Cellebrite: Как Взламывают Ваш Телефон?
Добрый день, мои Алисы!✨🔮 Сегодня я затрону немного необычную тему, а именно в этой небольшой статье речь пойдет об Cellebrite UFED 📱🔑
Это устройстве для мобильной криминалистики, которое работает достаточно хорошо и эффективно.
Для тех, кому интересно взглянуть поближе и протестировать устройство самостоятельно:
Вот официальный сайт: cellebrite
Или вы можете купить его на eBay: cellebrite
А теперь, погнали разбираться, что это за зверь, этот Cellebrite UFED!🔐
Введение
Cellebrite UFED — это инструмент, созданный для глубокого анализа данных на мобильных устройствах, к.
Что Cellebrite UFED умеет?
Практически все, что можно представить в кибер расследовании. UFED способен восстановить сообщения, звонки, фотографии, видео, геолокацию и даже удаленные файлы, которые владелец пытался стереть. Он даже декодирует зашифрованные чаты в приложениях вроде WhatsApp, Telegram или Signal. Так же этот инструмент обходит экранные блокировки — от PIN-кодов до биометрии. Подключаться к устройствам UFED может через USB, Wi-Fi или даже Bluetooth, в зависимости от модели и настроек. Для многих Android-девайсов он работает без включенной отладки по USB, что ествесвенно явлеться большим плюсом.
Совместимости Cellebrite UFED
Вы можете спросить, хорошо, а с чем он вообще совместим?
UFED — это как универсальный ключ, который подходит к огромному количеству устройств. Он поддерживает больше 30 тысяч профилей, от древних Nokia до самых свежих флагманов вроде Samsung Galaxy, Xiaomi, Motorola, Huawei и других.
Если у вас Android, UFED справится с версиями от 4.x до 14. Но, начиная с Android 10, усиленное шифрование (File-Based Encryption) может немного усложнить жизнь — иногда нужны дополнительные обновления или разблокировка телефона. С Android 15, скорее всего, потребуются новейшие патчи UFED, чтобы всё работало как часы.
На iOS он уверенно получает данные до версии 17.4, но с новыми выпусками Apple, где защита всё круче, могут быть нюансы, особенно если нет подходящих эксплойтов. Главное, что для большинства Android-телефонов UFED не требует возни с отладкой по USB — он обходит это через кастомные загрузчики или режимы вроде EDL. Если нужный вам смартфон не какой-то супер-редкий экземпляр, UFED почти наверняка найдёт к нему подход.
Как работает Cellebrite UFED?
Cellebrite UFED может работать с телефоном через USB, Wi-Fi или Bluetooth, но это только верхушка айсберга. UFED использует три основных типа извлечения данных: логическое, файловое и физическое, каждый из которых решает свои задачи. Плюс, он задействует UFED Cloud Analyzer для работы с облачными сервисами. А чтобы всё это работало, UFED полагается на эксплойты, кастомные загрузчики и обходные пути, которые позволяют ему взламывать защиту современных смартфонов. Давайте по порядку.
Методы извлечения данных Cellebrite
Логическое извлечение — это самый простой метод. Он работает через стандартные протоколы операционной системы, такие как ADB для Android или iTunes для iOS. UFED подключается к телефону и собирает всё: сообщения, контакты, фотки, видео, историю браузера, заметки. Так же UFED фиксирует метаданные и сохраняет всё в читабельном формате. Но есть проблема: логическое извлечение ограничено тем, что телефон сам готов показать. Если данные зашифрованы, удалены или спрятаны в системных папках, этот метод их не достанет. И да, для Android часто нужна включённая отладка по USB, хотя UFED иногда обходит это, используя временные root-доступы или эксплойты для активации ADB.
Файловое извлечение — это уже уровень посерьёзнее. Тут UFED лезет в структуру файловой системы, доставая не только пользовательские данные, но и системные файлы, настройки, логи и метаданные. Например, он может вытащить кэш приложений, временные файлы или скрытые папки, где хранятся следы активности. Это особенно полезно для анализа приложений вроде WhatsApp или Instagram, где чаты и медиа могут быть зашифрованы на уровне приложения. Для файлового извлечения UFED часто использует root-доступ или jailbreak для iOS, чтобы получить полный доступ к системе. Если root-доступ невозможен, UFED может задействовать эксплойты, которые временно повышают привилегии.
