Static forensic analysis of file carving on SSDs uses NIST and ACPO method

Khoirul Anam Dahlan; Anton Yudhana; Herman Yuliansyah

doi:10.35784/iapgos.7223

PDF (angielski)

Opublikowane: 2026-06-30

DOI: https://doi.org/10.35784/iapgos.7223

Numer Tom 16 Nr 2 (2026)

Ocena wydajności zoptymalizowanego modelu głębokiego uczenia się z Wielowarstwową Techniką Ograniczenia Normy Maksymalnej (MMNR) do klasyfikacji guza mózgu w obrazach wielomodalnych MRI
Mulackal Chandran Binish, Vinu Thomas

5-14
Wykrywanie udaru na podstawie obrazów TK mózgu i wizualizacja jego objętości
Rithu James, Appukuttan Harsha, Liza Annie Joseph

15-21
Adaptacyjna filtracja w celu redukcji szumów w sygnałach
Hicham Loumissi, Adil Barra, Najat Messaoudi, Othmane El Badlaoui, Bahloul Bensassi, Hicham Medromi

22-25
Ocena informacyjnych kryteriów diagnostycznych i biomarkerów ciężkości przebiegu choroby z wykorzystaniem modelu dyskryminacyjnego u pacjentów z COVID-19
Gryhoriy Gradil, Oleg Avrunin, Kateryna Yurko, Natalia Shushlyapina, Yuliia Kalashnyk-Vakulenko, Mariia Shostatska, Aigul Iskakova

26-31
Wzmacniacze sygnału w systemach łączności optycznej
Nurzhigit Smailov, Nurlybek Turar, Akezhan Sabibolda

32-36
Analiza systemów łączności podwodnej opartych na hybrydowej technologii Li-Fi
Nurzhigit Smailov, Aizhan Urazgaliyeva, Akezhan Sabibolda

37-43
Zastosowanie modelu Box-Behnken w badaniach nad systemami automatycznego oświetlenia sterowanymi głosem
Oleksandr Burban, Mykola Polishchuk, Anatolii Tkachuk, Serhii Kostiuchko, Liliia Polishchuk, Valentyna Tkachuk

44-49
Wykrywanie pól ryżowych na obrazach satelitarnych Sentinel-2 za pomocą modelu EfficientDet
Suvarna Vani Koneru, Kamal Epuri, Bhuvanesh Kakumanu, Ram Dinesh Aduri

50-55
Modele oceny dokładności i niezawodności systemów nawigacyjnych opartych na żyroskopach światłowodowych
Maral Abulkhanova, Nurzhigit Smailov, Yerlan Tashtay, Gulbakhar Yussupova, Anar Khabay, Beibarys Sekenov, Akezhan Sabibolda

56-60
Agregacja wielomodalnych strumieni logów i metryk na potrzeby neuronowo-rozmytego wykrywania anomalii w systemach komputerowych
Andrii Mishchenko, Oleksii Shushura, Alona Kolomiiets, Andrii Donets, Olena Kosaruk

61-67
Statyczna analiza kryminalistyczna metodą wyodrębniania plików z dysków SSD z wykorzystaniem metod NIST i ACPO
Khoirul Anam Dahlan, Anton Yudhana, Herman Yuliansyah

68-75
Ocena ryzyka bezpieczeństwa w oparciu o logikę rozmytą w bezprzewodowych sieciach czujnikowych przemysłowego IoT
Olena Semenova, Natalia Kryvinska, Olha Voitsekhovska, Andrii Dzhus, Volodymyr Martyniuk

76-83
Wielokryterialna optymalizacja konfiguracji systemu ochrony informacji w oparciu o algorytm NSGA-II
Valeryi Lakhno, Myroslav Lakhno, Alona Desiatko, Bohdan Bebeshko

84-90
Metoda strukturalnego kodowania blokowego krotek transformacji obrazów wideo
Volodymyr Barannik, Dmytro Uzlov, Yevhenii Yelisieiev, Valeriy Barannik, Nina Petrukha, Mykhailo Babenko, Dmitry Barannik, Vladyslav Kostromytskyi, Oleh Kompaniiets, Artem Bychenko

91-101
Analiza wzrostu dokładności prognozowania modelu po normalizacji danych
Vladyslav Pylypenko, Vladyslava Skidan, Antonina Volivach

