Застосування форензичного аналізу для визначення автентичності зображень при розслідуванні кіберзлочинів
DOI:
https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.63.223-229Ключові слова:
форензика, цифрова криміналістика, метадані, канали, фільтрАнотація
Стрімкий розвиток цифрових технологій та їх інтеграція у всі сфери суспільного життя сприяли не лише підвищенню ефективності комунікації та обробки інформації, але й зумовили появу нових загроз, пов’язаних із використанням цифрових пристроїв у протиправній діяльності. Особливу небезпеку становлять злочини, спрямовані на втручання в роботу об’єктів критичної інфраструктури, а також кіберзлочини проти фізичних осіб, зокрема інтернет-шахрайство, викрадення персональних даних і поширення фальсифікованих матеріалів. У цьому контексті цифрова криміналістика виступає ключовим інструментом ідентифікації, фіксації та дослідження цифрових доказів. У статті розглянуто актуальну проблему зростання кіберзлочинності, зокрема таких її форм, як несанкціоноване втручання у критичну інфраструктуру, шахрайські дії в Інтернеті та незаконне використання персональних даних. У зв’язку з цим підкреслюється важливість цифрової криміналістики (форензики) як інструменту розслідування правопорушень, що пов’язані з використанням цифрових технологій. Особлива увага приділяється аналізу цифрових зображень, які можуть бути змінені з метою фальсифікації або введення в оману. У статті досліджено методи виявлення ознак редагування цифрових зображень з використанням інструментів форензики. Розглянуто низку підходів, таких як аналіз метаданих (EXIF), що дозволяє виявити зміни у технічних параметрах знімка; аналіз стиснення JPEG для виявлення подвійного стиснення, характерного для відредагованих зображень; а також піксельний аналіз, що виявляє колірні аномалії, невідповідності в освітленні та тінях. Описано застосування програмних засобів, зокрема Adobe Photoshop, для виявлення маніпуляцій шляхом аналізу гістограм, рівнів яскравості, каналів кольору та шумів. Продемонстровано, як методи ELA (Error Level Analysis) та фільтри, як-от «Тиснення», можуть допомогти візуалізувати сліди втручання в зображення. Наведено приклади редагування з використанням Clone Stamp Tool, вставки фрагментів та виявлення ознак клонування. Зроблено висновок про значущість цифрових слідів як доказової бази у кримінальному провадженні та необхідність застосування надійних методів їх виявлення, збереження та інтерпретації відповідно до стандартів цифрової криміналістики.
Посилання
Lazebnyi A. (2023). The essence and significance of electronic traces in forensics. Irpin Law Journal, 1 (10), 226–233.
Naidon Ya. (2019). Concept and classification of virtual traces of cybercrimes. Entrepreneurship, Economy and Law, 5, 304–307.
Pakhomov V. (2021). Virtual traces: forensic characteristics. In Actual Issues and Prospects for the Development of Criminal Law, Criminology and Justice: Materials of the All-Ukrainian Scientific-Practical Conference (dedicated to the 186th anniversary of Cesare Lombroso) (130–132). Kyiv: DUIТ.
Demydova Ye. (2024). Digital traces of a criminal offense: concept and features. Scientific Bulletin of Uzhhorod National University. Series: Law, 85 (4), 71–75. DOI: URL: https://doi.org/10.24144/2307-3322.2024.85.4.10.
Kucherov D., Zbrozhek L. (2015). Modern software tools for image processing. Management of Development of Complex Systems, 24, 90–96.
Bilotserkovskyi V., Udovenko S., Chala L. (2020). Neural network method for detecting falsified images. Bionics of Intelligence, 2 (95), 32–42.
Biloshytskyi A., Myronov O. (2016). Analysis of properties and functions of metadata of scientometric subjects in the web-space. Management of Development of Complex Systems, 25, 139–143.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Євгенія Шабала, Борис Корнійчук

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.