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Análisis forense de alternativas de TikTok en dispositivos Android e iOS: Byte, Dubsmash y Triller

Autores: Keim, Yansi; Hutchinson, Shinelle; Shrivastava, Apoorva; Karabiyik, Umit

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Análisis forense de alternativas de TikTok en dispositivos Android e iOS: Byte, Dubsmash y Triller


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

TikTok
Aplicaciones móviles
Violaciones de privacidad
Alternativas
Análisis forense
Popular

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
TikTok ha sido consistentemente una de las aplicaciones móviles más utilizadas en todo el mundo en cualquier sistema operativo móvil. Sin embargo, a pesar del disfrute de las personas al usar la aplicación, han surgido crecientes preocupaciones sobre los orígenes de la aplicación y presuntas violaciones de privacidad. Estas acusaciones se han convertido en un problema tan grande que el ex Presidente de los Estados Unidos, Donald Trump, expresó el deseo de prohibir la aplicación TikTok de ser ofrecida en las tiendas de aplicaciones de EE. UU. como la Play Store de Google y la App Store de Apple. Este comentario llevó a los usuarios de TikTok a un frenesí en busca de alternativas antes de que la prohibición entrara en vigor. Con este fin, han surgido varias aplicaciones alternativas para TikTok que ya están atrayendo a millones de usuarios. En este documento, identificamos tres alternativas populares a la aplicación TikTok (Byte, Dubmash y Triller) y las analizamos forensemente en teléfonos inteligentes con Android versión 8 y iOS versión 13. Nos centramos en identificar artefactos forenses relevantes que pueden ser útiles para investigadores en caso de una investigación criminal, en caso de que estas aplicaciones o similares sean objeto de escrutinio. Utilizamos Magnet AXIOM Process y Cellebrite UFED 4PC para la adquisición, y Magnet AXIOM Examine y DB Browser for SQLite para el análisis y lectura. La investigación resultó en la extracción exitosa de puntos de datos esperados pero únicos, datos sensibles en texto plano, directorios y formato. Estos resultados llevan a una discusión sobre la identificación y comparación de las preocupaciones de privacidad de estas aplicaciones con las de TikTok, como se formula en la literatura.

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