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Título: Análise comparativa de técnicas anti-forenses e ferramentas de investigação digital em dispositivos móveis e redes sociais
Autor(es): José, Gabrieli Pereira
Orientador(es): Fiera, Luiz Ricardo
Palavras-chave: Forense digital
Anti-forense
Dispositivos móveis
Redes sociais
Evidências digitais
Descrição: Artigo de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do Grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.
Resumo: Este estudo apresenta uma análise comparativa da eficiência de ferramentas forenses digitais frente a técnicas anti-forenses aplicadas em dois cenários distintos: aplicações móveis Android e ambientes de redes sociais. A pesquisa foi conduzida em ambiente controlado com baseline padronizado, no qual foram aplicadas técnicas simples e avançadas de ocultação, destruição e falsificação de evidências. O desempenho das ferramentas foi avaliado por meio das métricas taxa de recuperação (TR), integridade da evidência (IE), falsos negativos (FN) e pelo Índice Forense Composto (IFC), criado para sintetizar o desempenho global em cada cenário. Os resultados demonstraram que ferramentas como Autopsy e Avilla Forensics são eficazes na recuperação de artefatos diante de técnicas simples, mas apresentam desempenho reduzido quando submetidas à esteganografia, criptografia de payloads e sobrescrita segura. O Volatility destacou-se em situações nas quais chaves criptográficas ou processos permaneciam na memória volátil. Em redes sociais, o Hunchly obteve o melhor IFC, especialmente em conteúdos efêmeros capturados em até 24 horas, enquanto ArchiveBox e ArchiveTeam mostraram forte dependência de credenciais e da disponibilidade pública do conteúdo. Os achados evidenciam que nenhuma ferramenta isolada é suficiente contra técnicas anti-forenses modernas e que abordagens híbridas — combinando análise física, lógica e volátil — são essenciais para maximizar a preservação de evidências. O estudo reforça, ainda, a necessidade de aprimorar estratégias automatizadas de detecção de adulterações e métodos de preservação contínua em ambientes digitais altamente dinâmicos.
Idioma: Português (Brasil)
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso - TCC
Data da publicação: Dez-2025
URI: http://repositorio.unesc.net/handle/1/12968
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