t.c. - tez.sdu.edu.trtez.sdu.edu.tr/tezler/tf04185.pdf · Özellikle hesabı incelenen kişi ya da...

T.C.

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

MOBİL ADLİ BİLİŞİM YAZILIMI GELİŞTİRİLEREK ELDE EDİLEN VERİLER İLE KULLANICILAR ARASI İLİŞKİLERİN

DERECELENDİRİLMESİ

Faruk Süleyman BERBER

Danışman Doç. Dr. Ecir Uğur KÜÇÜKSİLLE

DOKTORA TEZİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

ISPARTA - 2018

i

İÇİNDEKİLER

Sayfa İÇİNDEKİLER ........................................................................................................................................... i ÖZET ........................................................................................................................................................... ii ABSTRACT ............................................................................................................................................... iii TEŞEKKÜR .............................................................................................................................................. iv ŞEKİLLER DİZİNİ .................................................................................................................................. v ÇİZELGELER DİZİNİ ............................................................................................................................ vi SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ .......................................................................................vii 1. GİRİŞ....................................................................................................................................................... 1 2. KAYNAK ÖZETLERİ ........................................................................................................................ 3 3. MATERYAL VE YÖNTEM ........................................................................................................... 18

3.1. Adli Bilişim ve Adli Bilişim Teknolojileri ........................................................... 18

3.2. Mobil Adli Bilişim ve Mobil Adli Bilişim Teknolojileri .................................... 20

3.3. Mobil Adli Bilişim İnceleme Alanları .................................................................. 24

3.4. NSFDSS ve Fuzzy Vikor Yöntemi ......................................................................... 25

3.5. Mobil Adli Bilişim Yazılımı Geliştirme Sürecinde Root, Adb Yöntemleri ve Programlama Dilleri ............................................................................................. 25

4. ARAŞTIRMA BULGULARI .......................................................................................................... 29 4.1. Delil Elde Etme İşlemleri ....................................................................................... 29

4.1.1. İmaj alma işlemleri ...................................................................................................... 30 4.1.2. İmaj açma işlemleri ..................................................................................................... 31 4.1.3. Sosyal medya verilerinin elde edilmesi ............................................................ 34

4.2. Tanımlama İşlemleri .............................................................................................. 36

4.2.1. Dosya türüne göre inceleme işlemleri ............................................................... 37 4.2.2. Veritabanı inceleme işlemleri ................................................................................ 38

4.3. Değerlendirme İşlemleri ....................................................................................... 40

4.3.1. Şüpheliyle yakın ilişkili olabilecek kişileri tahminleme algoritması... 40 4.3.2. Karar verme kriterlerinin belirlenmesi ............................................................ 42

4.4. Raporlama İşlemleri ............................................................................................... 46

4.4.1. Optimum çözüm yaklaşımı ile karar verilmesi.............................................. 46 5. TARTIŞMA VE SONUÇLAR ........................................................................................................ 49 KAYNAKLAR ......................................................................................................................................... 56 EKLER ...................................................................................................................................................... 62

EK A. Geliştirilen Yazılımın Kodları ............................................................................ 63

EK A1. BackupPanel.java kodları ................................................................................ 63

EK A2. OpenBackup.java kodları ................................................................................. 70

EK A3. Listefwing.php kodları ..................................................................................... 78

EK A4. Listefwers.php kodları ..................................................................................... 81

EK A5. FileOperations.java kodları ............................................................................. 84

EK A6. DbAnalyses.java kodları ................................................................................... 97

EK A7. Main.py kodları ................................................................................................ 104

ÖZGEÇMİŞ ...........................................................................................................................................108

ii

ÖZET

Doktora Tezi

MOBİL ADLİ BİLİŞİM YAZILIMI GELİŞTİRİLEREK ELDE EDİLEN VERİLER İLE

KULLANICILAR ARASI İLİŞKİLERİN DERECELENDİRİLMESİ


Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü

Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı

Danışman: Doç. Dr. Ecir Uğur KÜÇÜKSİLLE

Adli bilişim genel olarak, her türlü bilişim teknolojisi aygıtının üzerinde kayıtlı ses, video, resim, metin, veritabanı vb tüm verilerin sayısal delil niteliği taşıyacak şekilde elde edilmesi, saklanması, incelenmesi ve mahkemeye sunulacak rapor haline getirilmesi aşamalarından oluşan sürecin tamamıdır şeklinde tanımlanabilir. Adli bilişim sürecinde çok çeşitli yazılımlar ve donanımlar kullanılmaktadır. Teknolojinin hızlı gelişimine paralel olarak dijital delillerin toplandığı cihazlar da hızla çeşitlenmektedir. Bu cihazlardan biri de android işletim sistemine sahip mobil telefonlardır. Android mobil telefonlardan toplanan dijital deliller yardımı ile bu telefona sahip kişinin arkadaşlarının ve bu arkadaşları ile ilişkilerinin derecelendirilerek tespit edilmesi, literatürde çalışılmış ve üzerinde çalışılmaya devam eden konulardan biridir. Bu çalışmada geliştirilen yazılım, android işletim sistemine sahip mobil cihazlardan fiziksel ve mantıksal imaj alma, imajın incelenmek üzere açılması, imaj içinde farklı dosya türlerinin incelenmesi, veritabanı incelemeleri gibi dijital delil niteliği taşıyan bir çok veriye erişilmesini sağlamaktadır. Delil elde etme, delilleri inceleme ve raporlama işlemlerini yapabilen bu yazılım aynı zamanda geliştirilen analiz modeliyle mobil cihazlardan elde edilen sosyal medya uygulama verileri, telefon rehberi ve görüşme kayıtları arasındaki ilişkileri inceleyerek şüphelinin veya hesapları incelenen kişilerin, ilişkili olma ihtimali yüksek kişileri tespit edebilmektedir. Birçok işlemi tek bir arayüzden yapabilmesi ve veri analiz yöntemi bakımından, özgün bir çalışma olarak gerçekleştirilen yazılımla incelenen deliller ve elde edilen bulgular bu çalışmada sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Adli bilişim, mobil adli bilişim, sayısal delil, sayısal delil analizi, bulanık model. 2018, 109 sayfa

iii

ABSTRACT

Ph.D. Thesis

RATING OF THE RELATIONSHIP BETWEEN USERS USING THE DATA FROM

THE IMPLEMENTED MOBILE FORENSIC SOFTWARE


Süleyman Demirel University Graduate School of Natural and Applied Sciences

Department of Computer Engineering

Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ecir Uğur KÜÇÜKSİLLE

Digital forensic in general can be defined as a process which consists of collecting, preserving, analysing and reporting all data such as sound, video, picture, text database stored on the digital storage media in a way that can be used as digital evidences in courts. During the digital forensic process, different software and hardware tools are used. The devices from which the digital evidences are collected have been varied in parallel with the developments in technology. Mobile phones with Android operating system are one of those devices. The issue of identifying the mobile phone owner’s friends and assessing his relationship with them with the help of digital evidences collected from the Android mobile phones has been studied in the literature and it is still under investigation. The software developed in this work enables accessing a variety of data that have evidential value in the court proceedings; these include physical and logical acquisition of images from mobile phones with Android operating system, extracting images for investigations, examining different file types in images, and databases. This software can collect and examine the evidences and then produce reports. At the same time, it can identify suspect or people with potentially have connections to those people whose accounts are under investigations by using developed analysis model which examines the relationships between social media applications` data, phone contacts and calling histories collected from the mobile devices. In this work, the evidences examined by using a novel software developed by the authors which performs multiple tasks using a single interface and the corresponding results are presented. Keywords: Digital forensics, mobile forensics, digital evidence, digital evidence analysis, fuzzy model. 2018, 109 pages

iv

TEŞEKKÜR

Bu araştırma için beni yönlendiren, karşılaştığım zorlukları bilgi ve tecrübesi ile aşmamda yardımcı olan değerli danışman hocam Doç. Dr. Ecir Uğur KÜÇÜKSİLLE’ye teşekkürlerimi sunarım. Literatür araştırmalarımda ve proje gelişiminde yardımcı olan değerli hocalarım Prof. Dr. Tuncay AYDOĞAN ve Dr. Öğr. Üyesi Kubilay TAŞDELEN’e, teşekkür ederim. 4385-D1-15 No`lu Proje ile tezimi maddi olarak destekleyen Süleyman Demirel Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Yönetim Birimi Başkanlığı’na teşekkür ederim. Tezimin her aşamasında beni yalnız bırakmayan anneme, babama, kardeşime, eşime ve kızıma sonsuz sevgi ve saygılarımı sunarım.


ISPARTA, 2018

v

ŞEKİLLER DİZİNİ

Sayfa Şekil 3.1. Ftk imager ekran görüntüsü .................................................................................... 19

Şekil 3.2. Autopsy ekran görünümü.......................................................................................... 19

Şekil 4.1. Geliştirilen yazılıma ait ana pencere .................................................................... 29

Şekil 4.2. İmaj alma penceresi ..................................................................................................... 30

Şekil 4.3. İmaj alınacak klasör seçimi penceresi ................................................................. 31

Şekil 4.4. İmaj açma menü penceresi ....................................................................................... 32

Şekil 4.5. İmaj açma işlemleri penceresi(işlemler öncesi) ............................................. 32

Şekil 4.6. İmaj dosyası seçme penceresi ................................................................................. 33

Şekil 4.7. İmajın açılacağı klasörü seçme penceresi.......................................................... 33

Şekil 4.8. İmaj açma işlemleri penceresi(işlemler sonrası) ........................................... 34

Şekil 4.9. Sosyal medya penceresi ............................................................................................. 35

Şekil 4.10. Twitter verileri elde etme ekranı ........................................................................ 35

Şekil 4.11. Veritabanı yapısı ......................................................................................................... 36

Şekil 4.12. Analiz menüsü dosya işlemleri alt menü penceresi ................................... 37

Şekil 4.13. Analiz menüsü dosya işlemleri penceresi(resim inceleme) .................. 37

Şekil 4.14. Analiz menüsü dosya işlemleri penceresi(video inceleme) ................... 38

Şekil 4.15. Analiz menüsü veritabanı analizi alt menü penceresi .............................. 39

Şekil 4.16. Veritabanı inceleme penceresi ............................................................................. 39

Şekil 4.17. Samimiyet skoru menüsü hesapla alt menüsü penceresi ....................... 47

Şekil 4.18. Kişilerin skorlanmış excel listesi ......................................................................... 48

vi

ÇİZELGELER DİZİNİ

Sayfa Çizelge 5.1. İmaj alma işlemlerine ait bilgiler ...................................................................... 49

Çizelge 5.2. Mobil cihazdan elde edilen veriler (rehber ve sosyal medya) ............ 50

Çizelge 5.3. Dosya türlerine göre analiz örnek verileri ................................................... 50

Çizelge 5.4. Veritabanı incelemelerinden örnek veriler.................................................. 51

Çizelge 5.4. Veritabanı incelemelerinden örnek veriler (Devam) .............................. 52

Çizelge 5.5. Analiz sonuçları ......................................................................................................... 53

Çizelge 5.5. Analiz sonuçları (Devam) ..................................................................................... 54

vii

SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ ab Android yedek dosyası formatı (Android backup) adb Android Ayıklama Köprüsü (Android debug bridge) AES Gelişmiş Şifreleme Standardı (Advanced Encryption Standard) AFF Gelişmiş Adli Bilişim İmaj dosyası formatı (Advanced Forensic

Format) Akbil Akıllı Bilet Api Uygulama Programlama Arayüzü (Application Programming

Interface) Apk Android paket dosyası (Android Package) APT Gelişmiş sürekli tehdit (Advanced Persistent Threat) ART Android çalışma zamanı (Android Run Time) CDMA Kod bölmeli çoklu erişim (Code Division Multiple Access) CRSF Siteler arası istek sahteciliği (Cross Site Request Forgery) DD Disk Birebir Kopya İmaj dosyası formatı(DiskDoubler Archive) DDoS Dağıtık Hizmet Reddi Saldırıları (Distributed Denial of Service

attack) DoS Hizmet Reddi Saldırıları (Denial of Service attack) E01 Encase İmaj dosyası formatı (Encase Image File Format) Exif Değişebilir görüntü dosyası biçimi (Exchangeable Image File) ICCID Tümleşik devre kartı kimliği (Integrated Circuit Card ID) IDE Tümleşik geliştirme ortamı (Integrated Development

Environment) IMEI Uluslararası Mobil Ekipman Kimliği (International Mobile

Equipment Identity) IMSI Uluslararası Mobil Abone Kimliği (International Mobile Subscriber

Identity) iOS iPhone İşletim Sistemi (iPhone Operating System) IOT Nesnelerin İnterneti (Internet of Things) JTAG Ortak test eylem grubu (Joint Test Action Group) JVM Java Sanal Makinesi (Java Virtual Machine) KGS Kartlı Geçiş Sistemi MCD Çok Ölçütlü Karar (Multi Criteria Decision) MFM Mobil adli bilişim metamodeli (Mobile Forensic Metamodel) MMS Çoklu ortam mesajlaşma servisi (Multimedia Messaging Service) MSN Microsoft’un internet tabanlı hizmet kurumu (MicroSoft Network) NAND NAND Lojik kapılı flash bellek (NAND Flash Memory) NSFDSS Yapısal Bulanık Karar Destek Sistemi (Nonstructural Fuzzy

Decision Support System) NTFS Yeni Teknoloji Dosya Sistemi (New Technology File System) ODBC Açık Veritabanı Bağlantısı (Open Database Connectivity) OGS Otomatik Geçiş Sistemi PDA Kişisel dijital yardımcı avuç içi bilgisayar (personal digital

assistant) PDF Taşınabilir Belge Biçimi (Portable Document Format) Php Hiper Metin Önişlemci Dili (Hypertext PreProcessor) PIN Kişisel Kimlik Numarası (Personal Identification Number) RAM Rastgele Erişimli Hafıza (Random Access Memory)

viii

ROM Android Cihazlar için Sadece Okunabilir Bellek Yazılım Paketi (Read Only Memory)

SMS Kısa Mesaj Sistemi(Short Message Service) SQL Yapısal Sorgulama Dili(Structured Query Language) Tika İçerik analiz aracı (a content analysis toolkit) URL Standart Kaynak Bulucu (Uniform Resource Locator) USB Evrensel Seri Veriyolu (Universal Serial Bus) VTYS Veritabanı Yönetim Sistemi (DBMS) XSS Çapraz site betik saldırısı (Cross site scripting) YAFFS2 Yeni bir flash dosya sistemi (Yet Another Flash File System)

1

1. GİRİŞ

Adli bilişim, elektromanyetik ve elektrooptik ortamlarda muhafaza edilen veya

bu ortamlarca iletilen ses, görüntü, veri, bilgi veya bunların birleşiminden oluşan

her türlü bilişim nesnesinin, mahkemede sayısal delil niteliği taşıyacak şekilde

tanımlanması, elde edilmesi, saklanması, incelenmesi ve mahkemeye sunulması

çalışmaları bütünüdür (Reith vd., 2002).

Adli bilişimde elektronik bulgunun, bir hukuki delile dönüştürülmesi sürecinde

belli prosedürlerin takip edilmesine adli bilişim inceleme süreçleri

denilmektedir. Uygulanan bu prosedürlerden sonra sayısal deliller, hukuki bir

delil niteliği taşır. Adli bilişim inceleme süreçleri 4 başlık altında incelenmektedir.

Bunlar; Elde etme ya da toplama (Acquisition - Collection), Tanımlama ya da

inceleme (Identification – Examination), Değerlendirme ya da çözümleme

(Evaluation - Analysis), Sunum ya da raporlama (Presentation – Reporting)

olarak listelenebilir (Yusoff vd., 2011).

Adli bilişim kavramı ortaya çıktığı ilk yıllarda computer forensics olarak

tanımlanmış ancak teknolojinin gelişimine paralel olarak siber suçlu profilinin

değişmesi ve siber suçların artması neticesinde, network forensics, disk

forensics, memory forensics ve mobile forensics vb. olarak farklı adli bilişim delil

inceleme yöntemleri ortaya çıkmıştır.

Günümüzde mobil cihazların yaygın olarak kullanılması, bir çok adli olayda mobil

cihazlar üzerinden elde edilen delillerin de olayların aydınlatılmasında

kullanılması gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Android platformunu kullanan akıllı telefonlar da bu mobil cihazlardan biridir.

Ayrıca, bu gibi cihazlar için mevcut olan uygulamaların artması insanların

hayatında devrim yaratmıştır ve bunların çoğu büyük miktarda kişisel bilgi

içermekte ve işlemektedir. Anında mesajlaşma uygulamaları bunun mükemmel

bir örneğidir. Bu bilgilerin işlenmesine ek olarak, yerel hafızada izlerini bırakma

ihtimali de yüksektir.

2

Bir soruşturmada en önemli ve kritik aşama veri edinmektir. Bir araştırmacı,

analiz edilmeden önce verileri (forensically sound way) en uygun yöntemlerle

verilere zarar vermeden çıkarmalıdır (Scrivens ve Lin, 2017). Bu noktada adli

bilişim yazılımlarına ihtiyaç duyulmaktadır.

Bu çalışmada; android işletim sistemine sahip cihazlardan imaj alabilen, imajı

açıp içerisindeki dosya türlerinde detaylı analizler yapabilen ve mobil adli bilişim

yazılımlarında olmayan yeni bir analiz yöntemiyle cihazdan elde edilen sosyal

medya verileri, rehber ve arama sayılarını kullanarak cihaz kullanıcısıyla yakın

ilişkili ya da samimi olma ihtimali yüksek kişileri tahmin eden, mobile forensics

(mobil adli bilişim) alanında kullanılacak bir bulanık model ve bu modeli

kullanan yazılım geliştirilmiştir.

Çalışma kapsamında geliştirilen mobil adli bilişim yazılımı android işletim

sistemine sahip cihazlardan; imaj alma, imaj içinde farklı dosya türlerinin

incelenmesi, veritabanı incelemeleri gibi dijital delil niteliği taşıyan bir çok veriye

erişilmesini sağlamaktadır. Aynı anda farklı birçok işlemi tek bir arayüzden

yapabilmesi, geliştirilen yazılımın diğer mobil adli bilişim yazılımlarına göre

önemli bir avantajını oluşturmaktadır. Özellikle hesabı incelenen kişi ya da

şüphelinin ve bu kişinin ilişkili olabileceği kişileri analiz edebilmesi bakımından

özgün bir yazılımdır. Android cihazların çeşitliliğinden ve sürekli güncellenen

yazılım ve donanım altyapılarından dolayı özellikle root erişimleri ve imaj alma

işlemleri açısından sınırlılıkları olsa da geliştirilen yazılımdan alınan sonuçlar,

dünyada bu alanda kullanılan mobil adli delil inceleme yazılımlarından farklı ve

özgün sonuçlar ortaya koymaktadır.

3

2. KAYNAK ÖZETLERİ

Willassen (2005) çalışmasında, cep telefonlarının yaygınlaşmasıyla beraber, adli

araştırmalar için kanıt özelliği taşıyan verilerin de dahili hafızada

depolandığından bahsetmiştir. Çalışmasında iki farklı metod uygulamış ve

metodların kanıt olabilecek verilerin geri kazanılmasını sağladığını belirtmiştir.

Canbek ve Sağıroğlu (2007) çalışmalarında, kötücül (malware) ve casus

(spyware) yazılımların bilgi ve bilgisayar güvenliğini tehdit eden unsurların en

başında geldiğini, bu yazılımlar ile ilgili olarak literatürdeki mevcut kaynaklar

araştırılıp incelendiğinde, kapsamlı ve güncel bir çalışma olmadığını, sunulan

çalışmaların ise anti-virüs web sitelerinde ve bilgisayar magazin dergilerinde yer

aldığını ve nasıl korunması gerektiğiyle ilgili kısa bilgilere yer verildiğini tespit

etmişlerdir. Bu tespitlerden yola çıkarak kapsamlı bir araştırma yaptıkları

çalışmalarında, en önemli tehditlerden olan kötücül ve casus yazılımların üzerine

kapsamlı bir inceleme gerçekleştirmişlerdir. Elde edilen bulgular doğrultusunda,

bu yazılımlar sınıflandırılmış; sahip oldukları temel özellikler ve taşıdıkları

riskler özetlenmiştir. Çalışmaları, literatürde gerçekleştirilen kapsamlı bir

çalışma olması sebebiyle, kötü niyetli olarak geliştirilen yazılım türlerinin daha

iyi bilinmesi, tanınması ve gerekli önlemlerin alınmasına büyük katkılar

sağlayacağı, karşılaşılabilecek zararların azaltılabileceği değerlendirilmektedir.

Martin (2008) araştırmasında, gittikçe artmakta olan akıllı telefon çeşitlerinin,

markaların ve farklı teknolojilerin veri analizini güçleştirdiğinden bahsetmiştir.

Bunun yanında, PDA özellikli diğer cihazların da üretilmesiyle beraber kullanıcı

kitlesinin de artması, verilerin kurtarılması hakkında daha kapsamlı

araştırmaların gerekli olduğunu vurgulamıştır.

Hobson (2008) çalışmasında, sosyal ağları kullanıcı sayısı açısından ele aldığında

en fazla nüfusu olan ülkeler kadar üye sayılarının olduğunu görmüştür. Bu

nedenle sosyal ağların, siber mühendislerin, hackerların, kullanıcı verisi

toplamak amacıyla şirketlerin hedefi durumuna geldiğini tespit etmiştir. Hobson

çalışmasında, spamcilerin, sosyal ağ sitelerinden bilgi toplamak için uğraştığı ve

4

fırsat beklediklerini, bu nedenle kullanıcıların sosyal ağlardaki güvenlikleri

konusundaki bilgi düzeylerini araştırma konusu olarak görmüştür.

Ahmed ve Dharaskar (2008) çalışmalarında, bir cep telefonunda başarılı bir

dijital soruşturma yürütmenin zorluğunu vurgulamış ve bu zorluğun pek çok

faktörden kaynaklandığını anlatmışlardır. Bu zorluklara çeşitli örnekler verilen

çalışmada, mobil cihazlardaki cihaz saatinin sürekli çalışmasının, cihazın

hafızasındaki eksiksiz içeriğin tam olarak bit yönlü kopyasını üretmeyi

engellediğinden bahsedilmiştir.

Sağıroğlu ve Bulut (2009) çalışmalarında, kurumların ve bireylerin mobil cihazlar

ve ortamlarda meydana gelebilecek tehditlerin farkında olarak gerekli koruma

tedbirlerini almaları, personel ve kullanıcıların bu konuda eğitilmesi ve

bilinçlendirilmesi gerektiği gerçeğinden bahsetmişlerdir.

Lessard ve Kessler (2010) iki telefon üzerinde yaptıkları çalışmalarında, iki adli

bilişim aracı olan AccessData FTK Imager ve EnCase 'in, silinen resimleri, sesleri

ve videoları çıkardığı halde, bu adli araçların silinmiş kişileri, SMSleri ve arama

günlüklerini alamadığını ortaya koymuşlardır. Lessard ve Kessler bu çalışmada

silinmiş kişilerin ve SMS'lerin çıkarılmasının, yalnızca bir DD analizi ile mümkün

olduğunu göstermişlerdir.

