- 214
- 225
- Усп. сделок
- N/A
Сегодня я расскажу о несколько необычной теме, а именно о Cellebrite UFED.
Это мобильное устройство для криминалистической экспертизы, которое работает достаточно хорошо и эффективно.
Для тех, кто хочет поближе рассмотреть и протестировать устройство самостоятельно:
Вот официальный сайт: cellebrite
Или вы можете купить его на eBay: cellebrite
А теперь давайте разберемся, что же это за зверь такой, этот Cellebrite UFED!
Введение
Cellebrite UFED — это инструмент, предназначенный для глубокого анализа данных на мобильных устройствах, который очень полезен в криминалистике.
Что может сделать Cellebrite UFED?
Практически все, что вы можете себе представить в киберрасследовании. UFED может восстанавливать сообщения, звонки, фотографии, видео, данные геолокации и даже удаленные файлы, которые владелец пытался стереть. Он даже может расшифровывать зашифрованные чаты в таких приложениях, как WhatsApp, Telegram или Signal. Этот инструмент также обходит блокировки экрана, от PIN-кодов до биометрических данных. UFED может подключаться к устройствам через USB, Wi-Fi или даже Bluetooth, в зависимости от модели и настроек. Для многих устройств Android он работает без включенной отладки USB, что, очевидно, является большим плюсом.
Совместимость с Cellebrite UFED
Вы можете спросить, а с чем же он совместим?
UFED - как универсальный ключ, который подходит к огромному количеству устройств. Поддерживает более 30 000 профилей, от древних телефонов Nokia до последних флагманов, таких как Samsung Galaxy, Xiaomi, Motorola, Huawei и других.
Если у вас Android, UFED может работать с версиями от 4.x до 14. Однако, начиная с Android 10, улучшенное шифрование (File-Based Encryption) может немного усложнить ситуацию — иногда требуются дополнительные обновления или разблокировка телефона. С Android 15 вам, скорее всего, понадобятся последние исправления UFED, чтобы все работало гладко.
На iOS он уверенно извлекает данные вплоть до версии 17.4, но с новыми релизами Apple, где защита становится все лучше и лучше, могут возникнуть нюансы, особенно если нет подходящих эксплойтов. Главное, что для большинства телефонов Android UFED не требует никаких заморочек с отладкой по USB — он обходит это через кастомные загрузчики или режимы типа EDL. Если нужный вам смартфон не является какой-то суперредкой моделью, UFED почти наверняка найдет способ получить к нему доступ.
Как работает Cellebrite UFED?
Cellebrite UFED может работать с телефоном через USB, Wi-Fi или Bluetooth, но это только вершина айсберга. UFED использует три основных типа извлечения данных: логический, файловый и физический, каждый из которых служит своей цели. Кроме того, он использует UFED Cloud Analyzer для работы с облачными сервисами. И чтобы все это работало, UFED полагается на эксплойты, пользовательские загрузчики и обходные пути, которые позволяют ему обходить защиту современных смартфонов. Давайте рассмотрим это пошагово.
Методы извлечения данных Cellebrite
Логическое извлечение — самый простой метод. Он работает через стандартные протоколы операционной системы, такие как ADB для Android или iTunes для iOS. UFED подключается к телефону и собирает все: сообщения, контакты, фотографии, видео, историю браузера, заметки. UFED также записывает метаданные и сохраняет все в читаемом формате. Но есть проблема: логическое извлечение ограничено тем, что сам телефон готов показать. Если данные зашифрованы, удалены или скрыты в системных папках, этот метод не извлечет их. И да, Android часто требует включения отладки по USB, хотя UFED иногда обходит это, используя временный доступ root или эксплойты для активации ADB.
Извлечение файлов — более серьезный уровень. Здесь UFED углубляется в структуру файловой системы, извлекая не только пользовательские данные, но и системные файлы, настройки, журналы и метаданные. Например, он может извлекать кэши приложений, временные файлы или скрытые папки, где хранятся следы активности. Это особенно полезно для анализа таких приложений, как WhatsApp или Instagram, где чаты и медиа могут быть зашифрованы на уровне приложения. Для извлечения файлов UFED часто использует root-доступ или джейлбрейк для iOS, чтобы получить полный доступ к системе. Если root-доступ невозможен, UFED может использовать эксплойты, которые временно повышают привилегии.
Например, для Android-устройств на чипах Qualcomm UFED может использовать уязвимости в загрузчике для установки кастомного рекавери, например TWRP. Это позволяет обойти защиту и получить доступ к системным разделам, где хранятся логи и кэш. Подробнее о том, как работают такие уязвимости, можно прочитать в статье на XDA Developers .
На iOS UFED иногда использует checkra1n — популярный инструмент для джейлбрейка, работающий на устройствах с процессорами A5–A11 (iPhone 5s–X) до iOS 14.x. Checkra1n основан на аппаратной уязвимости checkm8, которая позволяет загружать пользовательский код на уровне процессора. Это дает UFED доступ к файловой системе, включая зашифрованные данные. Подробный анализ checkra1n и checkm8 можно найти на официальном сайте проекта:
Но такие методы рискованны: они могут повредить данные, если что-то пойдет не так. Для новых устройств, где checkra1n не работает (например, iPhone 12 и выше), UFED полагается на программные эксплойты, которые Cellebrite регулярно обновляет. Такие уязвимости часто держатся в секрете, хотя иногда они всплывают в новостях.
Физическое извлечение — тяжелая артиллерия UFED. Создает побитовую копию всей памяти устройства, включая нераспределенное пространство, где могут скрываться удаленные файлы, фрагменты данных или следы старых чатов. Это как сделать слепок всего телефона, даже тех уголков, в которые обычный пользователь никогда не заглянет. Физическое извлечение позволяет восстанавливать удаленные сообщения, находить остатки зашифрованных данных или даже извлекать системные журналы, которые указывают на действия пользователя.
Но здесь UFED сталкивается с серьезными препятствиями: современное шифрование (File-Based Encryption на Android 10+ или Data Protection на iOS) делает физическую копию бесполезной без ключа дешифрования. Чтобы обойти это, UFED использует эксплойты для загрузчиков или режимов, таких как EDL на чипах Qualcomm. EDL позволяет UFED напрямую связываться с процессором, минуя операционную систему, и считывать данные из памяти. Для iOS UFED может использовать checkm8, аппаратный эксплойт для процессоров A5–A11, который обеспечивает низкоуровневый доступ к устройству. Однако checkm8 не работает на новых iPhone (A12 и выше), поэтому UFED полагается на программные уязвимости, которые Cellebrite постоянно обновляет.
UFED Cloud Analyzer — отдельная функция для работы с облаком. Даже если телефон заблокирован или данные удалены, UFED может извлекать информацию из Google Drive, iCloud, Gmail или других сервисов, если у него есть доступ к аккаунту. Он использует токены авторизации, хранящиеся на устройстве, или запрашивает данные через API облачных платформ. Например, UFED может извлекать геолокацию из истории местоположений Google или чаты из резервной копии iCloud. Это особенно полезно, когда физический доступ к телефону ограничен или данные синхронизированы с облаком.