Например, для Android-устройств на чипах Qualcomm, UFED может использовать уязвимости в загрузчике, чтобы установить кастомное рекавери, вроде TWRP. Это позволяет обойти защиту и получить доступ к системным разделам, где хранятся логи и кэш. Подробнее о том, как работают такие уязвимости, можно почитать в статье на XDA Developers.
На iOS UFED иногда использует checkra1n — популярный инструмент для jailbreak, который работает на устройствах с процессорами A5–A11 (iPhone 5s–X) до iOS 14.x. Checkra1n основан на аппаратной уязвимости checkm8, которая позволяет загрузить кастомный код на уровне процессора. Это даёт UFED доступ к файловой системе, включая зашифрованные данные. Подробный разбор checkra1n и checkm8 можно найти на официальном сайте проекта: https://checkra.in/.
Но такие методы рискованны: они могут повредить данные, если что-то пойдёт не так. Для новых устройств, где checkra1n не работает (например, iPhone 12 и выше), UFED полагается на программные эксплойты, которые Cellebrite регулярно обновляет. Такие уязвимости часто держатся в секрете, хоть они иногда и всплывают в новостях.
Физическое извлечение — это тяжёлая артиллерия UFED. Он создаёт бит-в-бит копию всей памяти устройства, включая нераспределённое пространство, где могут прятаться удалённые файлы, фрагменты данных или следы старых чатов. Это как сделать слепок всего телефона, даже тех уголков, куда обычный пользователь никогда не заглянет. Физическое извлечение позволяет восстановить удалённые сообщения, найти остатки зашифрованных данных или даже вытащить логи системы, которые указывают на действия пользователя.
Но тут UFED сталкивается с серьёзными преградами: современное шифрование (File-Based Encryption на Android 10+ или Data Protection на iOS) делает физическую копию бесполезной без ключа расшифровки. Чтобы обойти это, UFED использует эксплойты для загрузчиков или режимы вроде EDL на чипах Qualcomm. EDL позволяет UFED напрямую общаться с процессором, минуя операционную систему, и считывать данные из памяти. Для iOS UFED может применять checkm8 — аппаратный эксплойт для процессоров A5–A11, который даёт низкоуровневый доступ к устройству. Но на новых iPhone (A12 и выше) checkm8 не работает, и UFED полагается на программные уязвимости, которые Cellebrite постоянно обновляет.
UFED Cloud Analyzer — это отдельная фишка для работы с облаком. Даже если телефон заблокирован или данные удалены, UFED может достать информацию из Google Drive, iCloud, Gmail или других сервисов, если есть доступ к учётной записи. Он использует токены авторизации, сохранённые на устройстве, или запрашивает данные через API облачных платформ. Например, UFED может вытащить геолокацию из Google Location History или чаты из iCloud-бэкапа. Это особенно полезно, когда физический доступ к телефону ограничен или данные синхронизированы с облаком.
Как UFED достает данные из телефонов?
А теперь поговрим с вами про эксплойты и методы, которые UFED использует, чтобы пробивать защиту.
Для Android-устройств - UFED часто полагается на уязвимости в загрузчике или ядре ОС. Например, на старых версиях Android (до 9.0) он может использовать эксплойты вроде Dirty COW или Towelroot, чтобы получить root-доступ. На новых версиях UFED задействует цепочки уязвимостей, которые позволяют временно повысить привилегии или загрузить кастомный код.
Для устройств Qualcomm EDL-режим — это золотой стандарт: он даёт прямой доступ к памяти, минуя шифрование.
Но если bootloader заблокирован, UFED может использовать аппаратные методы, вроде JTAG, подключаясь к тест-портам на плате телефона. Это требует разборки устройства и специального оборудования, но позволяет считывать данные даже с повреждённых девайсов.