102-106
Optymalizacja parametrów dla systemu hiperchaotycznego 4D z wykorzystaniem algorytmu optymalizacyjnego walrus
Karam Adel Abed, Omar Saber Qasim, Saad Fawzi Al-Azzawi

107-112
Optymalizacja koagulacji żelaza podczas uzdatniania wody z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji
Andrii Safonyk, Ivan Tarhonii, Oleksandr Naumchuk, Vladyslav Danchenkov, Roman Zaichuk

113-117
Optymalizacja zdolności wytwórczych generatorów rozproszonych z regulowanym statyzmem zintegowanych w izolowanej mikrosieci AC przy wykorzystaniu algorytmów metaheurystycznych w celu zmniejszenia strat sieciowych
Tuan-Ho Le, Tham X. Nguyen, Robert Lis, Muhammad Jamshed Abbass

118-125
Skład chemiczny, struktura i właściwości elektryczne grubych polikrystalicznych warstw CdZnTeSe
Yaroslav Znamenshchykov, Oleksii Lisovenko, Mykola Khvyshchun, Anatoliy Opanasyuk

126-130
Uzasadnienie nowej metody rozdzielania materiałów sypkich na separatorze wibro-tarczowym
Mykola Bakum, Serhii Kharchenko, Anatolii Mykhailov, Mykola Krekot, Taras Shchur, Oleg Dzhidzhora

131-138
Programowa ocena wydajności i prognozowanie aplikacji webowych z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego
Liubov Oleshchenko

139-144
Analiza porównawcza narzędzi do testów jednostkowych i integracyjnych języka Java: JUnit, TestNg i Spock
Dawid Grabek, Jan Gryta, Mariusz Dzieńkowski

145-151
Zastosowanie języka UML w procesie tworzenia gier komputerowych
Lyudmila Samchuk, Yuliia Povstiana, Yaroslav Tymoshchuk

152-155
Projekt cyfrowego asystenta kulinarnego z nowoczesnym generatywnym modelem głosowym AI
Robert Banasiak, Zdzisława Rowińska, Wojciech Szczucki, Dawid Jantosz, Łukasz Rembowski

156-161
Architektury uczenia głębokiego do rozpoznawania odzieży różnorodnych kategorii jako semantyczny trzon automatycznych systemów wirtualnego przymierzania
Roman Chekhmestruk, Olena Voitsekhovska, Svitlana Kyrylashchuk

162-172
Model wiedzy „Tagi dotyczące partii i pojemników" w systemie ERP „PlasmIS" z możliwością samodoskonalenia z wykorzystaniem lokalnych modeli llm
Oleh Bisikalo, Valerii Starzhynskyi, Tetiana Molodetska, Nelia Burlaka

173-178
Paradygmaty wpływu technologii informacyjnych na edukację ekonomiczną
Artem Yurchenko, Inna Kharchenko, Volodymyr Shamonia, Vladyslav Bespalyi, Serhii Bohoslavskyi, Olena Semenikhina

179-186

Archiwum

2026

Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27

2025

Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26

2024

Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23

2023

Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12

2022

Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9

Authors

Khoirul Anam Dahlan

khoirulanamdhln@gmail.com

Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

https://orcid.org/0009-0001-3535-965X

Anton Yudhana

eyudhana@mti.uad.ac.id

Universitas Ahmad Dahlan

Herman Yuliansyah

herman.yuliansyah@tif.uad.ac.id

Universitas Ahmad Dahlan

Abstrakt

Odzyskiwanie danych z dysków półprzewodnikowych (SSD) stanowi wyzwanie ze względu na niższy wskaźnik powodzenia w porównaniu z tradycyjnymi nośnikami danych. Najnowsze techniki odzyskiwania fragmentów plików, takie jak te stosowane w oprogramowaniu Foremost i Autopsy, oferują rozwiązanie pozwalające na odzyskanie utraconych plików – zarówno tych usuniętych celowo, jak i przypadkowo – z dysków SSD. W niniejszym badaniu porównano różne podejścia do odzyskiwania usuniętych danych z dysków SSD. Metoda NIST zapewnia rzetelne raportowanie na potrzeby postępowań sądowych, a ramy ACPO kierują procesem odzyskiwania na etapach planowania, przechwytywania, analizy i prezentacji. W eksperymencie z wykorzystaniem dysku SSD Geniune SATA o pojemności 120 GB oraz dysku SSD Eaget mSATA o pojemności 512 GB z systemem plików NTFS odzyskano 88 utraconych plików. Foremost pomyślnie przywrócił 46 plików (52,27%), podczas gdy Autopsy odzyskał 81 plików (92,05%), przy czym sukces mierzono poprzez dopasowanie wartości skrótów MD5 i zapewnienie dostępności plików. Pomimo nieosiągnięcia 100% odzysku, jak ma to miejsce w przypadku dysków HDD, wyniki podkreślają potencjał Autopsy w kryminalistyce cyfrowej i dowodach prawnych. Proces odzyskiwania przeprowadzono przy użyciu systemów operacyjnych Ubuntu i Windows, co wskazuje na potencjał w zakresie ulepszonego odzyskiwania danych z dysków SSD.