Как UFED извлекает данные из телефонов?
Теперь давайте поговорим об эксплойтах и методах, которые UFED использует для обхода системы безопасности.
Для устройств Android UFED часто полагается на уязвимости в загрузчике или ядре ОС. Например, в старых версиях Android (до 9.0) он может использовать эксплойты, такие как Dirty COW или Towelroot, для получения root-доступа. В новых версиях UFED использует цепочки уязвимостей, которые позволяют ему временно повышать привилегии или загружать пользовательский код.
Для устройств Qualcomm режим EDL является золотым стандартом: он обеспечивает прямой доступ к памяти, обходя шифрование.
Но если загрузчик заблокирован, UFED может использовать аппаратные методы, такие как JTAG, подключаясь к тестовым портам на плате телефона. Это требует разборки устройства и специального оборудования, но позволяет считывать данные даже с поврежденных устройств.
Для iOS UFED использует checkm8 для старых моделей (iPhone 5s–X) или программные эксплойты для новых версий. Например, в прошлом Cellebrite хвасталась, что может разблокировать iPhone до iOS 12.x, используя уязвимости в Secure Enclave. На iOS 17.4 и выше UFED сталкивается с трудностями, но Cellebrite регулярно покупает новые эксплойты на хакерском рынке, чтобы оставаться на плаву.
Как UFED занимается шифрованием?
Если телефон находится в режиме Before First Unlock (BFU) , то есть его только что включили или перезагрузили и еще не разблокировали, данные зашифрованы. В этом состоянии Android использует File-Based Encryption, а iOS использует Data Protection Classes, и без правильного ключа все выглядит как бессмысленный набор байтов.
Здесь UFED может только попытаться обойти блокировку экрана, чтобы получить доступ к данным. Например, он может использовать эксплойты, которые сбрасывают пароль или PIN-код, или подменять системные файлы, в которых хранятся настройки блокировки. Например, на Android UFED может подменить файл locksettings.db, в котором хранятся данные блокировки.
Но это не всегда работает, особенно на новых устройствах с исправлениями безопасности. В этом случае UFED может копать глубже и эксплуатировать уязвимости в TrustZone, защищенной области процессора, которая управляет шифрованием. Если UFED находит слабое место в TrustZone, он может извлечь временные ключи или обойти проверку пароля.
Теперь поговорим о состоянии After First Unlock (AFU), когда телефон уже был разблокирован хотя бы один раз после включения. Здесь UFED чувствует себя как дома, потому что часть данных уже расшифрована и висит в оперативной памяти.
Например, на Android некоторые файлы, такие как кэш приложений, становятся доступными, а на iOS данные классов C и D (согласно классификации Apple) открыты для чтения. UFED может получить эти данные с помощью временных ключей, которые телефон хранит в оперативной памяти, пока он включен. Иногда UFED использует эксплойты для сброса пароля или получения доступа к этим ключам. Например, на старых устройствах Android он может подменять системные библиотеки, чтобы обмануть TrustZone и извлечь ключи шифрования.
В iOS UFED иногда использует уязвимости ядра, которые позволяют ему напрямую считывать оперативную память.
А как насчет brute force? На iOS UFED иногда пытается угадать 4- или 6-значные PIN-коды, но это возможно только на старых моделях, таких как iPhone 6 или 7, где безопасность была слабее. Apple закручивает гайки каждый год, и на новых устройствах, начиная с iPhone X, brute force практически бесполезен из-за Secure Enclave, чипа, который ограничивает количество попыток и стирает данные при превышении. brute force не является панацеей и на Android, поскольку, начиная с Android 10, шифрование привязано к сложным ключам, которые генерируются из пароля пользователя. Если пароль длинный и не 123456, UFED может зависнуть надолго. Но для простых PIN-кодов он иногда использует уязвимости в загрузчике, чтобы сбросить счетчик попыток.
Важный момент:
UFED не всемогущ . Новые флагманские устройства с исправлениями безопасности (например, Samsung Galaxy S24 на Android 14 или iPhone 16 на iOS 18) могут быть хорошо защищены. Шифрование Secure Enclave на iOS или Knox на Samsung ограничивает доступ, и UFED нужен новый эксплойт для взлома. Плюс, если у пользователя сложный пароль (не 1234), брутфорс становится практически бесполезным. Но Cellebrite не сдается: они постоянно обновляют свою базу эксплойтов и добавляют поддержку новых устройств, чтобы оставаться в курсе событий.
Примеры случаев использования UFED
Теперь я расскажу вам о паре реальных случаев использования UFED.
Случай 1: Как полиция Виктории внедрила UFED в свою работу
Полиция Виктории, в штате которой около 300 сотрудников, ежедневно была завалена расследованиями — от мелких краж до серьезных преступлений. Детектив Роджер де Пасс, один из двух экспертов-криминалистов в отделе, постоянно сталкивался с одной и той же проблемой: важные улики все чаще находили в облачных сервисах. Переписка в Gmail, фотографии в Google Drive, отслеживание местоположения в Google Location History. Но раньше для доступа к таким данным требовалось отправлять официальный запрос в Google, который, кстати, находится в США. Это означало месяцы ожидания получения данных, а иногда и неполучение их вообще, если дело не было первоочередным. Вдобавок ко всему, жертвы не хотели отдавать свои телефоны на долгое время. Это замедляло расследования, и люди начинали задумываться, стоит ли вообще сотрудничать с полицией.
Затем на сцену вышел UFED Cloud Analyzer, и все изменилось. Полиция забрала телефон жертвы или подозреваемого, подключила его к UFED через USB или Wi-Fi, и началось веселье. Если телефон был разблокирован хотя бы один раз после включения — в состоянии After First Unlock — UFED немедленно искал в памяти устройства токены авторизации для облачных аккаунтов. Эти токены — своего рода цифровые пропуска, которые телефон использует для входа в Gmail, Google Drive или Facebook без ввода пароля. UFED Cloud Analyzer получал их из системных файлов, кэша приложений или даже оперативной памяти, а затем использовал их для входа в облако через API Google или другие сервисы. Это позволяло загружать все необходимое за считанные минуты — иногда за час или два — включая переписку, фотографии, видео, документы и, что самое главное, данные о местоположении из истории местоположений Google.
Например, в одном случае полиция расследовала дело подозреваемого в преследовании.
Они подключили его телефон к UFED и извлекли данные из истории местоположений Google, которые показывали, где он был в определенное время. Оказалось, что парень тусовался прямо рядом с тем местом, где жертва сообщила о преследовании. Это было похоже на GPS-трекер, который выдал его. Но это еще не все: UFED также извлекли переписку из Gmail, которая подтвердила, что подозреваемый общался с жертвой. Данные с телефона жертвы, также извлеченные через UFED, помогли полиции получить доступ к записям камеры наблюдения из района, где они видели, как подозреваемый звонил жертве и следил за ней. Это стало железным доказательством, которое позволило делу быстро продвинуться к аресту.