Для iOS - UFED использует checkm8 для старых моделей (iPhone 5s–X) или программные эксплойты для новых версий. Например, в прошлом Cellebrite хвасталась, что может разблокировать iPhone до iOS 12.x, используя уязвимости в Secure Enclave. На iOS 17.4 и выше UFED сталкивается с трудностями, но Cellebrite регулярно покупает новые эксплойты на хакерском рынке, чтобы оставаться на плаву.
Как UFED справляется с шифрованием?
Если телефон в режиме Before First Unlock, или BFU, то есть только что включён или перезагружен и ещё не разблокирован, данные зашифрованы. В этом состоянии Android использует File-Based Encryption, а iOS — Data Protection Classes, и без правильного ключа всё выглядит как бессмысленный набор байтов.
Тут UFED может только попытаться обойти блокировку экрана, чтобы получить доступ к данным. Например, он может использовать эксплойты, которые сбрасывают пароль или PIN-код, или подменить системные файлы, где хранятся настройки блокировки. Например, на Android UFED может подменить файл locksettings.db, где хранятся данные блокировки.
Но это не всегда срабатывает, особенно на новых устройствах с патчами безопасности. Тогда UFED может копнуть глубже и задействовать уязвимости в TrustZone — защищённой зоне процессора, которая управляет шифрованием. Если UFED находит в TrustZone слабое место, он может вытащить временные ключи или обойти проверку пароля.
Теперь про состояние After First Unlock, или AFU, когда телефон уже разблокирован хотя бы раз после включения. Тут UFED чувствует себя как дома, потому что часть данных уже расшифрована и болтается в оперативной памяти.
Например, на Android некоторые файлы, вроде кэша приложений, становятся доступны, а на iOS данные из Class C и D (по классификации Apple) открыты для чтения. UFED может получить эти данные, используя временные ключи, которые телефон хранит в RAM, пока он включён. Иногда UFED использует эксплойты, чтобы сбросить пароль или получить доступ к этим ключам. Например, на старых Android-устройствах он мог подменить системные библиотеки, чтобы обмануть TrustZone и вытащить ключи шифрования.
На iOS для AFU UFED иногда применяет уязвимости в ядре, которые позволяют читать оперативку напрямую.
А что с brute-force? На iOS UFED иногда пытается подобрать 4 или 6-значные PIN-коды, но это реально только на старых моделях, вроде iPhone 6 или 7, где защита была послабее. Apple с каждым годом закручивает гайки, и на новых устройствах, начиная с iPhone X, brute-force почти бесполезен из-за Secure Enclave — чипа, который ограничивает количество попыток и стирает данные при превышении. На Android brute-force тоже не панацея, потому что начиная с Android 10 шифрование привязано к сложным ключам, которые генерируются из пароля пользователя. Если пароль длинный и не 123456, UFED может застрять надолго. Но для простых PIN-кодов он иногда использует уязвимости в загрузчике, чтобы сбросить счётчик попыток.
UFED не всемогущ. Новые флагманы с патчами безопасности (например, Samsung Galaxy S24 на Android 14 или iPhone 16 на iOS 18) могут быть хорошо защищены. Шифрование Secure Enclave на iOS или Knox на Samsung ограничивает доступ, и UFED нужен свежий эксплойт, чтобы пробиться. Плюс, если пользователь использует сложный пароль (не 1234), brute-force становится почти бесполезным. Но Cellebrite не сдаётся: они постоянно обновляют базу эксплойтов и добавляют поддержку новых устройств, чтобы держать руку на пульсе.
Примеры кейсов с использованием UFED
Теперь расскажу пару реальных кейсов с использованием UFED.