Noyan (2011) çalışmasında, bilgi çağı olarak adlandırılan günümüzde teknolojide

yaşanan oldukça hızlı gelişmeler, internetin yaygın kullanımı ve bilginin kolay

erişilebilir hale gelmesinin siber uzayda bu bilgiler ne kadar güvende? endişesini

de beraberinde getirdiği konusunu incelemiştir. Son dönemde yaşanan Wikileaks

gibi büyük çapta olayların yanı sıra özel/gizli olduğu varsayılan bilgilerin kolayca

ve gittikçe artan miktarlarda ortaya dökülebildiğini vurgulamıştır. İnsanların

kişisel bilgilerinin, sağlık veya mali kayıtlarının ne kadar güvende olduğunu

bilmek istediklerinden bahsetmiştir. Her ne kadar Facebook gibi sosyal medya

araçlarında kolayca paylaşılıyor olsa da okudukları kitapların, gördükleri

filmlerin veya siyasi görüşlerinin tamamen yabancılar tarafından bilinmesi ve

hatta kullanılmasının istenen bir durum olmadığını söylemiştir. Gazetelerde

okuduğumuz malum kimlik hırsızlığı vakaları ile ortaya çıkan yüksek miktarda

5

kredi kullanılabiliyor olunması ve günlük hayatımızda devasa miktarda

değerlendirilebilir veri ürettiğimizden de bahsetmiştir. Eticaret uygulamaları,

kredi kartı ile yapılan alışverişler, Akbil, KGS, OGS vb. akıllı teknolojiler ile yapılan

seyahatlar, üyelik kartları/sistemleri, Facebook, MSN, Twitter vs. sosyal medya

araçları ile paylaşılan bilgileri bunlara örnek olarak vermiştir.

Zimmermann (2011) çalışmasında, akıllı telefonların artık sadece sesli iletişim

için değil, aynı zamanda e-mail vb. gönderme ve kişisel bilgilerin depolanma yeri

haline geldiğinden bahsetmiştir. Özellikle adli araştırmalarda android yazılımlı

telefonlardaki silinen dosyaların geri getirilmesini YAFFS2 dosya sistemi

üzerinde araştırmıştır, ayrıca NTFS dosya sistemi ile karşılaştırmasını yapmıştır.

Ribble (2011) çalışmasında, dijital vatandaşlığın her açıdan anlamlarını ortaya

koymaya çalışmış ve dijital vatandaşlığı 9 boyutta incelemiştir. Dijital araçları

kullanım yaşının oldukça düşmesi ve yeni neslin aynı zamanda birer “dijital yerli”

olmasından dolayı dijital vatandaşlık algısının çocuk yaşlarda başlaması

gerektiğini ve bu çağdaki çocuklara dijital araçların kullanımının öğretilmesi

gerektiğini ifade etmiştir.

Wei ve Sun (2012) çalışmalarında, yenilikçi bir eğitim ve öğretim şeklini konu

almışlardır. Ağ saldırıları ve atakları 12 başlığa ayrılmıştır. Bu başlıklar; tarama,

ağ koklama, parola çözme, sahtecilik, DoS, ara bellek taşması, web saldırısı, SQL

enjeksiyonu, truva atı, bilgisayar virüsü ve mobil telefon virüsü, güvenlik duvarı

uygulaması ve zorla içeri girme tespiti uygulaması olarak belirtilmiştir.

Çalışmada bu konular kısaca ele alınmıştır. Asıl uygulama kısmında ise, söylenen

başlıklar öğrencilere temel olarak anlatılmıştır ve öğrenciler saldırı ve savunma

olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Sonuç olarak bu öğrenme şekli ile öğrencilerin,

saldırıların nasıl yapıldığını ve önlenebildiğini daha iyi kavradıkları anlaşılmıştır.

Kumar ve Pateriya (2012) çalışmalarında, SQL enjeksiyonu ile ilgili saldırı, tespit

ve korunma teknikleri araştırılmıştır. Bu başlıklar altında konu detaylı şekilde

incelenmiştir. Özellikle tespit ve korunma yöntemleri üzerinde durulmuştur ve

bunlarla ilgili karşılaştırmalar yapılmıştır.

6

Poston (2012), tarafından yapılan çalışmada, saldırı tespit sistemleri

sınıflandırılmıştır. Bilginin tipine ve yerine göre ağ tabanlı ve sunucu tabanlı

olmak üzere iki kategori kullanılmıştır. Ayrıca ana metodolojiye göre de

mühür/yanlış kullanım ve anomali olarak farklı türde bir sınıflandırma daha

yapılmıştır.

Zhao vd. (2012) çalışmalarında, kablosuz sensör ağları için ağ izleme ve paket

koklama araçları tanıtılmıştır ve uygulanmıştır. Çalışmada sistemin mimarisi,

yazılım tasarımı, fonksiyonları ve karakteristiği anlatılmıştır.

Huynh (2012) çalışmasında, bir dosyanın bilgisayardan silinmesinin ve “Geri

Dönüşüm Kutusuna” gönderilmesinin; gerçek dosya verisinin bilgisayar

içerisinde yer almakla beraber silinmiş olarak işaretlenmesinden ibaret

olduğunu vurgulamıştır. Bu sebeple verilerin kolaylıkla geri dönüşüm

kutusundan kurtarılarak tekrar elde edilebileceğini anlatmıştır. Eğer dosya geri

dönüşüm kutusundan da silinmiş ise dosya verisi üzerine yeni veri yazılana kadar

dosyanın bilgisayarda durduğundan ancak adres bilgisinin silindiğinden

bahsetmiştir.

Ekim (2013) çalışmasında, akıllı telefonların artan popülaritesi ve becerileri

sonunda, hackerların yeni hedefi olmaya başladığını ve milyonları aşan mobil

uygulamaların hayatımıza kolaylık, eğlence ve heyecan katarken bir yandan da

ciddi güvenlik tehditleri getirmiş durumda olduğunu incelemiştir. İndirilen basit

bir uygulamayla dahi cihaza bulaşabilen bu zararlı yazılımların bazen bir mailin

ekiyle bazen de bir bağlantı tıklandığında indirilen bir dosya ile sisteme enfekte

olabildiğinden bahsetmiştir. Adli bilişim donanım ve yazılımlarıyla mobil

cihazlarda malware analizi yapılan bu çalışmasında mobil adli bilişim yazılım ve

donanımları incelenmiş, çoğu akıllı telefonda özel donanım ve yazılım

kullanılmadan kötü amaçlı yazılım tespit etmenin neredeyse imkânsız olduğu, bu

donanım ve yazılımların maliyet açısından pahalı, kullanımı açısından da son

derece karmaşık ve zor olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca topluma mobil cihazların

karşı karşıya olduğu tehditlerin yeterli seviyede anlatılması, farkındalık

oluşturulması, önlemler alınması gibi önerilerde bulunulmuştur.

7

Chang vd. (2013) çalışmalarında, android yazılımlı cep telefonlarında adli

durumlarda silinen verilerin geri getirilmesi üzerinde çalışmışlardır. NAND and

YAFFS2 dosya sistemlerini incelediklerinde, geliştirdikleri metodla silinen

verileri kurtarabilmişlerdir.

Çubukcu ve Bayzan (2013) çalışmalarında, dijital vatandaşlık kavramını

internetin riskleri ile birlikte analiz ettikten sonra Türkiye’de ve dünyada dijital

vatandaşlık algısı ve internetin güvenli kullanımına ilişkin yapılmış çalışmalar ve

istatistiksel göstergeler eşliğinde bu kavramı irdelemeye çalışmıştır. Türkiye’de

konu ile ilgili yapılan çalışmaların düşük seviyelerde olduğu ve yapılan

çalışmaların büyük bir çoğunluğunun Telekomünikasyon İletişim Başkanlığı

bünyesinde yürütüldüğünü gözlemlemişlerdir. Başta Avrupa’da ağırlıklı olarak

sivil toplum kuruluşları bünyesinde yürütülen güvenli internet merkezleri ve

yardım hatlarının yapılanmalarının Türkiye’de olmamasının en büyük

eksikliklerin başında geldiğini tespit etmişlerdir.

Virvilis vd. (2013) çalışmalarında, gelişmiş sürekli tehditlerin(APT) öne çıkan

özellikleri, karakteristiği, ortak desenleri ile ilgili teknik analiz yapmışlardır.

Çalışmada geleneksel güvenlik çözümleriyle APT konusunda başarı elde

edilemediği belirtilmiş ve daha farklı çözümlere odaklanılması gerektiği

söylenmiştir. Bu noktada güvenilir bilişimin (trusted computing) önemli bir araç

olduğu belirtilmiştir.

Markagic (2013) çalışmasında, sayısallaştırılmış mobil (taşınabilir) cihazların

çeşitliliği ve bunlardan gelen verileri analiz etme yöntemleri hakkında genel bir

fikir vermeye çalışmıştır. Mobil cihaz denilince her ne kadar cep telefonlarının

adli incelemesine ağırlık verilse de, dijital işleme, iletim ve depolama için

kullanılan diğer medyalarında kapsama girdiği vurgulanmıştır. Çalışmada dijital

veri elde etmenin gerçekleştirilmesinde yazılım araçlarına özel bir önem

verilmiştir. Çalışmada kullanıcıları veri koruma yöntemleri hakkında

bilgilendirmek amacıyla, verilerin nerede bulunabileceğini ve verilerin

kullanıcılara hukuksal sorunlar açacak şekilde nasıl kötüye kullanıldıklarını

araştırmak amaçlanmıştır. Mobil adli bilişim alanının nispeten yeni bir alan

olduğundan olası tüm durumları kapsayan tek bir araç veya bir takım araçların

8

bulunmadığı vurgulanmıştır. Dijital adli bilişimin Fiziksel ve mantıksal edinim

olarak iki veri toplama moduna ayrıldığından bahsedilen çalışmada, Mobil adli

bilişim için kullanılacak adli bilişim donanımının seçiminin, kablosuz iletişime

sahip birçok farklı mobil cihaz çeşidi nedeniyle, bilgisayar adli bilişimi için

kullanılan standart ekipmanlardan oldukça farklı olduğu da vurgulanmıştır.

Grover (2013) çalışmasında, adli bilişim olaylarına müdahale eden kişilere,

güvenlik denetçilerine, proaktif güvenlik monitörlerine ve adli bilişim

araştırmacılarına, sürekli olarak birçok veri seti toplayan, android akıllı

telefonlar için bir prototip kurumsal izleme sistemi geliştirmiştir. Saklı birçok

veri seti, mevcut diğer kurumsal izleme araçlarında bulunamamıştır. Bu

araştırmada tanıtılan sistem; root yetkileri olmadan, kurumsal ortamlarda

sürekli olarak android platformları izleyen bir prototip olarak tasarlanmış ve

uygulanmıştır. Bu araştırma, android uygulama bileşenlerini izlemeye öncelik

vermek için kullanılabilecek yeni bir tasarım stratejisiyle geliştirilmiştir.

Çalışmanın piyasadaki birçok yazılımda yer almayan verileri toplayabildiği

belirtilmiştir.

Karlsson ve Glisson (2014) çalışmalarında, android işletim sistemlerini kullanan

mobil cihazların; adli bilişim önlemleri almaya elverişli ortamlar sunmak için

üretimden itibaren fırsatlar barındırdığından bahsetmişlerdir. Önceki mobil adli

bilişim araştırmaları, uygulamalar ve veri gizleme için adli bilişim önlemleri

sunan çözümlere odaklanmıştır. Bu çalışmada, Android işletim sisteminin bir

CyanogenMod topluluğu dağıtımında bir dizi değişiklikler geliştirilmiş ve

uygulanmıştır. Bu çözümlerin uygulanması; cihazlardan veri çıkartmalarını ve

adli bilişim araçlarının kurulumunu başarıyla engellemiştir. Bu yöntmin

uygulanması ile adli bilişim araçlarının veri çıkartma sürecinde gecikmeler

yaşanmış ve cihazın normal kullanımını etkilemeden sanayi tarafından kabul

edilmiş adli analiz araçlarına yanlış veriler sunmuştur. Bu araştırma ile bir

bağlamda işletim sistemi değişikliklerinin uygulanabilirliğinin ampirik analizi ve

ileride yapılacak araştırmaların temeli oluşturulmuştur. Bu araştırmadan elde

edilen sonuçlar; bir android işletim sisteminde değişiklik yaparak Adli bilişim

araçlarına yanlış bilgi sunmanın mümkün olabileceğini göstermiştir.

9

Kaart ve Laraghy (2014) çalışmalarında, Android cihazlarda bulunan izlerin

yorumlanmasının, mobil adli bilişimin önemli bir unsuru olduğunu

vurgulamışlardır. Bu durumun, özellikle araştırılan cihaz üzerinde karşılaşılan

zaman damgaları için geçerli olduğundan bahsetmişlerdir. Burada sunulan

çalışma, Android cihazlarda karşılaşılan zaman damgalarının yorumlanması

üzerine odaklanmıştır. Burada kapsanan konuların her birinin daha ayrıntılı

olarak ele alınabilineceği, sunulan vaka incelemesi, saat ve tarih konularında

ayrıntılara dikkat etmenin önemi açıkça vurgulanmıştır. Bu çalışmanın ana

sonucu olarak, araştırmanın yapıldığı cihazdaki zaman damgaları hakkında

herhangi bir sonuç çıkarmadan önce, aynı marka ve modeldeki bir referans

cihazdaki ve aynı Android sürümündeki davranışını doğrulamanın önemli

olmaya devam ettiğini gösterdiği anlatılmıştır. Bu çalışma ayrıca; Android

dağıtımında bulunan saat dilimi veritabanı sürümlerinin, veritabanının şu anda

piyasaya sürülmüş sürümünün gerisinde kaldığını göstermiştir.

Talley (2014) çalışmasında, son zamanlarda giderek artmakta olan android

yazılım içeren cihazlardaki kötü amaçlı yazılımlara karşı Dalvik Inspector (DI) ve

Drozer Pro gibi tespit programlarının geliştirildiğinden bahsetmiştir. Buna

karşın, üreticilerle de işbirliği yapılarak bu programların daha da geliştirilmesi

gerektiğini vurgulamıştır.

Hahn (2014) çalışmasında, dijital yaşamın, günlük aktiviteleri tamamlamak için

dijital cihazlara dayanan bir toplum kurduğu ve dolayısıyla dijital cihazların,

geleneksel ve siber suçların işlenmesini kolaylaştıran bir yol haline geldiğini

vurgulamıştır. Bu çalışmasında, devlet ve yerel düzeyde dijital adli vakaların

potansiyelini azaltmak için kullanılan açık kaynak araçları, otomatik araçları ve

dijital adli bilişim uygulamalarını değerlendirmiştir.

Shaffer (2014) çalışmasında, mobil cihazların çalışanların iletişim ve ağlar

arasında veri paylaşımı için giderek güvenilir bir hale geldiğini söylemiştir.

Dahası işletmelerin, çalışanlarının kullanımı için akıllı telefonlar ve tabletler

vermesinin, şirket verilerinin paylaşılması riskini artırdığından sık sık ele

alınması gereken bir güvenlik sorunu haline geldiğinden bahsetmiştir. Ayrıca, bu

araştırma şirketlerin mobil cihazlarda özel verilerini korumalarını sağlamak için

10

mobil cihazlardaki gelişmeler hakkında yol gösterici olan ve gelecekte

izleyecekleri güvenlik politikaları hakkında önerilerde bulunan bir çalışma

olarak literatürde yer almıştır.

Fıratlı ve Canbay (2014) çalışmalarında, bilgisayar bölümleri öğrencilerine bilgi

güvenliği farkındalık anketi uygulanmış ve sonuçları paylaşılmıştır. Bu

çalışmalarında Fıratlı ve Canbay siber saldırı çeşitlerini incelenmiştir. İlerleyen

teknolojiye paralel olarak saldırı çeşitlerinin de gün geçtikçe arttığından ve

günümüzde kötü niyetli kişiler tarafından gerçekleştirilen birçok farklı saldırı

türü bulunduğundan bahsetmişlerdir. Uyguladıkları ankette, keşif

(reconnaissance), koklama (sniffing), şifre kırma (password cracking), internet

dolandırıcılığı (scam), DDoS, çapraz site betik saldırısı (XSS), siteler arası istek

sahteciliği (CRSF), SQL enjeksiyonu, arkakapı (backdoor), kötücül yazılımlar

(malware), zorla içeri girme (intrusion) ve gelişmiş sürekli tehditler (APT) gibi

saldırı çeşitleri ile ilgili genel ve teknik bilgi düzeyini ölçen sorular sormuşlardır.

Çalışmada bu saldırılar başlıklar altında açıklanmış ve saldırı tiplerinin

birbirleriyle çeşitli yönlerden kıyaslanması sunulmuştur.

Altiero (2015) çalışmasında, dijital cihazlardaki silinen veriler de dahil olmak

üzere kanıt olarak kullanılabilecek bilgilere ulaşımı kolaylaştıracak ve

hızlandıracak bir arayüz geliştirmiş ve bu konuyla ilgili bilgiler paylaşmıştır.

Halboob vd. (2015) çalışmalarında, adli bilişim uzmanının öncelikle verileri suç

ile ilgili/ilgisiz olarak sınıflandırması gerektiğini anlatmışlardır. İlgili verilerin

suçun aydınlatılmasına katkı sağlayacak veriler olduğundan ve incelemede

sadece bu verilere bakılarak tüm elektronik verilere erişim limiti konulmasının;

özel hayatın gizliliğine katkı sağlayacağı gibi zaman ve personel gücü açısından

da tasarruf sağlayacağından bahsedilen çalışmada EnCase, AccessData FTK,

Winhex (X-Ways) ve CnW Recovery19 adli bilişim yazılımları ile tüm diskin

taranarak belirlenen kelime setlerinin aranması ve sonuçlarının csv formatında

raporlanmasının mümkün olduğuyla ilgili bilgiler de paylaşılmıştır.

Grier ve Richard (2015) çalışmalarında, adli kopya alma (imaj alma) süresinin

kısaltılması için, adli kopya alma sırasında anahtar kelimeler kullanılarak sadece

11

ilgili sektörlerin kopyalanması konusunu araştırmışlardır. Çalışmada, anahtar

kelimelerin herhangi bir sektörde olabilmesi sebebi ile tüm diskin okunmasına

ihtiyaç duyulduğu anlaşılmış ve adli kopya alma sırasında anahtar kelime

araması metodunun kullanılabileceği ancak, süre açısından avantaj

sağlamayacağı sonucuna ulaşmışlardır.

Ko ve Zaw (2015) çalışmalarında, dünya genelinde 50 milyondan fazla kullanıcısı

olan Dropbox bulut bilişim uygulamasına dikkat çekmişlerdir. Bu çalışmada 18

sanal makine üzerine Dropbox client uygulaması kurularak Magnet Forensic

Tools'a ait Dropbox Decryptor17 ve SQLite DB Browser18 yazılımları ile yapılan

test çalışmaları sonucu; config.dbx, filecache.dbx, sigstore.dbx ve deleted.dbx

isimli SQLite veritabanı dosyalarından ve Windows Registry kayıtlarından

gerçekleştirilen kullanıcı işlemlerine ait birçok veri elde edildiği görülmüştür.

Çakır ve Kılıç (2016) çalışmalarında, bilgisayar medyaları üzerinde yapılacak adli

bilişim çalışmaları metodlarından birisi olan anahtar kelime araması hakkında

bilgiler vermişlerdir. Çalışmada bu metodun; öncelikle üzerinde arama işlemi

yapılacak elektronik verilerin hazırlanması, verilere daha hızlı ulaşılabilmesi için

indekslenmesi, daha önce belirlenen anahtar kelimeler ile sorgu yapılması,

sistem tarafından indekslenen kelimelerin yer aldığı veri tabanı üzerinde

eşleştirme yapılması ve kullanıcıya sonuçlarının gösterilmesi şeklinde

olduğundan bahsedilmiştir. Bilgisayar medyaları üzerinde Office dosyaları, PDF

dosyaları, sistem kayıt defteri (registry), internet kalıntıları, resim-video gibi

dosyalara ait üstveri bilgileri, sıkıştırılmış dosyalar, link dosyaları gibi farklı

uzantı, format ve veri tiplerine sahip elektronik verilerin yer aldığı da bu

çalışmada anlatılmıştır. Bu veriler üzerinde arama işlemi yapılabilmesi için

öncelikle bu verilerin hazırlanması gerektiği çalışmada vurgulanmıştır. Bu

verilerin, incelenecek bilgisayar medyasının birebir kopyası olan adli kopya

(imaj) dosyası içerisinde olabileceği gibi klasör yapısı halinde bulunan sabit

dosyalar şeklinde de olabileceğinden bahsedilmiştir. Benzer şekilde canlı sistem

veya bulut bilişim üzerinde de bulunuyor olabileceği vurgulanmıştır. Adli bilişim

yazılımlarında bulunan regular expression (belirli ifade araması) özelliğinin,

banka hesap numaraları, kredi kartı numaraları, vatandaşlık numarası, telefon

numarası, IP numarası vb. arama tiplerinde aramayı çok kolay bir hale

12

getirdiğinden bahsedilen çalışmada, adli bilişim uzmanlarınca, en çok kullanılan

arama kelimeleri için regular expression değerlerinin belirlenmesinin, incelemek

üzere yeni olaylar geldiğinde zaman tasarrufu sağlayacağı anlatılmıştır.

Saleem vd. (2016) çalışmalarında, iki mobil cihazı iki ayrı araç kullanarak

değerlendiren bir vaka çalışması yapmıştır ve önerdikleri yaklaşımın faydasını

göstermişlerdir. Sonuçlar; XRY (Alt1)’nin Hem performans hem de gereklilikler

bakımından olguların çoğunda UFED'e (Alt2) hakim olduğunu göstermiştir. Bu

çalışmada temel amaç; araştırmacıların mobil adli bilişim için en iyi aracı

seçmelerine yardımcı olmaktır. Bu seçim, hem adli bilişim araçlarının

performansına hem de belirli bir davanın çözümünde ya da ilerlemesinde dijital

delillerin uygunluğuna dayanmaktadır. Seçim, Çok Kriterli Karar (MCD- Multi

Criteria Decision) analizi adı verilen resmi bir metoda dayanmaktadır. Çalışmada

MCD analizi için Önerilen Performans ve uygunluk olmak üzere iki faktör vardır.

Orozco vd. (2016) çalışmalarında, mobil cihazlara yerleştirilen kameraların

sayısının benzeri görülmemiş bir oranda arttığından, bu mobil kameraların

kalitesi ve performansının giderek artmakta olduğundan ve klasik dijital fotoğraf

makinelerinin yerini aldığından bahsetmişlerdir. Bu senaryonun, mobil

kameralarla çekilen görüntülerin adli analizini gittikçe daha önemli ve gerekli

kıldığı vurgulanmıştır. Bunun için değiştirilebilir resim dosyası formatı (Exif)

meta veri analizine dayanan ve bazı durumlarda fotoğrafın alındığı cihazı ve

modeli elde etmemizi sağlayan bir teknik geliştirilmiştir. Bu teknikle, meta veri

bilgisinin güvenilir olup olmayacağının önemli bir analizi ve görüntü

manipülasyonunun keşfedilmesinde yardımcı olabilecek ek araçlar da

geliştirilmiştir. Bu ve diğer yetenekler, Theia adında geliştirilen yeni bir araçla

birleştirilmiş; bu sayede adli bilişim analistinin, binlerce görüntüyü en hızlı ve en

güvenilir şekilde işlemesi ve analiz etmesinde birçok avantaj da sunulmuştur.