Если телефон был заблокирован — в режиме «До первой разблокировки» — UFED все равно не сдавался. Полиция могла попытаться обойти блокировку экрана, используя возможности UFED по выбору PIN-кода или эксплойты загрузчика. Но даже без доступа к устройству UFED Cloud Analyzer мог работать, если у полицейских были логин и пароль для облачной учетной записи, полученные от жертвы или по решению суда. Они вводили эти данные в UFED, и инструмент отправлялся прямо в облако, загружая переписку, геолокацию или резервные копии. Это было спасением, когда подозреваемый удалял улики со своего телефона, но они оставались в облаке. Например, в пяти случаях, когда жертвы не хотели отдавать свои смартфоны в течение длительного времени, полиция использовала UFED для извлечения данных из их учетных записей Facebook и Gmail. Это позволяло им подтверждать свои заявления и подкреплять другие доказательства, такие как показания свидетелей, не тратя много времени на копание в самих устройствах.
После того, как данные попали в UFED, их отправили в Physical Analyzer — программное обеспечение от Cellebrite, которое делает данные читаемыми. Там детективы могли видеть, кто кому писал, когда и где они были, и какие файлы они отправляли.
Например, в одном случае переписка Gmail показала, как подозреваемый договаривался о встрече, а геолокация из Google Location History подтвердила, что он был на месте преступления. UFED даже нормализовал данные, чтобы копы могли визуализировать их на карте — кто где тусовался, как часто и в какое время. По сути, они получили готовую схему перемещений, которую можно было экспортировать в Excel или KML для дальнейшего анализа в других инструментах, например, Cellebrite Pathfinder.
Дело 2: Расследование убийства с использованием поддельных сообщений
Это дело довольно старое, датируемое 2013 годом, но от этого не менее интересное и показательное. В 2013 году полиция США расследовала жестокое убийство, в котором подозреваемый пытался запутать следствие, подделывая текстовые сообщения от жертвы. На первый взгляд, казалось, что жертва отправила сообщения после своей смерти, что ставило под сомнение версию полиции о времени и обстоятельствах преступления. Подозреваемый утверждал, что эти сообщения доказывают его невиновность, говоря, что жертва жива и общается с ним. Но копы заподозрили неладное: что-то в этих сообщениях показалось подозреваемому слишком удобным.
В конце концов телефон жертвы оказался в руках экспертов-криминалистов, и вот тут-то в дело вступил физический анализатор Cellebrite UFED, который помог раскрыть обман и поймать убийцу.
Как это произошло? Полиция подключила телефон жертвы — это был Android-смартфон, точная модель не указана, но, судя по времени, что-то вроде Samsung Galaxy S3 или HTC тех лет — к UFED по USB. Поскольку телефон находился в режиме BFU, данные были зашифрованы, и стандартное логическое извлечение не дало бы никаких результатов. Тогда эксперты-криминалисты решили пойти ва-банк и использовать физическое извлечение, чтобы сделать полную копию памяти устройства. UFED начал процесс, используя режим EDL для чипа Qualcomm, что позволило им обойти шифрование и прочитать данные напрямую из флэш-памяти. Это заняло около часа, но в итоге полиция получила побитовый образ телефона, включая удаленные файлы, системные журналы и нераспределенное пространство, где могли скрываться улики.
Затем наступила самая интересная часть — анализ данных в UFED Physical Analyzer. Это программное обеспечение позволило экспертам-криминалистам разобрать изображение телефона по частям. Они начали с проверки SMS-сообщений, которые якобы отправляла жертва. UFED показывал временные метки и метаданные для каждого сообщения, включая точное время отправки и изменения в базе данных SMS. И тут появился первый красный флаг: временные метки в некоторых сообщениях не совпадали с системными журналами телефона. Это навело на мысль, что сообщения могли быть поддельными или добавленными позже. Эксперты-криминалисты копнули глубже и обнаружили следы удаленных журналов в нераспределенном пространстве, которые указывали на манипуляции с базой данных SMS. Оказалось, что подозреваемый использовал стороннее приложение для подделки сообщений, чтобы создать иллюзию того, что жертва жива.
Но как он это сделал? UFED помог восстановить кэш этого приложения, который был удален с телефона. Кэш содержал временные файлы, показывающие, что подозреваемый редактировал базу данных SMS, добавляя поддельные сообщения с желаемыми датами. Кроме того, UFED извлек логи активности телефона, которые показали, что в момент «отправки» этих сообщений устройство находилось в руках подозреваемого, а не жертвы. Это было похоже на поимку преступника с поличным: логи четко указывали, что телефон использовался после смерти жертвы и что именно подозреваемый внес изменения.
Чтобы окончательно закрепить сделку, полиция использовала UFED для анализа геолокации. Они восстановили данные из истории местоположений Google, хранящиеся в облаке, подключив UFED Cloud Analyzer к аккаунту жертвы (пароль они получили по решению суда). Геолокация подтвердила, что телефон находился поблизости от дома подозреваемого в то время, когда жертва якобы отправляла сообщения. Это был последний гвоздь в гроб его алиби. UFED также извлекла удаленные фотографии из нераспределенного пространства, которые показали, что подозреваемый находился на месте преступления незадолго до убийства.
Что копы сделали с этими данными? Они загрузили все в Physical Analyzer, который сгенерировал подробный отчет с временными метками, картой перемещений и восстановленными сообщениями. Отчет был отформатирован в формате UFDR, который признается в суде, и включал хэши файлов для подтверждения их подлинности. Этот отчет стал ключевым доказательством в суде: он показал, что подозреваемый подделывал сообщения, чтобы запутать следствие, и четко связал его с местом преступления. Без UFED полиция могла бы поверить поддельным сообщениям, и дело заглохло бы.
Результат: подозреваемый был осужден за убийство, и UFED доказал, что с этим делом шутки плохи.
Я также проанализирую несколько случаев из статьи на сайте Cellebrite.
Угон автомобилей в Великобритании
В 2019 году британская полиция раскрыла сеть угонщиков автомобилей, которые действовали по всей стране, угоняя автомобили и перепродавая их на черном рынке. Это была организованная банда, и копы долго не могли их выследить, пока не изъяли у подозреваемых несколько телефонов. Именно тогда UFED Ultimate показал, на что он способен, извлекая улики из этих устройств, которые разрушили всю схему угона, как карточный домик.
Полиция подключила телефоны — модели не уточняются, но, скорее всего, это были популярные в то время устройства Android, такие как Samsung или Huawei — к UFED через USB. Некоторые устройства были заблокированы, но UFED справилась с этим с помощью физического извлечения. Она использовала режим EDL для чипов Qualcomm, чтобы сделать полную копию памяти, включая удаленные данные. Процесс занял около часа для каждого телефона, но результат того стоил: UFED извлекла все, от видео и фотографий до сообщений, которые воры пытались удалить.
В UFED Physical Analyzer эксперты-криминалисты начали копаться в данных. Они нашли множество компрометирующих улик: видео, на которых подозреваемые хвастались угнанными автомобилями, фотографии с номерными знаками, которые позже появились на черном рынке, и переписку WhatsApp, в которой банда обсуждала, как украсть, где спрятаться и кому продать. Удаленные сообщения, которые UFED извлекла из нераспределенного пространства, оказались особенно ценными. Они содержали имена покупателей, адреса складов и даже планы новых краж. Метаданные, такие как временные метки, показывали, кто что писал и где они находились, что позволило полиции составить полную карту преступной сети.