Первый кейс: Как Викторианская полиция внедряла в свою работу UFED
Викторианская полиция, которая обслуживает город с примерно 300 офицерами, каждый день утопала в расследованиях — от мелких краж до тяжких преступлений. Детектив Роджер де Пасс, один из двух экспертов по форензике в отделе, постоянно сталкивался с одной и той же проблемой: важные улики всё чаще оказывались в облачных сервисах. Переписка в Gmail, фотки в Google Drive, трекинг местоположения в Google Location History. Но раньше, чтобы добраться до таких данных, нужно было отправлять официальный запрос в Google, который, к слову, сидит в США. Это означало ждать месяцы, пока данные придут, а иногда и вообще не дождаться, если дело не было суперприоритетным. Плюс ко всему, жертвы не хотели отдавать свои телефоны надолго. Это тормозило расследования, и люди начинали сомневаться, стоит ли вообще сотрудничать с копами.
Тут на сцену вышел UFED Cloud Analyzer, и всё изменилось. Полицейские брали телефон жертвы или подозреваемого, подключали его к UFED через USB или Wi-Fi, и начиналось самое интересное. Если телефон был уже разблокирован хотя бы раз после включения — в состоянии After First Unlock, — UFED тут же искал в памяти устройства токены авторизации для облачных аккаунтов. Эти токены — как цифровые пропуска, которые телефон использует, чтобы залогиниться в Gmail, Google Drive или Facebook без ввода пароля. UFED Cloud Analyzer получал их из системных файлов, кэша приложений или даже оперативной памяти, а потом использовал для входа в облако через API Google или других сервисов. Это позволяло за считанные минуты — иногда за час-два — скачать всё нужное: переписку, фотки, видео, документы или, что особенно круто, данные о местоположении из Google Location History.
Например, в одном из дел полиция расследовала случай с подозреваемым в сталкинге.
Они подключили его телефон к UFED и вытащили данные из Google Location History, которые показали, где он был в определённое время. Оказалось, что парень тусовался прямо рядом с местом, где жертва сообщила о преследовании. Это было как GPS-трекер, который выдал его с потрохами. Но и это ещё не всё: UFED также достал переписку из Gmail, которая подтвердила, что подозреваемый общался с жертвой. А данные с телефона жертвы, тоже извлечённые через UFED, помогли полиции получить доступ к видео с камер наблюдения в том районе, где они увидели, как подозреваемый звонил жертве и следил за ней. Это стало железным доказательством, которое позволило быстро двинуть дело к аресту.
Если телефон был заблокирован — в состоянии Before First Unlock, — UFED всё равно не сдавался. Полицейские могли попытаться обойти блокировку экрана, используя возможности UFED для подбора PIN-кода или эксплойты для загрузчика. Но даже без доступа к устройству UFED Cloud Analyzer мог работать, если у копов были логин и пароль от облачного аккаунта, полученные от жертвы или по судебному ордеру. Они вводили эти данные в UFED, и инструмент напрямую лез в облако, скачивая переписку, геолокацию или бэкапы. Это было спасением, когда подозреваемый удалил улики с телефона, но они остались в облаке. Например, в пяти делах, где жертвы не хотели отдавать свои смартфоны надолго, полиция использовала UFED, чтобы вытащить данные из их Facebook и Gmail. Это позволило подтвердить их заявления и подкрепить другие улики, вроде показаний свидетелей, без долгого копания в самих устройствах.
После того как данные попадали в UFED, они отправлялись в Physical Analyzer — софт от Cellebrite, который делает данные читабельными. Там детективы могли увидеть, кто кому писал, когда и где находился, какие файлы отправлял.
Например, в одном случае переписка в Gmail показала, как подозреваемый договаривался о встрече, а геолокация из Google Location History подтвердила, что он был на месте преступления. UFED даже нормализовал данные, чтобы копы могли визуализировать их на карте — кто где тусовался, как часто и в какое время. Фактически они получали готовую схему передвижений, которую можно экспортировать в Excel или KML для дальнейшего анализа в других инструментах, вроде Cellebrite Pathfinder.
Второй кейс: Расследование убийства с фальшивыми сообщениями
Этот кейс достаточно старый, аж 2013 года, но от этого не менее интересный и показательный. В 2013 году в США полиция расследовала жестокое убийство, где подозреваемый пытался запутать следствие, подделав текстовые сообщения от жертвы. На первый взгляд, всё выглядело так, будто жертва отправляла сообщения уже после своей смерти, что ставило под сомнение версию полиции о времени и обстоятельствах преступления. Подозреваемый утверждал, что эти сообщения доказывают его невиновность, мол, жертва была жива и общалась с ним. Но копы заподозрили неладное: что-то в этих сообщениях казалось слишком удобным для подозреваемого.
