Skoavtryck kan utgöra en substantiell del av en brottsplatsundersökning och därigenom bevis beträffande en misstänkts (o)skuld. Enligt kriminaltekniker vid Uppsalapolisen kan ibland endast skostorleken på ett återfunnet avtryck säkras och således är det av vikt att beräkna skostorlekars bevisvärde. Dessutom efterfrågar kriminaltekniker kunskap om hur starkt bevis en given skomodell av en given storlek är. För att beräkna detta nyttjades Uppsalapolisens egen databas bestående av skor, beslagtagna av skäligen misstänkta i huvudsak män och stöldbrottslingar i Uppsalaområdet under tidsperioden 2008-2013. Denna data är unik i jämförelse med tidigare studier, vilka fokuserat på frivilligt deltagande av privatpersoner.

Incident response plans are faced with new challenges as organisations expands to the cloud, this thesis aims to highlight these challenges and their potential solutions. Our work has focused on managing the incident response in contrast to earlier work that has been focusing on preventing them.As with any development, security is seldom prioritized. Instead the focus are often aimed towards usability and functionality, which means incident response plans are written, implemented, forgotten and finally becomes obsolete. This could result in an organization losing their ability to produce acceptable forensic images, avoid severe downtime, or prevent similar incidents in the future, which are all important parts of incident response.Traditional incident response plans does not address incidents in the cloud. Thus, an absence of guidelines for managing incidents in the cloud becomes apparent.

Examensarbetet går ut på att utreda vad verktyg vid volatil-data-utvinning (Reeve & Shipley, 2006) orsakar för förändringar på ett datasystem. Volatil-data är information som försvinner när datasystemet stängs av och kan vara nödvändig t.ex. när man försöker läsa en krypterad hårddisk, då krypteringsnyckeln (Casey, et al., 2011) kan finnas i (Random Access Memory) RAM-minnet som är volatilt. I IT-brottslighetens barndom utvecklades (Brown, 2009) metoder för att påverkan på ett datasystem vid ett beslag skulle bli så liten som möjligt. Detta gjordes för att beviset man får från datasystemet skulle hålla i en rättgång och gick ofta ut på att slå av strömmen på datasystemet.

För att minnas långa lösenord är det inte ovanligt att användare rekommenderas att skapa en mening som sedan sätts ihop till ett långt lösenord, en lösenordsfras.Informationsteoretiskt sett är dock ett språk väldigt begränsat och förutsägbart, varför enligt Shannons definition av informationsteori en språkriktig lösenordsfras bör vara relativt lätt att knäcka.Detta arbete riktar in sig på knäckning av språkriktiga lösenordsfraser, dels i syfte att avgöra i vilken grad det är tillrådligt att basera en lösenordspolicy på lösenordsfraser för skydd av data, dels för att allmänt tillgängliga effektiva metoder idag saknas för att knäcka så långa lösenord.Inom arbetet genererades fraser för vidare användning av tillgängliga knäckningsprogram, och språket i fraserna modelleras med hjälp av en Markov-process. I denna process byggs fraserna upp genom att det används antal observerade förekomster av följder av bokstäver eller ord i en källtext, så kallade n-gram, för att avgöra möjliga/troliga nästkommande bokstav/ord i fraserna.Arbetet visar att genom att skapa modeller över språket kan språkriktiga lösenordsfraser knäckas på ett praktiskt användbart sätt jämfört med uttömmande sökning..

Då datorer i alla dess former har kommit att bära betydande mängder relevant information för diverse forensiska utredningar så krävs en ingående kunskap gällande hur denna data lämpligast infångas. En typ av klient som nyligen har gjort sitt kommersiella intåg på marknaden är den internetbaserade tunna klienten. Det existerar i dagsläget begränsat med underlag gällande huruvida en sådan klient bär information som är relevant för en IT-forensisk utredning.Inom denna uppsats har därför en internetbaserad tunn klient av typen Chromebook varit mål för undersökning. Syftet har varit att kartlägga vilka sårbarheter som existerar, samt om möjligt huruvida dessa kan brukas som underlag vid en forensisk utredning. För detta ändamål har klientens lagrings- samt kommunikationsmönster analyserats.

Användning av molntjänster har gjort forensiska undersökningar mer komplicerade. Däremot finns det goda förutsättningar om molnleverantörerna skapar tjänster för att få ut all information. Det skulle göra det enklare och mer tillförlitligt.Informationen som ska tas ut från molntjänsterna är svår att få ut på ett korrekt sätt. Undersökningen görs inte på en skrivskyddad kopia, utan i en miljö som riskerar att förändras. Det är då möjligt att ändringar görs under tiden datan hämtas ut, vilket inte alltid syns.

Att kunna gör en effektiv undersökning av det flyktiga minnet är något som blir viktigare ochviktigare i IT-forensiska utredningar. Dels under Linux och Windows baserade PC installationermen också för mobila enheter i form av Android och enheter baserade andra mobila opperativsy-stem.Android använder sig av en modifierad Linux-kärna var modifikationer är för att anpassa kärnantill de speciella krav som gäller för ett mobilt operativsystem. Dessa modifikationer innefattardels meddelandehantering mellan processer men även ändringar till hur internminnet hanteras ochövervakas.Då dessa två kärnor är så pass nära besläktade kan samma grundläggande principer användas föratt dumpa och undersöka minne. Dumpningen sker via en kärn-modul vilket i den här rapportenutgörs av en programvara vid namn LiME vilken kan hantera bägge kärnorna.Analys av minnet kräver att verktygen som används har en förståelse för minneslayouten i fråga.Beroende på vilken metod verktyget använder så kan det även behövas information om olika sym-boler. Verktyget som används i det här examensarbetet heter Volatility och klarar på papperet avatt extrahera all den information som behövs för att kunna göra en korrekt undersökning.Arbetet avsåg att vidareutveckla existerande metoder för analys av det flyktiga minnet på Linux-baserade maskiner (PC) och inbyggda system(Android).