I den digitala eran, där varje interaktion lämnar ett spår och varje klick avslöjar en historia, är Reddit mer än bara ett forum - det är en guldgruva av användardata. Genom att gräva djupt in i denna digitala labyrint har detaljerade spår av scrollande och klickande upptäckts. Denna studie har utvecklat ett verktyg, RedditXtract, som sammanställer den mest centrala användardata och avslöjar hjärtat av en användares digitala profil. Med ett forensiskt perspektiv syftar verktyget till att möjliggöra en mer effektiv användning av Reddits användardata inom brottsutredningar. Metodiken innefattar experiment och intervju. Experimenten omfattar en forensisk analys av Reddits applikationsdata på en Android-telefon samt skapandet av ett Python-skript. En intervju med en erfaren åklagare ger insikter om den potential Reddits data har som bevisvärde i brottmål. Resultaten från den forensiska analysen konstaterar att det går att utvinna en hel del användardata från Reddit. I relation med resultatet från intervjun blir slutsatsen att i stort sett all denna data kan vara av intresse i en brottsutredning, beroende på brottmål och syfte. Undersökning av raderad och modifierad data visar att den är begränsad. Det gick att lokalisera redigerad och viss raderad data i en av de databaser som undersöktes, men denna data sparas endast en begränsad tid. Utveckling av Python-skriptet visar att det krävs kunskap om databasernas uppbyggnad och användning av relevanta Python-bibliotek för att kunna skriva ett skript som extraherar Reddits applikationsdata från en avbildning av en Androidtelefon.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:hh-54026 |
Date | January 2024 |
Creators | Andersson, Gustav, Salomonsson, Julia |
Publisher | Högskolan i Halmstad, Akademin för informationsteknologi |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | Swedish |
Detected Language | Swedish |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0015 seconds