Cahyani vd. (2016) çalışmalarında, bulut teknolojilerinin günlük hayatımızın her

alanında yeni teknolojilerle kullanılmaya devam etmesinin iş fırsatları, güvenlik

ve gizlilik riskleri ve soruşturma zorlukları yarattığından bahsetmişlerdir (bir

siber güvenlik olayı durumunda). Bu çalışma da, yaygın bir cloud-of-thing aygıt

olan Windows telefonundan veri toplamanın üç popüler mobil adli bilişim aracı

13

tarafından ne ölçüde desteklendiği incelenmiştir. Aygıt ayarlarının

değiştirilmesinin (yani ekran kilidinin ve cihaz sıfırlama operasyonlarının

etkinleştirilmesi) ve ek üretim sonuçlarında alternatif kazanma işlemlerinin

(yani bireysel ve kombine edinim) etkisi de bu çalışmada incelenmiştir. Sonuçlar,

Windows Phone 8 için geçerli mobil adli bilişim araç desteğinin sınırlı kaldığını

göstermiştir. Elde edilen sonuçlar ayrıca fiziksel edinim desteğine kıyasla

mantıksal edinim desteğinin daha eksiksiz olduğunu göstermiştir. Bir örnek

uygulama da Nokia Lumia 625'in fiziksel imajında yapılmış ancak silinmiş kişileri

ve SMS'leri kurtarılamamış ve ayıklanamamıştır. Buna ek olarak, özellikle silinen

verileri kurtarmaya çalışırken, kurtarma sonuçlarını en üst düzeye çıkarmak için

aygıtın çıkarılabilir medyada ayrı bir imajının üzerinde çalışma gerekliliğinin

olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, uçucu delillerin incelenmesi sırasında veri

değişikliği olasılığını ortadan kaldırmak için uçuş modunu etkinleştirme ve

konum servislerini devre dışı bırakma önerilmiştir. Bu sonuçlar uygulayıcılara,

mobil adli bilişim araçlarının mevcut yeteneği ve Windows telefon

platformundan kanıtların başarıyla çıkartılmasında karşılaşılan zorluklarla ilgili

genel bir bilgi vermiştir.

Ali vd. (2017) çalışmalarında, metamodellemeye dayalı mobil adli bilişim alanı

için bir yaklaşım geliştirmiştir. Geliştirilen yaklaşım, Mobil Adli Bilişim

Metamodeli‘nin (MFM) geliştirilmesi yoluyla mobil adli bilişim konusundaki

ortak kavramları tanımlamaya katkıda bulunmuştur. Ayrıca, soruşturma sürecini

basitleştirmeye katkıda bulunmuş; ve soruşturma ekiplerinin delilleri

yakalamasını sağlamış; özel adli bilişim bilgisi eğitim ve bilgi yönetimi

faaliyetlerini desteklemiştir. Dahası araştırmacılar bu çalışmalarında, mobil adli

bilişim alanındaki güçlüğü ve belirsizliği azaltmış, Mobil Adli Bilişim

Metamodeli’nin eksiksiz ve doğru olmasını sağlamak için bir doğrulama işlemi

gerçekleştirmişlerdir. Doğrulama, metamodelin iyileştirilmesi ve düzeltilmesi

için iki teknik kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Ayarlanan metamodelin son hali

MFM 1.2 olarak adlandırılmıştır.

Zheng vd. (2017) çalışmalarında, android cihazlar için anti adli bilişim kavramını

incelemişlerdir. Mobil adli bilişim alanının, çok çeşitli bilgisayar cihazlarına

uygulanan tekniklerden oluşan disiplinler arası bir alan olduğu bu çalışmada

14

vurgulanmıştır. Android cihazların son yılların en çok kullanılan teknolojileri

arasında yer aldığı ve çok farklı kesimlerden insanların günlük yaşamında

başarılı bir şekilde yaygınlaşmaya devam ettiği yine bu çalışmada bahsedilen

konulardandır. Android cihazların, depoladıkları kişisel bilgilerin çok fazla ve

çeşitli olması nedeniyle adli bilişim alanında daha da önem kazandığı, ancak, adli

bilişim araçlarının genellikle saldırganlar tarafından gizlilik bilgisi edinmek için

kullanıldığı bilgisine de bu çalışmada yer verilmiştir. Bu çalışmada, adli bilişim

araçları tarafından AES anahtarlarının edinilmesini önleyen, Android cihazlar

için bir anti-adli bilişim yaklaşımı önerilmiştir. Bu çalışmada, anahtarların,

android cihaz yeniden başlatıldığında verilerin kapatılacağı özel bellek alanına

depolanıp, saldırganlar tarafından gizlilik bilgilerini çalamayacakları bir sistem

anlatılmıştır.

Anglano vd. (2017) çalışmalarında, android akıllı telefonlarda üretilen verilerin,

adli analizi için Telegram Messenger tarafından güvenli bir şekilde bireysel ve

grup olarak çeşitli iletişim şekilleri sunan, Telegram anında mesajlaşma

platformunu incelemiş, hem metin hem de metin dışı mesajların, kullanıcıların

yanı sıra sesli çağrıların da değiştirilebilir olduğunu incelemişlerdir. Bu yazıda,

kişiler listesi, kullanıcılar tarafından değiştirilen mesajların kronolojisi ve içeriği

ile gönderilen veya alınan dosyaların içeriğinin nasıl yeniden oluşturulacağı

gösterilmiştir. Ayrıca, kullanıcının katıldığı çeşitli sohbetlerin, grupların ve

kanalların önemli özelliklerinin nasıl belirleneceği (ör. oluşturucunun

tanımlayıcısı, oluşturulma tarihi, katılım tarihi vb.) de gösterilmiştir. Son olarak,

kullanıcı tarafından yapılan veya alınan sesli aramaların günlüğünün nasıl

yeniden oluşturulacağı anlatılmıştır. Bu yazıda Telegram Messenger'a

odaklanılsa da, burada kullanılan metodolojinin Android platformunda çalışan

herhangi bir uygulamanın adli analizine uygulanabileceği aktarılmıştır.

Zhang vd. (2017) çalışmalarında, Android uygulamalarının adli analizi, güvenlik

ve mahremiyet analizlerini yapmışlardır. Uygulama marketinin, kullanıcıların

kişisel verilerini gizlemelerine izin vermesi bir yana gizlilik arttıkça suçlu

dosyaları gizlemek için de yanlış amaçlarla kullanılacağı konusunda

değerlendirmeler yapmışlardır. Burada yapılan çalışmalar Connecticut

eyaletinde kolluk kuvvetlerine 66 suç unsuru bulunan görüntünün ve 18

15

videonun tek bir ceza davasında yeniden kullanılmasına yardımcı olmuştur. Bu

çalışmada tersine mühendislik yaparak, 18 Android uygulamasından (Google

Play Store'dan yaklaşık 220 milyon yüklemenin) üretilen dijital deliller

incelenerek analiz edilmiş, vaka analizleri ve sonuçları sunulmuştur. Bulgular

kod karmaşıklaştırma ve uygulamaların tersine mühendislik işlemlerini

engelleyen yerli kütüphaneler kullandığını göstermiştir. Bununla birlikte, gizli

uygulama verileri için root yapmadan gizli verileri tespit edip, Android cihazına

kök erişime sahip olmayan uygulamalardan veri kurtarmaya imkan sağlamıştır.

Bu uygulamaların bir kısmının depoladıkları fotoğrafları şifrelemediği ve bir

kısmının da videoları şifrelemediği tespit edilmiştir. Uygulamaların bazılarında

şifreler düz metin olarak depolanmıştır. Şifrelerin yer aldığı dosyalar kendi

oluşturdukları bir şifre ile değiştirilerek, veriler yetkisiz erişime açılmış, bu

sayede uygulamalarda da bir saldırı gerçekleştirilmiştir.

Cahyani vd. (2017) çalışmalarında, mobil teknolojilerin terörist faaliyetlerde

istismar edilebileceği ve kullanılmış olabileceğini vurgulamışlardır. Bu çalışmada,

bu gibi faaliyetlerin araştırılmasında mobil adli bilişimin önemi vurgulanmıştır.

Özellikle, Android ve Windows cihazlarında kontrol edilen bir dizi deneme

yapılarak, kanıtlayıcı delilleri istemci cihazlardan kurtarmak için mobil adli

bilişim tekniklerinin nasıl kullanılabileceği gösterilmiştir. Buna göre üç

simülasyon senaryosu vardır: (1) bilgi yayılımı, (2) bilgi gizleme ve (3) iletişim.

Denemelerde üç popüler bulut uygulaması (Google Drive, Dropbox ve OneDrive),

beş iletişim uygulaması (Messenger, WhatsApp, Telegram, Skype ve Viber) ve iki

e-posta uygulaması (GMail ve Microsoft Outlook) kullanılmıştır. Kanıtlayıcı

veriler, mobil adli bilişim ve ağ paket analizörü araçlarını kullanarak toplanmış

ve analiz edilmiştir. Delillerin korelasyonu, yasadışı mobil cihaz kullanımını

ortaya çıkarmak için önemli veriler sunmuştur. Bu çalışma aynı zamanda,

Android'in daha belirgin bir veri sunduğunu, Android ve Windows cihazları

arasında elde edilen kanıtların kapsamını vurgulamıştır.

Scrivens ve Lin (2017) çalışmalarında, bir android cihazdan adli soruşturma

amacıyla bilgi alırken kullanılabilecek yöntemler tartışılmış, pozitif ve negatif

yönleri anlatılmıştır. Ayrıca veriler alındıktan sonra hangi bilgilere nereden

16

ulaşılabileceği hakkında bilgi verilmiştir. Ayrıca Facebook Messenger ve Google

Hangouts üzerinde de örnek bir analiz işlemi gerçekleştirilmiştir.

Mobil cihaz kullanımının hızla artması, sosyal medya ve mesajlaşma

uygulamalarının kullanımının yaygınlaşması ile birlikte, mobil cihazlar üzerinde

kullanılan sosyal medya uygulamalarındaki verilerin dijital soruşturmalarda

kullanılmak üzere analiz edilmesi ile ilgili çalışmalar da yoğunlaşmıştır.

Özelllikle; Whatsapp Messenger (Thakur, 2013; Anglano, 2014; Rathi vd., 2018),

Telegram (Satrya vd., 2016; Anglano vd., 2017; Rathi vd., 2018), Facebook,

Twitter, Instagram (Al Mutawa vd., 2012; Norouzizadeh Dezfouli vd., 2016; Azfar

vd., 2017; Azhar ve Barton, 2017) üzerinde çalışmalar yapılmış ve yapılmaya da

devam edilmektedir.

Mobil adli bilişim alanında elde edilen mobil cihazdaki verileri kullanarak ilişkili

kişileri belirlemek ve mobil verileri kullanarak kişiler arasındaki ilişkileri

belirlemek amacı ile de çeşitli çalışmalar yapılmıştır.

Akbaş vd. (2013) çalışmalarında, mobil cihazlardaki arama süresi, video

konferans süresi, yüz yüze konuşma süresi ve email veya text mesajların

büyüklüklerini belirledikleri katsayılar oranında sonuca dahil ederek bir arkadaş

sıralama algoritması önermişlerdir.

Anwar ve Abulaish (2014) çalışmalarında, sohbet günlükleri verilerini kullanarak

dijital kanıtlar tanımlayabilmek için birleşik bir sosyal grafik tabanlı metin

madenciliği çerçevesi sunmuşlardır. Geliştirdikleri bu çerçeve ile; grup

sohbetlerindeki iki kullanıcının konuşma ve etkileşim verilerini, çakışan

kullanıcıların ilgi alanlarını ve sosyal bağlarını keşfetmeyi amaçlamışlardır.

Alzaabi vd. (2015) çalışmalarında, soruşturma grubu içerisindeki kişilerin

birbirleri ile yaptıkları email ve mesajlaşmaları kullanarak en etkin üyeleri

belirlemek amacı ile CISRI adını verdikleri bir adli analiz sistemi önermişlerdir.

Bu sistemin, bir suç grubu üyeleri arasındaki yapısal ilişkileri grafiksel olarak

açıklayabildiklerini belirtmişlerdir.

17

Reinhardt vd. (2015) çalışmalarında, mobil telefonlardaki kişi isimleri, çağrılar,

sms, mms ve email verilerini kullanarak kişileri sosyal ilişki kategorilerine göre

(acquaintances, work, family, friends, school/university) sınıflandırmışlardır.

Sınıflandırma yaparken SVM (Support Vector Machine), C4.5 ve Naive Bayes

algoritmalarını kullanmışlardır. SVM’nin en iyi sonucu bulduğunu

göstermişlerdir.

Choi ve Lee (2016) çalışmalarında, çağrı, sms/mms (KakaoTalk, Viber, Skype,

MyPeople, NaverLine, NateOnUC, Joyn), sns(Twitter, Facebook), cloud (Dropbox,

uCloud), memo (Evernote, AwesomeNote), schedule (Jorte), map (Daum map,

Naver map) ve document viewer (AdobeReader, ezPDFViewer, HancomViewer,

GoodReader, PolarisOffice) verilerini kullanarak kişilerin yakınlık noktalarını

hesaplayarak yakınlık derecelerini gösteren bir yöntem önermişlerdir. Yalnız bu

verilerden sadece çağrı sayısı, çağrı süresi ve mesaj sayısı bilgileri kullanılmıştır.

Adli bilişim alanında bulanık mantık yöntemi kullanılarak da çalışmalar

yapılmıştır.

Liao vd. (2009) çalışmalarında, ağ ortamında bilgisayar suçlarını analiz edebilen

ve dijital kanıtları otomatik olarak oluşturabilen adli ağ analizi için bulanık

mantık ve uzman sisteme dayalı bir yaklaşım önermişlerdir.

Stoffel vd. (2010) çalışmalarında, adli verilerden doğru ve kolay anlaşılır uzman

sistem benzeri kurallar çıkaramaya yönelik bulanık küme teorisine dayalı bir

metedoloji ve otomatik bir prosedür önermişlerdir.

Rostamipour ve Sadeghiyan (2015) çalışmalarında, tek ve çok aşamalı

saldırılardaki saldırıların kökenini otomatik olarak tespit edebilen bulanık

mantığa dayalı bir adli uzman sistem önermişlerdir. Önerilen bu sistemin

saldırının zamanını, kaynağını ve senaryosunu gösterebildiğini belirtmişlerdir.

Barmpatsalou vd. (2017) çalışmalarında, mobil adli kanıtlarda (sms) bulanık

sistem tabanlı süpheli model algılama yöntemi önermişlerdir.

18

3. MATERYAL VE YÖNTEM

3.1. Adli Bilişim ve Adli Bilişim Teknolojileri

Adli bilişim vakalarında bilişim uzmanlarınca mahkemeye sunulacak dijital

delillerin sorunsuz tespiti ve incelenmesi için yüksek duyarlık ve hassasiyete

sahip yazılım ve donanımların kullanılması gerekmektedir. Bu yazılım ve

donanımlar için yüksek ücretler ödenerek süreçler hızlandırılabileceği gibi,

alternatif ücretsiz yazılımlarla da, ihmal edilebilecek gecikmelerle, dijital delil

toplama ve inceleme işlemleri yapılabilmektedir.

Adli bilişim süreçlerinde kullanılan yazılımların ücretsiz sürümlerinin olması, bu

alanda yapılan ve yapılacak çalışmaların çeşitlenmesine de neden olmaktadır. Bu

kapsamda tez çalışmasının en önemli aşamalarından biri olan yazılım geliştirme

sürecinde, geliştirilecek yazılımın diğer yazılımlardan farklarını ortaya

koyabilmek ve ideal bir mobil adli bilişim yazılımı üretebilmek için ücretsiz adli

bilişim yazılımları kullanılarak, sosyal yaşam alanlarında bilişim teknolojileri

kullanıcılarının farkında olmadan bıraktıkları tüm bilgiler, dijital delil toplama

yöntem ve teknikleriyle toplanarak analiz edilmiştir. Özellikle internetle ilgili

işlemlere yoğunlaşarak arama motorlarında yapılan arama kelimeleri, browser

URL kayıtları, eposta adresleri ve kayıtlarıyla ilgili verilere ulaşılmıştır. Bu

bilgilerin yanı sıra diske kaydedilen son dosyalar ve silinen dosyalar da

incelenmiştir. Bu işlemler yapılırken FTK Imager 3.1.1.8 ve Autopsy 4.0.0 64 bit

(Windows) adli bilişim inceleme yazılımları kullanılmıştır.

FTK Imager yazılımı, adli bilişim alanında çalışan uzmanların en çok tercih ettiği

imaj alma yazılımlarından biridir. AccessData firmasının ürettiği ve firmanın

internet adresinden ücretsiz olarak indirilebilen bir yazılımdır. FTK Imager

programıyla dd, E01 ve AFF biçimlerinde imaj alınabilmektedir. Veri depolama

birimlerinin içeriklerini görüntüleme, birebir kopya alma ve veri kurtarma

özellikleri vardır. Şekil 3.1’de bu yazılıma ait bir ekran görüntüsü verilmiştir.

19

Şekil 3.1. Ftk imager ekran görüntüsü Autopsy yazılımı, açık kaynak kodlu adli bilişim yazılımları içerisinde, en geniş

kapsamlı olan yazılımdır. Bu program ile kapsamlı bir disk/dosya analizinin

yapılması mümkündür. Şekil 3.2’de bu yazılımla yapılan bir işlem sırasında elde

edilen bir ekran görüntüsü verilmiştir.

Şekil 3.2. Autopsy ekran görünümü

Yapılan uygulamalar ve incelemeler doğrultusunda adli olayların

aydınlatılmasında ihtiyaç duyulan eposta kayıtları, çerezler, şifreler, ziyaret

edilen sitelere ait URL kayıtları, web arama kayıtlarına nasıl ulaşıldığı açıkça

görülmüştür.

20

Burada elde edilen bulgular yazılım geliştirme aşamalarında önemli bir yol

gösterici olmuştur. Elde edilen tüm bulgular ve araştırmalar neticesinde

geliştirilecek programın, adli bilişim analiz işlemleri için çalışacağı mobil ortamın

android işletim sistemine sahip platformlar olmasına karar verilmiştir. Bu

kapsamda öncelikle bu işletim sistemine sahip cihazların root işlemlerine dönük

araştırmalar yapılmış ve çeşitli uygulamalar incelenerek bir yazılım modülü

geliştirilmiştir.

3.2. Mobil Adli Bilişim ve Mobil Adli Bilişim Teknolojileri

Mobil cihaz teknolojileri gelişip yaygınlaştıkça, günlük iş ve işlemler de mobil

ortamlara taşınmakta ve mobil cihaz kullananlar kullanmayanlara göre günlük

bir çok işlemini daha kolay, daha az maliyetlerle ve daha hızlı olarak

gerçekleştirmektedir. Mobil cihazlar üzerinde yapılan tüm işlemlere ait veriler

cihaz üzerindeki depolama birimlerinde saklanabilmekte ve silinebilmektedir.

Bu depolama alanlarından veri kurtarmanın mümkün olması, bu verilerin sayısal

delil niteliği taşıması ve adli delil inceleme süreçlerinde geçerli olması mobil adli

bilişim (mobile forensics) kavramını ortaya çıkarmıştır.

Günümüzde mobil adli bilişim alanında kullanılan birçok donanım ve/veya

yazılımlar bulunmaktadır. Bu alanda kullanılan donanım ve yazılımlara her

geçen gün bir yenisi eklenmekte veya var olan donanım ve yazılımlara yeni

özellikler eklenmektedir. Böylece delil tespit ve incelemeleri daha kapsamlı ve

hızlı yapılabilmektedir. Adli bilişim süreçlerinde kullanılan ve bu çalışma

kapsamında geliştirilen yazılımın özelliklerinin belirlenmesi aşamalarında da

kullanılan yazılımların başında Mobiledit Forensic, Paraben ve Oxygen Forensic

gelmektedir.

MOBILedit Forensic adli bilişim yazılımı, başta cep telefonları ve SIM kartlar

olmak üzere tablet bilgisayar ve MP3/4 çalarların adli incelemesinde

kullanılmaktadır. Compelson firması 1996 yılından itibaren mobil cihaz inceleme

yazılımı alanında çalışmaktadır ve bu alanda çalışan ilk firmadır. İlk üretilen

yazılım SIM kart incelemesi için kullanılmakta iken, geçen süre içerisinde yazılım

geliştirilmiş ve bugün on binin üzerinde farklı marka ve modeldeki mobil cihazın

21

incelemesinde kolluk ve adli makamlar tarafından tercih edilen bir yazılım

olmuştur. MOBILedit Forensic adli bilişim yazılımı ile incelenen cihazlar üzerinde

her türlü veriyi görüntülemek, aramak ve incelemek mümkün olmaktadır.

İncelenebilen veriler arasında arama kayıtları (arayan, aranan ve cevapsız çağrı),

telefon rehberi, SMS ve MMS kayıtları, dosyalar, ajanda, notlar, hatırlatmalar ile

Skype, Dropbox ve Everynote gibi uygulamalara ait kayıtlar yer almaktadır. Aynı

zamanda cihazlara ait IMEI, işletim sistemi bilgileri, SIM detay bilgileri (IMSI ve

ICCID) ve sürüm bilgileri de tespit edilebilmektedir. Ayrıca MOBILedit Forensic

adli bilişim yazılımının silinmiş verileri kurtarma, cihaz güvenlik kodu, PIN ve

yedekleme şifresini aşma gibi özellikleri bulunmaktadır (Mobiledit Forensics,

2018).

MOBILedit Forensic adli bilişim yazılımı ile yaygın olarak kullanılan pek çok

telefon markası (Apple, Samsung, HTC, Nokia, Sony, LG, Motorola v.b.) hızlı bir

şekilde incelenebilmektedir. MOBILedit Forensic adli bilişim yazılımı Android,

iOS, Blackberry, Symbian, Windows Mobile, Windows Phone, Bada, Meego, Çin

menşeili telefonlar ve CDMA telefonlarının işletim sistemlerini desteklemektedir.

MOBILedit Forensic adli bilişim yazılımı özellikle Android ve iOS işletim sistemi

bulunan mobil cihazlarda yaygın olarak kullanılan Dropbox, Evernote, Skype,

WhatsApp vb. uygulamaların verilerini hızlı ve kolay bir şekilde analiz etmeye ve

raporlamaya imkan sağlar. iOS işletim sistemi kullanan Apple cihazlarının

güvenlik kodu MOBILedit Forensic yazılımı ile aşılarak incelenebilmektedir.

“Lockdown Files Method” adı verilen bu yöntemde iOS işletim sistemi bulunan

cihazın daha önce bağlanarak iTunes yazılımı ile eşleştirilmesi sonucu

bilgisayarda yer alan veriler kullanılmaktadır. Bu işlemi gerçekleştirmek için

MOBILedit Forensic yazılımı kullanıcıyı yönlendirmektedir (Mobiledit Forensics,

2018).

Paraben DS, 2001 yılından günümüze kadar mobil adli bilimlerde bir standart

haline gelen ve olmazsa olmaz araçlar arasında gösterilen bir yazılımdır. SC

Magazine dergisinde, mobil adli bilişim araçlarının yıllık incelemelerinde,

bağımsız yorumcular tarafından; “Basit, iyi düşünülmüş ve bir mobil cihaz adli

aracı için en tepede yer almaktadır. Yetenekleri dar ve çok derindir. Tek bir

22

araçtır ancak mobil cihaz adli bilişim alanında işini son derece iyi yapmaktadır.

Bu nedenlerle Paraben DS satın alınabilecek en iyi ürün olarak seçilmiştir”

şeklinde değerlendirilmiştir. Paraben E3:DS sürümü, mantıksal ve fiziksel imaj

alma, uygulama verilerini ayrıştırma, şifre atlama ve kötü amaçlı yazılım tespiti

vb. özellikleri ile benzersiz içerik analizi yeteneğine sahiptir (E3:DS, 2018).

