Cloud computing has been regarded as the technology enabler for the Internet of Things (IoT). To ensure the most effective collection of IoT-based evidence, it is vital for forensic practitioners to possess a contemporary understanding of the artefacts from different cloud services. In this paper, we seek to determine the data remnants from the use of BitTorrent Sync version 2.0. Findings from our research using mobile and computer devices running Windows 8.1, Mac OS X Mavericks 10.9.5, Ubuntu 14.04.1 LTS, iOS 7.1.2, and Android KitKat 4.4.4 suggested that artefacts relating to the installation, uninstallation, log-in, log-off, and file synchronisation could be recovered, which are potential sources of IoT forensics. We also present a forensically sound investigation methodology for BitTorrent Sync.


翻译:云计算被视为“物联网”的技术促进器。为了确保最有效地收集基于IoT的证据,法医从业人员必须掌握来自不同云服务的手工艺品的当代知识。在本文件中,我们力求确定使用BitTorrent Sync 2.0版产生的数据残余。我们利用运行视窗8.1、Mac OS X Mavericks 10.9.5、Ubuntu 14.04.1 LTS、iOS 7.1.2和Android KitKat 4.4.4的移动和计算机设备进行的研究的结果,表明与安装、拆除、登录、登入和文件同步有关的工艺品可以回收,这是IoT法医的潜在来源。我们还为BitTorrent Sync提供了一种法医上合理的调查方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

全名 BitTorrent,是一个网络文件传输协议,能够实现点对点文件分享的技术。 比起其他点对点的协议,它具有多点对多点的特性,该特性简而言之即为:下载一文件的人越多,且下载后,并继续维持分享(上传)的状态就可以成为可让其他人下载的种子文件(.torrent),该文件即下载速度越快。
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档
专知会员服务
17+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
已删除
生物探索
3+阅读 · 2018年2月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月17日
VIP会员
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档
专知会员服务
17+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
已删除
生物探索
3+阅读 · 2018年2月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员