D2WFP: A Novel Protocol for Forensically Identifying, Extracting, and Analysing Deep and Dark Web Browsing Activities
Cet article présente D2WFP, un nouveau protocole conçu pour améliorer les investigations de criminalistique numérique liées aux activités de navigation sur le deep et le dark web en établissant une approche systématique basée sur la volatilité qui améliore considérablement la récupération, la corrélation et la validation des artefacts de navigation par rapport aux outils existants.
Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
Imaginez l'Internet comme une ville géante et trépidante. La plupart des gens vivent sur le « Web de surface », qui est comme le centre-ville principal : tout est bien éclairé, répertorié par des panneaux de signalisation (les moteurs de recherche) et facile à trouver. Mais sous le pavé, il y a un immense « Web profond » — imaginez cela comme les sous-sols privés de la ville, les classeurs verrouillés et les bureaux protégés par un mot de passe. Vous ne pouvez pas trouver ces endroits avec une carte ordinaire, mais ils ne sont pas nécessairement dangereux ; ils sont simplement privés. Ensuite, profondément enfouis sous terre, se trouve le « Dark Web ». C'est l'équivalent des ruelles secrètes et non marquées de la ville, où les lumières sont éteintes et où tout le monde porte un masque. C'est un endroit où les gens peuvent cacher leur visage et faire des choses qu'ils ne veulent pas que l'on voie, allant de la protection légitime de la vie privée à la vente de drogues ou de données volées sur des marchés illégaux. Parce que tout le monde porte un masque et que les ruelles serpentent et tournent, il est incroyablement difficile pour la « police » (les enquêteurs numériques) de déterminer qui a fait quoi ou où il est allé.
C'est là qu'intervient la science de la forensique numérique (ou informatique légale). C'est l'art d'être un détective pour les ordinateurs. Tout comme un détective physique cherche des empreintes de pas boueuses ou des reçus déchirés, un détective numérique cherche des « artefacts » — de minuscules miettes numériques laissées derrière elles sur un ordinateur ou un téléphone. Mais voici la partie délicate : les ordinateurs sont désordonnés, et certaines de ces miettes disparaissent dès que vous éteignez la machine (comme une mémoire qui s'efface). C'est ce qu'on appelle l'« ordre de volatilité », une façon sophistiquée de dire que vous devez saisir d'abord les preuves les plus éphémères avant qu'elles ne disparaissent à jamais. La grande question pour les enquêteurs a été : « Comment pouvons-nous capturer les empreintes numériques de quelqu'un qui rôde furtiveusement sur le Dark Web, surtout lorsqu'il essaie d'effacer ses traces ? »
Entrez une équipe de chercheurs qui a décidé de construire une meilleure carte pour ces détectives. Ils ont remarqué que, si les outils standards étaient corrects pour la navigation Internet classique, ils manquaient souvent les indices subtils et cachés laissés par les navigateurs du Dark Web. Ils ont donc créé un nouveau guide étape par étape appelé D2WFP (Deep and Dark Web Forensic Protocol). Considérez cela comme le passage d'une lampe de poche basique à un scanner de haute technologie qui sait exactement où regarder, dans quel ordre, et comment creuser plus profondément lorsque le suspect tente d'effacer ses traces.
Dans leur étude, les chercheurs ont mis en place un terrain de jeu numérique pour tester leur nouveau protocole. Ils ne se sont pas contentés de deviner ; ils ont simulé de réelles activités criminelles sur quatre types différents d'ordinateurs et de téléphones : un ordinateur portable Windows, une machine Linux, un téléphone Android et un iPhone. Ils avaient des « suspects » (simulés par des experts certifiés) utilisant le célèbre navigateur Tor pour visiter des sites web cachés, se connecter, télécharger des fichiers, puis tenter de nettoyer leurs traces à l'aide d'un outil appelé BleachBit (qui est comme un aspirateur numérique).
Les résultats ont été très révélateurs. Lorsque les chercheurs ont utilisé les outils automatisés standards sur lesquels les enquêteurs comptent habituellement, ils ont trouvé un certain nombre de preuves. Mais lorsqu'ils ont appliqué leur nouveau protocole D2WFP, la quantité de preuves récupérées a grimpé en flèche. En fait, dans leurs simulations, le nouveau protocole a trouvé environ 35 % à 45 % de miettes numériques en plus que les outils standards. Plus impressionnant encore, après que les « suspects » ont tenté de nettoyer leurs ordinateurs, les outils standards n'ont presque rien trouvé. Cependant, le protocole D2WFP était comme un maître archéologue ; il a réussi à déterrer et à récupérer quatre fois plus de preuves que les outils réguliers, même après l'utilisation de l'aspirateur numérique.
L'article ne prétend pas qu'il s'agit d'une baguette magique qui résout chaque crime instantanément, ni qu'il fonctionne parfaitement sur chaque appareil au monde. Au lieu de cela, les auteurs suggèrent qu'en suivant une séquence spécifique — en saisissant d'abord la mémoire la plus volatile, en vérifiant des emplacements cachés spécifiques et en corrélant les indices — ils peuvent considérablement améliorer la précision des enquêtes. Ils ont constaté que leur méthode fonctionnait mieux sur Windows, Linux et Android, tandis que les iPhones étaient un peu plus difficiles à percer en raison de leurs verrous de sécurité stricts, bien que le nouveau protocole y ait tout de même trouvé plus de choses que les anciennes méthodes.
En fin de compte, cette recherche propose qu'en changeant la manière dont les enquêteurs cherchent les preuves — plutôt que de simplement compter sur les mêmes vieux scanners automatisés — nous pouvons capturer davantage d'empreintes numériques dans l'obscurité. C'est un rappel que dans le jeu de chat et de la souris technologique de la cybercriminalité, les détectives doivent continuer à apprendre de nouvelles astuces pour garder une longueur d'avance sur les masques.
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