen Forensic Detective, which can extract WhatsApp data and other related user data from mobile devices.

Rick Cents et al. used the network packet forensic wiretap and analysis to identify the indicators of WhatsApp message communication between different Android devices [25]. The research provides law enforcement with an alternative solution when the physical device is not seized. Analyzing the network wiretap data shows that sending and receiving WhatsApp on an Android device will form a pattern of network communication between the sending/receiving device and the WhatsApp server. The patterns could be used to determine if a target was communicating using WhatsApp within a certain time. However, the research was conducted only on Android devices, without including iOS devices, WhatsApp Desktop and WhatsApp for Web. Also, the pattern found was limited to one-to-one chat via messages. The research does not include audio messages, media and files shared, and WhatsApp calls.

计算机代写|数据库代考Database代考|Forensic Methods

To discuss the proposed framework in this chapter, the author established a testing platform. The detailed breakdown of the platform is in Table 3.1.

The testing platform covers Signal desktop clients on both Windows and macOS and Signal mobile applications on $\mathrm{OOS}$ and Android. The three iOS devices are included, among which the iPad Air and iPhone 7 Plus will be linked to the same Signal account to test the data synchronization between linked devices, as well as to test the Signal data transfer between iOS devices.

Due to the limitation of hardware resources, the Android devices will be virtualized by the Android emulator BlueStacks 5. Two Android devices will be included in the testing platform. Regarding the software, Oxygen Forensic Detective and Cellebrite UFED Touch 2+ Physical Analyzer will be used to extract data from testing mobile devices in a forensically sound approach. Magnet AXIOM will be used to acquire Signal data from Windows and macOS computers and for forensic analysis.

The testing platform mainly generates test data of Signal one-to-one chat between two mobile devices and the data synchronization between linked devices. Therefore, the detailed testing devices are paired, as shown in Fig. 3.1.

The testing dataset used in this chapter is created in a combination of the following two datasets, which are both publicly available for academic usage:

  • Chat logs dataset (1100 chat logs) created by Tarique Anwar and Muhammad Abulaish for their article “A social graph-based text mining framework for chat log investigation.” Published in the proceedings of Digital Investigation Journal Volume 11, Issue $4,2014$.
  • DFRWS 2006 Challenge dataset containing various files including JPEG, ZIP, HTML, Text, Microsoft Office file, MP3, MPG, and PDF.

The testing dataset contains one-to-one text messages, imagery content shared, URL shared, Microsoft Office documents, archived files, and local audio and video files. The testing dataset is constructed to simulate a genuine Signal one-to-one chat, and the testing dataset will cover Signal features like disappearing messages, delete for everyone, view-once media, etc. The chat-style dataset is shown in Fig. 3.2 (3 parts-crossed over on 3 pages).

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数据库代写

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移动取证,尤其是对即时通讯应用的取证分析研究,一直是热门话题。一个重要的原因是现代社交生活依赖于通过移动设备上的聊天和跨平台的用户体验进行交流。随着 COVID-19 大流行,面对面的交流已被即时消息和视频聊天所取代。然而,与对 WhatsApp、Viber、微信和其他即时通讯工具的多样化研究相比,专门针对 Signal messenger 的研究存在差距。因此,本章是在类似Signal即时通讯工具的研究基础上展开的。

Alissa 和其他人。对四种专门用于从 WhatsApp 提取数据的数字取证软件进行了比较研究。在研究论文中,作者明确定义了 WhatsApp 取证在刑事调查中的重要性,并解释了 WhatsApp 在 Android 设备上的数据库结构和数据存储 [24]。此外,作者还设计了一个框架,通过结合 NIST 移动设备工具测试断言和测试计划以及研究人员指定的标准来测试 WhatsApp 取证软件。作者测试了 Guasap 取证、Elcomsoft WhatsApp Explorer、WhatsApp key/DB Extractor 和 SalvationData WhatsApp Forensics 工具。比较研究表明,四种 WhatsApp 取证工具可以提取 WhatsApp 数据,如消息和联系人,但并非所有经过测试的 WhatsApp 取证工具都支持提取 WhatsApp 媒体、恢复已删除的 WhatsApp 数据以及对提取的数据进行哈希处理。此外,四个工具中的三个通过降级 WhatsApp 版本来提取 WhatsApp 数据,该版本直接与 WhatsApp 用户数据交互,并且仍然存在影响数据提取的风险。另一方面,该研究不包括 Android 设备上 WhatsApp 取证的重要标准,例如,从有根设备和无根设备中提取的数据的比较研究。此外,该研究不包括对四个测试软件提取的数据进行数据库级分析。该研究的另一个局限性是 WhatsApp iOS、WhatsApp for Web 和 WhatsApp Desktop 不包括在内。还,

瑞克美分等。使用网络数据包取证窃听和分析来识别不同 Android 设备之间 WhatsApp 消息通信的指标 [25]。当物理设备未被扣押时,该研究为执法部门提供了一种替代解决方案。分析网络窃听数据表明,在Android设备上发送和接收WhatsApp将形成发送/接收设备与WhatsApp服务器之间的网络通信模式。这些模式可用于确定目标是否在特定时间内使用 WhatsApp 进行通信。然而,该研究仅在 Android 设备上进行,不包括 iOS 设备、WhatsApp Desktop 和 WhatsApp for Web。此外,发现的模式仅限于通过消息进行一对一聊天。该研究不包括音频信息,

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为了讨论本章提出的框架,作者建立了一个测试平台。平台的详细分类见表 3.1。

测试平台涵盖 Windows 和 macOS 上的 Signal 桌面客户端以及欧欧小号和安卓。包含三款iOS设备,其中iPad Air和iPhone 7 Plus将关联同一个Signal账号,测试关联设备间的数据同步,同时测试iOS设备间的Signal数据传输。

由于硬件资源的限制,Android设备将通过Android模拟器BlueStacks 5进行虚拟化。测试平台将包含两台Android设备。关于软件,Oxygen Forensic Detective 和 Cellebrite UFED Touch 2+ Physical Analyzer 将用于以可靠的取证方法从测试移动设备中提取数据。Magnet AXIOM 将用于从 Windows 和 macOS 计算机获取信号数据并用于取证分析。

测试平台主要生成两个移动设备之间的Signal一对一聊天和链接设备之间的数据同步的测试数据。因此,将详细的测试设备配对,如图3.1所示。

本章使用的测试数据集是以下两个数据集的组合创建的,这两个数据集都是公开供学术使用的:

  • 聊天记录数据集(1100 条聊天记录),由 Tarique Anwar 和 Muhammad Abulaish 为他们的文章“用于聊天记录调查的基于社交图的文本挖掘框架”创建。发表在 Digital Investigation Journal Volume 11, Issue4,2014.
  • DFRWS 2006 Challenge 数据集包含各种文件,包括 JPEG、ZIP、HTML、文本、Microsoft Office 文件、MP3、MPG 和 PDF。

测试数据集包含一对一的文本消息、共享的图像内容、共享的 URL、Microsoft Office 文档、存档文件和本地音频和视频文件。构建测试数据集是为了模拟真正的 Signal 一对一聊天,测试数据集将涵盖 Signal 的特征,如消失的消息、为所有人删除、一次查看媒体等。聊天式数据集如图 1 所示。 3.2(3 个部分交叉在 3 页上)。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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