IoT Verileri, dijital adli araştırmalarda karşılaşan yeni bir sorundur. Bu verileri

bulabilmek ve ihtiyaç olan şeyleri analiz etmek, zamana duyarlı bilgiler için kritik

öneme sahiptir. Paraben’in E3 yazılım platformu, akıllı saat, drone, fitness aleti,

oyun sistemleri ve Amazon Echo cihazlarından alınacak veriler gibi çok çeşitli

aygıtlardan alınan verileri desteklemektedir. 29.000'den fazla cihaz profilini

destekleyen ve desteklediği aygıtların listesi sürekli büyüyen, bu haliyle diğer

tüm araçlardan daha geniş cihaz türlerini destekleyebilen bir temel adli bilişim

aracıdır. Kilitli cihazların giderek yaygınlaşmasıyla Paraben, Samsung cihazları

için yeni bir özel bootloader (cihaz açıldığında işletim sistemini yüklemeyi

sağlayan yazılım)'ı geliştirmiştir. Paraben, tüm akıllı telefon işletim sistemlerini

desteklemektedir. Ayrıca, tipik cihazlar gibi çalışmayan cihazlar için de yerleşik

JTAG özellikleri bulunmaktadır (E3:DS, 2018).

Mobil cihazlar üzerindeki uygulama verileri sürekli olarak değişmektedir ve

değişimin ne olduğunu anlamak ve ihtiyaç duyulan veriyi elde etmek için gerekli

olan özelliklerin adli bilişim inceleme yazılımı aracında bulunması çok önemli

olabilmektedir. Paraben, en popüler uygulamaların bazıları için etkin ayrıştırma

sağlamaktadır ve diğerleri için de tüm verileri göstermekte ve verileri incelemek

için de yerleşik bir SQLite görüntüleyici sunmaktadır. Mobil cihazlar verileri

dinamik bir şekilde buluta taşımaktadır ve adli bilişim inceleme yazılım araçları

gerektiğinde bu verileri yakalayabilmelidir. Paraben, doğrudan şüphelilerin

hesaplarından veri indirmek için yerleşik bir bulut yakalama işlevselliğine

sahiptir (E3:DS, 2018).

Oxygen Forensic mobil cihaz adli bilişim yazılımı ile başta cep telefonları ve SIM

kartlar olmak üzere tablet bilgisayar ve MP3/4 çalarların adli incelemesi

yapılabilmektedir. Oxygen Forensics mobil cihaz adli bilişim yazılımı ile

incelenen cihazlar üzerinde her türlü veriyi görüntülemek, aramak ve incelemek

23

mümkün olmaktadır. İncelenebilen veriler arasında arama kayıtları (arayan,

aranan ve cevapsız çağrı), telefon rehberi, SMS ve MMS kayıtları, dosyalar, ajanda,

notlar, hatırlatmalar ile Skype, Dropbox ve Everynote gibi uygulamalara ait

kayıtlar yer almaktadır. Aynı zamanda cihazlara ait IMEI, işletim sistemi bilgileri,

SIM detay bilgileri (IMSI ve ICCID) ve sürüm bilgileri de tespit edilebilmektedir.

Ayrıca Oxygen Forensics mobil cihaz adli bilişim yazılımının silinmiş verileri

kurtarma, cihaz güvenlik kodu, PIN ve yedekleme şifresini aşma gibi bazı

özellikleri bulunmaktadır. Rehber, mesajlar, olay günlüğü, Skype, sohbet ve

mesajlaşma uygulamaları gibi farklı kaynaklarda ve gruplarda bulunan aynı

şahıslara ait verilerin tespiti ve analizi otomatik olarak yapılmaktadır. Yapılan

inceleme ve araştırmalarda Android işletim sistemli cihazların kaynak kodlarının

incelenmesine ihtiyaç duyulduğunda araştırmacıya verilerin komple set şeklinde

otomatik olarak incelenmesine olanak sağlamaktadır. Mobil cihazlarda kullanılan

ve içerisinde şifreler, günlükler, tarih, dosya ve benzeri değerli kullanıcı verilerini

barındıran çok sayıda uygulamanın oluşturduğu önyüklü ve kullanıcı

uygulamalarının listesinin görüntülenmesini sağlamaktadır (Oxygen Forensic

Mobil Cihaz İnceleme Yazılımları, 2018).

Çin üretimi cep telefonu ve tablet gibi cihazların adli kopyalarının alınarak

cihazlarda bulunan olay günlüğü, mesajlar, kişiler ve dosyalar gibi önemli

kullanıcı verilerinin elde edilmesini sağlamaktadır. Hızlı analiz yapılabilmesi

amacıyla kişilerin bağlantılar ve istatistikleri bölümünde yer alan aramalar,

metin, multimedya ve e-posta mesajları ve Skype faaliyetlerini analiz ederek

cihaz kullanıcısının sosyal bağlantılarının araştırılmasını sağlamaktadır. Yazılım

içerisinde yerleşik olarak bulunan HEX-görüntüleyici, resim görüntüleyici, müzik

ve video oynatıcılar, kod sayfası çevirici, HTML, SQLite ve Plist izleyiciler gibi veri

görüntüleme uygulamaları ile inceleme uzmanına yardımcı olmaktadır. Mobil

cihaz sahibi tarafından oluşturularak sözlükler bölümüne yüklenmiş olan

mesajlar, notlar ve takvim verileri gibi tüm sözcüklerin gösterilmesini

sağlamaktadır. Mobil cihazın her bölümünde kullanıcı verilerinin tespit

edilmesini sağlamak amacıyla cihaz üzerinde bulunan metin, telefon numarası, e-

postalar, coğrafi koordinatları, IP adresleri, MAC adresleri, kredi kartı numaraları

24

gibi verilerin aranması sağlanabilmektedir (Oxygen Forensic Mobil Cihaz

İnceleme Yazılımları, 2018).

Mobil sistemlere yönelik adli delil incelemelerinde günümüz akıllı cep telefonları

dijital delil açısından oldukça fazla veri barındırmaktadır. Bu verilere, sim kartlar

üzerinde kopyalama ve/veya inceleme, işletim sistemleri üzerinde inceleme, Ram

hafızası incelemeleri yapılarak ulaşılabilmektedir. İşletim sistemleri üzerinde

yapılan incelemeler aynı zamanda cihazın disk alanını kapsadığından bir adli

olayın aydınlatılmasında delil olabilecek birçok değerli veriye ulaşmak mümkün

olmaktadır.

3.3. Mobil Adli Bilişim İnceleme Alanları

Mobil sistemlere yönelik adli delil incelemelerinde günümüz akıllı cep telefonları

dijital delil açısından oldukça fazla veri barındırmaktadır. Bu verilere, sim kartlar

üzerinde kopyalama ve/veya inceleme, işletim sistemleri üzerinde inceleme, Ram

hafızası incelemeleri yapılarak ulaşılabilmektedir.

İşletim sistemleri üzerinde yapılan incelemeler aynı zamanda cihazın disk alanını

kapsadığından bir adli olayın aydınlatılmasında delil olabilecek birçok değerli

veriye ulaşmak mümkün olmaktadır.

Bilişim teknolojisi cihazlarından elde edilebilecek ve sayısal delil niteliği

taşıyabilecek veriler aşağıdaki şekilde listelenebilir.

• Fotoğraf ve video kayıtları,

• Doküman dosyaları (word, excel, ppoint vb),

• Sistem log kayıtları,

• Browser geçmiş gezinti kayıtları,

• Sistem registery kayıtları,

• Uygulama yazılımlarında tutulan kayıtlar,

• Silinmiş dosya ve klasörler.

Olay yeri inceleme ve adli bilişim tekniklerine göre delil çıkartma işlemleri

sırasında yapılabilecek çalışmalar; mevcut dosya araması, silinmiş dosya

25

araması, unallocated alandan dosya araması, kelime araması, internet işlemleri,

link dosyaları, print spool dosyaları, registry incelemesi, dosya imza analizi, hash

analizi, geri dönüşüm kutusu kurtarma, swap dosyası, kullanılmayan disk

alanları, windows açılışında otomatik çalışan programlar, saklanmış bölümler

(hidden partitions) şeklinde sıralanabilmektedir.

Burada belirtilen adli bilişim teknikleri ve sayısal deliller bu çalışma kapsamında

geliştirilen yazılımda da yöntem ve materyal olarak kullanılmaktadır.

3.4. NSFDSS ve Fuzzy Vikor Yöntemi

Bulanık modelin belirlenmesi ve geliştirilmesi aşamasında öncelikli olarak

bugüne kadar kullanılmış ve kabul görmüş teorilerden Chen (1998) tarafından

geliştirilmiş olan Nonstructural Fuzzy Decision Support System (NSFDSS) ve

Fuzzy Vikor methodu (Chen ve Wang, 2009) incelenmiştir. 1998‘de geliştirilen

NSFDSS yöntemine göre ana kriterler problem çözümü için dallara ayrılır. Her

dalın altındaki alt kriterlerin sayısı arttıkça problem çözümüne ulaşılır. Bu

yöntemde basit kombinasyonlar kullanılır. Kombinasyonlarla her alt kriterin

diğer kriterleri ne kadar etkilediğinin değerleri üretilir. Ayrıca tüm alt kriterlerin

problem üzerindeki etkisine göre kriterlikten çıkarılması gibi durumlar test

edilir.

Fuzzy Vikor yöntemi ise, birbirleriyle uyumsuz kriterler içeren problemler için

karar vericilere yardımcı olmak amacıyla kullanıldığından, bu çalışmada Fuzzy

Vikor yöntemine odaklanılmıştır.

Twitter verileri, whatsapp verileri veya rehberde bulunup bulunulmaması gibi

belirlenen kriterler tek başlarına bir anlam ifade etmek için yetersiz görünse de

her biri bir çözüm denklemi olarak birlikte değerlendirildiğinde yakınlığa ilişkin

sonuç vermektedir.

3.5. Mobil Adli Bilişim Yazılımı Geliştirme Sürecinde Root, Adb Yöntemleri

ve Programlama Dilleri Linux sistemlerde root hesabı yönetici yetkilerine sahiptir ve işletim sistemi

üzerinde tüm işlemleri gerçekleştirebilir. Android işletim sisteminin Linux

26

işletim sistemi çekirdeğini kullanması nedeniyle aynı root yetkileri android

sistemlerde de geçerlidir. Mobil cihazlarda üreticiler root ayarlarını kullanıcılara

kilitlemekte ve cihazlara tam kontrol sağlanmasını engellemektedir.

Root yetkisi olmayan bir kullanıcı hesabı, cihaz üzerinde sistem seviyesinde hiç

bir şeyi değiştirememektedir. Root yetkisine sahip kullanıcı ise, cihaz üzerindeki

herşeyi kontrol edebilir.

Android root araçları kullanılacak platformlara göre değişiklik göstermektedir.

Bu çalışma yapılırken öncelikle mobil telefonlar için root araçları incelenmiştir.

Android’li akıllı telefonlarda root erişimini sağlamak için çeşitli yöntemler tercih

edilmektedir. Bu yöntemlerden bazıları oldukça kolayken karmaşık çözümler de

bulunmaktadır.

Root erişimini sağlamanın en kolay yolu bu işlemi otomatik gerçekleştiren

araçlardan geçmektedir. Bulut tabanlı olarak görev yapan bu araçlar cihazları

taramakta ve root erişimi için en uygun yolu tespit ederek brute-force adı verilen

atak yöntemiyle işlemi gerçekleştirmektedir. Zor yöntem ise biraz karmaşık olan

custom recovery flaşlama ve güncel SuperSU’yu yükleme gibi zahmetli

işlemlerdir. Bütün bu işlemleri daha da kolaylaştıran hazır araçlardan bazıları;

Kingroot, Cf auto root, One click root, Towelroot ve Rescue root olarak sayılabilir.

Kingroot, bulut tabanlı bir uygulamadır. Android işletim sistemli akıllı

telefonlarda root erişimini sağlamak için faydalanabilecek en ideal çözümlerden

biridir. Root başarımı oldukça yüksek olan yazılım, piyasadaki bilinen birçok

akıllı telefonu desteklemektedir.

Ünlü geliştirici Chainfire tarafından geliştirilen CF Auto Root, stok recovery

imajını iyileştirerek otomatik rootlama paketine dönüştüren bir sistemi

kullanmaktadır. Bu paketler cihaza SuperSU’yu yüklemek ve etkinleştirmek için

tasarlanmıştır, yani root erişimi sağlamaktadır. Otomatik root daha çok Samsung

cihazları hedeflese de Nexus serisi ve Motorola etiketli birçok akıllı telefonda da

çalışmaktadır.

27

One Click Root, başlangıçta tüm Android cihazları destekleme hedefiyle yola

çıkan ancak android cihazların çeşitliliği nedeniyle tüm cihazlarda henüz

istenilen başarıyı yakalayamayan bir uygulamadır. Uygulamanın geliştirme

ekibinin, mobil cihaz piyasasında yer alan bir çok Android cihaza sağlanacak

destek için çalışmaya devam ettiği ve her geçen gün desteklenen cihaz sayısının

arttığı bilinmektedir.

Towelroot, ünlü hacker Geohot’ın Android için geliştirdiği otomatik root aracıdır.

Uygulamanın akıllı telefona yüklenmesi gerekmektedir. Yapılan denemelerde 3

Haziran 2014’ten önce üretilen akıllı telefonları desteklediği, güncel cihazlarda

olumlu sonuçlar vermediği görülmüştür.

Rescue Root, bilgisayar üzerinde çalışan, akıllı telefonu USB kablosuyla sisteme

bağlamak gereken bir uygulamadır. Android root veritabanında özel scriptler ve

spesifik cihazlar için exploitler bulunmaktadır. Android 1.x, 2.x, 4.0.x ve 4.1.x

kurulu akıllı telefonları tam olarak desteklemektedir. Veritabanında akıllı

telefonlardan tabletlere ve e-kitap okuyuculara uzanan 1000’i aşkın cihaz

bulunmaktadır. Rescue Root belirli cihazlarda root işlemini takip etme ve

özelleştirme imkanı sağlamaktadır. Genellikle telefonu PC’ye bağlamak ve basitçe

bir butona tıklamak yeterli olmaktadır. Yazılımın ücretsiz sürümünde akıllı

telefonun root erişimi için desteklenip desteklenmediği analiz edilebilmektedir.

Root erişimini sağlamak için ise ücretli olarak lisans yükseltmesi yapmak

gerekmektedir.

Mobil cihazları root etmek için kullanılan birçok uygulama yazılımı bu kapsamda

incelenerek root yapma işlemleri gerçekleştirilmiş ve geliştirilen yazılımın içinde

yer alması için exploit yöntemini kullanan bir root modülü ayrıca kodlanmıştır.

Ancak android cihazların donanımsal çeşitliliklerinden kaynaklanan problemler

ve cihaza yapılacak root kaynaklı fiziksel müdahalenin adli bilişim incelemele

aşamalarında çıkarabileceği teknik ve hukuki problemler düşünülerek

geliştirilen yazılıma bu modül eklenmemiştir.

Geliştirilen yazılım root edilmiş cihazdan mantıksal ve fiziksel imaj, root

edilmemiş cihazdan ise mantıksal imaj alabilmektedir.

28

Android cihazlardan imaj almak için cihaza bağlanma işlemi adb (android hata

ayıklama köprüsü) aracılığıyla gerçekleştirilmektedir. Adb bir android cihazla

iletişim kurulmasını sağlayan çok yönlü bir komut satırı aracıdır. Geliştirilen

yazılıma entegre edilen imaj alma modülü adb komutunu grafik arayüzden

çalıştırabilmektedir. Adb; uygulama yükleme, hata ayıklama, veri kopyalama gibi

çeşitli aygıt işlemlerini kolaylaştıran ve birçok komutu çalıştırarak Unix

kabuğuna erişim sağlayan bir komut aracıdır. USB üzerinden sisteme bağlanan

cihazla adb iletişiminin sağlanabilmesi için cihazda USB hata ayıklamasının

etkinleştirilmesi gerekmektedir.

Alınan imajlar içerisinde yer alan dosyalarda ve veritabanlarında inceleme

yapmak da geliştirilen yazılımla mümkündür. Yine aynı şekilde farklı yazılımlarla

alınmış imajlar üzerinde de geliştirilen yazılım inceleme yapabilmektedir.

Mobil adli bilişim yazılımı java programlama dili kullanılarak NetBeans

geliştirme ortamında kodlanmıştır. Android cihazlarda çalışan yazılım

modüllerinde java dilinin dışında mysql veritabanı, php ve python dilleri tercih

edilmiştir.

29

4. ARAŞTIRMA BULGULARI

Geliştirilen yazılıma ait ekran görüntüsü Şekil 4.1‘de görüldüğü gibi kolay bir

arayüze sahiptir. Öncelikle bilgisayara bağlı android cihazlar yazılım tarafından

tanınmakta ve Aygıtlar bölümünde listelenmektedir. Aygıtlar bölümünde

listelenen cihazlardan işlem yapılmak istenen cihaz kodu seçildiğinde seçili

cihaza ait bilgiler arayüzün en alt bölümünde listelenmektedir. Ayrıca seçili cihaz

üzerinde farenin sağ tuşuna tıklandığında, cihazı yeniden başlatmak için

kullanılan Cihazı Yeniden Başlat ve cihazın imaj alma (yedekleme) işlemini

başlatan İmaj Al menüleri açılmaktadır.

Şekil 4.1. Geliştirilen yazılıma ait ana pencere

Ayrıca mobil cihazdan elde edilen imaj dosyası, Dosya menüsü altında yeralan

İmaj Açma menü seçeneği ile istenen bir klasöre açılabilmektedir. Analiz menüsü

ise açılan imaj dosyası içerisindeki tüm veritabanı dosyaları ve delil

incelemesinde önemli olan dosya türlerinde inceleme yapılmasını sağlayan alt

menüleri içermektedir.

4.1. Delil Elde Etme İşlemleri

Adli bilişim süreçlerinin ilk aşaması elde etme ya da toplama aşamasıdır. Yapılan

çalışmada delil elde etme işlemleri mobil cihazın imajının alınması, imajın

30

açılarak tüm verilere ulaşılması ve sosyal medya üzerinden veri elde etme olarak

işlem basamaklarına ayrılmıştır.

4.1.1. İmaj alma işlemleri

Bu aşamada, geliştirilen yazılım bilgisayara usb veri kablosu aracılığıyla bağlı

mobil cihazdan dijital delil toplanmasını imaj alma işlemiyle sağlamaktadır.

İmaj alma işlemi için program arayüzünde görülen “Aygıtlar” bölümünden mobil

cihaz seçilerek üzerinde fare ile sağ tuşa tıklanır ve açılan menüden “İmaj Al”

seçeneği tıklanır. Şekil 4.2‘de gösterilen İmaj Alma İşlemleri penceresinde ise

yedek alınacak klasörü seçmek için Klasör Seç butonu tıklanır.

Şekil 4.2. İmaj alma penceresi

Klasör Seç butonuna tıklandıktan sonra açılan ve Şekil 4.3‘te gösterilen “Lütfen

İmaj Dosya Adını Yazınız” penceresinde ise imaj alınacak klasör seçilir ve imaj

dosyasına isim verilerek Save butonuna tıklanır.

31

Şekil 4.3. İmaj alınacak klasör seçimi penceresi Şekil 4.2‘de gösterilen “İmaj Alma İşlemleri” penceresinde “Mantıksal İmaj” veya

“Fiziksel İmaj” seçeneklerinden biri seçilerek “İmaj Alma İşlemini Başlat” butonu

tıklanır ve imaj alma işlemleri başlatılır. Seçili olan klasöre imaj alma işleminin

gerçekleştirilmesini sağlayan ana komut aşağıdaki gibidir.

adb.exe backup -apk -shared -all -system -f+" "+path

İmaj alma işlemlerine ait kodlar Ek A1’de verilmiştir.

4.1.2. İmaj açma işlemleri

Adli bilişim inceleme sürecinde imaj açma işlemleri de mobil cihazdan veri elde

edebilmek için yapılan bir işlem olması nedeniyle elde etme aşamasının önemli

bir basamağını oluşturmaktadır.

Geliştirilen yazılım kullanılarak alınan imaj dosyaları, yazılıma eklenen “Dosya”

menüsü altında yer alan “İmaj Açma” menü seçeneğine tıklanarak açılmaktadır.

Bu menüye ait ekran görüntüsü Şekil 4.4’te görülmektedir.

32

Şekil 4.4. İmaj açma menü penceresi

İmaj açma menü seçeneğine tıklandıktan sonra Şekil 4.5’te görülen “İmaj Açma”

penceresi görüntülenir.

Şekil 4.5. İmaj açma işlemleri penceresi (işlemler öncesi)

Bu pencerede “İmaj Dosyası Seç” butonuna tıklanarak açılan ve Şekil 4.6’da ekran

görüntüsü verilen pencereden imaj dosyası seçilerek “Aç (open)” butonu tıklanır.

33

Şekil 4.6. İmaj dosyası seçme penceresi

İmaj dosyası seçildikten sonra, imaj dosyasının içeriğinin çıkartılacağı klasör,

“İmajın Açılacağı Klasörü Seç” butonu tıklanarak açılan Şekil 4.7’deki pencereden

seçilerek bir dosya ismi girilir ve “Kaydet (save)” butonu tıklanır. Burada ab

uzantılı imaj dosyasının öncelikle tar dosyasına dönüştürülmesi sonra da tar

dosyasının açılması işlemi gerçekleştirildiğinden dosya ismi girilmesi

gerekmektedir.

Şekil 4.7. İmajın açılacağı klasörü seçme penceresi

34

İmajın açılacağı klasör seçimi işleminden sonra, imaj dosyası oluşturulurken

dosya bir şifre ile korunmuşsa Şekil 4.8’de görülen pencerede “Şifre” bölümüne

bu şifre girilir yoksa boş bırakılır ve “İmaj Açma İşlemini Başlat” butonuna

tıklanarak işlem başlatılır.

Şekil 4.8. İmaj açma işlemleri penceresi (işlemler sonrası)

Seçili olan klasöre imaj dosyasını açmak için aşağıdaki iki komut satırı

kullanılmıştır.

java -jar C:\\abe\\abe.jar unpack" + " " + bkpFileName +

" " + openDrcName + " " + password

C:\\Program Files\\7-Zip\\7z.exe x" + " " + openDrcName +

" " + "-o" + resultString +" " + "-aoa"

İmaj açma işlemlerine ait kodlar Ek A2’de verilmiştir.

4.1.3. Sosyal medya verilerinin elde edilmesi

Mobil cihazı incelenen kişiye ait sosyal medya verilerinin elde edilmesi adli

bilişim inceleme sürecinde birinci aşama olan elde etme sürecinin yine önemli bir

basamağını oluşturmaktadır.

Kişinin twitter hesap adı kullanılarak, twitter api yardımıyla çekilen verileri

sistemli olarak kaydeden bir web yazılımı php programlama dili kullanılarak

35

geliştirilerek mobil adli bilişim yazılımına entegre edilmiştir. Hesap adı incelenen

kişinin Twitter verilerinin alınması için Şekil 4.9’da gösterilen mobil adli bilişim

yazılımı penceresinde “Sosyal Medya” menüsünden “Twitter Veri Elde Etme”

seçeneği tıklanmalıdır.

Şekil 4.9. Sosyal medya penceresi

Bu seçenek tıklandığında açılan web arayüzü Şekil 4.10’da görülmektedir.

Şekil 4.10. Twitter verileri elde etme ekranı

Web yazılımında kullanılan mysql veritabanının genel yapısı Şekil 4.11‘de

görülmektedir.

36

Şekil 4.11. Veritabanı yapısı

Geliştirilen yazılım öncelikle ana hesabın takipçilerini (follower) ve takip

ettiklerini (following) veritabanına kaydetmektedir.

Sonraki aşamada da yazılım; ana hesabın takipçilerinin takipçilerini (follower to

follower) ve ana hesabın takipçilerinin takip ettiklerini (follower to following),

ana hesabın takip ettiklerinin takipçilerini (following to follower) ve ana hesabın

takip ettiklerinin takip ettiklerini (following to following), veritabanına

kaydetmektedir. Geliştirilen yazılım twitter apilerinden faydalanarak verileri

elde etmektedir.