Полиция составила отчет с помощью UFED, с хэшами и временными метками, чтобы все было честно для суда. В результате банда села в тюрьму, а полиция вернула владельцам десятки автомобилей.
Убийство в Бразилии
Это дело немного сложнее. В 2019 году полиция Бразилии расследовала жестокое убийство, где подозреваемый казался очевидным, но не было никаких доказательств, подтверждающих его вину. Он все отрицал, а доказательств хватило только для косвенных подозрений. Тогда копы решили проверить его телефон, и UFED Ultimate превратил это дело в хрестоматийный пример криминалистики, выявив не только убийцу, но и его сообщников.
Телефон подозреваемого — скорее всего, популярное в Бразилии устройство Android, такое как Motorola или Samsung — был подключен к UFED через USB. Устройство было заблокировано, поэтому полиция прибегла к физическому извлечению. UFED использовал эксплойт для обхода шифрования, вероятно, через уязвимость в загрузчике, чтобы сделать полную копию памяти. Это заняло около полутора часов, но дало доступ к удаленным данным, которые подозреваемый считал стертым навсегда.
В Physical Analyzer эксперты-криминалисты нашли настоящую сокровищницу: удаленные чаты WhatsApp, в которых подозреваемый обсуждал план убийства со своими сообщниками. В сообщениях содержались подробности — где, когда и как все будет происходить, а также имена организаторов, которые ранее не упоминались в деле. UFED восстановил метаданные, показывающие, когда сообщения были отправлены и удалены, что совпало с хронологией преступления. Инструмент также извлек данные геолокации из системных журналов, которые подтвердили, что подозреваемый был на месте убийства в нужное время.
Полиция собрала все в отчет UFDR, с хэшами и временными метками, чтобы суд не придрался. Результат оказался превосходным: он не только доказал вину подозреваемого, но и вывел полицию на организаторов, которые скрывались за кулисами. В итоге вся банда получила тюремные сроки, а дело, которое могло бы заглохнуть, было закрыто с триумфом.
Сексуальное насилие в Нидерландах
В 2019 году полиция Нидерландов расследовала дело о сексуальном насилии в отношении несовершеннолетней. Пострадавшая заявила, что общалась с несколькими взрослыми через приложения, но ее телефон был единственным источником доказательств. Дело было деликатным, и копы не хотели травмировать девочку длительными допросами. UFED Ultimate пришел им на помощь, извлекая данные, которые помогли найти и наказать преступников.
Телефон жертвы был подключен к UFED через USB. Устройство было разблокировано (после первой разблокировки), поэтому полиция использовала извлечение файлов для доступа к структуре файловой системы. UFED обошла необходимость в джейлбрейке или доступе root, используя временный доступ через эксплойт для повышения привилегий, и за полчаса извлекла все: сообщения, данные приложений и кэш.
В Physical Analyzer эксперты-криминалисты обнаружили переписку в таких приложениях, как Snapchat и WhatsApp, где жертва общалась со взрослыми мужчинами. UFED восстановила удаленные чаты, которые подозреваемые пытались стереть, и извлекла метаданные, включая имена пользователей и временные метки. Это позволило им идентифицировать нескольких человек, которые ранее не попадали в поле их зрения. Инструмент также извлек кэш приложения, содержащий фотографии и видео, которыми обменивались в чатах, что предоставило прямые доказательства преступной деятельности.
Полиция подала отчет в формате UFDR с хэшами и цепочкой поставок, чтобы гарантировать, что все сделано в соответствии с законом. Этот отчет помог полиции выследить подозреваемых, а данные с телефона стали основой для обвинений. В результате виновные получили тюремные сроки, а жертва избежала ненужных допросов, поскольку UFED сделал за нее всю грязную работу.
А как насчет этики UFED?
Вы уже видели, как Cellebrite UFED помогает в расследованиях, но давайте задумаемся на минутку: а как насчет этики?
Этот инструмент — палка о двух концах: с одной стороны, он ловит преступников, но с другой — может стать проблемой, если попадет не в те руки или полиция начнет им злоупотреблять.
UFED предоставляет доступ к персональным данным : сообщениям, фотографиям, геолокации — всему, что есть на вашем смартфоне. Если это используется без ордера или для слежки за невинными людьми, это прямое нарушение конфиденциальности. Например, существует риск, что коррумпированные полицейские могут копаться в данных журналистов или активистов, чтобы заставить замолчать тех, кто им не нравится.
Еще одна проблема — закрытость кода UFED не позволяет проверить, как он работает, что ставит под сомнение надежность доказательств в суде.
Но есть и другая сторона медали: без UFED многие преступления, такие как убийства или насилие, могут остаться нераскрытыми.
В целом вопрос этики остается открытым и весьма спорным.
Заключение
Итак, мы подошли к концу нашего рассказа о Cellebrite UFED — инструменте, творящем чудеса в криминалистике.
Мы видели, как он извлекает данные из смартфонов, будь то сообщения, фотографии или геолокация, и даже извлекает то, что, казалось бы, было навсегда удалено. Он обходит сложные системы шифрования и работает с широким спектром телефонов, от старых моделей Samsung до последних iPhone.
Давайте рассмотрим несколько реальных случаев: UFED помог поймать угонщиков автомобилей, откопав их переписку и видео, раскрыл убийство в Бразилии, найдя чаты с сообщниками, и оказал поддержку жертве насилия в Нидерландах, выследив преступников с помощью ее телефона.
Хотите узнать больше об этом инструменте?
Тогда вот вам пара советов. Начните с изучения основ — пройдите курс обучения от Cellebrite, чтобы вам не пришлось гадать, особенно если вы профессиональный судебный следователь. Практикуйтесь на старых устройствах, чтобы понять, как UFED работает с Android или iOS. Поддерживайте актуальность инструмента, обновляя его, чтобы он мог работать с новыми моделями и системами. И самое главное, используйте его с умом.
Дополнительные материалы
Надеюсь, моя статья оказалась для вас полезной
А если вы хотите глубже изучить UFED, вот несколько полезных материалов:
Изучение мобильных криминалистических расследований смартфонов с использованием инструмента Cellebrite UFED — статья 2025 года, в которой подробно описывается, как UFED извлекает данные, даже в уголовных делах.
Достижения в области мобильной криминалистики: комплексный анализ Cellebrite UFED — исследование ResearchGate, описывающее технические возможности UFED и его роль в современных расследованиях.
Технический взгляд на извлечение данных из телефона — отчет Privacy International, объясняющий методы UFED, включая обход шифрования.
Обзорное руководство Cellebrite UFED4PC v7.66 — официальное руководство от Cellebrite, подробно описывающее функции UFED4PC, режимы извлечения и инструкции для пользователя.
И помните:
Алиса на чаепитии у Безумного Шляпника была сбита с толку странными правилами, не зная, как работает Страна Чудес. То же самое касается и UFED: не понимая его функций, можно упустить много важных вещей
️
Это мобильное устройство для криминалистической экспертизы, которое работает достаточно хорошо и эффективно.
