latexandmore/FFI/ForensInf2_Zusammenfassung.tex

	\documentclass{article}
	\usepackage{amsmath}
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	\usepackage{graphicx}
	\DeclareMathSizes{10}{10}{10}{10}
	\newcommand{\xhspace}[0]{\noindent\hspace*{5mm}}
	\setlength{\parindent}{0pt}
	\title{Konfluenz}
	\date{ }
\begin{document}
	\subsection*{Anmerkungen:}
		Diese Zusammenfassung fokusiert sich stark auf die Dinge die ich fuer wichtige gehalten habe
		und enthaelt teilweise Information die nicht in der Vorlesung, sondern nur in den in der 
		Vorlesung erwaehnten Papern zu finden sind. Ich bin zu faul jedes mal wenn ich was aus einem 
		Paper zitiere das Paper hinzuschreiben, nehmt einfach mal an, dass nichts von dem was hier 
		steht auf meinem Mist gewachsen ist.
	\section{Begriffserklaerungen}
		\subsubsection*{Kriminalistik}
			Verhinderung, Aufdeckung und Aufklaerung von Kriminalitaet (Naturwissenschaften/
			Ingenieurwesen)
			\begin{itemize}
				\item Verbrechenstechnik (Wie wird das Verbrechen ausgefuehert?)
				\item Kriminaltechnik (Einbringung von Sachbeweisen)
				\item Kriminaltaktik (Planmaeßiges und Fallorientiertes Vorgehen, z.B. 
				Fahndung, Vernehmung, etc.)
				\item Organisation der Verbrechensbekaempfung
				\item Kriminalpsychologie (Schuldfaehigkeit, Motivforschung)
			\end{itemize}
		\subsubsection*{Kriminologie}
			Erforschung von Ursachen und Erscheinungsformen von Kriminalitaet (Sozialwissenschaft/Psychologie)
	\section{Qualivative Probability}
		\subsubsection*{Vorbedingungen:}
		\begin{itemize}
			\item $H_1$ Person A war am Tatort
			\item $H_2$ Person A war \textbf{nicht} am Tatort
		\end{itemize}
		\subsubsection*{Moegliche Fahndungs-Ergebnisse:}
		\begin{itemize}
			\item $E_1$ es gibt Beweise, dass Person A am Tatort war
			\item $E_2$ es gibt \textbf{keine} Beweise, dass Person A am Tatort war 
		\end{itemize}
		\textbf{Wahrscheinlichkeit, dass die Vorbedingungen $H_{1,2}$ im Angesicht bestimmter Ergebnisse korrekt sind.}
		\[  Prob_1( E_1 | H_1 ) \hspace{2cm} Prob_2( E_1 | H_2 ) \]
		\[	Prob_3( E_2 | H_1 ) \hspace{2cm} Prob_4( E_2 | H_2 ) \]\\
		\textit{Also wie wahrscheinlich sind die Kombinationen:}\\\\
		\begin{tabular}{|c|c|c|}
			Person A am Tatort  & Beweise	&	Wahrscheinlichkeit 	\\\hline
			Ja					& Ja		&	$Prob_1$			\\
			Ja					& Nein		&	$Prob_2$			\\
			Nein				& Ja		&	$Prob_3$			\\
			Nein				& Nein		&	$Prob_4$			\\
		\end{tabular}
		\subsubsection*{Staerke/Aussagekraft von Beweisen}
		\[ Staerke\;des\;Beweises = \frac{Prob_1( E_1 | H_1 )}{Prob_2( E_1 | H_2 )} \]\\
		Also z.B. wenn die Wahrscheinlichkeit von $Prob_1$ (war am Tatort und Beweise vorhanden) gleich
		$0.4$ und $Prob_2$ (war am Tatort und keine Beweise vorhanden) gleich $0.6$ waere die Staerke 
		des Beweises $0.66$. Offensichtlicherweise, wenn nun $Prob_1 >> Prob_2$ ist der Beweis sehr 
		stark. Mit der gleichen Logik gilt fuer das Nichtvorhandensein von Beweisen das Gegenteil, also 
		das wenn $Prob_3 >> Prob_4$ der Beweis sehr schwach ist.