Twitter veri elde etme işlemlerine ait kodlar Ek A3 ve Ek A4’te verilmiştir.

4.2. Tanımlama İşlemleri

Adli bilişim süreçlerinin ikinci aşaması tanımlama ya da inceleme aşamasıdır.

Yapılan çalışmada tanımlama işlemleri, dosya türlerine göre inceleme ve

veritabanı inceleme olarak işlem basamaklarına ayrılmıştır.

37

4.2.1. Dosya türüne göre inceleme işlemleri

Bu aşamada, geliştirilen yazılımla alınan imajın içindeki tüm dosyaların bir

klasöre çıkartılmış kopyası üzerinde jpg, txt, pdf, html ve mp4 dosya türlerinde

inceleme yapılabilmektedir.

Delil incelemesi için açılmış dosyalar üzerinde yapılacak adli bilişim analizleri

için Şekil 4.12’de gösterilen “Analiz” menüsü altında yeralan “Dosya İşlemleri”

menü seçeneği tıklanır.

Şekil 4.12. Analiz menüsü dosya işlemleri alt menü penceresi

Öncelikli olarak belirlenen 5 farklı dosya türünde analiz işlemleri

yapılabilmektedir. Şekil 4.13’te dosya türüne göre delil incelemesi yapılan

arayüzde resim dosyası inceleme ile ilgili bir ekran görüntüsüne yer verilmiştir.

Şekil 4.13. Analiz menüsü dosya işlemleri penceresi (resim inceleme)

38

Şekil 4.14’te dosya türüne göre delil incelemesi yapılan arayüzde video dosyası

inceleme ile ilgili bir ekran görüntüsüne yer verilmiştir. Burada imaj içerisinde

seçilen video dosyası adli bilişim uzmanı tarafından incelenirken dosyanın aynı

pencerede oynatıldığı ve dosya ile ilgili tanımlayıcı bilgilerin açıldığı bir pencere

görülmektedir. Video dosyalarının panel üzerinde oynatılabilmesi için vlcj player

api kullanılmıştır.

Şekil 4.14. Analiz menüsü dosya işlemleri penceresi (video inceleme)

Diğer dosya türlerinin meta bilgilerinin alınabilmesi için de tika api geliştirilen

yazılıma entegre edilmiştir. Farklı dosya türlerinden veri elde etme işlemlerini

gerçekleştirmek için geliştirilen kodlar Ek A5’te verilmiştir.

4.2.2. Veritabanı inceleme işlemleri

Adli bilişim süreçlerinden inceleme aşamasında veritabanı dosyaları da

incelenmektedir. Adli bilişim incelemelerinde en önemli konulardan olan,

programların kayıtları, browser geçmişi, arama sonuçları vb. verilerin tutulduğu

veritabanı dosyaları üzerinde de işlem yapabilmek için yazılıma ek bir modül

geliştirilmiştir.

Veritabanı inceleme işlemlerini yapabilmek için Şekil 4.15’te gösterilen “Analiz”

menüsü altında yeralan “Veritabanı Analizi” menü seçeneği tıklanır.

39

Şekil 4.15. Analiz menüsü veritabanı analizi alt menü penceresi

Şekil 4.16’da incelemeler sırasında elde edilen bir ekran görüntüsü de verilen

yazılım modülü ile delil incelemesinde kullanılabilecek bir çok veritabanı

dosyasına erişilebilmektedir. Geliştirilen bu modül ile öncelikle imaj içindeki tüm

veri tabanı dosyaları otomatik olarak bulunarak listelenebilmekte, seçilen

veritabanı dosyasına ait tablolar seçilerek üzerlerinde incelemeler

yapılabilmektedir.

Şekil 4.16. Veritabanı inceleme penceresi

40

Ancak analiz işlemleri için geliştirilen yazılım modülünde bu veritabanlarından

bazıları seçilmiş ve bu veritabanlarından elde edilen veriler arasındaki ilişkiler

üzerinden incelemeler yapılmıştır. Burada kullanılan veritabanları, adres yolu ve

içerikleri;

• Telefon rehberinde kayıtlı kişilerin bilgilerinin yeraldığı

android.providers.contacts/databases/ içerisinde yer alan contacts2.db

veritabanı dosyası,

• Facebookda kayıtlı kişilerin bilgilerinin yeraldığı com.facebook.orca/ ve

com.facebook.katana/ içerisinde yer alan contacts2.db veritabanı dosyaları,

• Whatsappda kayıtlı kişilerin bilgilerinin yeraldığı

com.whatsapp.databases/ içerisinde yer alan wa.db veritabanı dosyaları,

şeklinde özetlenebilir.

Veritabanı dosyalarını inceleme ve veri elde etme işlemlerini gerçekleştirmek

için geliştirilen kodlar Ek A6’da verilmiştir.

4.3. Değerlendirme İşlemleri

Adli bilişim süreçlerinin üçüncü aşaması değerlendirme aşamasıdır. Yapılan

çalışmada değerlendirme işlemleri, şüpheliyle yakın ilişkili olabilecek kişilerin

tahminlemesi ve karar verme kriterlerinin belirlenmesi olarak işlem

basamaklarına ayrılmıştır.

4.3.1. Şüpheliyle yakın ilişkili olabilecek kişileri tahminleme algoritması

Bu noktaya kadar incelenen mobil cihazın ve mobil cihazı kullanan kişiye ait

sosyal medya hesaplarının incelenmesinden, sosyal medya ana hesap sahibinin

takipçileri, takip ettikleri, takipçi ve takip ettiklerinden telefon rehberinde kayıtlı

olanların sayısı, rehberinde kayıtlı olanlarla yaptığı telefon görüşme sıklığı, aynı

kişilerin facebook hesaplarında ekli olması ve görüşme skorları, whatsapp

rehberinde bulunma durumlarını içeren bilgiler elde edilmiştir.

Bu çalışmada elde edilen ve incelenen yaklaşık 3400 farklı kişi arasındaki

samimiyet kriterleri (facebook, whatsapp, arama sayısı, ortak arkadaş kriterleri)

41

sonucu üretilen değerler birbirine yakındır. Bu sebeple samimiyet skorlaması

yaparken Fuzzy Vikor yöntemi iyi bir ölçümleme yapmak için uygundur. Fakat

eldeki verilere yeni parametreler eklendiğinde samimiyet skoru oldukça farklı

olarak değişkenlik gösterebilir. Örneğin; kişinin her gün yanında olan bir kişiyi

arama ihtiyacı hissetmemesi, ya da bu kişiyle ortak sosyal medya hesaplarını

kullanıyor olması gibi durumlar samimiyet skorunda farklı etkiler ortaya

çıkarabilir hatta samimiyet skorunu öyle arttırabilir ki diğer kişilerle olan

samimiyeti anlamsızlaşabilir. İşte problemi bulanık mantık yapan sorunlar da

tam olarak bu ve buna benzer durumlardır.

Samimiyet problemini aşağıdaki örnek üzerinde incelemek mümkündür, Faruk

isimli kişiye “en samimi olduğun kişi kimdir?“ sorusu yöneltilince, Faruk cevap

olarak; en samimi olduğu kişinin Ecir olduğunu söyler. Olasıdır ki Ecir’le ortak

arkadaşı vardır ve Ecir tüm sosyal mecralarda bulunmaktadır. Bu değerler

alındıktan sonra Faruk’a tekrar “Ecir ile samimi olduğunu söylüyorsun ama

Burak kişisi de rehberinde var, facebookta var, whatsappta var Burak ile Ecir'e

yaptığın arama sayıları birbirlerine benzer. Burak ile samimiyet derecen nedir?”

sorusu yöneltilince, Faruk; “Burak benim patronumdur, Burak ile konuşurum

ama sevmem, Burak ile eskiden samimiydim artık değilim” şeklinde cevap

verebilir.

Bu tarz sentiment (duygusal) problem çözümlemelerinde Burak outlier (aykırı

değer) olarak bırakılabilir veya Burak gibi aykırı değerler ayrı bir dizide

tutulabilir. Bu aykırı değerler "En samimi olduğun kişi kimdir?" probleminin

çözümünü farklılaştırsa da kişinin gelecekteki en samimi olabileceği kişiler

hakkında bilgi verebilir. Amaç, X tarihindeki samimiyeti bulmak ise bu aykırı

değerlerin bir önemi yoktur. Fakat X tarihinde elde edilen verilerle X++

tarihindeki (X tarihinden sonraki bir gündeki) problem çözümü için "En samimi

olduğun kişi kimdir?" probleminin çözümlemesi yapılıyorsa, bu aykırı değerler

bir dizide tutulmalıdır.

Bu çalışmadaki problem, yukarıdaki bilgiler ışığında tekrar incelendiğinde, Vikor

ve NSFDSS çözümlemelerinin 1998 ve 2007 yıllarında gelişim göstermiş çoklu

kriterli karar verme yöntemlerinden olduğu ancak bu çalışmada yapılan problem

42

çözümünde bir skor üretirken daha önce kullanılan bu yöntemlerden farklı ve

yeni bir çözüm yoluna ulaşılmıştır. Bu çözüm yolu; karar verme kriterlerinin

belirlenmesi ve optimum çözüm yaklaşımı ile karar verilmesi, olmak üzere 2 ana

aşamadan oluşmaktadır.

4.3.2. Karar verme kriterlerinin belirlenmesi

Tasarlanan algoritma ve yazılım, şüphelilerin veya mağdur kişilerin, samimiyet

analizine yönelik karar vermeye dayalı işlemlerde kullanılmak amacıyla

oluşturulmuştur.

Geliştirilen karar yapısında, cihazdan elde edilen veriler ile kullanıcının internet

bağlantılı platformlarda bıraktığı herkese açık veriler arasında bir ilişki

kurularak; en çok iletişimde olunan veya az iletişimde olunsa dahi kişiyi fazlasıyla

tanıyabilecek birilerine ulaşmak amacı öncelikli hedeftir.

Karar verme kriterlerinde bu tarz bir samimiyet analizinin sağlıklı yapılabilmesi

her zaman mümkün olmamaktadır. Bunun nedeni kullanıcının farklı olaylara

verdiği tepki, bulunduğu çevre, teknolojiye olan yatkınlığı, sık görüşülen kişilerle

dijital platformlarda az iletişim kurulması gibi bir çok kritere bağlıdır.

Geliştirilen algoritma ise kullanıcıdan alınan bilgilerden bir desen oluşturmaya

yönelik derinliğe sahiptir. Bu haliyle adli bilişim sürecinin çözümleme aşaması bu

basamakta gerçekleştirilmektedir. Oluşturulan kriterler ise;

Twitter üzerinden elde edilen bilgiler,

Whatsapp üzerinden elde edilen veriler,

Rehberden elde edilen veriler,

Facebook üzerinden elde edilen veriler, olarak belirlenmiştir.

Twitter üzerinden elde edilen bilgiler sonucunda incelenen kullanıcıya ait bir

derinlik yapısı keşfedilmektedir. Twitter üzerinde kullanıcılar genellikle haber

almak istedikleri kişileri takip ederler. Bu durum karşılıklı olarak yapıldığında ise

kullanıcıların birbirlerinden dijital bilgi aldıkları yorumu yapılabilmektedir. Tek

başına bu değişken bir iletişim gücü anlamı taşımasa da; takip ettiklerinin

43

takipçileri, takipçilerinin takip ettikleri ve takip edenleri, takipçilerinin

takipçilerinin takip ettikleri gibi çaprazlamalar her bir kullanıcının incelenen

kişiye olan uzaklığına dair ipuçları vermektedir.

Twitter'ın diğer sosyal mecralarda çok fazla görülmeyen herkese açık bilgi

paylaşımı özellikleri ise kişi ile yakın ilişkili olan kişilerin tahminin yapılmasında

en önemli değişkenlerden biridir. Twitter üzerindeki verilerde değerlendirilen

ölçütler;

Z1 = takipçilerinin takipçilerinden (followers of followers) ortak olanların sayısı,

Z2 = takipçilerinin takip ettiklerinden (followings of followers) ortak olanların

sayısı,

Z3 = takip ettiklerinin takipçilerinden (followers of followings) ortak olanların

sayısı,

Z4 = takip ettiklerinin takip ettiklerinden (followings of followings) ortak

olanların sayısı, olarak belirlenmiştir.

Her bir alt kriterden alınan veri diğerinin değerlendirilmesinde sayısal olarak bir

bağımlı değişken etkisi oluşturmaktadır. Örneğin; bir kişi takip edildiğinde o

kişinin takipçileri arasındaki her kişi ana kullanıcıya benzer bir amaçla onu takip

ediyor olabilir. Aynı şekilde Z1, Z2, Z3, Z4 kriterleri üzerinden alınan verilerin

kıyaslanması, verisi incelenen kişiye benzer kişilerin cihazında verisi olmasa bile

değerlendirmede bir kriter oluşturabilir. Bu sebeple dijital ortamda birbirlerini

takip etmeseler dahi birbirine yakın davranışlarda bulunan kişilerin tespit

edilmesi biraz daha somut hale getirilir.

Aynı zamanda kişinin takip ettiği ve onu takip eden kişiler de ayrı bir katsayı

olarak değerlendirilmektedir. Bu kriter, karşılıklı takip olması durumunda genel

puanlamaya 0.2 puan etki ederken; Z1, Z2, Z3, Z4 kriterlerinden elde edilen

puanlara bakılarak en yüksek puanı alan kişiye 0.2 puan ve diğerlerine de bu

puana uygun olarak ağırlıklandırılmış oranlarda etki edecek şekilde puanlama

yapılmıştır.

Whatsapp üzerinden elde edilen veriler de bu çalışmada oldukça önemli bir

kriteri sağlamaktadır. Çünkü, Whatsapp mobil cihazlarda en çok kullanılan kişisel

44

mesajlaşma programlarından biridir. Ücretsiz olması ve kişilerin internet erişimi

olan her yerden ücretsiz dosya paylaşmaları, konum göndermeleri gibi sebepler

whatsapp üzerinden iletişime geçilen kişi hakkında önemli bilgiler vermektedir.

Whatsapp tek başına bir samimiyet ya da yakınlık değerlendirmesi

oluşturmazken bu uygulamadan elde edilen veriler diğer uygulamaların verileri

ile çaprazlandığında yardımcı bir kriter olarak çözüme katkı sağlamaktadır.

Kişilerin whatsapp rehberinde kayıtlı olması 0,2 puan olarak değerlendirmeye

etki etmektedir.

Rehberden elde edilen veriler için, rehberde kayıtlı bulunan kişiler ve cihaz

sahibinin iletişim kurduğu kişileri arama sayılarına ait veriler, mobil cihazlar

içerisinden çevrimdışı olarak elde edilebilecek en önemli değişkenlerdendir.

Arama sayıları verilerine bakılarak, en fazla arama yapılan kişinin yakınlığa etkisi

1,0 maksimum puan üzerinden değerlendirilir ve diğer arama sayıları da 1,0

puanına oranla rehberde bulunan tüm kullanıcılara uygulanır. Rehber kriterinde

listede bulunmak toplam yakınlığa 0,1 puan etki eder ve maksimum arama

yapılan kişi de 0,1 puan olarak değerlendirilir.

Facebook üzerinden elde edilen verilerde de Facebook üzerinde arkadaş

olunması ile ilgili bilgi 0,2 puan ile değerlendirilir. Facebook değerlendirme

kriteri içerisine mesajlaşma, yer bildirimleri ve fotoğraflarda bulunma gibi

değişkenler de eklenebilir fakat bu çalışmada sadece arkadaş listesinde

bulunulması ile ilgili değerlendirme yapılmıştır.

Yukarıda detayları anlatılan bulanık yapıdaki puanlama sistemi için geliştirilmiş

modele ait formül denklem 4.1‘de görülmektedir.

𝑆 = ∑ 𝑋𝑖 ∗ 0,2 + ∑ 𝑌𝑗 ∗ 0,1

2

𝐽=1

(4.1)

4

𝑖=1

Denklem 4.1’de;

X1 = twitter yakınlık katsayısı(X1ort Xort[max]⁄ )(0 − 1aralığında)

X1ort = twitter ortak arkadaş sayısı ortalaması

Xort[max] = twitter ortak arkadaş sayısı ortalamalarının maksimumu

45

X2 = karşılıklıtakip(0veya1)

X3 = whatsapp(0veya1)

X4 = facebook(0veya1)

Y1 = rehber(0veya1)

Y2 = aramasayısıkatsayısı(0 − 1aralığında)

S = Yakınlık Samimiyet⁄ derecesi(0 − 1aralığında)

olarak tanımlanmaktadır. Ayrıca bu denklemde hesaplanan 𝑋1 değerinin

oluşmasını sağlayan 𝑋1𝑜𝑟𝑡 değerini hesaplamak için geliştirilen modele ait

formülün denklemi de denklem 4.2‘de görülmektedir.

𝑋1𝑜𝑟𝑡 =1

4∑ 𝑍𝑖 (4.2)

4

𝑖=1

Denklem 4.2’de;

Zi = ortak arkadaş sayısı

Z1 = takipçilerinin takipçilerinden(followersoffollowers) ortak olanların sayısı

Z2 = takipçilerinin takipettiklerinden(followingsoffollowers) ortakolanların sayısı

Z3 = takip ettiklerinin takipçilerinden(followersoffollowings) ortakolanların sayısı

Z4 = takip ettiklerinin takipettiklerinden(followingsoffollowings) ortak olanların sayısı

X1ort = twitter ortak arkadaş sayısı ortalaması

olarak tanımlanmaktadır.

Formülde de açıkça belirtilen kriterlerin ortak özellikleri incelendiğinde,

Her kriterin herkese açık veriler ile çaprazlanma özelliği olduğundan

değerlendirmeye alındığı,

Her kriterin kendi içerisindeki puanlama sisteminde frekans ölçümlemesi

temel alınarak puanlandığı,

46

Her kriter tek başına bir değerlendirme ölçütü de olabileceği için ve bu durum

kişiden kişiye katsayı anlamında değişiklik gösterebilecektir. Bundan dolayı

çalışmada kriterlerin eşit katsayılara bölündüğü, açıkça görülmektedir.

Burada belirlenen kriterler ile yakınlık derecesi ölçülürken, en çok kullanılan

platformlar ve uygulamalar dikkate alınmıştır.

4.4. Raporlama İşlemleri

Adli bilişim süreçlerinin dördüncü ve son aşaması raporlama aşamasıdır. Yapılan

çalışmada raporlama işlemleri, optimum çözüm yaklaşımı ile karar verilmesi

aşamasıyla gerçekleştirilmektedir.

4.4.1. Optimum çözüm yaklaşımı ile karar verilmesi

Karar vericilerin kararlarına etki etmesi ya da iz üzerinde olan kişilerin dijital

veriler doğrultusunda bilimsel olarak sonuca ilerleyebilmeleri için geliştirilen

algoritma içerisindeki en önemli özelliklerden biri; farklı uygulamalar arası

ilişkiler kurulmasıdır. Bu ilişkiler dizisi içinde her zaman incelenen kişinin en

samimi olduğu veya en yakın olduğu kişiyi bulmak direkt olarak mümkün ya da

yeterli olmamaktadır.

Geliştirilen algoritma, toplanan dijital veriler üzerinden kısa sürelerde belirli

köşe taşlarına ulaşmayı hedefleyecek şekilde tasarlanmıştır. Bu sebeple karar

sürecinde kritik noktalara hızlı ulaşılması için önemli bir kolaylık sağlamaktadır.

Bu sebepler göz önünde bulundurulduğunda geliştirilen algoritmanın

oluşturduğu örüntü "karar verme süreçlerinde bilişim teknolojilerinin

kullanılması" açısından önemli bir aşama oluşturmaktadır. Adli olaylarda ya da

soruşturmalarda her zaman veri analizi ve köşe taşları oluşturmak veya

şüphelilere ulaşmak için yeterli zamana sahip olunmamaktadır, mümkün olan en

kısa sürede en etkili sonuca ulaşmak gerekmektedir.

47

Burada bahsedilen tüm sebepler düşünüldüğünde bulanık bir yapı içerisinde,

geliştirilen algoritma ve bu algoritma örüntüsünün kullanılması süreçlerin hızlı

bir şekilde etkin sonuca ulaşmasına önemli katkı sağlamaktadır.

Geliştirilen algoritma, cihazlardan elde edilen verilerin artmasıyla birlikte

kendine yeni kriterler eklenmesine imkan sağlayabilmektedir.

Yukarıda özellikleri anlatılan algoritma kullanılarak geliştirilen şüpheliyle yakın

ilişkili olabilecek kişileri tahminleme yazılımı modülü, mobil adli bilişim yazılımı

ana penceresinde Şekil 4.17’de görülen Samimiyet Skoru menüsü altındaki

Hesapla seçeneği tıklanarak çalışmaktadır.

Şekil 4.17. Samimiyet skoru menüsü hesapla alt menüsü penceresi Geliştirilen yazılım modülü, Hesapla seçeneği tıklandıktan sonra, veri elde etme

aşamalarında elde edilen verileri içeren bir excel dosyasından aldığı verileri

kullanarak, kullanıcıyla yakın irtibatlı olabileceği değerlendirilen kişileri

skorlayarak listelemekte ve Şekil 4.18’de verilen excel dosyasında görüldüğü gibi

bu listeyi raporlamaktadır. Bu raporla adli bilişim süreçlerinin son aşaması olan

raporlama aşaması da gerçekleştirilmektedir.

48

Şekil 4.18. Kişilerin skorlanmış excel listesi Bu yazılım modülünün geliştirilmesinde gelişmiş kütüphane desteği nedeni ile

python dili tercih edilmiştir.

Samimiyet skorunu hesaplayarak kişileri listelemek için geliştirilen kodlar Ek

A7’de verilmiştir.

49

5. TARTIŞMA VE SONUÇLAR

Bu çalışma sonucunda öncelikle, bir mobil cihazdan fiziksel ve mantıksal imaj

alarak bu imaj üzerinde adli analiz gerçekleştirebilen bir yazılım geliştirilmiştir.

Daha sonra, mobil cihazı incelenen şahsın yakın ilişkili olabileceği kişileri

listeleyen bir algoritma tasarlanarak bir modül kodlanmış ve geliştirilen yazılıma

entegre edilmiştir.

Gerek bu tip araştırmalar için gerekli imaj alma işleminin uzun sürmesi gerekse

hazır imaj içeren veri seti bulmanın zorluğu dolayısıyla çalışma üç farklı android

işletim sistemine sahip mobil telefon üzerinde gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen

mobil adli bilişim yazılımının imaj alma işlem süreleri ve imaj alınan cihazlara ait

bilgiler Çizelge 5.1‘de verilmiştir.

Çizelge 5.1. İmaj alma işlemlerine ait bilgiler

İma

j a

lın

an

cih

az

bil

gis

i

Cih

az

top

lam

dis

k k

ap

asi

tesi

(G

B)

Cih

az

ku

lla

nıl

an

dis

k

ka

pa

site

si (

GB

)

Cih

az

Ra

m k

ap

asi

tesi

(G

B)

An

dro

id V

ers

iyo

n B

ilg

isi

İma

j a

lma

işl

em

i iç

in g

eçe

n

süre

(h

h:m

m:s

s)

İma

j tü

rü

İma

j d

osy

a f

orm

atı

İma

j d

osy

a b

oy

utu

(GB

)

Samsung Galaxy S3 / GT-

I9300 16 13,57 1 4.3 01:16:10 Mantıksal .ab 6,81

Samsung Galaxy Grand

Neo / GT-I9060I

8 7,85 1 4.4.4 00:41:19 Mantıksal .ab 3,98

Samsung Galaxy Note 4 /

SM-N910CQ 32 31,42 3 5.0.1 01:51:35 Mantıksal .ab 15,8

Geliştirilen yazılımla alınan mobil cihaz imajlarında yapılan incelemelerden elde

edilen rehber ve sosyal medya verileri analiz sonuçları Çizelge 5.2‘de

gösterilmiştir.

