Adli bilişim

Adli Bilişim

Adli bilişim, dijital kanıtların toplanması, incelenmesi, analiz edilmesi ve mahkemede sunulmasıyla ilgilenen, bilimsel bir disiplindir. Temel amacı, hukuki süreçlerde kullanılabilecek dijital kanıtları güvenilir ve kabul edilebilir şekilde ortaya çıkarmaktır. Bu süreç, siber suçlar, bilgisayar korsanlığı, veri ihlalleri, intihal, sözleşme anlaşmazlıkları ve aile hukuku gibi çok çeşitli alanlarda kullanılır. Adli bilişim uzmanları, hem teknik becerilere hem de hukuki prosedürlere hakim olmalıdırlar.

Adli Bilişimin Kapsamı

Adli bilişim, geniş bir yelpazeye yayılır. Bu alanın temel unsurları şunlardır:

**Dijital Kanıtların Tespiti:** Dijital kanıtlar, bilgisayarlar, akıllı telefonlar, sunucular, ağ cihazları, bulut depolama ve diğer dijital cihazlarda bulunabilir. Kanıtların tespiti, potansiyel olarak ilgili bilgilerin belirlenmesiyle başlar.
**Dijital Kanıtların Korunması:** Kanıtların bütünlüğünü korumak, adli bilişimin en önemli yönlerinden biridir. Bu, kanıtların değiştirilmesini, silinmesini veya zarar görmesini önlemek için çeşitli tekniklerin kullanılmasını içerir. Kanıt bütünlüğünü sağlamak için hash değerleri sıklıkla kullanılır.
**Dijital Kanıtların Elde Edilmesi:** Kanıtların elde edilmesi, yasalara ve etik kurallara uygun olarak gerçekleştirilmelidir. Bu, imajlama (bir cihazın tam bir kopyasını oluşturma) ve veri yakalama gibi teknikleri içerir.
**Dijital Kanıtların İncelenmesi:** Elde edilen kanıtlar, ilgili bilgileri ortaya çıkarmak için detaylı bir şekilde incelenir. Bu, veri kurtarma, dosya analizi, kayıt defteri analizi, ağ trafiği analizi ve diğer teknikleri içerebilir.
**Dijital Kanıtların Analizi:** İnceleme sonucunda elde edilen veriler analiz edilerek anlamlı sonuçlara ulaşılır. Bu, veri madenciliği, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi gibi teknikleri içerebilir.
**Raporlama:** Analiz sonuçları, açık, öz ve anlaşılır bir şekilde raporlanır. Rapor, mahkemede sunulmak üzere hazırlanır ve kanıtların nasıl elde edildiğini, incelendiğini ve analiz edildiğini detaylı bir şekilde açıklar.

Adli Bilişim Süreci

Adli bilişim süreci genellikle şu adımları içerir:

1. **Tanımlama:** Olayın tanımlanması ve adli bilişim müdahalesinin gerekçelendirilmesi. 2. **Koruma:** Potansiyel kanıtların korunması ve bütünlüğünün sağlanması. 3. **Toplama:** Kanıtların yasalara uygun olarak toplanması ve belgelenmesi. 4. **İnceleme:** Kanıtların detaylı bir şekilde incelenmesi ve analiz edilmesi. 5. **Analiz:** İnceleme sonuçlarının analiz edilerek anlamlı sonuçlara ulaşılması. 6. **Raporlama:** Analiz sonuçlarının açık ve öz bir şekilde raporlanması. 7. **Sunum:** Raporun mahkemede sunulması ve uzman tanıklığı.

Adli Bilişim Araçları

Adli bilişim uzmanları, çeşitli araçlar kullanır. Bunlardan bazıları şunlardır:

**EnCase:** Popüler bir adli bilişim yazılımıdır.
**FTK (Forensic Toolkit):** Bir diğer yaygın olarak kullanılan adli bilişim yazılımıdır.
**Autopsy:** Açık kaynaklı bir adli bilişim platformudur.
**Wireshark:** Ağ trafiğini analiz etmek için kullanılan bir araçtır.
**Volatility:** Bellek dökümlerini analiz etmek için kullanılan bir araçtır.
**X-Ways Forensics:** Kapsamlı bir adli bilişim yazılımıdır.

Adli Bilişim Araçları ve Kullanım Alanları
Araç	Kullanım Alanı
EnCase	Disk imajlama, dosya analizi, kayıt defteri analizi
FTK	Veri kurtarma, e-posta analizi, zaman çizelgesi oluşturma
Autopsy	Açık kaynaklı inceleme, dosya sistemi analizi
Wireshark	Ağ trafiği analizi, protokol analizi
Volatility	Bellek analizi, kötü amaçlı yazılım analizi
X-Ways Forensics	Kapsamlı disk incelemesi, veri kurtarma

Dijital Kanıt Türleri

Dijital kanıtlar çeşitli şekillerde olabilir:

**Sabit Diskler:** Bilgisayarların ve sunucuların temel depolama birimi.
**Akıllı Telefonlar:** Mesajlar, aramalar, fotoğraflar ve konum verileri gibi birçok bilgiyi içerir.
**USB Bellekler:** Taşınabilir depolama cihazları.
**E-postalar:** İletişim kayıtları ve belgeler.
**Ağ Günlükleri:** Ağ etkinliğini gösteren kayıtlar.
**Bulut Depolama:** Verilerin internet üzerinden depolanması.
**Sosyal Medya:** Kullanıcı profilleri, paylaşımlar ve mesajlar.