Słowa kluczowe:

system odzyskiwania danych, analiza obrazów, pamięć cyfrowa, dyski półprzewodnikowe, pamięci flash, informacje cyfrowe

Bibliografia

[1] Barr-Smith, F., Farrant, T., Leonard-Lagarde, B., Rigby, D., Rigby, S., & Sibley-Calder, F. (2021). Dead Man’s Switch: Forensic Autopsy of the Nintendo Switch. Forensic Science International: Digital Investigation, 36, 301110. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2021.301110

[2] Brown, D., Walker, T. O., Blanco, J. A., Ives, R. W., Ngo, H. T., Shey, J., & Rakvic, R. (2021). Detecting firmware modification on solid state drives via current draw analysis. Computers & Security, 102, 102149. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.102149

[3] Chamkha, A., Veismoradi, A., Ghalambaz, M., & Talebizadehsardari, P. (2020). Phase change heat transfer in an L-shape heatsink occupied with paraffin-copper metal foam. Applied Thermal Engineering, 177, 115493. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2020.115493

[4] Domingues, P., Andrade, L. M., & Frade, M. (2021). Microsoft’s Your Phone environment from a digital forensic perspective. Forensic Science International: Digital Investigation, 38, 301177. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2021.301177

[5] Domingues, P., Frade, M., Andrade, L. M., & Silva, J. V. (2019). Digital forensic artifacts of the Your Phone application in Windows 10. Digital Investigation, 30, 32–42. https://doi.org/10.1016/j.diin.2019.06.003

[6] Dunsin, D., Ghanem, M. C., Ouazzane, K., & Vassilev, V. (2024). A comprehensive analysis of the role of artificial intelligence and machine learning in modern digital forensics and incident response. Forensic Science International: Digital Investigation, 48, 301675. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2023.301675

[7] Genç, A., Doğan, H., Turhan, L., Kocakuşak, A., & Helhel, S. (2024). Investigation of the radiated emission of honeycomb structured aluminum foam/cellular heatsinks at 1–10 GHz. Materials Chemistry and Physics, 324, 129614. https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2024.129614

[8] Gnani, E., & Baccarani, G. (2024). Memory devices—Non-volatile memories. In Encyclopedia of Condensed Matter Physics (pp. 552–575). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-90800-9.00236-5

[9] Gonzales, L., LaTourrette, N., & Doherty, B. (2025). AKF: A modern synthesis framework for building datasets in digital forensics. Forensic Science International: Digital Investigation, 55, 302004. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2025.302004

[10] Gruber, J., Hargreaves, C. J., & Freiling, F. C. (2023). Contamination of digital evidence: Understanding an underexposed risk. Forensic Science International: Digital Investigation, 44, 301501. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2023.301501

[11] Horsman, G. (2021). Digital evidence and the crime scene. Science & Justice, 61(6), 761–770. https://doi.org/10.1016/j.scijus.2021.10.003

[12] Kim, D., Kim, J., Choi, K., Han, H., Ryu, M., & Kang, S. (2024). Dynamic zone redistribution for key-value stores on zoned namespaces SSDs. Journal of Systems Architecture, 152, 103159. https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2024.103159

[13] Kim, S., Jung, J., Kang, H., Yoon, Y., Cho, S., Park, M., & Han, S. (2025). An effective automotive forensic technique utilizing various logs of Android-based In-vehicle infotainment systems. Forensic Science International: Digital Investigation, 55, 301990. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2025.301990

[14] Kumar, U., & Venkaiah, V. Ch. (2022). An Efficient Message Authentication Code Based on Modified MD5-384 Bits Hash Function and Quasigroup: International Journal of Cloud Applications and Computing, 12(1), 1–27. https://doi.org/10.4018/IJCAC.308275