	\section{Live-Analyse}	
		\subsubsection{Fluechtige Daten}
			Informationen/Spuren die selbst bei dauerhafter Stromzufuhr erhalten bleiben (im engen Sinne) und solche die mit unterbrochener Stromzufuhr verloren gehen. Alle anderen werden als persistent bezeichnet.
			\begin{itemize}
				\item Inhalte Cache, Hauptspeicher, CPU-Register
				\item Netzwerkverkehr, Puffer in Netwerkhardware, offene Netzwerk Verbinndungen
				\item laufende Prozesse, angemeldete Benutzer, offene Dateien
			\end{itemize}
			Spuren muessen:
			\begin{itemize}
				\item identifiziert
				\item gesichert
				\item falls eine Sicherung nicht moeglich ist dokumentiert werden
			\end{itemize}
		\subsubsection{Gruende fuer Live-Analyse}
			\begin{itemize}
				\item Beschleunigung der Tot-Analyse
				\item Sicherung von sonst verlorenen Spuren
				\item Umgehung von Festplattenverschluesselung
			\end{itemize}
		\subsubsection{Moeglichkeiten}
			\begin{itemize}
				\item Nutzung der Hardware des zu untersuchenden Systems (Live-CD)
				\item Nutzung von Hardware \textbf{UND} Software
			\end{itemize}
		\subsubsection{Probleme}
			\begin{itemize}
				\item System wird Veraendert
				\item Aktivitaeten muessen dokumentiert werden (z.B. Videoaufzeichnungen)
				\item System kann sich wehren (bei Nutzung des Betriebssystemes sowieso, aber im 
				schlimmesten Fall auch die Hardware)
				\item einige, z.B. Rootkits koennen im laufenden Betrieb nicht zuverlaessig erkannt werden
		
			\end{itemize}
		\subsubsection{Sniffing}
		Mitlesen des Netzwerkverkehrs, nur schwer bis gar nicht durch Maleware manipulierbar, allerdings Verschluesselung moeglich, was wiederum bedeutet, dass nur Metadaten gesammelt werden koennen.
		\subsubsection{Hauptspeichersicherung}
		\begin{itemize}
			\item eingesetzte Werkzeuge soll System nicht veraendern (Integirtaet)
			\item gesicherte Information sollen den RAM korrekt repraesentierten (Korrektheit)
			\item wie wird die Sicherung durch laufden Aktivitaeten beeinflusst (Atomaritaet)
		\end{itemize}
		Man muss bedenken, dass sich der Hauptspeicher im laufenden System staendig aendert und in der 
		Regel nicht Atomar gedumpt werden kann. Deshalb dumpt man in der Regel Teile, die zusammen mit 
		einem 
		Zeitstempel gespeichert werden.\\\\
		\textit{Ein Hauptspeicherabbild ist korrekt, falls alle Werte, die das Abbild enthaelt, die 
		Werte sind, die zum Speicherzeitpunkt an der entsprechenden Stelle im Hauptspeicher standen.}\\\\
		Damit ist ein Abbild konsistent, wenn das Hauptspeicherabbild, das oft als \textit{Schnitt} 
		bezeicht korrekt ist.
		\subsubsection{Technische Moeglichkeiten}
		\noindent \includegraphics{pics/RAM-Sicherung.png}
		\begin{itemize}
			\item Crashdumps unter Windows
			\item Modul Hijacking unter Linux
			\item Linux-sysfs (/dev/mem)
			\item Fireware/DMA/Hardware allgemein
			\item Snapshot bei VM
			\item Linux /dev/mem ist etwas broken kriegt man aber mit kernel-modules gebacken
		\end{itemize}
		Aus dem Hauptspeicher-Abbild kann der Systemzustand nachvollziehbar rekonstruiert werden oder 
		einfach nach \textit{strings} oder \textit{magic-bytes} gesucht werden.
