Una copia forense, nel contesto dell'informatica forense, è una copia bit-a-bit di un dispositivo digitale che viene creata utilizzando tecniche specifiche per garantirne l'integrità e l'affidabilità, spesso utilizzata come prova in procedimenti legali.
Cos'è una copia forense e quando serve
La copia forense, detta anche bitstream image o copia bit-a-bit, è una riproduzione esatta, byte per byte, di un dispositivo di memoria (come un hard disk, una chiavetta USB, o un telefono cellulare).
Viene realizzata per preservare l'integrità dei dati originali, evitando qualsiasi alterazione o manipolazione durante il processo di acquisizione.
La copia forense è cruciale in ambito legale perché permette di presentare prove digitali in modo affidabile e verificabile, evitando contestazioni sulla loro autenticità.
Si utilizza un software o hardware specifico che crea una copia identica del supporto originale, spesso salvandola come un file immagine con estensioni come .dd, .e01, o .ad1.
Il processo di creazione della copia forense segue il principio della "best evidence", cercando di ottenere la riproduzione più completa e fedele possibile del contenuto originale.
A differenza di una semplice copia di file, la copia forense preserva anche i dati cancellati, lo spazio non allocato e altre informazioni che potrebbero essere rilevanti per un'indagine forense.
Esistono software specifici, come FTK Imager, per aprire e analizzare le copie forensi, sia a pagamento che gratuiti, ma l'operazione può essere complessa e richiedere competenze specifiche.
Per la creazione e l'analisi di copie forensi, è spesso necessario rivolgersi a professionisti dell'informatica forense.
L'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando le indagini forensi automatizzando l'analisi di enormi quantità di dati, migliorando l'accuratezza e l'efficienza nell'individuare schemi, analizzare immagini e video (come il riconoscimento facciale e l'analisi dei deepfake), ricostruire scene del crimine e supportare la creazione di report. Tuttavia, l'uso dell'IA in questo campo presenta sfide legate a bias algoritmici, trasparenza, etica, privacy e la necessità di nuove competenze per gli investigatori.
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