50

Çizelge 5.2. Mobil cihazdan elde edilen veriler (rehber ve sosyal medya)

İmajı incelenen cihaz bilgisi

Re

hb

erd

e k

ay

ıtlı

kiş

i sa

yıs

ı (1

kiş

inin

1d

en

fa

zla

ka

yd

ı d

a

da

hil

- te

kil

kiş

i d

eğ

il)

/ a

de

t

Fa

ceb

oo

k a

rka

da

ş sa

yıs

ı /

ad

et

Wh

ats

ap

p k

işi

say

ısı

/ a

de

t

Tw

itte

r ta

kip

ed

ile

n h

esa

p

say

ısı

/ a

de

t

Tw

itte

r ta

kip

çi s

ay

ısı

/ a

de

t

Samsung Galaxy S3 433 460 418 73 39 Samsung Galaxy Grand Neo 207 119 154 150 79

Samsung Galaxy Note 4 506 510 387 122 37

Geliştirilen yazılımla yapılan dosya türüne göre delil incelemelerinden elde

edilen verilerden birkaç örnek veri Çizelge 5.3‘te gösterilmiştir.

Çizelge 5.3. Dosya türlerine göre analiz örnek verileri

Do

sya

sın

ın u

zan

tısı

Do

sya

sın

ın k

ay

na

ğı

Do

sya

nın

olu

ştu

rulm

a

zam

an

ı

Do

sya

nın

de

ğiş

tiri

lme

za

ma

nı

Do

sya

nın

olu

ştu

ruld

uğ

u

ya

zılı

m v

ey

a p

latf

orm

.jpg GT-I9300 2015-06-

19T21:33:30 2015-06-

19T21:33:30 I9300XXUGNG3

.jpg GT-I9300 2015-07-

06T23:01:16 2015-07-

06T23:01:16 I9300XXUGNG3

.jpg Facebook - May 13 23:08:06

+03:00 2018 -

.jpg Eposta 2014-05-

26T14:05:19 2014-05-

26T11:05:19+03:00 Adobe Photoshop CC

.jpg Messenger 2014-07-

12T04:29:23 2014-07-

12T04:29:23 Apple Computer, Inc.

User

.pdf Web 2013-12-19T13:53

2013-12-19T13:53:50

Microsoft Reporting Services 11.0.0.0

.pdf Web 2008-09-

10T11:52:55 2011-02-

22T08:13:09 Acrobat Distiller 7.0.5 (Windows)

Geliştirilen yazılımla yapılan veritabanı dosyaları delil incelemelerinden elde

edilen verilerden birkaç örnek veri Çizelge 5.4‘te gösterilmiştir.

51

Çizelge 5.4. Veritabanı incelemelerinden örnek veriler

Ve

rita

ba

nı

do

sya

sı

Veri içerik bilgisi

URL veya adres kaynağı bilgisi

bro

wse

r2.d

b

Kullanıcı Giriş Bilgileri

http://uzak.sdu.edu.tr/akademik50/ASPX/Common/login_input.aspx

İlkokullara Kodlama dersi

geliyor http://m.hurriyet.com.tr/Haber?id=28636849

Şoke eden kola açıklaması -

yenisafak.com.tr

http://www.yenisafak.com.tr/hayat/soke-eden-kola-aciklamasi-2117419

Cep Telefonu Smartphone, Cep Telefonu,

Samsung

http://www.hepsiburada.com/m/samsung-cep-telefonu-smartphone-c-60002330?filtre=[{%22id%22:%22284_dp%22,%22values%22:[%221620me

gapixel%22]}]#offset=288

Erkek Ayakkabı

Modelleri | Onudabunuda.

com

http://m.onudabunuda.com/erkek-ayakkabi-modelleri/?&page=2

yumurta nasıl haşlanır | KLASİK TATLAR

http://www.klasiktatlar.com/yumurta-nasil-haslanir-1616.html

mm

ssm

s.d

b

Hediye 250 MB cepten internet kampanyaniz

basladi. Paketiniz 30

gun sonra sona erecektir.

Kullanmadiginiz haklariniz bir

sonraki aya devretmez.

250MBi asan kullanimlarda baglanti hizi

5kbpsye iner. Detaylar

www.turkcell.com.tr

Turkcell

52

Çizelge 5.5. Veritabanı incelemelerinden örnek veriler (Devam)

Ve

rita

ba

nı

do

sya

sı

Veri içerik bilgisi

URL veya adres kaynağı bilgisi

mm

ssm

s.d

b

Paraf ile 100TL ve uzeri TUM

tekstil harcamalariniz 3 taksit! Paraf

isyerlerinde ise +4 taksit ve 2 ay erteleme firsati! Ayricaliklar bu

Paraf'ta!

HALKBANK.

World Kartınıza Aıt Bır Adet Odenmemıs

Ekstrenız Bulunmaktadır.

Odeme Yapılmaması Durumunda

Hesabınız Banka Takıp Sıstemıne

Alınacaktır.

YAPIKREDI

IYASPARK AVM SARAR

Sevgililer Gununuzu

Kutluyor! 9-14 Subat tarihleri arasinda % 50 BUYUK SARAR

iNDiRiMi baslamistir.Kisin

en carpici indirimini

kacirmayin.

8505553232

1 adet sesli mesajiniz var. Dinlemek icin lutfen 7565 i

arayiniz.

7565

Şüpheliyle yakın ilişkili olabilecek kişileri tahminleme yazılımı, yukarıda

örnekleri de verilen mobil cihazlardan Samsung Galaxy S3 üzerinden çıkarılan

veriler için çalıştırıldığında elde edilen analiz sonuçlarına ait değerler Çizelge

5.5‘te görülmektedir.

53

Çizelge 5.6. Analiz sonuçları

Ku

lla

nıc

ı B

ilg

isi

Tw

itte

r o

rta

k a

rka

da

ş o

rta

lam

ası

Tw

itte

r o

rta

k a

rka

da

ş o

rta

lam

ası

nın

a

ğır

lık

lan

dır

ılm

ış k

ats

ay

ısı

Tw

itte

r k

arş

ılık

lı t

ak

ip

Wh

ats

ap

p d

a v

ar

mı?

Fa

ceb

oo

k d

a v

ar

mı?

Re

hb

erd

e v

ar

mı?

Ara

ma

sa

yıs

ı p

ua

nı?

To

pla

m P

ua

n(0

..1 a

ralı

ğı)

1. kişi 4,75 0,20 0,20 0,2 0,2 0,1 0,10 1,00 2. kişi 1,5 0,06 0,20 0,2 0,2 0,1 0,09 0,86 3. kişi 1,5 0,06 0,20 0,2 0,2 0,1 0,00 0,77 4. kişi 0,5 0,02 0,20 0,2 0,2 0,1 0,00 0,72 5. kişi 0 0,00 0,20 0,2 0,2 0,1 0,02 0,72 6. kişi 3,5 0,15 0,20 0 0,2 0 0,00 0,55 7. kişi 0,25 0,01 0,00 0,2 0,2 0,1 0,01 0,52 8. kişi 0,25 0,01 0,20 0,2 0 0,1 0,00 0,51 9. kişi 0 0,00 0,00 0,2 0,2 0,1 0,01 0,51

10. kişi 2,5 0,11 0,20 0 0,2 0 0,00 0,51 11. kişi 0 0,00 0,20 0,2 0 0,1 0,00 0,50 12. kişi 2 0,08 0,20 0 0,2 0 0,00 0,48 13. kişi 1 0,04 0,20 0 0,2 0 0,00 0,44 14. kişi 1 0,04 0,20 0 0,2 0 0,00 0,44 15. kişi 0,5 0,02 0,20 0 0,2 0 0,00 0,42 16. kişi 0 0,00 0,20 0 0,2 0 0,00 0,40 17. kişi 0 0,00 0,20 0 0,2 0 0,00 0,40 18. kişi 0 0,00 0,20 0 0,2 0 0,00 0,40 19. kişi 1 0,04 0,00 0,2 0 0,1 0,00 0,34 20. kişi 3 0,13 0,20 0 0 0 0,00 0,33 21. kişi 0,25 0,01 0,00 0,2 0 0,1 0,00 0,31 22. kişi 1,75 0,07 0,20 0 0 0 0,00 0,27 23. kişi 1,25 0,05 0,20 0 0 0 0,00 0,25 24. kişi 1,25 0,05 0,20 0 0 0 0,00 0,25 25. kişi 1,25 0,05 0,00 0 0,2 0 0,00 0,25 26. kişi 0,75 0,03 0,00 0 0,2 0 0,00 0,23 27. kişi 0,5 0,02 0,20 0 0 0 0,00 0,22 28. kişi 0,5 0,02 0,20 0 0 0 0,00 0,22 29. kişi 0,5 0,02 0,20 0 0 0 0,00 0,22 30. kişi 0,5 0,02 0,20 0 0 0 0,00 0,22 31. kişi 0,25 0,01 0,20 0 0 0 0,00 0,21 32. kişi 0,25 0,01 0,00 0 0,2 0 0,00 0,21 33. kişi 0 0,00 0,20 0 0 0 0,00 0,20 34. kişi 0 0,00 0,20 0 0 0 0,00 0,20 35. kişi 0 0,00 0,20 0 0 0 0,00 0,20 36. kişi 0 0,00 0,20 0 0 0 0,00 0,20 37. kişi 0 0,00 0,00 0 0,2 0 0,00 0,20 38. kişi 0 0,00 0,00 0 0,2 0 0,00 0,20 39. kişi 0 0,00 0,00 0 0,2 0 0,00 0,20 40. kişi 0 0,00 0,00 0 0,2 0 0,00 0,20 41. kişi 1,75 0,07 0,00 0 0 0 0,00 0,07 42. kişi 1,5 0,06 0,00 0 0 0 0,00 0,06 43. kişi 0,5 0,02 0,00 0 0 0 0,00 0,02

54

Çizelge 5.7. Analiz sonuçları (Devam)

Ku

lla

nıc

ı B

ilg

isi

Tw

itte

r o

rta

k a

rka

da

ş o

rta

lam

ası

Tw

itte

r o

rta

k a

rka

da

ş o

rta

lam

ası

nın

a

ğır

lık

lan

dır

ılm

ış k

ats

ay

ısı

Tw

itte

r k

arş

ılık

lı t

ak

ip

Wh

ats

ap

p d

a v

ar

mı?

Fa

ceb

oo

k d

a v

ar

mı?

Re

hb

erd

e v

ar

mı?

Ara

ma

sa

yıs

ı p

ua

nı?

To

pla

m P

ua

n(0

..1 a

ralı

ğı)

44. kişi 0,5 0,02 0,00 0 0 0 0,00 0,02 45. kişi 0,5 0,02 0,00 0 0 0 0,00 0,02 46. kişi 0,5 0,02 0,00 0 0 0 0,00 0,02 47. kişi 0,5 0,02 0,00 0 0 0 0,00 0,02 48. kişi 0,25 0,01 0,00 0 0 0 0,00 0,01 49. kişi 0,25 0,01 0,00 0 0 0 0,00 0,01 50. kişi 0,25 0,01 0,00 0 0 0 0,00 0,01 51. kişi 0 0,00 0,00 0 0 0 0,00 0,00 52. kişi 0 0,00 0,00 0 0 0 0,00 0,00 53. kişi 0 0,00 0,00 0 0 0 0,00 0,00 54. kişi 0 0,00 0,00 0 0 0 0,00 0,00 55. kişi 0 0,00 0,00 0 0 0 0,00 0,00

Çizelge 5.5‘te görülen 1. kişinin ortak arkadaş ortalaması değeri 4,75 (en fazla

ortak arkadaş 1. kişide olduğu için twitterdan en fazla puanı almaktadır),

samimiyet skorunda 1 puan verilen 1. kişinin bu puanı twitter için 0,2 ile

çarpılınca Twitter ortak arkadaş ortalamasının ağırlıklandırılmış katsayısı 0,2

puan olmaktadır.

Hesabı incelenen kişi ve 1. kişi arasında karşılıklı takip olduğu için de Twitter

karşılıklı takip puanı 0,2‘dir.

Hesabı incelenen kişinin whatsapp kayıtlarında ve facebook kayıtlarında 1.

kişinin yer alması nedeniyle 0,2‘şer puan da buradan verilmektedir.

1. kişinin hesabının, incelenen kişinin telefon rehberinde yer alması 0,1 puan ve

1. kişiyle görüşme sayısı diğer kişiler arasındaki en yüksek değer olduğundan

buradan da 0,1 puan almıştır.

Bu durumda 1. kişi 4 parametreden 0,2‘şer puan ve 2 parametreden 0,1‘er puan

alarak; 1,0 maksimum toplam puanla hesabı incelenen kişiyle en yakın ya da

samimi olabilecek kişiler sırasında birinci sırada yer almıştır.

55

Geliştirilen algoritmayı kullanan yazılım, listede yer alan diğer kişiler için en

yüksek puanlı kişinin skoruna bağımlı olarak burada anlatılan yöntemle

skorlama yapma işlemini gerçekleştirmektedir.

Elde edilen analiz sonuçları incelenen mobil telefon sahibiyle paylaşılmış ve

samimiyet durumlarının örtüştüğü teyit edilmiştir. Bazı kullanıcıların telefon

rehberinde kayıtlı oldukları isimlerle sosyal medya hesap adlarının farklı olması

hata oranlarını etkilemektedir.

Bu çalışma kapsamında geliştirilen yazılımın açık kaynak kodlu olması bu konuda

çalışacak araştırmacılar için kaynak teşkil edecektir.

Ayrıca yapılacak sonraki çalışmalarda, farklı veri kaynaklarından elde

edilebilecek veriler, görüntü ve ses verileri gibi ek parametreler algoritmaya

eklenerek, değerlendirilen kriterler ve parametreleri genişletilip, algoritmanın

başarım düzeyinin yükseltimesi mümkün olacaktır.

56

KAYNAKLAR

Ahmed, R., Dharaskar, R. V., 2008. Mobile forensics: an overview, tools, future trends and challenges from law enforcement perspective. 6th International Conference on E-Governance (ICEG), 18 - 20 December, New Delhi, 312–323.

Akbaş, M. I., Avula, R. N., Bassiouni, M. A., Turgut, D., 2013. Social network

generation and friend ranking based on mobile phone data. In Communications (ICC), 2013 IEEE International Conference on, 1444-1448, IEEE.

Al Mutawa, N., Baggili, I., & Marrington, A. (2012). Forensic analysis of social

networking applications on mobile devices. Digital Investigation, 9, 24-33. Ali, A., Abd Razak, S., Othman, SH., Mohammed, A., Saeed, F., 2017. A metamodel

for mobile forensics investigation domain. PLOS ONE, 12, 32p. Altiero, R.A., 2015. Digital Forensics Tool Interface Visualization. Nova

Southeastern University, Ph.D. Thesis, 136p, Fort Lauderdale. Alzaabi, M., Taha, K., & Martin, T. A., 2015. Cisri: a crime investigation system

using the relative importance of information spreaders in networks depicting criminals communications. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 10(10), 2196-2211.

Anglano, C., 2014. Forensic analysis of WhatsApp Messenger on Android

smartphones. Digital Investigation, 11(3), 201-213. Anglano, C., Canonico, M., Guazzone, M., 2017. Forensic analysis of Telegram

Messenger on Android smartphones. Digital Investigation, 23, 31-49. Anwar, T., Abulaish, M., 2014. A social graph based text mining framework for

chat log investigation. Digital Investigation, 11(4), 349-362. Azhar, M. H. B., & Barton, T. E. A., 2017. Forensic analysis of secure ephemeral

messaging applications on Android platforms. In International Conference on Global Security, Safety, and Sustainability, 27-41, Springer, Cham.

Azfar, A., Choo, K. K. R., & Liu, L. , 2017. Forensic taxonomy of Android social apps.

Journal of forensic sciences, 62(2), 435-456. Barmpatsalou, K., Cruz, T., Monteiro, E., Simoes, P., 2017. Fuzzy System-Based

Suspicious Pattern Detection in Mobile Forensic Evidence. In International Conference on Digital Forensics and Cyber Crime, 106-114, Springer, Cham.

Cahyani, N., D., W., Martini, B., Choo, K., K., R., Al-Azhar, A., M. , N., 2016. Forensic

data acquisition from cloud-of-things devices: windows Smartphones as a

57

case study. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 28, 7, 1947-2315.

Cahyani, N., D., W., Ab Rahman, N., H., Glisson, W., B., Choo, K., K., R., 2017. The

Role of Mobile Forensics in Terrorism Investigations Involving the Use of Cloud Storage Service and Communication Apps. Mobile Networks and Applications, 22, 2, 240–254.

Canbek, G., Sağırroğlu, Ş., 2007. Kötücül ve Casus Yazılımlar:Kapsamlı Bir

Araştırma. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Dergisi, 22, 1, 121-136. Chang, X., Tang, X., Wu, J., 2013. Forensic research on data recovery of android

smartphone. Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering(ICCSEE), 22-23 March, 34, 1188-1192, Hangzhou.

Chen, L. Y., Wang, T. C., 2009. Optimizing partners’ choice in IS/IT outsourcing

projects: The strategic decision of fuzzy VIKOR. International Journal of Production Economics, 120(1), 233-242.

Chen, S. Y., 1998. Engineering Fuzzy Set Theory and Application. Beijing: State

Security Industry Press. Choi, J., Lee, S., 2016. A study of user relationships in smartphone forensics.

Multimedia Tools and Applications, 75(22), 14971-14983. Çakır, H., Kılıç, M., S., 2016. Adli bilişimde anahtar kelime araması metodu ve

önemi. International Journal of Human Sciences, 13, 1, 2368-2384. Çubukcu, A, Bayzan, Ş. , 2013. Türkiye’de Dijital Vatandaşlık Algısı ve Bu Algıyı

İnternetin Bilinçli, Güvenli ve Etkin Kullanımı ile Artırma Yöntemleri. Middle Eastern&African Journal of Educational Research, 5, 148.

E3:DS, 2018. Erişim Tarihi: 05.05.2018.

https://www.paraben.com/products/e3-ds Ekim, A., 2013. Mobil Cihazlarda Adli Bilişim ve Malware Analizi. 1st International

Symposium on Digital Forensics and Security (ISDFS’13), 20-21 Mayıs, Elazığ, 5-10.

Fıratlı, N., E., Canbay, Y., 2014. Bilgi Güvenliği Farkındalık Anketi. 7.Uluslararası

Bilgi Güvenliği ve Kriptoloji Konferansı, 17-18 Ekim, İstanbul, 313-322. Grier, J., & Richard III, G. G. (2015). Rapid forensic imaging of large disks with

sifting collectors. Digital Investigation, 14, 34-44. Grover, J. (2013). Android forensics: Automated data collection and reporting

from a mobile device. Digital Investigation, 10, 12-20.

https://www.paraben.com/products/e3-ds

58

Hahn, B., 2014. An Analysis Of Digital Forensics Case Backlogs. The Faculty of Utica College, MS Thesis, Utah.

Halboob, W., Mahmod, R., Udzir, N., I., Abdullah, M., 2015. Privacy Levels for

Computer Forensics: Toward a More Efficient Privacy-Preserving Investigation. Procedia Computer Science Journal, 56, 37-375.

Hobson, D., 2008. Social networking – not always friendly. Computer Fraud &

Security, 2008, 2, 20. Huynh, K., T., 2012. Search Method in E-Discovery: How Rule 26’s Silence Poses a

Risk of Sanctions to Attorneys and Increases the Cost of Litigation. The University of Massachusetts Law Review Journal, 7, 1, 236-262.

Kaart, M., Laraghy, S., 2014. Android forensics: Interpretation of timestamps.

Digital Investigation, 11, 3, 234-248. Karlsson, K., J., Glisson, W., B., 2014. Android Anti-forensics: Modifying

CyanogenMod. 47th Hawaii International Conference on System Sciences, 6-9 January, 4828-4837, Hawaii.

Ko, A., C., Zaw, W., T., Chan, K.(Ed.), 2015. Digital Forensic Investigation of

Dropbox Cloud Storage Service. Network Security and Communication Engineering, CRC Press, 672p, London.

Kumar, P., Pateriya, R., K., 2012. A Survey on SQL Injection Attacks, Detection and

Prevention Techniques. Third International Conference on Computing Communication and Networking Technologies, 26- 28 July, India, 1-5.

Lessard, J., Kessler, G., C., 2010. Android Forensics: Simplifying Cell Phone

Examinations. Small Scale Digital Device Forensics Journal,4, 1, 1 – 12. Liao, N., Tian, S., Wang, T., 2009. Network forensics based on fuzzy logic and

expert system. Computer Communications, 32(17), 1881-1892. Markagic, M., S., 2013. Forensics Of Mobile Devices. Vojnotechnicki Glasnik, 61, 1,

123-135. Martin, A., 2008. Mobile Device Forensics. Erişim tarihi: 28/04/2015.

http://www.sans.org/reading-room/whitepapers/forensics/mobile-device-forensics-32888.pdf

Mobiledit Forensics, 2018. Erişim Tarihi: 05.05.2018.

https://www.difose.com.tr/Çözümlerimiz/mobiledit-forensics/#1514341384399-d1dc512d-46574b68-ed36

Norouzizadeh Dezfouli, F., Dehghantanha, A., Eterovic-Soric, B., & Choo, K. K. R.,

2016. Investigating Social Networking applications on smartphones



59

detecting Facebook, Twitter, LinkedIn and Google+ artefacts on Android and iOS platforms. Australian journal of forensic sciences, 48(4), 469-488.

Noyan, Z., 2011. Veri Madenciliği ve Veri Güvenliği. Erişim tarihi: 28/04/2015.

https://www.bilgiguvenligi.gov.tr/veri-gizliligi/veri-madenciligi-ve-veri-guvenligi.html

Orozco, A., L., S., Corripio, J. R., González, D., M., A., Villalba, L., J., G., Hernandez-

Castro, J., 2016. Theia: a tool for the forensic analysis of mobile devices pictures. Computing, 98, 12, 1251–1286.

Oxygen Forensic Mobil Cihaz İnceleme Yazılımları, 2018. Erişim Tarihi:

05.05.2018. https://www.difose.com.tr/Çözümlerimiz/oxygen-forensic/ Poston, H., E., 2012. A Brief Taxonomy of Intrusion Detection Strategies. IEEE

National Aerospace and Electronics Conference, 25-27 July, 255-263, Ohio. Rathi, K., Karabiyik, U., Aderibigbe, T., & Chi, H., 2018. Forensic analysis of

encrypted instant messaging applications on Android. In Digital Forensic and Security (ISDFS), 2018 6th International Symposium on, 1-6, IEEE.

Reinhardt, D., Engelmann, F., Moerov, A., & Hollick, M., 2015. Show me your

phone, I will tell you who your friends are: analyzing smartphone data to identify social relationships. In Proceedings of the 14th International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia,75-83, ACM.

Reith, M., Carr, C., Gunsch, G., 2002. An examination of digital forensic models.

International Journal of Digital Evidence, 1(3), 1-12. Ribble, M., 2011. Digital Citizenship in Schools. Washington DC: The International

Society for Technology in Education, 2, 2,15-44. Rostamipour, M., Sadeghiyan, B., 2015. Network attack origin forensics with fuzzy

logic. In Computer and Knowledge Engineering (ICCKE), 2015 5th International Conference on, 67-72, IEEE.

Sağıroğlu, Ş., Bulut, H., 2009. An analysis of information and telecommunication

security in mobile environments. J. Fac. Eng. Arch. GaziUniv, 24, 3, 499-507.

