本文將以利用行動通訊軟體散布惡意影像之犯罪為例，針對行動裝置中的惡意影像進行鑑定判別，並進一步分析來源與行動通訊軟體之通訊對象，找出散布惡意影像的犯罪者。
檢視嫌疑人Mickle的LINE通訊紀錄
嫌疑人Mickle所使用的手機型號為Samsung Note 3（Android 4.4.2），且因嫌疑人Mickle需要操作惡意軟體，所以手機有執行過Root程序。
鑑識人員搜尋存於「/home/data/data/jp.naver.line.android/databases」路徑下的「naver_line」檔案（此為Android系統中LINE對話紀錄檔案，如圖16所示），並將「naver_line」匯入SQLite Manager中檢視。
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| ▲圖16 Android中存放LINE紀錄檔案路徑。 |
首先查看資料表「chat_history」中的「content」欄位，比對於受害者Ahsoca的iPhone所取得的對話紀錄，發現有同樣的對話內容，另外於「attachement_image」欄位發現有相同影像傳送的紀錄，確認其對話對象皆為「ucd144a0781db38d29ee185c60d64b415」，如圖17所示。
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| ▲圖17 (a)(b)皆為chat_history資料表內容。 |
其次，查看資料表「contacts」，檢視嫌疑人Mickle的LINE聯絡人資訊，搜尋「ucd144a0781db38d29ee185c60d64b415」，發現「server_name」為「Ahsoca」，與受害者名稱相同，如圖18所示。
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| ▲圖18 比對contacts資料表內容。 |
證實嫌疑人Mickle確有利用LINE發送相關影像檔案給受害者Ahsoca，與受害者Ahsoca的LINE對話紀錄不謀而合。
結語
以往iDevice因為其系統具有獨特性，使得該系統安全性高於其他廠商所推出的系統，但在最近CVE Detials公布了2015年全球系統與程式漏洞數量排行榜，發現有關Apple公司Mac OS X及iOS的漏洞數量竄升至排行榜前兩名，本文提出之案例，恰有可能是駭客透過未知的漏洞來完成這類型的資安攻擊事件。
由於影像鑑識偵測分析技術對於一般人員的技術門檻較高，不易自行完成分析工作，所以本文介紹如何使用Open Source工具快速進行影像鑑識偵測分析工作，並透過數種工具的交叉驗證下，提供鑑識人員作為判斷方向，同時可搭配其他數位證據追查惡意檔案來源，得以掌握重要數位證據。
＜本文作者：中央警察大學資訊密碼暨建構實驗室（ICCL），民國87年12月成立，目前由王旭正教授領軍，實驗室成員共有20名，並致力於資訊安全、資料隱藏與資料快速搜尋之研究，以確保人們於網際網路世界的安全。（http://hera.im.cpu.edu.tw）＞