Técnicas anti-forenses para vídeos de dispositivos móviles

Abstract

En los últimos años el número de teléfonos móviles ha crecido notablemente. Producto de este impacto, los usuarios pasan gran parte de su tiempo sumergidos en este dispositivo. La cámara digital integrada en un teléfono inteligente es un componente usado frecuentemente para capturar gran cantidad de imágenes y vídeos de acontecimientos de la vida cotidiana de una persona. Esto permite dejar evidencia de situaciones que pueden comprometer la presunción de inocencia de las personas en actos que contravienen las leyes. Por otro lado, la gran cantidad de imágenes y vídeos que circulan en Internet están propensos a la manipulación intencionada para culpar a una persona o inculpar a otra. En este sentido, las imágenes y vídeos generados con cámaras digitales cobran gran importancia para la ciencia forense, ya que mediante la ejecución de técnicas forenses intenta verificar la autenticidad de dichas evidencias presentadas en procesos judiciales, facilitando el trabajo de los investigadores tomar las decisiones correctas. No obstante, si los delincuentes o atacantes tienen mayor conocimiento sobre las debilidades de las técnicas forenses pueden hacer uso de técnicas anti-forenses para manipular imágenes y vídeos sin dejar rastro alguno, ocultando la huella del procedimiento realizado. La ciencia forense debe hacer frente a las técnicas anti-forenses, y la principal forma de combatirlas es conocer a profundidad los métodos anti-forenses. Para ello, un analista forense debe estudiar dichas técnicas para aplicar las contra-medidas necesarias a la hora de desarrollar técnicas para detectar operaciones anti-forenses. En este trabajo se propone un par de técnicas antiforenses: Una para eliminar la posibilidad de identificar el modelo y marca del dispositivo móvil que generó un vídeo con formato MP4 y otra para falsificar la identidad de un vídeo dado. Estas técnicas se componen de una serie de algoritmos basados en la extracción de metadatos del vídeo, el ruido del sensor y la transformada wavelet.In recent years, the number of mobile phones has grown significantly. As a consequence, users spend much more time using a mobile phone rather than watching TV. This change of habits is caused by enhanced the capabilities, features, characteristics and components that are present even in low-end mobile devices. A smartphone camera is commonly used to capture vast amounts of people’s daily life images and videos. This could lead to exposing, unwillingly, criminal acts. On the other hand, the large number of images and videos published on the Internet are prone to editing and tampering in order to damage a person’s reputation. So, digital camera generated images and videos, are being essential in forensic science, since through the use of forensic techniques, the authenticity of graphic evidence can be asserted, in order to be used in Court, empowering Defense or Prosecutor teams. Nonetheless, if criminals or attackers had greater knowledge of the weaknesses of forensic techniques, they would be able to make use of anti-forensic techniques in order to tamper images and videos without leaving any traces. That means intentionally hiding digital tampering fingerprints, in order to misguide the forensic analyst. Forensic Science should react to anti-forensic techniques, and the straightest way to do it is to research, in depth, all kind of anti-forensic methods. To do this, forensic analysts must study these techniques, so when the time comes, they are able to implement new techniques oriented towards detection of anti-forensic countermeasures. In this paper a couple of anti-forensic techniques are proposed: first is about blocking ability to identify the model of mobile device that generated a video with MP4 format and the latter is about erasing the identity of a specific video. These techniques consist of a series of algorithms based on video metadata extraction, sensor noise and wavelet transform.