Для тех, кто хочет поближе рассмотреть и протестировать устройство самостоятельно:
Вот официальный сайт: cellebrite
Или вы можете купить его на eBay: cellebrite
А теперь давайте разберемся, что же это за зверь такой, этот Cellebrite UFED!
Введение
Cellebrite UFED — это инструмент, предназначенный для глубокого анализа данных на мобильных устройствах, который очень полезен в криминалистике.
Что может сделать Cellebrite UFED?
Практически все, что вы можете себе представить в киберрасследовании. UFED может восстанавливать сообщения, звонки, фотографии, видео, данные геолокации и даже удаленные файлы, которые владелец пытался стереть. Он даже может расшифровывать зашифрованные чаты в таких приложениях, как WhatsApp, Telegram или Signal. Этот инструмент также обходит блокировки экрана, от PIN-кодов до биометрических данных. UFED может подключаться к устройствам через USB, Wi-Fi или даже Bluetooth, в зависимости от модели и настроек. Для многих устройств Android он работает без включенной отладки USB, что, очевидно, является большим плюсом.
Совместимость с Cellebrite UFED
Вы можете спросить, а с чем же он совместим?
UFED - как универсальный ключ, который подходит к огромному количеству устройств. Поддерживает более 30 000 профилей, от древних телефонов Nokia до последних флагманов, таких как Samsung Galaxy, Xiaomi, Motorola, Huawei и других.
Если у вас Android, UFED может работать с версиями от 4.x до 14. Однако, начиная с Android 10, улучшенное шифрование (File-Based Encryption) может немного усложнить ситуацию — иногда требуются дополнительные обновления или разблокировка телефона. С Android 15 вам, скорее всего, понадобятся последние исправления UFED, чтобы все работало гладко.
На iOS он уверенно извлекает данные вплоть до версии 17.4, но с новыми релизами Apple, где защита становится все лучше и лучше, могут возникнуть нюансы, особенно если нет подходящих эксплойтов. Главное, что для большинства телефонов Android UFED не требует никаких заморочек с отладкой по USB — он обходит это через кастомные загрузчики или режимы типа EDL. Если нужный вам смартфон не является какой-то суперредкой моделью, UFED почти наверняка найдет способ получить к нему доступ.
Как работает Cellebrite UFED?
Cellebrite UFED может работать с телефоном через USB, Wi-Fi или Bluetooth, но это только вершина айсберга. UFED использует три основных типа извлечения данных: логический, файловый и физический, каждый из которых служит своей цели. Кроме того, он использует UFED Cloud Analyzer для работы с облачными сервисами. И чтобы все это работало, UFED полагается на эксплойты, пользовательские загрузчики и обходные пути, которые позволяют ему обходить защиту современных смартфонов. Давайте рассмотрим это пошагово.
Методы извлечения данных Cellebrite
Логическое извлечение — самый простой метод. Он работает через стандартные протоколы операционной системы, такие как ADB для Android или iTunes для iOS. UFED подключается к телефону и собирает все: сообщения, контакты, фотографии, видео, историю браузера, заметки. UFED также записывает метаданные и сохраняет все в читаемом формате. Но есть проблема: логическое извлечение ограничено тем, что сам телефон готов показать. Если данные зашифрованы, удалены или скрыты в системных папках, этот метод не извлечет их. И да, Android часто требует включения отладки по USB, хотя UFED иногда обходит это, используя временный доступ root или эксплойты для активации ADB.
Извлечение файлов — более серьезный уровень. Здесь UFED углубляется в структуру файловой системы, извлекая не только пользовательские данные, но и системные файлы, настройки, журналы и метаданные. Например, он может извлекать кэши приложений, временные файлы или скрытые папки, где хранятся следы активности. Это особенно полезно для анализа таких приложений, как WhatsApp или Instagram, где чаты и медиа могут быть зашифрованы на уровне приложения. Для извлечения файлов UFED часто использует root-доступ или джейлбрейк для iOS, чтобы получить полный доступ к системе. Если root-доступ невозможен, UFED может использовать эксплойты, которые временно повышают привилегии.
Например, для Android-устройств на чипах Qualcomm UFED может использовать уязвимости в загрузчике для установки кастомного рекавери, например TWRP. Это позволяет обойти защиту и получить доступ к системным разделам, где хранятся логи и кэш. Подробнее о том, как работают такие уязвимости, можно прочитать в статье на XDA Developers .
На iOS UFED иногда использует checkra1n — популярный инструмент для джейлбрейка, работающий на устройствах с процессорами A5–A11 (iPhone 5s–X) до iOS 14.x. Checkra1n основан на аппаратной уязвимости checkm8, которая позволяет загружать пользовательский код на уровне процессора. Это дает UFED доступ к файловой системе, включая зашифрованные данные. Подробный анализ checkra1n и checkm8 можно найти на официальном сайте проекта:
Вам нужно зарегистрироваться, чтобы видеть ссылки.
.Но такие методы рискованны: они могут повредить данные, если что-то пойдет не так. Для новых устройств, где checkra1n не работает (например, iPhone 12 и выше), UFED полагается на программные эксплойты, которые Cellebrite регулярно обновляет. Такие уязвимости часто держатся в секрете, хотя иногда они всплывают в новостях.
Физическое извлечение — тяжелая артиллерия UFED. Создает побитовую копию всей памяти устройства, включая нераспределенное пространство, где могут скрываться удаленные файлы, фрагменты данных или следы старых чатов. Это как сделать слепок всего телефона, даже тех уголков, в которые обычный пользователь никогда не заглянет. Физическое извлечение позволяет восстанавливать удаленные сообщения, находить остатки зашифрованных данных или даже извлекать системные журналы, которые указывают на действия пользователя.
Но здесь UFED сталкивается с серьезными препятствиями: современное шифрование (File-Based Encryption на Android 10+ или Data Protection на iOS) делает физическую копию бесполезной без ключа дешифрования. Чтобы обойти это, UFED использует эксплойты для загрузчиков или режимов, таких как EDL на чипах Qualcomm. EDL позволяет UFED напрямую связываться с процессором, минуя операционную систему, и считывать данные из памяти. Для iOS UFED может использовать checkm8, аппаратный эксплойт для процессоров A5–A11, который обеспечивает низкоуровневый доступ к устройству. Однако checkm8 не работает на новых iPhone (A12 и выше), поэтому UFED полагается на программные уязвимости, которые Cellebrite постоянно обновляет.
UFED Cloud Analyzer — отдельная функция для работы с облаком. Даже если телефон заблокирован или данные удалены, UFED может извлекать информацию из Google Drive, iCloud, Gmail или других сервисов, если у него есть доступ к аккаунту. Он использует токены авторизации, хранящиеся на устройстве, или запрашивает данные через API облачных платформ. Например, UFED может извлекать геолокацию из истории местоположений Google или чаты из резервной копии iCloud. Это особенно полезно, когда физический доступ к телефону ограничен или данные синхронизированы с облаком.
