Searching for connections between entities in forensic analysis of digital data sources

Abstract

Магистерская диссертация посвящена поиску связей между сущностями в криминалистическом анализе цифровых источников данных. В работе приведён обзор существующих продуктов цифровой криминалистики, предлагающих различные подходы к визуализации взаимодействий между людьми или группами лиц. Далее описан процесс моделирования, представляющий интересующие данные в виде сущностей и связей между ними. Его реализация: этапы выделения сущностей, нахождения связей и вычисление весов для них, а также визуализация полученных результатов. Также упомянуто использование графа связей в задаче выделения сообществ (групп тесно связанных сущностей). В конце представлены итоги апробации модели в коммерческом продукте Belkasoft Evidence Center.

Master's thesis is devoted to detecting connections between entities of forensic analysis of digital data sources. The paper gives an overview of the existing digital forensics tools which implement different approaches to visualization of interactions between people or groups of people. A modeling process that represents the relevant data in terms of entities and connections between them is described. The implementation of the model is described in detail: the stages of entities allocation, detecting for connections, evaluating the weight values for them and the visualization of the results. The usage of the entities graph for solving the problem of social community detection (groups of closely related entities) is also referred. Finally the results of approbation of the model in the digital forensic product Belkasoft Evidence Center are presented.