Saleem, S., Popov, O., Baggili, I., 2016. A method and a case study for the selection

of the best available tool for mobile device forensics using decision analysis. Digital Investigation, 16, 55-64.

Satrya, G. B., Daely, P. T., & Nugroho, M. A. (2016, October). Digital forensic

analysis of Telegram Messenger on Android devices. In Information & Communication Technology and Systems (ICTS), 2016 International Conference on, 1-7, IEEE.

https://www.difose.com.tr/Çözümlerimiz/oxygen-forensic/

60

Scrivens, N., Lin, X., 2017. Android digital forensics: data, extraction and analysis. Proceedings of the ACM Turing 50th Celebration Conference, 12 – 14 May, 26, Shanghai.

Shaffer, J., 2014. Protecting Proprietary Data On Mobile Devices. The Faculty of

Utica College , MS Thesis, Utah. Stoffel, K., Cotofrei, P., Han, D., 2010. Fuzzy methods for forensic data analysis. In

Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR), 2010 International Conference of, 23-28, IEEE.

Talley, A.V., 2014. Content Analysis Tools in Android Memory Forensics. The

Faculty of Utica College ProQuest Dissertations & Theses Global, 64p, Utah. Thakur, N. S. (2013). Forensic analysis of WhatsApp on Android smartphones.

Master Thesis Virvilis, N., Giritzalis, D., Apostolopoulos, T., 2013. Trusted Computing vs.

Advanced Persistent Threats: Can a defender win this game?. IEEE 10th International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing Autonomic and Trusted Computing (UIC/ATC), 18-21 December, 396-403, Italy.

Wei, W., Sun, L., 2012. Innovative Teaching and Learning Experiences in Network

Attacks and Defense. Eighth International Conference on Computational Intelligence and Security, 17-18 November, 587-590, Guangzhou.

Willassen, S., Y., 2005. Forensic analysis of mobile phone internal memory. FIP

International Conference on Digital Forensics, 13–16 January, 191-204, Orlando.

Yusoff, Y., Ismail, R., Hassan, Z., 2011. Common phases of computer forensics

investigation models. International Journal of Computer Science & Information Technology, 3(3), 17-31.

Zhang, X., Baggili, I., Breitinger, F., 2017. Breaking into the vault: Privacy, security

and forensic analysis of Android vault applications. Computers & Security Journal, 70, 516-531.

Zhao, Z., Huangfu, W., Sun, L., 2012. NSSN: A Network Monitoring and Packet

Sniffing Tool for Wireless Sensor Networks. 8th International Wireless Communications and Mobile Conference, 27 September, 537-542, Limassol.

Zheng, J., Tan, Y., Zhang, X., Liang, C., Zhang, C., Zheng, J. An Anti-Forensics Method

against Memory Acquiring for Android Devices. Computational Science and Engineering (CSE) and Embedded and Ubiquitous Computing (EUC), 21-24 July, 214-218, Guangzhou.

61

Zimmermann, C., 2011. Mobile Phone Forensics: Analysis of the Android Filesystem (YAFFS2). University of Mannheim, Diploma Thesis, 120p, Mannheim.

62

EKLER

EK A. Geliştirilen Yazılımın Kodları

EK A1. BackupPanel.java kodları

EK A2. OpenBackup.java kodları EK A3. listefwing.php kodları EK A4. listefwers.php kodları EK A5. FileOperations.java kodları EK A6. DbAnalyses.java kodları EK A7. Main.py kodları

63

EK A. Geliştirilen Yazılımın Kodları

EK A1. BackupPanel.java kodları

/* imaj alma ekranı

* @author fsb

*/

package forensics;

import java.io.File;

import java.io.IOException;

import javax.swing.JFileChooser;

import javax.swing.filechooser.FileNameExtensionFilter;

public class BackupPanel extends javax.swing.JFrame {

public BackupPanel() {

initComponents();

}

@SuppressWarnings("unchecked")

// <editor-fold defaultstate="collapsed" desc="Generated Code">

private void initComponents() {

buttonGroup1 = new javax.swing.ButtonGroup();

txt_backuppath = new javax.swing.JTextField();

jLabel1 = new javax.swing.JLabel();

btn_selectpath = new javax.swing.JButton();

btn_startbackup = new javax.swing.JButton();

jProgressBar1 = new javax.swing.JProgressBar();

jRadioButton1 = new javax.swing.JRadioButton();

jRadioButton2 = new javax.swing.JRadioButton();

setDefaultCloseOperation(javax.swing.WindowConstants.EXIT_ON_CLOSE);

setTitle("İmaj Alma İşlemleri");

jLabel1.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

jLabel1.setText("İmaj Klasörü");

btn_selectpath.setText("Klasör Seç");

btn_selectpath.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {

public void actionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {

64

btn_selectpathActionPerformed(evt);

}

});

btn_startbackup.setText("İmaj Alma İşlemini Başlat");

btn_startbackup.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


btn_startbackupActionPerformed(evt);

}

});

jProgressBar1.setValue(5);

buttonGroup1.add(jRadioButton1);

jRadioButton1.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

jRadioButton1.setText("Mantıksal İmaj");

jRadioButton1.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


jRadioButton1ActionPerformed(evt);

}

});

buttonGroup1.add(jRadioButton2);

jRadioButton2.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

jRadioButton2.setText("Fiziksel İmaj");

javax.swing.GroupLayout layout = new

javax.swing.GroupLayout(getContentPane());

getContentPane().setLayout(layout);

layout.setHorizontalGroup(

layout.createParallelGroup(javax.swing.GroupLayout.Alignment.LEADING)

.addGroup(layout.createSequentialGroup()

.addGroup(layout.createParallelGroup(javax.swing.GroupLayout.Alignment.LEA

DING)

.addComponent(jProgressBar1,

javax.swing.GroupLayout.Alignment.TRAILING,

javax.swing.GroupLayout.DEFAULT_SIZE,

javax.swing.GroupLayout.DEFAULT_SIZE, Short.MAX_VALUE)

65



DING)


.addGap(172, 172, 172)

.addComponent(btn_startbackup))


.addContainerGap()

.addComponent(jLabel1)

.addPreferredGap(javax.swing.LayoutStyle.ComponentPlacement.RELATED)


DING)


.addGap(10, 10, 10)

.addComponent(jRadioButton1)

.addGap(57, 57, 57)

.addComponent(jRadioButton2))


.addComponent(txt_backuppath,

javax.swing.GroupLayout.PREFERRED_SIZE, 261,

javax.swing.GroupLayout.PREFERRED_SIZE)

.addPreferredGap(javax.swing.LayoutStyle.ComponentPlacement.UNRELATED)

.addComponent(btn_selectpath)))))

.addGap(0, 45, Short.MAX_VALUE)))

.addContainerGap())

);

layout.setVerticalGroup(



.addContainerGap()

.addGroup(layout.createParallelGroup(javax.swing.GroupLayout.Alignment.BAS

ELINE)

66

.addComponent(txt_backuppath,

javax.swing.GroupLayout.PREFERRED_SIZE,




.addComponent(btn_selectpath))



ELINE)

.addComponent(jRadioButton1)

.addComponent(jRadioButton2))

.addPreferredGap(javax.swing.LayoutStyle.ComponentPlacement.RELATED, 12,

Short.MAX_VALUE)

.addComponent(btn_startbackup)

.addGap(18, 18, 18)

.addComponent(jProgressBar1,



javax.swing.GroupLayout.PREFERRED_SIZE))

);

pack();

}// </editor-fold>

private void btn_selectpathActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {

JFileChooser chooser=new JFileChooser();

chooser.setDialogTitle("Lütfen İmaj Dosya Adını Yazınız");

chooser.setFileFilter(new FileNameExtensionFilter("ab file","ab"));

chooser.removeChoosableFileFilter(chooser.getAcceptAllFileFilter());

if (chooser.showSaveDialog(this)==JFileChooser.APPROVE_OPTION)

txt_backuppath.setText(chooser.getSelectedFile().getAbsolutePath()+".ab");

}

private void btn_startbackupActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent

evt) {

String line=txt_backuppath.getText();

67

String cmd = "c:\\adb-tools\\adb.exe backup -apk -shared -all -system -f"+"

"+line;

Runtime run = Runtime.getRuntime();

try{

Process pr = run.exec(cmd);

pr.waitFor();

}

catch(IOException ie){

System.out.println("IOERROR : " + ie.getMessage());

}

catch(InterruptedException ine){

System.out.println("Interrupted Exception ERROR : " +ine.getMessage());

}

catch(Exception e){

System.out.println("General ERROR :" + e.getMessage());

}

}

private void jRadioButton1ActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {

// TODO add your handling code here:

}

/**

* @param args the command line arguments

*/

public static void main(String args[]) {

/* Set the Nimbus look and feel */

//<editor-fold defaultstate="collapsed" desc=" Look and feel setting code

(optional) ">

/* If Nimbus (introduced in Java SE 6) is not available, stay with the default

look and feel.

* For details see

http://download.oracle.com/javase/tutorial/uiswing/lookandfeel/plaf.html

*/

try {

68

for (javax.swing.UIManager.LookAndFeelInfo info :

javax.swing.UIManager.getInstalledLookAndFeels()) {

if ("Nimbus".equals(info.getName())) {

javax.swing.UIManager.setLookAndFeel(info.getClassName());

break;

}

}

} catch (ClassNotFoundException ex) {

java.util.logging.Logger.getLogger(BackupPanel.class.getName()).log(java.util.lo

gging.Level.SEVERE, null, ex);

} catch (InstantiationException ex) {



} catch (IllegalAccessException ex) {



} catch (javax.swing.UnsupportedLookAndFeelException ex) {



}

//</editor-fold>

/* Create and display the form */

java.awt.EventQueue.invokeLater(new Runnable() {

public void run() {

new BackupPanel().setVisible(true);

}

});

}

// Variables declaration - do not modify

private javax.swing.JButton btn_selectpath;

private javax.swing.JButton btn_startbackup;

private javax.swing.ButtonGroup buttonGroup1;

69

private javax.swing.JLabel jLabel1;

private javax.swing.JProgressBar jProgressBar1;

private javax.swing.JRadioButton jRadioButton1;

private javax.swing.JRadioButton jRadioButton2;

private javax.swing.JTextField txt_backuppath;

// End of variables declaration

}

70

EK A2. OpenBackup.java kodları

/*imaj açma ekranı

* @author fsb

*/

package forensics;




import javax.swing.filechooser.FileNameExtensionFilter;

public class OpenBackup extends javax.swing.JFrame {

public OpenBackup() {

initComponents();

}




lbl_bkpfilename = new javax.swing.JLabel();

txt_bkpfilename = new javax.swing.JTextField();

btn_bkpfile = new java.awt.Button();

btn_opendrc = new java.awt.Button();

lbl_password = new javax.swing.JLabel();

lbl_opendrc = new javax.swing.JLabel();

txt_opendrc = new javax.swing.JTextField();

txt_password = new javax.swing.JPasswordField();

btn_open = new javax.swing.JButton();

prgs_bckup = new javax.swing.JProgressBar();


setTitle("İmaj Açma");

lbl_bkpfilename.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

lbl_bkpfilename.setText("İmaj Dosyası");

btn_bkpfile.setFont(new java.awt.Font("Dialog", 1, 12)); // NOI18N

btn_bkpfile.setLabel("İmaj Dosyası Seç");

71

btn_bkpfile.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


btn_bkpfileActionPerformed(evt);

}

});

btn_opendrc.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

btn_opendrc.setLabel("İmajın Açılacağı Klasörü Seç");

btn_opendrc.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


btn_opendrcActionPerformed(evt);

}

});

lbl_password.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

lbl_password.setText("Şifre");

lbl_opendrc.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

lbl_opendrc.setText("İmajın Açılacağı Klasör");

txt_password.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


txt_passwordActionPerformed(evt);

}

});

btn_open.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

btn_open.setText("İmaj Açma İşlemini Başlat");

btn_open.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


btn_openActionPerformed(evt);

}

});

prgs_bckup.setValue(5);




72





DING)


.addContainerGap()


DING)

.addComponent(lbl_bkpfilename)

.addComponent(lbl_opendrc)

.addComponent(lbl_password))

.addGap(35, 35, 35)


DING, false)

.addComponent(txt_bkpfilename)

.addComponent(txt_opendrc,

javax.swing.GroupLayout.DEFAULT_SIZE, 245, Short.MAX_VALUE)

.addComponent(txt_password))

.addGap(22, 22, 22)


DING, false)

.addComponent(btn_opendrc,



.addComponent(btn_bkpfile,


javax.swing.GroupLayout.DEFAULT_SIZE, Short.MAX_VALUE)))


.addGap(259, 259, 259)

.addComponent(btn_open)))

.addGap(0, 0, Short.MAX_VALUE))

73

.addComponent(prgs_bckup, javax.swing.GroupLayout.DEFAULT_SIZE,


);




.addContainerGap()


DING)

.addComponent(btn_bkpfile,





ELINE)

.addComponent(lbl_bkpfilename)

.addComponent(txt_bkpfilename,



javax.swing.GroupLayout.PREFERRED_SIZE)))



DING)

.addComponent(btn_opendrc,





ELINE)

.addComponent(lbl_opendrc)

.addComponent(txt_opendrc,



74

javax.swing.GroupLayout.PREFERRED_SIZE)))



DING)

.addComponent(lbl_password)

.addComponent(txt_password,



javax.swing.GroupLayout.PREFERRED_SIZE))

.addGap(18, 18, 18)

.addComponent(btn_open)

.addPreferredGap(javax.swing.LayoutStyle.ComponentPlacement.RELATED,


.addComponent(prgs_bckup,




.addContainerGap())

);

btn_opendrc.getAccessibleContext().setAccessibleDescription("");

pack();

}// </editor-fold>

private void txt_passwordActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {

}

private void btn_bkpfileActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {


chooser.setDialogTitle(".imaj dosyanızı seçiniz");

chooser.setFileFilter(new FileNameExtensionFilter("ab file","ab"));


chooser.showOpenDialog(null);

File f =chooser.getSelectedFile();

txt_bkpfilename.setText(f.getAbsolutePath());

}

75

private void btn_opendrcActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {


chooser.setDialogTitle("İmajın açılacağı klasörü seç");

chooser.setFileFilter(new FileNameExtensionFilter("tar file","tar"));


if (chooser.showSaveDialog(this)==JFileChooser.APPROVE_OPTION){

File f =chooser.getSelectedFile();

txt_opendrc.setText(f.getAbsolutePath()+".tar");

}

}

private void btn_openActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {

// TODO add your handling code here:

String resultString = "null";

String bkpFileName = txt_bkpfilename.getText();

String openDrcName = txt_opendrc.getText();

String password = txt_password.getText();

String line = "";

File f = new File(openDrcName);

String path = f.getParent();

resultString = path.replace("\\","\\\\");

String cmd = "java -jar C:\\abe\\abe.jar unpack" + " " + bkpFileName +

" " + openDrcName + " " + password;

Runtime run = Runtime.getRuntime();

try{

Process pr = run.exec(cmd);

pr.waitFor();

}



}



76

}

catch(Exception e){


}

String cmdNew = "C:\\Program Files\\7-Zip\\7z.exe x" + " " + openDrcName

+" " + "-o" + resultString +" " + "-aoa";

Runtime runNew = Runtime.getRuntime();

try{

Process prNew = runNew.exec(cmdNew);

prNew.waitFor();

}



}



}

catch(Exception e){


}

}


try {

for (javax.swing.UIManager.LookAndFeelInfo info :

javax.swing.UIManager.getInstalledLookAndFeels()) {

if ("Nimbus".equals(info.getName())) {

javax.swing.UIManager.setLookAndFeel(info.getClassName());

break;

}

}

} catch (ClassNotFoundException ex) {

java.util.logging.Logger.getLogger(OpenBackup.class.getName()).log(java.util.lo


77

} catch (InstantiationException ex) {



} catch (IllegalAccessException ex) {



} catch (javax.swing.UnsupportedLookAndFeelException ex) {



}


public void run() {

new OpenBackup().setVisible(true);

} }); }

private java.awt.Button btn_bkpfile;

private javax.swing.JButton btn_open;

private java.awt.Button btn_opendrc;

private javax.swing.JLabel lbl_bkpfilename;

private javax.swing.JLabel lbl_opendrc;

private javax.swing.JLabel lbl_password;

private javax.swing.JProgressBar prgs_bckup;

private javax.swing.JTextField txt_bkpfilename;

private javax.swing.JTextField txt_opendrc;

private javax.swing.JPasswordField txt_password;


}

78

EK A3. Listefwing.php kodları

/** Twitter takip edilen veri çekme

* @author fsb

*/

<?php

if(isset($_POST['fwing'])){

$name=$_POST['name'];

require_once('TwitterAPIExchange.php');

$settings = array(

'oauth_access_token' => "Gizlenmiştir",

'oauth_access_token_secret' => "Gizlenmiştir",

'consumer_key' => "Gizlenmiştir",

'consumer_secret' => "Gizlenmiştir"

);

$url = "https://api.twitter.com/1.1/friends/list.json";

$requestMethod = "GET";

if (isset($_GET['user'])) {$user = $_GET['user'];} else {$user = $name;}

if (isset($_GET['count'])) {$count = $_GET['count'];} else {$count = 2000;}

$cur=-1;

$toplam=0;

do

{

$getfield =

"?cursor=".$cur."&screen_name=$user&skip_status=true&include_user_entities

=false";

$twitter = new TwitterAPIExchange($settings);

$string = json_decode($twitter->setGetfield($getfield)

->buildOauth($url, $requestMethod)

->performRequest(),$assoc = TRUE);

if($string["errors"][0]["message"] != "") {echo "<h3>Sorry, there was a

problem.</h3><p>Twitter returned the following error

message:</p><p><em>".$string[errors][0]["message"]."</em></p>";exit();}

79

$sayac=0;

do

{

$anahsfwing=$string['users'][$sayac]['screen_name'];

echo $anahsfwing;

$anahsfwingad=$string['users'][$sayac]['name'];

echo $anahsfwingad;

$anahsfwingkonum=$string['users'][$sayac]['location'];

echo $anahsfwingkonum."<br />";

$baglan = mysqli_connect("localhost", "farukbe1_projek",

"proje1234", "farukbe1_proje");

if(!baglan)

{

die('mysql bağlantısında bir hata olustu.'.mysql_error());

}

$sonuc="insert into anafwing (anahs, anahsfwing, anahsfwingad,

anahsfwingkonum )values ('$user', '$anahsfwing', '$anahsfwingad',

'$anahsfwingkonum')";

$result = mysqli_query($baglan,$sonuc);

if(!$result)

{

echo "Beklenmeyen bir hata oluştu, eksik yada hatalı giriş yaptınız, Lütfen tüm

alanları doldurunuz...";

echo('<br>');

mysql_close($baglan);

}


$sayac++;

$toplam++;

}

while($sayac<=19 && $anahsfwing!="");

$sayi=$string['next_cursor'];

$cur=$sayi;

80

}

while($cur!=0);

$toplam--;

echo $user." kullanıcısının".$toplam." adet takip ettiği hesap başarıyla

veritabanına eklendi...";

echo "<br>";

}

?>

81

EK A4. Listefwers.php kodları

/** Twitter takipçi veri çekme

* @author fsb

*/

<?php

require_once('TwitterAPIExchange.php');

$settings = array(

'oauth_access_token' => "Gizlenmiştir",

'oauth_access_token_secret' => "Gizlenmiştir",

'consumer_key' => "Gizlenmiştir",

'consumer_secret' => "Gizlenmiştir"

);

$url = "https://api.twitter.com/1.1/followers/list.json";

$requestMethod = "GET";

if (isset($_GET['user'])) {$user = $_GET['user'];} else {$user =

"twitterkullanıcıadı";}

if (isset($_GET['count'])) {$count = $_GET['count'];} else {$count = 2000;}

$toplam=0;

$cur=-1;

do

{

$getfield =

"?cursor=".$cur."&screen_name=$user&skip_status=true&include_user_entities

=false";

$twitter = new TwitterAPIExchange($settings);

$string = json_decode($twitter->setGetfield($getfield)

->buildOauth($url, $requestMethod)

->performRequest(),$assoc = TRUE);

if($string["errors"][0]["message"] != "") {echo "<h3>Üzgünüz bir problem

var.</h3><p>Aşağıdaki hata mesajıyla karşılaşıldı: </p> <p> <em>

".$string[errors][0]["message"]."</em></p>";exit();}

$sayac=0;

82

do

{

$anahsfwer=$string['users'][$sayac]['screen_name'];

echo $anahsfwer;

$anahsfwerad=$string['users'][$sayac]['name'];

echo $anahsfwerad;

$anahsfwerkonum=$string['users'][$sayac]['location'];

echo $anahsfwerkonum."<br />";

$baglan = mysqli_connect("localhost", "farukbe1_projek", "proje1234",

"farukbe1_proje");

if(!baglan)

{

die('mysql bağlantısında bir hata olustu.'.mysql_error());

}

$sonuc="insert into anafwers(anahs,anahsfwer,anahsfwerad,anahsfwerkonum)

values ('$user','$anahsfwer','$anahsfwerad','$anahsfwerkonum')";

$result = mysqli_query($baglan,$sonuc);

if(!$result)

{

echo "Beklenmeyen bir hata oluştu, eksik yada hatalı giriş yaptınız, Lütfen

tüm alanları doldurunuz...";

echo('<br>');

echo "Eğer sürekli bu sorunla karşılaşırsanız Sistem Teknik Personelinizi

arayınız...";


}


$sayac++;

$toplam++;

}

while($sayac<=19 && $anahsfwer!="");

$sayi=$string['next_cursor'];

//$cur=number_format($sayi);

83

$cur=$sayi;

}

while($cur!=0);

$toplam--;

echo $user." kullanıcısının".$toplam." adet takipçisi hesap başarıyla

veritabanına eklendi...";

?>

84

EK A5. FileOperations.java kodları

/*dosya işlemleri

* @author fsb

*/

package forensics;

import com.sun.jna.Native;

import com.sun.jna.NativeLibrary;

import java.awt.Component;

import java.awt.image.BufferedImage;



import java.util.Hashtable;

import java.util.List;

import java.util.logging.Level;

import java.util.logging.Logger;

import javax.imageio.ImageIO;

import javax.swing.DefaultListModel;

import javax.swing.ImageIcon;


import javax.swing.JLabel;

import javax.swing.JList;

import javax.swing.JPanel;

import org.apache.commons.io.FileUtils;

import uk.co.caprica.vlcj.binding.LibVlc;

import uk.co.caprica.vlcj.runtime.RuntimeUtil;

import javax.swing.JOptionPane;

public class FileOperations extends javax.swing.JFrame {

public FileOperations() {

initComponents();

lst_files.setPrototypeCellValue("XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX");

}

85




buttonGroup1 = new javax.swing.ButtonGroup();

jScrollPane1 = new javax.swing.JScrollPane();

lst_files = new javax.swing.JList<>();

rdb_allFiles = new javax.swing.JRadioButton();

rdb_image = new javax.swing.JRadioButton();

rdb_text = new javax.swing.JRadioButton();

rdb_pdf = new javax.swing.JRadioButton();

rdb_web = new javax.swing.JRadioButton();

rdb_media = new javax.swing.JRadioButton();

lbl_extimg = new javax.swing.JLabel();

txt_extfilepath = new javax.swing.JTextField();

btn_selectFolder = new javax.swing.JButton();


setTitle("Dosya İşlemleri");

lst_files.setMaximumSize(new java.awt.Dimension(477, 471));

lst_files.setMinimumSize(new java.awt.Dimension(477, 471));

lst_files.addMouseListener(new java.awt.event.MouseAdapter() {

public void mouseClicked(java.awt.event.MouseEvent evt) {

lst_filesMouseClicked(evt);