Hukuki Zorluklar

Adli bilişim, çeşitli hukuki zorluklarla karşı karşıyadır:

**Gizlilik:** Kişisel verilerin korunması.
**Yetki:** Kanıtların yasal olarak toplanması ve incelenmesi.
**Kabul Edilebilirlik:** Kanıtların mahkemede kabul edilebilir olması. Kanıtların kabul edilebilirliği, kanıt toplama yöntemlerinin yasalara uygunluğunu ve kanıt bütünlüğünün korunmasını gerektirir.
**Sınır Ötesi Sorunlar:** Farklı ülkelerin yasaları arasındaki farklılıklar.
**Yeni Teknolojiler:** Sürekli gelişen teknolojilere uyum sağlama.

Adli Bilişimde Kariyer Olanakları

Adli bilişim alanında çeşitli kariyer olanakları bulunmaktadır:

**Adli Bilişim Uzmanı:** Dijital kanıtların toplanması, incelenmesi ve analiz edilmesi.
**Siber Güvenlik Uzmanı:** Bilgisayar sistemlerini ve ağları koruma.
**Bilgi Güvenliği Analisti:** Verilerin güvenliğini sağlama.
**Olay Müdahale Uzmanı:** Siber saldırılara müdahale etme.
**Adli Bilişim Danışmanı:** Hukuki süreçlerde adli bilişim uzmanlığı sağlama.

İlgili Konular

Strateji, Teknik Analiz ve Hacim Analizi Bağlantıları

Adli bilişimde kullanılan teknikler, finansal analizdeki stratejilere benzer şekilde, verileri anlamlandırmak ve örüntüleri ortaya çıkarmak için kullanılır.

Zaman Çizelgesi Analizi: Olayların kronolojik sırasını belirlemek için (Finansal analizdeki trend analizi gibi).
Dosya İmza Analizi: Dosya türlerini ve içeriklerini belirlemek için (Risk analizi gibi).
Kayıt Defteri Analizi: Sistem etkinliklerini izlemek için (Temel ve teknik analiz).
Ağ Trafiği Analizi: Veri akışını izlemek ve anormallikleri tespit etmek için (Hacim analizi).
Veri Kurtarma Teknikleri: Silinmiş veya hasar görmüş verileri geri getirmek için (Değerleme modelleri).
Kötü Amaçlı Yazılım Analizi: Kötü amaçlı yazılımların davranışlarını anlamak için (Portföy çeşitlendirmesi).
Bellek Dökümü Analizi: Çalışan süreçler hakkında bilgi edinmek için (Stres testi).
Sosyal Mühendislik Analizi: İnsanları manipüle etme yöntemlerini anlamak için (Piyasa manipülasyonu).
E-Posta Analizi: E-posta iletişimlerini incelemek için (Duyarlılık analizi).
Bulut Depolama Analizi: Bulut depolama verilerini incelemek için (Risk yönetimi).
Mobil Cihaz Analizi: Mobil cihazlardaki verileri incelemek için (Hızlı kararlar).
Veri Madenciliği: Büyük veri kümelerinden örüntüler çıkarmak için (Büyük veri analizi).
İstatistiksel Analiz: Verileri analiz etmek ve sonuçları yorumlamak için (Regresyon analizi).
Makine Öğrenimi: Otomatik olarak örüntüler öğrenmek ve tahminler yapmak için (Algoritmik ticaret).
Grafik Analizi: İlişkileri görselleştirmek ve anlamak için (Ağ analizi).

Gelecek Trendler

Adli bilişim alanı, sürekli olarak gelişmektedir. Gelecekteki trendler şunları içerebilir:

**Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi:** Adli bilişim süreçlerini otomatikleştirmek ve daha verimli hale getirmek.
**Bulut Bilişim:** Bulut tabanlı kanıtların incelenmesi için yeni tekniklerin geliştirilmesi.
**Nesnelerin İnterneti (IoT):** IoT cihazlarından elde edilen verilerin incelenmesi.
**Büyük Veri Analizi:** Büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak.
**Kuantum Bilişim:** Kuantum bilgisayarların adli bilişime etkileri.

Şimdi işlem yapmaya başlayın

IQ Option'a kaydolun (minimum depozito $10) Pocket Option'da hesap açın (minimum depozito $5)

Topluluğumuza katılın

Telegram kanalımıza abone olun @strategybin ve şunları alın: ✓ Günlük işlem sinyalleri ✓ Özel strateji analizleri ✓ Piyasa trendleri hakkında uyarılar ✓ Başlangıç seviyesi için eğitim materyalleri