В итоге телефон жертвы попал в руки криминалистов, и тут на сцену вышел Cellebrite UFED Physical Analyzer, который помог разоблачить обман и прижать убийцу к стенке.
Как всё происходило? Полицейские подключили телефон жертвы — это был Android-смартфон, модель точно не указана, но, судя по времени, что-то вроде Samsung Galaxy S3 или HTC тех лет — к UFED через USB. Поскольку телефон был в состоянии BFU, данные были зашифрованы, и стандартное логическое извлечение ничего бы не дало. Тогда криминалисты решили пойти ва-банк и использовать физическое извлечение, чтобы сделать полную копию памяти устройства. UFED запустил процесс, задействовав режим EDL для чипа Qualcomm, который позволил обойти шифрование и считать данные напрямую с флеш-памяти. Это заняло около часа, но в итоге полиция получила бит-в-бит образ телефона, включая удалённые файлы, системные логи и нераспределённое пространство, где могли прятаться улики.
Дальше началась самая интересная часть — анализ данных в UFED Physical Analyzer. Этот софт позволил криминалистам разобрать образ телефона по косточкам. Они начали с проверки SMS-сообщений, которые якобы отправляла жертва. UFED показал временные метки и метаданные каждого сообщения, включая точное время отправки и изменения в базе данных SMS. И тут всплыл первый звоночек: метки времени у некоторых сообщений не совпадали с системными логами телефона. Это навело на мысль, что сообщения могли быть подделаны или добавлены позже. Криминалисты копнули глубже и нашли в нераспределённом пространстве следы удалённых логов, которые указывали на манипуляции с базой данных SMS. Оказалось, что подозреваемый использовал стороннее приложение для подделки сообщений, чтобы создать иллюзию, будто жертва была жива.
Но как он это сделал? UFED помог восстановить кэш этого приложения, которое было удалено с телефона. В кэше нашлись временные файлы, показывающие, что подозреваемый редактировал базу SMS, добавляя фальшивые сообщения с нужными датами. Более того, UFED вытащил логи активности телефона, которые показали, что в момент «отправки» этих сообщений устройство находилось в руках подозреваемого, а не жертвы. Это было как поймать преступника с поличным: логи чётко указывали, что телефон использовался после смерти жертвы, и именно подозреваемый вносил изменения.
Чтобы окончательно добить дело, полиция использовала UFED для анализа геолокации. Они восстановили данные из Google Location History, сохранённые в облаке, подключив UFED Cloud Analyzer к учётной записи жертвы (пароль получили по судебному ордеру). Геолокация подтвердила, что телефон был в районе дома подозреваемого в то время, когда якобы отправлялись сообщения от жертвы. Это стало последним гвоздём в крышку гроба его алиби. UFED также извлёк удалённые фотографии из нераспределённого пространства, которые показали, что подозреваемый был на месте преступления незадолго до убийства.
Что делали копы с этими данными? Они загрузили всё в Physical Analyzer, который создал подробный отчёт с временными метками, картой перемещений и восстановленными сообщениями. Отчёт был оформлен в формате UFDR, который признан в судах, и включал хэши файлов для подтверждения их подлинности. Этот отчёт стал ключевым доказательством в суде: он показал, что подозреваемый подделал сообщения, чтобы запутать следствие, и чётко привязал его к месту преступления. Без UFED полиция могла бы поверить в фальшивые сообщения, и дело застряло бы.
Итог: подозреваемый получил срок за убийство, а UFED доказал, что с ним шутки плохи.
Так же разберу несколько кейсов из статьи на сайте Cellebrite
Угон автомобилей в Великобритании В 2019 году полиция Великобритании взялась за сеть угонщиков, которые орудовали по всей стране, крадя машины и перепродавая их на чёрном рынке. Это была организованная банда, и копы долго не могли выйти на их след, пока не изъяли несколько телефонов у подозреваемых. Тут UFED Ultimate показал, на что способен, вытащив из этих устройств такие улики, что вся схема угонов рассыпалась, как карточный домик.