		\subsubsection{Hauptspeicherdumps auf MAC}
		Relevantes Paper:  \textit{Visualization in Testing a Volatile Memory Forensic Tool}
		\begin{itemize}
			\item kein /dev/mem mehr auf neueren Mac's, funktioniert nicht (richtig) ohne bestimmte \
			Boot-Flags und funktioniert nicht auf einigen Intel-iMacs
			\item auf aelteren MACs produziert ein \textit{dd} auf /dev/mem ein korrektes und 
			konsistentes Haupspeicherabbild, allerdings auf Kosten von verloren (nicht mehr genutzten, 
			aber vielleicht trotzdem noch interessanten Speicherseiten)
		\end{itemize}
		\subsubsection{Dotplot}
		Die meisten Fehler in forensischen Tools sind systematischer Natur, die Leute die dieses Paper 
		oben geschrieben haben, haben effektiv jede Speicherseite gehasht und dann, die Hashes der 
		Speicherseiten an X/Y-Achse aufgetragen und alle identischen \textit{('aehnlichen')} Felder 
		schwarz markiert.\\\\
		Dass zwei Seiten im Speicher die gleiche SHA-Sum haben, kann eigentlich (0er und 1er-Seiten
		weggefiltert) nicht sein/ist sehr 
		unwahrscheinlich. Das bedeutet, wenn zwei Seiten den gleichen Hash haben aka, schwarz sind, 
		muss das Tool in irgendeiner Weise dafuer verantwortlich sein - z.B. weil das \textit{dd}, die 
		Daten die es aus /dev/mem liest, cached, und dann gleich nochmal aus dem Hauptspeicher liest.\\
		\textbf{Long story short: Nutzlose aber ganz lustige Spielerrei um Probleme mit forensischen 
		Tools die das System beeinflussen zu zeigen, Praedikat 'nicht lesenswert'}
		\subsubsection{Evalution von Live-Analyse Techniken}
		\begin{itemize}
			\item zwei identische VMs aufsetzen und Speicher in festen Abschnitten dumpen
			\item moegliche Unterschiede beider VMs ohne Interaktion ueberpruefen (vorhanden aber 
			gering)
			\item auf der einen Live-Analyse starten auf der anderen nicht -> Unterschied = Impact der 
			Untersuchung
			\item suprise, Unterschiedliche Tools, unterschiedlich viel Impact
		\end{itemize}
		\begin{itemize}
			\item das gleiche geht auch mit Xen aka dem ersetzen aller relevanten aufrufe durch 
			Hypercalls die man dann einzeln analysieren kann, am Ende auch nichts anderes als eine VM, 
			nur dass man jeden einzelnen Speicher-/Systemaufruf sieht (bzw. generell jeden Aufruf den 
			man sehen will).
		\end{itemize}
		\noindent \includegraphics{pics/Integritybymemsize.png}\\
		Ziehmlich dumme Grafik, denn was man hier wirklich sieht, ist dass der Memory-Footprint des 
		Tools gleich bliebt, was natuerlich bedeutet, dass er relativ zum Gesamtspeicher einen 
		kleineren Impact hat umso groesser der Speicher ist, also der Anteil des Unveraenderten 
		Speichers steigt. \textit{(Bild aus Folien S.99)}
		\subsubsection{Messung von Atomaritaet}
		\begin{itemize}
			\item ein Programm schreibt fuer gewisse Zeitscheiben bestimmte Werte in den Speicher, 	
			umso weniger verschiedene dieser Werte wir sehen umso Atomarer ist der Vorgang.
		\end{itemize}
	\section{Versteckte Daten in Dokumenten}
			\begin{itemize}
				\item Aenderungshistorie von (Word-)Dukumenten
				\item Versteckte Felder (Druckerinformationen, Benutzernamen, Versionsnummer etc..)