[15] Li, X., Kim, M., Lee, S., Zhai, Z., & Kim, J. (2025). Program context-assisted address translation for high-capacity SSDs. Future Generation Computer Systems, 162, 107483. https://doi.org/10.1016/j.future.2024.107483

[16] Liu, J., Wang, T., Chen, X., Li, C., Shen, Z., & Zhang, Z. (2024). H 2 -RAID: Improving the reliability of SSD RAID with unified SSD and HDD hybrid architecture. Microprocessors and Microsystems, 105, 104993. https://doi.org/10.1016/j.micpro.2023.104993

[17] Luo, L., Li, S., Lv, Y., & Shi, L. (2023). Performance and reliability optimization for high-density flash-based hybrid SSDs. Journal of Systems Architecture, 136, 102830. https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2023.102830

[18] Miller, C. M. (2023). A survey of prosecutors and investigators using digital evidence: A starting point. Forensic Science International: Synergy, 6, 100296. https://doi.org/10.1016/j.fsisyn.2022.100296

[19] Mohammed Ali, A., & Kadhim Farhan, A. (2020). A Novel Improvement With an Effective Expansion to Enhance the MD5 Hash Function for Verification of a Secure E-Document. IEEE Access, 8, 80290–80304. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2989050

[20] Park, A., Ryu, H., Park, W., & Jeong, D. (2023). Forensic investigation framework for cryptocurrency wallet in the end device. Computers & Security, 133, 103392. https://doi.org/10.1016/j.cose.2023.103392

[21] Park, J., Kim, S., Cho, T., & Kang, M. (2025). Optimization of read operation for low power consumption in 3D NAND flash memory. Microelectronic Engineering, 298, 112324. https://doi.org/10.1016/j.mee.2025.112324

[22] Ryu, J., Noh, D. K., & Kang, K. (2024). FlashPage: A read cache for low-latency SSDs in web proxy servers. Engineering Science and Technology, an International Journal, 51, 101639. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2024.101639

[23] Santikellur, P., Buddhanoy, M., Sakib, S., Ray, B., & Chakraborty, R. S. (2023). A shared page-aware machine learning assisted method for predicting and improving multi-level cell NAND flash memory life expectancy. Microelectronics Reliability, 140, 114867. https://doi.org/10.1016/j.microrel.2022.114867

[24] Sokol, P., Antoni, Ľ., Krídlo, O., Marková, E., Kováčová, K., & Krajči, S. (2023). Formal concept analysis approach to understand digital evidence relationships. International Journal of Approximate Reasoning, 159, 108940. https://doi.org/10.1016/j.ijar.2023.108940

[25] Solodov, D., & Solodov, I. (2021). Data recovery in a case of fire-damaged Hard Disk Drives and Solid-State Drives. Forensic Science International: Reports, 3, 100199. https://doi.org/10.1016/j.fsir.2021.100199

[26] Stoykova, R. (2023). The right to a fair trial as a conceptual framework for digital evidence rules in criminal investigations. Computer Law & Security Review, 49, 105801. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2023.105801

[27] Tok, Y. C., Zheng, D. Y., & Chattopadhyay, S. (2025). A Smart City Infrastructure ontology for threats, cybercrime, and digital forensic investigation. Forensic Science International: Digital Investigation, 52, 301883. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2025.301883

[28] Wickramasekara, A., Breitinger, F., & Scanlon, M. (2025). Exploring the potential of large language models for improving digital forensic investigation efficiency. Forensic Science International: Digital Investigation, 52, 301859. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2024.301859

[29] Xi, J., Siegel, M., Labudde, D., & Spranger, M. (2025). Towards a joint semantic analysis in mobile forensics environments. Forensic Science International: Digital Investigation, 52, 301846. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2024.301846

[30] Yun, W., Kang, J., Lee, S., & Park, J. (2025). Digital forensic approaches to Intel and AMD firmware RAID systems. Forensic Science International: Digital Investigation, 54, 301971. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2025.301971

Statyczna analiza kryminalistyczna metodą wyodrębniania plików z dysków SSD z wykorzystaniem metod NIST i ACPO. (2026). Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 16(2), 68-75. https://doi.org/10.35784/iapgos.7223

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Numer Tom 16 Nr 2 (2026)

Archiwum

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Authors

Abstrakt

Słowa kluczowe:

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Licencja