Полицейские подключили телефоны — модели не указаны, но, скорее всего, это были Android-девайсы вроде Samsung или Huawei, популярные в то время — к UFED через USB. Некоторые устройства были заблокированы, но UFED справился с этим, используя физическое извлечение. Он задействовал режим EDL для чипов Qualcomm, чтобы сделать полную копию памяти, включая удалённые данные. Процесс занял около часа на каждый телефон, но результат того стоил: UFED достал всё — от видео и фоток до сообщений, которые угонщики пытались стереть.
В UFED Physical Analyzer криминалисты начали копаться в данных. Они нашли кучу компромата: видео, где подозреваемые хвастались угнанными тачками, фотки с номерами машин, которые потом всплыли на чёрном рынке, и переписку в WhatsApp, где банда обсуждала, как угонять, где прятать и кому сбывать. Особенно ценными оказались удалённые сообщения, которые UFED восстановил из нераспределённого пространства. В них были имена покупателей, адреса складов и даже планы новых угонов. Метаданные, вроде временных меток, показали, кто когда писал и где находился, что позволило полиции построить целую карту преступной сети.
Полицейские оформили данные в отчёт через UFED, с хэшами и временными метками, чтобы всё было по-честному для суда. В итоге банда отправилась за решётку, а полиция вернула десятки машин владельцам.
Убийство в Бразилии
Этот кейс немного более жесткий. В 2019 году в Бразилии полиция расследовала жестокое убийство, где подозреваемый казался очевидным, но доказать его вину было нечем. Он всё отрицал, а улик хватало только на косвенные подозрения. Тогда копы решили проверить его телефон, и UFED Ultimate превратил это дело в учебник по форензике, раскрыв не только убийцу, но и его сообщников.
Телефон подозреваемого — скорее всего, Android-девайс, популярный в Бразилии, вроде Motorola или Samsung — подключили к UFED через USB. Устройство было заблокировано, так что полиция пошла на физическое извлечение. UFED использовал эксплойт для обхода шифрования, вероятно, через уязвимость в загрузчике, чтобы сделать полную копию памяти. Это заняло около полутора часов, но дало доступ к удалённым данным, которые подозреваемый думал, что стёр навсегда.
В Physical Analyzer криминалисты нашли настоящие сокровище: удалённые чаты из WhatsApp, где подозреваемый обсуждал с сообщниками план убийства. Сообщения включали детали — где, когда и как всё произойдёт, а также имена организаторов, которые до этого вообще не светились в деле. UFED восстановил метаданные, показывающие, когда сообщения были отправлены и удалены, что совпало с таймлайном преступления. Ещё инструмент вытащил геолокацию из системных логов, которая подтвердила, что подозреваемый был на месте убийства в нужное время.
Полицейские собрали всё в отчёт UFDR, с хэшами и временными метками, чтобы суд не придрался. В итоге результат был отличный: он не только доказал вину подозреваемого, но и вывел полицию на организаторов, которые скрывались за кулисами. В итоге вся шайка получила сроки, а дело, которое могло заглохнуть, закрыли с триумфом.
Сексуальное насилие в Нидерландах
В 2019 году в Нидерландах полиция расследовала дело о сексуальном насилии над несовершеннолетней. Жертва рассказала, что общалась с несколькими взрослыми через приложения, но её телефон был единственным источником улик. Дело было деликатным, и копы не хотели травмировать девушку долгими допросами. UFED Ultimate стал их спасением, вытащив данные, которые помогли найти и наказать виновных.
Телефон жертвы подключили к UFED через USB. Устройство было разблокировано (After First Unlock), так что полиция использовала файловое извлечение, чтобы залезть в структуру файловой системы. UFED обошёл необходимость jailbreak или root, используя временный доступ через эксплойт для повышения привилегий, и за полчаса извлёк всё: сообщения, данные приложений и кэш.