Как UFED извлекает данные из телефонов?
Теперь давайте поговорим об эксплойтах и методах, которые UFED использует для обхода системы безопасности.
Для устройств Android UFED часто полагается на уязвимости в загрузчике или ядре ОС. Например, в старых версиях Android (до 9.0) он может использовать эксплойты, такие как Dirty COW или Towelroot, для получения root-доступа. В новых версиях UFED использует цепочки уязвимостей, которые позволяют ему временно повышать привилегии или загружать пользовательский код.
Для устройств Qualcomm режим EDL является золотым стандартом: он обеспечивает прямой доступ к памяти, обходя шифрование.
Но если загрузчик заблокирован, UFED может использовать аппаратные методы, такие как JTAG, подключаясь к тестовым портам на плате телефона. Это требует разборки устройства и специального оборудования, но позволяет считывать данные даже с поврежденных устройств.
Для iOS UFED использует checkm8 для старых моделей (iPhone 5s–X) или программные эксплойты для новых версий. Например, в прошлом Cellebrite хвасталась, что может разблокировать iPhone до iOS 12.x, используя уязвимости в Secure Enclave. На iOS 17.4 и выше UFED сталкивается с трудностями, но Cellebrite регулярно покупает новые эксплойты на хакерском рынке, чтобы оставаться на плаву.
Как UFED занимается шифрованием?
Если телефон находится в режиме Before First Unlock (BFU) , то есть его только что включили или перезагрузили и еще не разблокировали, данные зашифрованы. В этом состоянии Android использует File-Based Encryption, а iOS использует Data Protection Classes, и без правильного ключа все выглядит как бессмысленный набор байтов.
Здесь UFED может только попытаться обойти блокировку экрана, чтобы получить доступ к данным. Например, он может использовать эксплойты, которые сбрасывают пароль или PIN-код, или подменять системные файлы, в которых хранятся настройки блокировки. Например, на Android UFED может подменить файл locksettings.db, в котором хранятся данные блокировки.
Но это не всегда работает, особенно на новых устройствах с исправлениями безопасности. В этом случае UFED может копать глубже и эксплуатировать уязвимости в TrustZone, защищенной области процессора, которая управляет шифрованием. Если UFED находит слабое место в TrustZone, он может извлечь временные ключи или обойти проверку пароля.
Теперь поговорим о состоянии After First Unlock (AFU), когда телефон уже был разблокирован хотя бы один раз после включения. Здесь UFED чувствует себя как дома, потому что часть данных уже расшифрована и висит в оперативной памяти.
Например, на Android некоторые файлы, такие как кэш приложений, становятся доступными, а на iOS данные классов C и D (согласно классификации Apple) открыты для чтения. UFED может получить эти данные с помощью временных ключей, которые телефон хранит в оперативной памяти, пока он включен. Иногда UFED использует эксплойты для сброса пароля или получения доступа к этим ключам. Например, на старых устройствах Android он может подменять системные библиотеки, чтобы обмануть TrustZone и извлечь ключи шифрования.
В iOS UFED иногда использует уязвимости ядра, которые позволяют ему напрямую считывать оперативную память.
А как насчет brute force? На iOS UFED иногда пытается угадать 4- или 6-значные PIN-коды, но это возможно только на старых моделях, таких как iPhone 6 или 7, где безопасность была слабее. Apple закручивает гайки каждый год, и на новых устройствах, начиная с iPhone X, brute force практически бесполезен из-за Secure Enclave, чипа, который ограничивает количество попыток и стирает данные при превышении. brute force не является панацеей и на Android, поскольку, начиная с Android 10, шифрование привязано к сложным ключам, которые генерируются из пароля пользователя. Если пароль длинный и не 123456, UFED может зависнуть надолго. Но для простых PIN-кодов он иногда использует уязвимости в загрузчике, чтобы сбросить счетчик попыток.
Важный момент:
UFED не всемогущ . Новые флагманские устройства с исправлениями безопасности (например, Samsung Galaxy S24 на Android 14 или iPhone 16 на iOS 18) могут быть хорошо защищены. Шифрование Secure Enclave на iOS или Knox на Samsung ограничивает доступ, и UFED нужен новый эксплойт для взлома. Плюс, если у пользователя сложный пароль (не 1234), брутфорс становится практически бесполезным. Но Cellebrite не сдается: они постоянно обновляют свою базу эксплойтов и добавляют поддержку новых устройств, чтобы оставаться в курсе событий.
Примеры случаев использования UFED
Теперь я расскажу вам о паре реальных случаев использования UFED.
Случай 1: Как полиция Виктории внедрила UFED в свою работу
Полиция Виктории, в штате которой около 300 сотрудников, ежедневно была завалена расследованиями — от мелких краж до серьезных преступлений. Детектив Роджер де Пасс, один из двух экспертов-криминалистов в отделе, постоянно сталкивался с одной и той же проблемой: важные улики все чаще находили в облачных сервисах. Переписка в Gmail, фотографии в Google Drive, отслеживание местоположения в Google Location History. Но раньше для доступа к таким данным требовалось отправлять официальный запрос в Google, который, кстати, находится в США. Это означало месяцы ожидания получения данных, а иногда и неполучение их вообще, если дело не было первоочередным. Вдобавок ко всему, жертвы не хотели отдавать свои телефоны на долгое время. Это замедляло расследования, и люди начинали задумываться, стоит ли вообще сотрудничать с полицией.
Затем на сцену вышел UFED Cloud Analyzer, и все изменилось. Полиция забрала телефон жертвы или подозреваемого, подключила его к UFED через USB или Wi-Fi, и началось веселье. Если телефон был разблокирован хотя бы один раз после включения — в состоянии After First Unlock — UFED немедленно искал в памяти устройства токены авторизации для облачных аккаунтов. Эти токены — своего рода цифровые пропуска, которые телефон использует для входа в Gmail, Google Drive или Facebook без ввода пароля. UFED Cloud Analyzer получал их из системных файлов, кэша приложений или даже оперативной памяти, а затем использовал их для входа в облако через API Google или другие сервисы. Это позволяло загружать все необходимое за считанные минуты — иногда за час или два — включая переписку, фотографии, видео, документы и, что самое главное, данные о местоположении из истории местоположений Google.
Например, в одном случае полиция расследовала дело подозреваемого в преследовании.
Они подключили его телефон к UFED и извлекли данные из истории местоположений Google, которые показывали, где он был в определенное время. Оказалось, что парень тусовался прямо рядом с тем местом, где жертва сообщила о преследовании. Это было похоже на GPS-трекер, который выдал его. Но это еще не все: UFED также извлекли переписку из Gmail, которая подтвердила, что подозреваемый общался с жертвой. Данные с телефона жертвы, также извлеченные через UFED, помогли полиции получить доступ к записям камеры наблюдения из района, где они видели, как подозреваемый звонил жертве и следил за ней. Это стало железным доказательством, которое позволило делу быстро продвинуться к аресту.