				\item "geschaerzter" Text in PDF-Dokumenten (bekommt man potentiell noch aus dem 
				Postscript raus)
				\item Thumbnails/unbekannte EXIF-Daten (nach Zuschneiden eines Bildes kann eine Version 
				des urspruenglichen Bildes noch in den EXIF-Daten vorhanden sein, weil das 
				Bildbearbeitungsprogramm diese, z.B. nicht parsen konnte)
				\item Informationen ueber Kamera und verwendete Software
				\item thumbd.db/Windows.edb (Tumbnails/Desktop-Search-Savefile)
			\end{itemize}
	\section{Spuren in Multimediadaten}
		\subsection{Authentizitätsprüfung und Ursprungsgeraeterkennung bei Bildern}
			\subsubsection{Ansatzpunkte}
			\begin{itemize}
				\item Geometrie der Szene
				\item Licht/Schatten
				\item Brechfehler in der Linse
				\item spezifisches Rauschen eines Sensors
				\item Interpolationsart unvollstaendiger Sensordaten in einer Kamera (die Daten von 
				Kamerasensoren werden oft interpoliert um hohere Aufloesungen zu faken)
				\item Doppelkompression, Resampling/Splicing (Zusammenfuegen zweier Bilder)
			\end{itemize}
			\subsubsection{Copy-Move}
				Es ist oft unwahrscheinlich, dass gleiche Bereiche von Pixeln (also Teilbilder) 
				mehrmals im Bild vorkommen, findet man so etwas doch, ist das ein Hinweis auf eine 
				Faelschung. (bei der Automatisierung kann man das durch Beschraenkung auf Intensitaeten 
				oder Farben vereinfachen)\\
				Sonstige Erkennenung durch:\\
				\begin{itemize}
					\item DCT-Transformation
					\item Zernike-Momente
				\end{itemize}
			\subsubsection{Fertigungsunterschiede bei Sensoren}
				\textbf{In der Theorie}
				\[ Pic = SensoreVariance( Motive + Diskretisierungsrauschen ) + Dunkelstrom + SonstigesRauschen \]
				\textit{Als Dunkelstrom bezeichnet man den Strom in einer Photodiode der auch ohne das 
				Auftreffen von Photonen entsteht.}\\
				Das eigentlich interessante ist die Sensore Variance die in den Folien Photo Response
			 	Non-Uniformit genannt wird. Sie ist charakteristisch fuer einen Sensore und stellt
			 	einen Fingerprint der Kamera da. Stichwort zum Herrausrechnen der Faktoren die uns 
			 	nicht interessieren ist \textit{Flat field correction} (Aufnahme in Ausgeleuchteten 
			 	Raum und dunklem Raum).
			 	\textbf{But How...}
			 	\begin{itemize}
			 		\item alle Bilder Tiefpass filtern, denn die Frequenz des Rauschens ist hoeher als 
			 		die Frequenz des Bildinhaltes
			 		\item alle getiefpassten Bilder Mitteln
			 		\item ????
			 		\item Profit.
			 	\end{itemize}
				Bildrotation- oder Skalierung fuehrt zu anderem Fingerabdruck. 
				('Desynchronisationsangriff') 
			\subsubsection{Resampling Artefakte}
				Wir gehen davon aus, dass ein Bild welches in ein anderes eingefuehgt wird vorher oft 
				gedreht oder skaliert werden muss.
				\begin{itemize}
					\item Skalierung oder Rotation ist effektiv eine Interpolation
					\item Interpolation fuehrt zu einer Linearen Abhaengigkeit in Pixelintensitaeten
					\item Berechnung einer Wahrscheinlichkeit fuer jeden Pixel, dass er aus den 
					Nachbarpixeln interpoliert wurde \textit{(p-map)} und Fourier-Transformation auf 
					die relevante Region
					\item JPEG-Kompression kann \textit{p-map} dominieren
					\item Spurenverschleierung duch Pixel-Distortion moeglich (z.B. Pixel in 
					Einzelfarben aufteilen und nochmal drueber Interpolieren)
				\end{itemize}
			\subsubsection{Lichteinfall}
				Kann man voellig vergessen es aus den Folien zu verstehen, das Paper lohnt hier:
				\textit{'Exposing Digital Forgeries in Complex Lighting Environments'}. In a Nutshell: 
				Sie approximieren Lichquellen und schauen dann ob der Licheinfall auf allen 
				Oberflaechen konsistent ist.
		\subsection{Watermarking}
		\subsection{Fingerprinting}
	\section{Jura-Teil}
		\subsection{Ermaechtigungsgrundlagen fuer Onlinedurchsuchung}
			\begin{itemize}
				\item Strafverfolgung $->$ Repression, konkrete Straftat als Anlass
				\item Gefahrenabwehr $->$ Praevention, konkrete Gefahr als Anlass
				\item BKA-Gesetz $->$ Bundesrecht 
			\end{itemize}
			%TODO paragraphen
			%TODO jura fall
			%TODO nachrichtendienst
			
			%TODO informationen im internetz/netzwerk
			%TODO Information loss through abstraction
			
			%TODO carriers scheiss
	\section{Freilings Weisheiten der Woche}
		\begin{itemize}
			\item Wenn der Zeitdruck hoch ist und das Ermittlungsziel breit bekommt man nur schwer 
			sinnvolle Priorisierungskriterien.
		\end{itemize}
\end{document}