В Physical Analyzer криминалисты нашли переписку в приложениях, вроде Snapchat и WhatsApp, где жертва общалась с взрослыми мужчинами. UFED восстановил удалённые чаты, которые подозреваемые пытались стереть, и вытащил метаданные, включая имена пользователей и временные метки. Это позволило идентифицировать нескольких человек, которые до этого не были на радаре. Ещё инструмент достал кэш приложений, где сохранились фотки и видео, которыми обменивались в чатах, что стало прямым доказательством преступной активности.
Копы оформили отчёт в формате UFDR, с хэшами и цепочкой хранения, чтобы всё было по закону. Этот отчёт помог полиции выйти на подозреваемых, а данные из телефона стали основой для обвинений. В итоге виновные получили сроки, а жертва избежала лишних допросов, потому что UFED сделал за неё всю грязную работу.
Что на счет этичности UFED?
Вы уже видели, как Cellebrite UFED помогает в расследованиях и полезно ли это нам, но давайте на минутку задумаемся: а что насчёт этичности?
Этот инструмент — как двуострый меч: с одной стороны, ловит преступников, с другой — может стать проблемой, если попадёт не в те руки или полиция начнёт им злоупотреблять.
UFED даёт доступ к личным данным: сообщения, фотки, геолокация — всё, что есть в твоём смартфоне. Если его используют без ордера или для слежки за невиновными, это прямое нарушение приватности. Например, есть риск, что нечистые на руку копы могут копаться в данных журналистов или активистов, чтобы заткнуть неугодных.
Ещё одна загвоздка: закрытый код UFED не даёт проверить, как он работает, что вызывает вопросы о надёжности улик в суде.
Но есть и другая сторона: без UFED многие преступления, вроде убийств или насилия, могли бы остаться нераскрытыми.
В общем, вопрос этичности остаётся открытым и достаточно спорным.
Вывод
Вот мы и дошли до финала нашего рассказа про Cellebrite UFED — инструмент, который в форензике творит настоящие чудеса.
Мы с вами разобрались, как он получает данные из смартфонов, будь то сообщения, фотки или геолокация, и даже вытаскивает то, что казалось стёртым навсегда. Он обходит сложные системы шифрования и работает с кучей телефонов, от стареньких Samsung до свежих iPhone.
Погрузились в реальные дела: как UFED помог поймать угонщиков машин, раскопав их переписку и видео, в Бразилии раскрыл убийство, найдя чаты с сообщниками, а в Нидерландах поддержал жертву насилия, вычислив виновных по её телефону.
Хотите сами разобраться в этом инструменте?
Тогда вот пара советов. Начните с изучения основ — пройдите обучение от Cellebrite, чтобы не тыкать наугад, особенно если вы проффесеонально занимаетесь крименалистекой. Потренируйтесь на старых девайсах, чтобы понять, как UFED справляется с Android или iOS. Держите инструмент в тонусе, обновляя его, чтобы он тянул новые модели и системы. И главное — юзайте его с умом.
Дополнительные материалы
Надеюсь моя статья была вам полезна❤️
А если вы хотите копнуть глубже в работу UFED, вот несколько полезных материалов:
Exploring Mobile Forensic Investigations of Smartphones Using the Cellebrite UFED Tool - статья 2025 года, где подробно разбирается, как UFED извлекает данные, даже кейсом о преступление.
Advancements in Mobile Forensics: A Comprehensive Analysis of Cellebrite UFED - исследование с ResearchGate, описывающее технические возможности UFED и его роль в современных расследованиях.
A Technical Look at Phone Extraction - отчёт от Privacy International, где объясняются методы работы UFED, включая обход шифрования.
Cellebrite UFED4PC Overview Guide v7.66 - официальное руководство от Cellebrite, где расписаны функции UFED4PC, режимы извлечения и инструкции для пользователей.
И помните:
Алиса на чаепитии у Шляпника путалась в странных правилах, не зная, как работает страна чудес. Так и с UFED, без понимания его функций можно упустить много важных вещей☕️🎩