Nous sommes conscients que vos enquêtes impliquent généralement de nombreux éléments de preuve numériques appartenant aux suspects ou aux des victimes. Vous devez analyser de nombreux smartphones, tablettes et comptes de réseaux sociaux. Notre solution Cellebrite Analytics vous permet d’analyser cet ensemble de données et de mettre en évidence des connexions qui auraient pu vous échapper.

Pour vous aider à vous procurer des informations essentielles dans cet important domaine d’analyse numérique, nous vous proposons ce webinaire Solution Big data de poche, comprendre et utiliser Cellebrite Analytics”, presented by , présenté par Justin Cole, développeur et formateur senior chez Cellebrite. Le webinaire traitera quatre domaines clés:

  1. Quand et comment utiliser Cellebrite Analytics dans le cadre de vos enquêtes
  2. Création et gestion d’une affaire
  3. Filtrage et autres fonctions utiles dans Analytics
  4. Étiquetage (tag) et rapports

Votre hôte: Justin Cole est développeur et formateur forensique chez Cellebrite

Justin a des années d’expérience comme analyste forensique spécialisé dans l’intrusion des réseaux d’entreprise, d’ordinateurs et de dispositifs mobiles. Avant de rejoindre Cellebrite, il était agent de police dans l’Alabama. Il est ensuite devenu expert en une scène de crime et analyste forensique alors qu’il exerçait la fonction de détective.

Actuellement, Justin est en charge de la diffusion des cours partout dans le monde, auprès des services de police locaux et nationaux. Il assiste l’équipe de formation de Cellebrite dans le développement de nouveaux cours et participe activement à la recherche de nouvelles techniques, technologies et dispositifs. Il est membre de l’association internationale des spécialistes de l’investigation informatique (IACIS) et expert agréé en forensique informatique (CFCE).

Analytics – Reconnaissance de plusieurs ensembles de données

Analytics ouvre les fichiers Cellebrite Reader générés à partir de Physical Analyzer, mais aussi d’autres fichiers exportés pour être analysés (UFDR, XML, CSV ou TXT). Analytics peut simplifier le processus de regroupement de grandes quantités de données CDR (statistiques d’appel) générées par les fournisseurs de services téléphoniques. Cet outil peut ingérer des CDR de différents formats (AT&T ou T-Mobile par exemple).

Analytics: le Machine Learning pour gagner du temps

Analytics propose de puissantes fonctionnalités automatisées comme l’analyse de fichiers multimédia et textes qui exploite la puissance de l’intelligence artificielle et du Machine Learning pour reconnaître et catégoriser les fichiers numériques. Le temps de traitement est donc bien plus rapide que les procédures d’analyse manuelles.

Cette fonction d’automatisation permet de classer les images par catégories (armes, drogues ou images explicites), votre procédure d’analyse est ainsi bien plus simple et bien plus rapide.

Les autres fonctionnalités présentées dans ce webinaire sont les suivantes : comment réaliser des recherches sur tous vos ensembles de données connectés, comment réaliser une analyse de données croisées et générer des rapports personnalisés qui pourront être présentés à un jury.

2 Cas pratiques

Dans ce webinaire, Justin utilisera des rapports Cellebrite Reader provenant de deux cas pratiques. Il est recommandé de suivre ce webinaire avec vos propres données.

Regardez le webinaire Solution Big data de poche, comprendre et utiliser Cellebrite Analytics”, comment tirer le meilleur parti de votre solution Analytics.

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