Если телефон был заблокирован — в режиме «До первой разблокировки» — UFED все равно не сдавался. Полиция могла попытаться обойти блокировку экрана, используя возможности UFED по выбору PIN-кода или эксплойты загрузчика. Но даже без доступа к устройству UFED Cloud Analyzer мог работать, если у полицейских были логин и пароль для облачной учетной записи, полученные от жертвы или по решению суда. Они вводили эти данные в UFED, и инструмент отправлялся прямо в облако, загружая переписку, геолокацию или резервные копии. Это было спасением, когда подозреваемый удалял улики со своего телефона, но они оставались в облаке. Например, в пяти случаях, когда жертвы не хотели отдавать свои смартфоны в течение длительного времени, полиция использовала UFED для извлечения данных из их учетных записей Facebook и Gmail. Это позволяло им подтверждать свои заявления и подкреплять другие доказательства, такие как показания свидетелей, не тратя много времени на копание в самих устройствах.
После того, как данные попали в UFED, их отправили в Physical Analyzer — программное обеспечение от Cellebrite, которое делает данные читаемыми. Там детективы могли видеть, кто кому писал, когда и где они были, и какие файлы они отправляли.
Например, в одном случае переписка Gmail показала, как подозреваемый договаривался о встрече, а геолокация из Google Location History подтвердила, что он был на месте преступления. UFED даже нормализовал данные, чтобы копы могли визуализировать их на карте — кто где тусовался, как часто и в какое время. По сути, они получили готовую схему перемещений, которую можно было экспортировать в Excel или KML для дальнейшего анализа в других инструментах, например, Cellebrite Pathfinder.
Дело 2: Расследование убийства с использованием поддельных сообщений
Это дело довольно старое, датируемое 2013 годом, но от этого не менее интересное и показательное. В 2013 году полиция США расследовала жестокое убийство, в котором подозреваемый пытался запутать следствие, подделывая текстовые сообщения от жертвы. На первый взгляд, казалось, что жертва отправила сообщения после своей смерти, что ставило под сомнение версию полиции о времени и обстоятельствах преступления. Подозреваемый утверждал, что эти сообщения доказывают его невиновность, говоря, что жертва жива и общается с ним. Но копы заподозрили неладное: что-то в этих сообщениях показалось подозреваемому слишком удобным.
В конце концов телефон жертвы оказался в руках экспертов-криминалистов, и вот тут-то в дело вступил физический анализатор Cellebrite UFED, который помог раскрыть обман и поймать убийцу.
Как это произошло? Полиция подключила телефон жертвы — это был Android-смартфон, точная модель не указана, но, судя по времени, что-то вроде Samsung Galaxy S3 или HTC тех лет — к UFED по USB. Поскольку телефон находился в режиме BFU, данные были зашифрованы, и стандартное логическое извлечение не дало бы никаких результатов. Тогда эксперты-криминалисты решили пойти ва-банк и использовать физическое извлечение, чтобы сделать полную копию памяти устройства. UFED начал процесс, используя режим EDL для чипа Qualcomm, что позволило им обойти шифрование и прочитать данные напрямую из флэш-памяти. Это заняло около часа, но в итоге полиция получила побитовый образ телефона, включая удаленные файлы, системные журналы и нераспределенное пространство, где могли скрываться улики.
Затем наступила самая интересная часть — анализ данных в UFED Physical Analyzer. Это программное обеспечение позволило экспертам-криминалистам разобрать изображение телефона по частям. Они начали с проверки SMS-сообщений, которые якобы отправляла жертва. UFED показывал временные метки и метаданные для каждого сообщения, включая точное время отправки и изменения в базе данных SMS. И тут появился первый красный флаг: временные метки в некоторых сообщениях не совпадали с системными журналами телефона. Это навело на мысль, что сообщения могли быть поддельными или добавленными позже. Эксперты-криминалисты копнули глубже и обнаружили следы удаленных журналов в нераспределенном пространстве, которые указывали на манипуляции с базой данных SMS. Оказалось, что подозреваемый использовал стороннее приложение для подделки сообщений, чтобы создать иллюзию того, что жертва жива.
Но как он это сделал? UFED помог восстановить кэш этого приложения, который был удален с телефона. Кэш содержал временные файлы, показывающие, что подозреваемый редактировал базу данных SMS, добавляя поддельные сообщения с желаемыми датами. Кроме того, UFED извлек логи активности телефона, которые показали, что в момент «отправки» этих сообщений устройство находилось в руках подозреваемого, а не жертвы. Это было похоже на поимку преступника с поличным: логи четко указывали, что телефон использовался после смерти жертвы и что именно подозреваемый внес изменения.
Чтобы окончательно закрепить сделку, полиция использовала UFED для анализа геолокации. Они восстановили данные из истории местоположений Google, хранящиеся в облаке, подключив UFED Cloud Analyzer к аккаунту жертвы (пароль они получили по решению суда). Геолокация подтвердила, что телефон находился поблизости от дома подозреваемого в то время, когда жертва якобы отправляла сообщения. Это был последний гвоздь в гроб его алиби. UFED также извлекла удаленные фотографии из нераспределенного пространства, которые показали, что подозреваемый находился на месте преступления незадолго до убийства.
Что копы сделали с этими данными? Они загрузили все в Physical Analyzer, который сгенерировал подробный отчет с временными метками, картой перемещений и восстановленными сообщениями. Отчет был отформатирован в формате UFDR, который признается в суде, и включал хэши файлов для подтверждения их подлинности. Этот отчет стал ключевым доказательством в суде: он показал, что подозреваемый подделывал сообщения, чтобы запутать следствие, и четко связал его с местом преступления. Без UFED полиция могла бы поверить поддельным сообщениям, и дело заглохло бы.
Результат: подозреваемый был осужден за убийство, и UFED доказал, что с этим делом шутки плохи.
Я также проанализирую несколько случаев из статьи на сайте Cellebrite.
Угон автомобилей в Великобритании
В 2019 году британская полиция раскрыла сеть угонщиков автомобилей, которые действовали по всей стране, угоняя автомобили и перепродавая их на черном рынке. Это была организованная банда, и копы долго не могли их выследить, пока не изъяли у подозреваемых несколько телефонов. Именно тогда UFED Ultimate показал, на что он способен, извлекая улики из этих устройств, которые разрушили всю схему угона, как карточный домик.
Полиция подключила телефоны — модели не уточняются, но, скорее всего, это были популярные в то время устройства Android, такие как Samsung или Huawei — к UFED через USB. Некоторые устройства были заблокированы, но UFED справилась с этим с помощью физического извлечения. Она использовала режим EDL для чипов Qualcomm, чтобы сделать полную копию памяти, включая удаленные данные. Процесс занял около часа для каждого телефона, но результат того стоил: UFED извлекла все, от видео и фотографий до сообщений, которые воры пытались удалить.
В UFED Physical Analyzer эксперты-криминалисты начали копаться в данных. Они нашли множество компрометирующих улик: видео, на которых подозреваемые хвастались угнанными автомобилями, фотографии с номерными знаками, которые позже появились на черном рынке, и переписку WhatsApp, в которой банда обсуждала, как украсть, где спрятаться и кому продать. Удаленные сообщения, которые UFED извлекла из нераспределенного пространства, оказались особенно ценными. Они содержали имена покупателей, адреса складов и даже планы новых краж. Метаданные, такие как временные метки, показывали, кто что писал и где они находились, что позволило полиции составить полную карту преступной сети.