}

});

jScrollPane1.setViewportView(lst_files)

buttonGroup1.add(rdb_allFiles);

rdb_allFiles.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12));

rdb_allFiles.setText("Tüm Dosyalar");

rdb_allFiles.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


showFiles(evt);

}

});

86

buttonGroup1.add(rdb_image);

rdb_image.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12));

rdb_image.setText("Resimler");

rdb_image.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


showFiles(evt);

}

});

buttonGroup1.add(rdb_text);

rdb_text.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12));

rdb_text.setText("Text Dosyalar");

rdb_text.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


showFiles(evt);

}

});

buttonGroup1.add(rdb_pdf);

rdb_pdf.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12));

rdb_pdf.setText("Pdf Dosyaları");

rdb_pdf.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


showFiles(evt);

}

});

buttonGroup1.add(rdb_web);

rdb_web.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12));

rdb_web.setText("Web Dosyaları");

rdb_web.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


showFiles(evt);

}

});

buttonGroup1.add(rdb_media);

87

rdb_media.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12));

rdb_media.setText("Medya Dosyaları");

rdb_media.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


showFiles(evt);

}

});

lbl_extimg.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12));

lbl_extimg.setText("Açılmış İmaj Klasörünü Seçiniz");

btn_selectFolder.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12));

btn_selectFolder.setText("Klasör Seç");

btn_selectFolder.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


btn_selectFolderActionPerformed(evt);

}

});








DING, false)

.addComponent(jScrollPane1)


.addComponent(rdb_allFiles)


.addComponent(rdb_image)


.addComponent(rdb_text)


88

.addComponent(rdb_pdf)


.addComponent(rdb_web)


.addComponent(rdb_media)))


.addComponent(lbl_extimg)


.addComponent(txt_extfilepath,




.addComponent(btn_selectFolder)

.addContainerGap(javax.swing.GroupLayout.DEFAULT_SIZE,

Short.MAX_VALUE))

);





DING)


ELINE)

.addComponent(lbl_extimg)

.addComponent(txt_extfilepath,




.addComponent(btn_selectFolder))


ELINE)

.addComponent(rdb_allFiles)

.addComponent(rdb_image)

89

.addComponent(rdb_text)

.addComponent(rdb_pdf)

.addComponent(rdb_web)

.addComponent(rdb_media)))


.addComponent(jScrollPane1, javax.swing.GroupLayout.DEFAULT_SIZE,

477, Short.MAX_VALUE)

.addContainerGap())

);

pack();

}// </editor-fold>

private void btn_selectFolderActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent

evt) {


chooser.setDialogTitle("Please Select Directory");

chooser.setFileSelectionMode(JFileChooser.DIRECTORIES_ONLY);

chooser.setAcceptAllFileFilterUsed(false);


String path = chooser.getSelectedFile().getAbsolutePath();

txt_extfilepath.setText(path);

}

}

private void showFiles(java.awt.event.ActionEvent evt) {

DefaultListModel listModel = new DefaultListModel();

lst_files.setModel(listModel);

if(evt.getSource()==rdb_allFiles){

File directory = new File(txt_extfilepath.getText());

String[] extensions = new String[] {

"xml","html","ole2","ooxml","odf","pdf",

"epub","rtf","pkg","txt","feed","audio","mp3","jpeg","jpg","mp4","flv",

"class","jar","mbox","dwg","ttf","exe" };

List<File> files = (List<File>) FileUtils.listFiles(directory,extensions,true);

DefaultListModel<String> model = new DefaultListModel<String>();

90

for(File f : files)

model.addElement(f.getAbsolutePath());

lst_files.setModel(model);

}

else if(evt.getSource() == rdb_image){

String[] extensions = new String[] { "jpg","jpeg" };




for(File f : files)



}

else if(evt.getSource() == rdb_text){

String[] extensions = new String[] { "txt" };




for(File f : files)



}

else if(evt.getSource() == rdb_pdf){

String[] extensions = new String[] { "pdf" };




for(File f : files)



}

else if(evt.getSource() == rdb_web){

91

String[] extensions = new String[] { "html" };




for(File f : files)



}

else if(evt.getSource() == rdb_media){

String[] extensions = new String[] { "mp4","flv" };




for(File f : files)



}

}

private VideoPanel isVideoPanelActive(){

Component[] cmp = this.getContentPane().getComponents();

VideoPanel result = null;

for(Component c : cmp){

if(c instanceof VideoPanel){

result = (VideoPanel)c;

break;

}

}

return result;

}

private PicturePanel isPicturePanelActive(){

Component[] cmp = this.getContentPane().getComponents();

PicturePanel result = null;

92

for(Component c : cmp){

if(c instanceof PicturePanel){

result = (PicturePanel)c;

break;

}

}

return result;

}

private void removeOtherComponents(){

Component[] cmps = this.getContentPane().getComponents();

for(Component c : cmps){

if(c instanceof VideoPanel)

this.getContentPane().remove(c);

}

this.getContentPane().revalidate();

this.getContentPane().repaint();

this.revalidate();

this.repaint();

}

private void lst_filesMouseClicked(java.awt.event.MouseEvent evt) {

String selectedItem = lst_files.getSelectedValue();

if(selectedItem.endsWith(".mp4")){

String VLCLIBPATH = "C:\\Program Files\\VideoLAN\\VLC";

NativeLibrary.addSearchPath(RuntimeUtil.getLibVlcLibraryName(),

VLCLIBPATH);

Native.loadLibrary(RuntimeUtil.getLibVlcLibraryName(), LibVlc.class);

if (isVideoPanelActive() == null){

VideoPanel videoPanel = new VideoPanel(selectedItem);

videoPanel.setLocation(lst_files.getWidth(), 30);

add(videoPanel);

videoPanel.play();

}

else {

93

VideoPanel videoPanel = isVideoPanelActive();

videoPanel.setVideo(selectedItem);

videoPanel.play();

FileInformation fileInformation = new FileInformation(selectedItem);

Hashtable<String, String> results = fileInformation.getFileDetail();

JOptionPane.showMessageDialog(null,"Date

'"+results.get("Date")+"\n"+"xmp:CreatorTool

'"+results.get("xmp:CreatorTool")+"'"+"\n"+"meta:creation-date

'"+results.get("meta:creation-date")+"'"+"\n"+"Creation-Date

'"+results.get("Creation-

Date")+"'"+"\n"+"xmpDM:audioSampleRate'"+results.get("xmpDM:audioSampl

eRate")+"'"+"\n"+"xmpDM:duration

'"+results.get("xmpDM:duration")+"'"+"\n"+"dcterms:created

'"+results.get("dcterms:created")+"'"+"\n"+"dcterms:modified

'"+results.get("dcterms:modified")+"'"+"\n"+"Last-Modified

'"+results.get("Last-Modified")+"'"+"\n"+"Content-Type '"+results.get("Content-

Type")+"'"+"\n"+"Last-Save-Date '"+results.get("Last-Save-

Date")+"'"+"\n"+"meta:save-date '"+results.get("meta:save-

date")+"'"+"\n"+"modified '"+results.get("modified")+"'");

}

}

else if(selectedItem.endsWith("jpg") || selectedItem.endsWith("jpeg") ){

removeOtherComponents();

if (isPicturePanelActive() == null){

PicturePanel picturePanel = new PicturePanel(selectedItem);

picturePanel.setLocation(lst_files.getWidth(), 30);

add(picturePanel);

picturePanel.show();



JOptionPane.showMessageDialog(null,"File Modified Date

'"+results.get("File Modified Date")+"\n"+"File Size '"+results.get("File

Size")+"'"+"\n"+"Compression Type '"+results.get("Compression

94

Type")+"'"+"\n"+"Content-Type '"+results.get("Content-

Type")+"'"+"\n"+"Make'"+results.get("Make")+"'"+"\n"+"Software

'"+results.get("Software")+"'"+"\n"+"dcterms:created


'"+results.get("dcterms:modified")+"'"+"\n"+"Last-Modified

'"+results.get("Last-

Modified")+"'"+"\n"+"exif:Flash'"+results.get("exif:Flash")+"'"+"\n"+"Last-Save-

Date '"+results.get("Last-Save-Date")+"'"+"\n"+"meta:save-date

'"+results.get("meta:save-date")+"'"+"\n"+"Model '"+results.get("Model")+"'");

}

else {

PicturePanel picturePanel = isPicturePanelActive();

picturePanel.setPicture(selectedItem);

picturePanel.show();

}

}

else if(selectedItem.endsWith("pdf")){

try {

PdfPanel.show(selectedItem);



JOptionPane.showMessageDialog(null,"Last-Modified

'"+results.get("Last-Modified")+"\n"+"pdf:PDFVersion

'"+results.get("pdf:PDFVersion")+"'"+"\n"+"xmp:CreatorTool

'"+results.get("xmp:CreatorTool")+"'"+"\n"+"dc:creator

'"+results.get("dc:creator")+"'"+"\n"+"pdf:docinfo:modified

'"+results.get("pdf:docinfo:modified")+"'"+"\n"+"meta:save-date

'"+results.get("meta:save-date")+"'"+"\n"+"Author

'"+results.get("Author")+"'"+"\n"+"dcterms:created


'"+results.get("dcterms:modified")+"'");

} catch (Exception ex) {

System.out.println(ex.getMessage());

95

}

}

else if(selectedItem.endsWith("html") || selectedItem.endsWith("htm")){

try {

Runtime runtime = Runtime.getRuntime();

runtime.exec("rundll32 url.dll,FileProtocolHandler " + selectedItem);



JOptionPane.showMessageDialog(null,"Content-Encoding

'"+results.get("Content-Encoding")+"\n"+"charset

'"+results.get("charset")+"'"+"\n"+"Content-Type '"+results.get("Content-

Type")+"'");



}

}

else if(selectedItem.endsWith("txt")){

try {

Runtime runtime = Runtime.getRuntime();

runtime.exec("notepad " + selectedItem);



System.out.println("Content-Encoding "+results.get("Content-

Encoding"));

System.out.println("charset "+results.get("charset"));

JOptionPane.showMessageDialog(null,"Content-Encoding

'"+results.get("Content-Encoding")+"\n"+"charset '"+results.get("charset")+"'");



}

}

}

96



public void run() {

new FileOperations().setVisible(true);

}

});

}


private javax.swing.JButton btn_selectFolder;

private javax.swing.ButtonGroup buttonGroup1;

private javax.swing.JScrollPane jScrollPane1;

private javax.swing.JLabel lbl_extimg;

private javax.swing.JList<String> lst_files;

private javax.swing.JRadioButton rdb_allFiles;

private javax.swing.JRadioButton rdb_image;

private javax.swing.JRadioButton rdb_media;

private javax.swing.JRadioButton rdb_pdf;

private javax.swing.JRadioButton rdb_text;

private javax.swing.JRadioButton rdb_web;

private javax.swing.JTextField txt_extfilepath;


}

97

EK A6. DbAnalyses.java kodları

/*veritabanı analiz

* @author fsb

*/

package forensics;

import static java.awt.image.ImageObserver.WIDTH;



import java.sql.Connection;

import java.sql.DatabaseMetaData;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.ResultSetMetaData;

import java.sql.Statement;

import java.util.List;

import java.util.logging.Level;

import java.util.logging.Logger;


import javax.swing.JOptionPane;

import javax.swing.event.TreeModelListener;

import javax.swing.table.DefaultTableModel;

import javax.swing.tree.DefaultMutableTreeNode;

import javax.swing.tree.DefaultTreeModel;

import org.apache.commons.io.FileUtils;

public class DbAnalyses extends javax.swing.JFrame {

Connection conn;

public DbAnalyses() {

initComponents();

}




jLabel1 = new javax.swing.JLabel();

98

txt_extBackFolder = new javax.swing.JTextField();

btn_selectFolder = new javax.swing.JButton();


tree_databases = new javax.swing.JTree();


tbl_rows = new javax.swing.JTable();


setTitle("Veritabanı Analiz");

jLabel1.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

jLabel1.setText("Açılmış İmaj Klasörünü Seçiniz");

btn_selectFolder.setFont(new java.awt.Font("Tahoma", 1, 12)); // NOI18N

btn_selectFolder.setText("Klasör Seç");

btn_selectFolder.addActionListener(new java.awt.event.ActionListener() {


btn_selectFolderActionPerformed(evt);

}

});

javax.swing.tree.DefaultMutableTreeNode treeNode1 = new

javax.swing.tree.DefaultMutableTreeNode("Veritabanları");

tree_databases.setModel(new

javax.swing.tree.DefaultTreeModel(treeNode1));

tree_databases.addTreeSelectionListener(new

javax.swing.event.TreeSelectionListener() {

public void valueChanged(javax.swing.event.TreeSelectionEvent evt) {

tree_databasesValueChanged(evt);

}

});

jScrollPane1.setViewportView(tree_databases);

tbl_rows.setModel(new javax.swing.table.DefaultTableModel(

new Object [][] {

{null, null, null, null},



99

{null, null, null, null}

},

new String [] {

"Title 1", "Title 2", "Title 3", "Title 4"

}

));

jScrollPane2.setViewportView(tbl_rows);







.addContainerGap()


DING, false)




.addComponent(txt_extBackFolder,





.addComponent(jScrollPane1)

.addComponent(jScrollPane2,

javax.swing.GroupLayout.DEFAULT_SIZE, 713, Short.MAX_VALUE))

.addContainerGap(21, Short.MAX_VALUE))

);




100

.addContainerGap()


ELINE)


.addComponent(txt_extBackFolder,





.addGap(18, 18, 18)




.addGap(18, 18, 18)




.addContainerGap(66, Short.MAX_VALUE))

);

pack();

}// </editor-fold>

private void btn_selectFolderActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent

evt) {


chooser.setDialogTitle("Lütfen Klasör Seçiniz");

chooser.setFileSelectionMode(JFileChooser.DIRECTORIES_ONLY);

chooser.setAcceptAllFileFilterUsed(false);


String path = chooser.getSelectedFile().getAbsolutePath();

txt_extBackFolder.setText(path);

getDatabases(path);

}

}

101

private void

tree_databasesValueChanged(javax.swing.event.TreeSelectionEvent evt) {

DefaultMutableTreeNode selectedNode =

(DefaultMutableTreeNode)tree_databases.getLastSelectedPathComponent();

if(selectedNode.getUserObject().toString().endsWith(".db")){

try {

Class.forName("org.sqlite.JDBC");

conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:"+

selectedNode.getUserObject().toString());

ResultSet rs = null;

DatabaseMetaData meta = conn.getMetaData();

rs = meta.getTables(null, null, null, new String[]{"TABLE"});

while (rs.next()) {

DefaultMutableTreeNode item = new DefaultMutableTreeNode(

rs.getString("TABLE_NAME"));

selectedNode.add(item);

}

}

catch (Exception ex) {


}

}

else{

try {

Statement stmt = conn.createStatement();

ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM [" +

selectedNode.getUserObject().toString() + "];");

ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();

int columnCount = rsmd.getColumnCount();

DefaultTableModel tm = (DefaultTableModel) tbl_rows.getModel();

tm.setColumnCount(0);

for (int i = 1; i <= columnCount; i++ ) {

102

tm.addColumn(rsmd.getColumnName(i));

}

tm.setRowCount(0);

while (rs.next()) {

String[] a = new String[columnCount];

for(int i = 0; i < columnCount; i++) {

a[i] = rs.getString(i+1);

}

tm.addRow(a);

}

tm.fireTableDataChanged();

rs.close();

stmt.close();

}

catch (Exception ex) {

JOptionPane.showMessageDialog(this, ex, ex.getMessage(), WIDTH,

null);

}

}

}

public void getDatabases(String path){

DefaultTreeModel model = (DefaultTreeModel) tree_databases.getModel();

DefaultMutableTreeNode root = (DefaultMutableTreeNode)

tree_databases.getModel().getRoot();

try {

File dir;

dir = new File(path);

String[] extensions = new String[] { "db" };

List<File> files = (List<File>) FileUtils.listFiles(dir, extensions, true);

for (File file : files) {

DefaultMutableTreeNode item = new

DefaultMutableTreeNode(file.getCanonicalPath());

103

model.insertNodeInto(item,root,root.getChildCount());

}

} catch (IOException ex) {


}

}



public void run() {

new DbAnalyses().setVisible(true);

}

});

}


private javax.swing.JButton btn_selectFolder;

private javax.swing.JLabel jLabel1;



private javax.swing.JTable tbl_rows;

private javax.swing.JTree tree_databases;

private javax.swing.JTextField txt_extBackFolder;


}

104

EK A7. Main.py kodları

#Samimiyet skoru hesaplama

import xlrd

file_location= 'anafwers.xlsx'

workbook=xlrd.open_workbook(file_location)

friend=[[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]]

Follower=workbook.sheet_by_index(0)

for i in range(Follower.nrows):

friend[0].append(str(Follower.cell_value(i,1)))

friend[1].append(str(Follower.cell_value(i,2)))

Following=workbook.sheet_by_index(1)

for ii in range(len(friend[0])):

if(friend[0][ii]!=Following.cell_value(ii,1)):

friend[0].append(str(Following.cell_value(ii,1)))

friend[1].append(str(Following.cell_value(ii, 2)))

fcount = len(friend[0])

#============================================================

for iii in range(fcount):

skor=0

for j in range(Follower.nrows):

if (friend[0][iii]==Follower.cell_value(j,1)):

for s in range(Following.nrows):

if(friend[0][iii]==Following.cell_value(s,1)):

skor+=1

friend[2].append(skor)

#============================================================

sheet3=workbook.sheet_by_index(2)

for iiii in range(fcount):

skor=0

for j in range(sheet3.nrows):

if (friend[0][iiii]==sheet3.cell_value(j,0)):

for k in range(fcount):

if(sheet3.cell_value(j,1)==friend[0][k]):

105

skor+=1 #her ortak arkadaş için skor 1 artıyor

friend[3].append(skor)#toplam skor friend dizisinin 4. dizisinde tutluyor.

#============================================================

sheet4 = workbook.sheet_by_index(3)

for jj in range(fcount):

skor = 0


if (friend[0][jj] == sheet4.cell_value(j, 0)):


if (sheet4.cell_value(j, 1) == friend[0][k]):

skor += 1

friend[4].append(skor)#toplam skor friend dizisinin 5. dizisinde tutuluyor.

#============================================================

sheet5=workbook.sheet_by_index(4)

for jjj in range(fcount):

skor=0


if (friend[0][jjj]==sheet5.cell_value(j,0)):


if(sheet4.cell_value(j,1)==friend[0][k]):

skor+=1

friend[5].append(skor)##her bir ortak arkadaş için skor 1 artıyor

#============================================================

sheet6 = workbook.sheet_by_index(5)

for jjjj in range(fcount):

skor = 0


if (friend[0][jjjj] == sheet6.cell_value(j, 0)):


if (sheet6.cell_value(j, 1) == friend[0][k]):

skor += 1


#============================================================

106

ContactRehber = workbook.sheet_by_index(6)

for r in range(fcount):

skor = 0

for j in range(ContactRehber.nrows):

if (friend[1][r] == ContactRehber.cell_value(j, 1)):

skor += 1


#===========================================================

ContactFace = workbook.sheet_by_index(7)


skor = 0

for j in range(ContactFace.nrows):

if (friend[1][r] == ContactFace.cell_value(j, 2)):

skor += 1


#============================================================

ContactWp = workbook.sheet_by_index(8)


skor = 0

for j in range(ContactWp.nrows):

if (friend[1][r] == ContactWp.cell_value(j, 4)):

skor += 1


#==========================================================


friend[10].append(0)

for j in range(ContactRehber.nrows):

if (friend[1][r] == ContactRehber.cell_value(j, 1)):

friend[10][r]=ContactRehber.cell_value(j,0)

#============================================================

TwitSkor = []

TopSkor = []

AramaSayisi=[]

107

for i in range(fcount):

TwitSkor.append((int(friend[3][i]) + int(friend[4][i]) + int(friend[5][i]) +

int(friend[6][i])) / 4)

AramaSayisi.append(friend[10][i])

maxTwitSkor = max(TwitSkor)

maxAramaSayisi=max(AramaSayisi)


AramaSayisi[i]=(float(AramaSayisi[i])) / float(maxAramaSayisi)

TwitSkor[i] = (float(TwitSkor[i])) / float(maxTwitSkor)

TopSkor.append(round(( 0.20 * float(friend[2][i]) + float(TwitSkor[i]) * 0.20 +

0.10 * float(AramaSayisi[i])+ 0.10 * float(friend[7][i]) + 0.20 * float(friend[8][i])

+ 0.20 * float(friend[9][i])),2))

print("KullanıcıAdı KarşılıklıTakip Fwing-fwer fwing-fwing fwer-fwer

fwer-fwing ortakarkadaşortalaması Rehber Facebook Whatsapp

SamimiyetSkoru AramaVerileri")


ort = (int(friend[3][i]) + int(friend[4][i]) + int(friend[5][i]) + int(friend[6][i]))

/ 4

print(friend[0][i],friend[1][i])

print("\t\t\t\t\t\t", friend[2][i],"\t\t\t\t", friend[3][i],"\t\t\t\t",

friend[4][i],"\t\t\t", friend[5][i],"\t\t\t\t", friend[6][i],"\t\t\t\t", ort,"\t\t\t\t",

friend[7][i],"\t\t\t",

friend[8][i],"\t\t\t", friend[9][i],"\t\t\t", TopSkor[i],"\t\t\t",friend[10][i])

108

ÖZGEÇMİŞ

Adı Soyadı : Faruk Süleyman BERBER Doğum Yeri ve Yılı : Gölcük, 1981 Medeni Hali : Evli Yabancı Dili : İngilizce E-posta : [email protected] Eğitim Durumu Lise : Isparta Anadolu Teknik Lisesi, 1999 Lisans : SDÜ, Teknik Eğitim Fakültesi, Bilgisayar Sistemleri

Öğretmenliği, 2004 Yüksek Lisans : SDÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Bilgisayar Eğitimi,

2008 Mesleki Deneyim MEB Isparta Sütçüler Çok Programlı Lise 2004-2010 MEB Isparta Anadolu Lisesi 2010-2010 SDÜ Enformatik Bölüm Başkanlığı 2010-…….. (halen) Yayınları Berber F.S., Küçüksille E.U., "The Relationship Between Information Level Of

Individuals Regarding Information Technology And Their Perceptions Concerning Information Security: University Students As Example", International Conference on Education in Mathematics, Science & Technology (ICEMST), MUĞLA, TÜRKIYE, 19-22 Mayıs 2016, pp.554-559

Berber F.S., Küçüksille E.U., "The Analysis Of Personal-Institutional Data, Left In

Social Life Areas, With The Help Of Forensic Methods", International Conference on Research in Education and Science (ICRES), MUĞLA, TÜRKIYE, 19-22 Mayıs 2016, pp.1404-1410

Taranmış Fotoğraf

(3.5cm x 3cm)

109

Berber F.S., Küçükkömürler A., "Kendinden Thermal Elektrik Kaynaklı Mikroişlemci Soğutma Sistemi", Ulusal Teknik Eğitim, Mühendislik ve Eğitim Bilimleri Genç Araştırmacılar Sempozyumu, KOCAELİ, TÜRKIYE, 20-22 Temmuz 2007, cilt.1, ss.331-334

Berber F.S., Albayrak M., Aydoğan T., Gezer H., "Hareket Yönü Bulanık Mantık İle

Kontrol Edilen Temizlik Robotu Tasarımı", International XII. Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks , ÇANAKKALE, TÜRKIYE, 2-4 Temmuz 2003, pp.10-12

t.c. - tez.sdu.edu.trtez.sdu.edu.tr/tezler/tf04185.pdf · Özellikle hesabı incelenen kişi ya da...

Documents