Un Análisis Forense Comparativo de UAV: Desafíos de Trazabilidad de Evidencia Digital Estática y en Vivo
Autores: Salamh, Fahad E.; Karabiyik, Umit; Rogers, Marcus K.; Matson, Eric T.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un Análisis Forense Comparativo de UAV: Desafíos de Trazabilidad de Evidencia Digital Estática y en Vivo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Drones
Desafíos
Datos de software
Trazabilidad forense
Técnicas antiforenses
Ciberseguridad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La creciente accesibilidad de los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT), conocidos coloquialmente como drones, está aumentando rápidamente. Estudios recientes han discutido los desafíos que pueden surgir con el creciente uso de esta tecnología. Estos estudios señalan que se requiere un examen en profundidad, especialmente al abordar desafíos que implican un alto volumen de datos de software entre sensores, actuadores y comandos de control. Este trabajo subraya los desafíos de trazabilidad de la evidencia digital estática y en vivo para mejorar aún más el plan de respuesta a incidentes de los VANT. Para estudiar los problemas de trazabilidad forense en vivo de los VANT, aplicamos el ejercicio de "purple-teaming" en pequeños VANT mientras realizamos un examen forense de VANT para determinar los desafíos técnicos relacionados con la integridad de los datos y la repetibilidad. Además, esta investigación destaca los desafíos técnicos estáticos actuales que podrían plantear más dificultades para justificar la evidencia digital descubierta. Adicionalmente, este estudio discute las posibles técnicas anti-forenses de drones y su asociación con el tipo de uso, el entorno, el vector de ataque y el nivel de experiencia. Con este fin, proponemos la Cadena de Muerte de VANT y categorizamos el impacto y la complejidad de todos los desafíos destacados en función del examen realizado y la contribución científica presentada en este trabajo. Hasta donde sabemos, no ha habido ninguna contribución que incorpore tácticas de "Purple-Teaming" para evaluar la investigación relacionada con los VANT en ciberseguridad y forense digital. Este trabajo también propone un modelo de categorización que clasifica los desafíos de evidencia digital estática y en vivo de los VANT en función de sus niveles de complejidad e impacto.
Descripción
La creciente accesibilidad de los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT), conocidos coloquialmente como drones, está aumentando rápidamente. Estudios recientes han discutido los desafíos que pueden surgir con el creciente uso de esta tecnología. Estos estudios señalan que se requiere un examen en profundidad, especialmente al abordar desafíos que implican un alto volumen de datos de software entre sensores, actuadores y comandos de control. Este trabajo subraya los desafíos de trazabilidad de la evidencia digital estática y en vivo para mejorar aún más el plan de respuesta a incidentes de los VANT. Para estudiar los problemas de trazabilidad forense en vivo de los VANT, aplicamos el ejercicio de "purple-teaming" en pequeños VANT mientras realizamos un examen forense de VANT para determinar los desafíos técnicos relacionados con la integridad de los datos y la repetibilidad. Además, esta investigación destaca los desafíos técnicos estáticos actuales que podrían plantear más dificultades para justificar la evidencia digital descubierta. Adicionalmente, este estudio discute las posibles técnicas anti-forenses de drones y su asociación con el tipo de uso, el entorno, el vector de ataque y el nivel de experiencia. Con este fin, proponemos la Cadena de Muerte de VANT y categorizamos el impacto y la complejidad de todos los desafíos destacados en función del examen realizado y la contribución científica presentada en este trabajo. Hasta donde sabemos, no ha habido ninguna contribución que incorpore tácticas de "Purple-Teaming" para evaluar la investigación relacionada con los VANT en ciberseguridad y forense digital. Este trabajo también propone un modelo de categorización que clasifica los desafíos de evidencia digital estática y en vivo de los VANT en función de sus niveles de complejidad e impacto.