Полиция составила отчет с помощью UFED, с хэшами и временными метками, чтобы все было честно для суда. В результате банда села в тюрьму, а полиция вернула владельцам десятки автомобилей.
Убийство в Бразилии
Это дело немного сложнее. В 2019 году полиция Бразилии расследовала жестокое убийство, где подозреваемый казался очевидным, но не было никаких доказательств, подтверждающих его вину. Он все отрицал, а доказательств хватило только для косвенных подозрений. Тогда копы решили проверить его телефон, и UFED Ultimate превратил это дело в хрестоматийный пример криминалистики, выявив не только убийцу, но и его сообщников.
Телефон подозреваемого — скорее всего, популярное в Бразилии устройство Android, такое как Motorola или Samsung — был подключен к UFED через USB. Устройство было заблокировано, поэтому полиция прибегла к физическому извлечению. UFED использовал эксплойт для обхода шифрования, вероятно, через уязвимость в загрузчике, чтобы сделать полную копию памяти. Это заняло около полутора часов, но дало доступ к удаленным данным, которые подозреваемый считал стертым навсегда.
В Physical Analyzer эксперты-криминалисты нашли настоящую сокровищницу: удаленные чаты WhatsApp, в которых подозреваемый обсуждал план убийства со своими сообщниками. В сообщениях содержались подробности — где, когда и как все будет происходить, а также имена организаторов, которые ранее не упоминались в деле. UFED восстановил метаданные, показывающие, когда сообщения были отправлены и удалены, что совпало с хронологией преступления. Инструмент также извлек данные геолокации из системных журналов, которые подтвердили, что подозреваемый был на месте убийства в нужное время.
Полиция собрала все в отчет UFDR, с хэшами и временными метками, чтобы суд не придрался. Результат оказался превосходным: он не только доказал вину подозреваемого, но и вывел полицию на организаторов, которые скрывались за кулисами. В итоге вся банда получила тюремные сроки, а дело, которое могло бы заглохнуть, было закрыто с триумфом.
Сексуальное насилие в Нидерландах
В 2019 году полиция Нидерландов расследовала дело о сексуальном насилии в отношении несовершеннолетней. Пострадавшая заявила, что общалась с несколькими взрослыми через приложения, но ее телефон был единственным источником доказательств. Дело было деликатным, и копы не хотели травмировать девочку длительными допросами. UFED Ultimate пришел им на помощь, извлекая данные, которые помогли найти и наказать преступников.
Телефон жертвы был подключен к UFED через USB. Устройство было разблокировано (после первой разблокировки), поэтому полиция использовала извлечение файлов для доступа к структуре файловой системы. UFED обошла необходимость в джейлбрейке или доступе root, используя временный доступ через эксплойт для повышения привилегий, и за полчаса извлекла все: сообщения, данные приложений и кэш.
В Physical Analyzer эксперты-криминалисты обнаружили переписку в таких приложениях, как Snapchat и WhatsApp, где жертва общалась со взрослыми мужчинами. UFED восстановила удаленные чаты, которые подозреваемые пытались стереть, и извлекла метаданные, включая имена пользователей и временные метки. Это позволило им идентифицировать нескольких человек, которые ранее не попадали в поле их зрения. Инструмент также извлек кэш приложения, содержащий фотографии и видео, которыми обменивались в чатах, что предоставило прямые доказательства преступной деятельности.
Полиция подала отчет в формате UFDR с хэшами и цепочкой поставок, чтобы гарантировать, что все сделано в соответствии с законом. Этот отчет помог полиции выследить подозреваемых, а данные с телефона стали основой для обвинений. В результате виновные получили тюремные сроки, а жертва избежала ненужных допросов, поскольку UFED сделал за нее всю грязную работу.
А как насчет этики UFED?
Вы уже видели, как Cellebrite UFED помогает в расследованиях, но давайте задумаемся на минутку: а как насчет этики?
Этот инструмент — палка о двух концах: с одной стороны, он ловит преступников, но с другой — может стать проблемой, если попадет не в те руки или полиция начнет им злоупотреблять.
UFED предоставляет доступ к персональным данным : сообщениям, фотографиям, геолокации — всему, что есть на вашем смартфоне. Если это используется без ордера или для слежки за невинными людьми, это прямое нарушение конфиденциальности. Например, существует риск, что коррумпированные полицейские могут копаться в данных журналистов или активистов, чтобы заставить замолчать тех, кто им не нравится.
Еще одна проблема — закрытость кода UFED не позволяет проверить, как он работает, что ставит под сомнение надежность доказательств в суде.
Но есть и другая сторона медали: без UFED многие преступления, такие как убийства или насилие, могут остаться нераскрытыми.
В целом вопрос этики остается открытым и весьма спорным.
Заключение
Итак, мы подошли к концу нашего рассказа о Cellebrite UFED — инструменте, творящем чудеса в криминалистике.
Мы видели, как он извлекает данные из смартфонов, будь то сообщения, фотографии или геолокация, и даже извлекает то, что, казалось бы, было навсегда удалено. Он обходит сложные системы шифрования и работает с широким спектром телефонов, от старых моделей Samsung до последних iPhone.
Давайте рассмотрим несколько реальных случаев: UFED помог поймать угонщиков автомобилей, откопав их переписку и видео, раскрыл убийство в Бразилии, найдя чаты с сообщниками, и оказал поддержку жертве насилия в Нидерландах, выследив преступников с помощью ее телефона.
Хотите узнать больше об этом инструменте?
Тогда вот вам пара советов. Начните с изучения основ — пройдите курс обучения от Cellebrite, чтобы вам не пришлось гадать, особенно если вы профессиональный судебный следователь. Практикуйтесь на старых устройствах, чтобы понять, как UFED работает с Android или iOS. Поддерживайте актуальность инструмента, обновляя его, чтобы он мог работать с новыми моделями и системами. И самое главное, используйте его с умом.
Дополнительные материалы
Надеюсь, моя статья оказалась для вас полезной
А если вы хотите глубже изучить UFED, вот несколько полезных материалов:
Изучение мобильных криминалистических расследований смартфонов с использованием инструмента Cellebrite UFED — статья 2025 года, в которой подробно описывается, как UFED извлекает данные, даже в уголовных делах.
Достижения в области мобильной криминалистики: комплексный анализ Cellebrite UFED — исследование ResearchGate, описывающее технические возможности UFED и его роль в современных расследованиях.
Технический взгляд на извлечение данных из телефона — отчет Privacy International, объясняющий методы UFED, включая обход шифрования.
Обзорное руководство Cellebrite UFED4PC v7.66 — официальное руководство от Cellebrite, подробно описывающее функции UFED4PC, режимы извлечения и инструкции для пользователя.
И помните:
Алиса на чаепитии у Безумного Шляпника была сбита с толку странными правилами, не зная, как работает Страна Чудес. То же самое касается и UFED: не понимая его функций, можно упустить много важных вещей
️