Тут главное не успокоиться, не пустить дело на самотек, не считать, что достигнутое достигнуто навсегда. За магами нужен глаз да глаз. Ну, и чуткое ухо, разумеется, тоже.
Но, похоже, успокоились...
Кивино гнездо: Безмолвный очевидец
Берд Киви
Опубликовано 23 июня 2010 года
В криминалистике, как, вероятно, и практически в любой другой области человеческой деятельности, для цифровых инфотехнологий регулярно отыскиваются новые и весьма любопытные приложения. Одна из свежих технологий подобного рода, под названием «Анализ частоты электросетей» или кратко ENF (от англоязычного Electrical Network Frequency analysis) в этом году сыграла весьма существенную роль в некоем серьёзном, но почему-то пока засекреченном судебно-криминальном разбирательстве в Британии.
Как бы там ни было, техническая часть данного «дела об убийстве» просочилась в прессу и предоставила подходящий повод для первичного, по крайней мере, ознакомления с новой цифровой технологией расследований, появляющейся в арсенале полиции. Хотя этот метод анализа совсем ещё нов, следует отметить, что многие эксперты уже сейчас весьма впечатлены его успехами, сулят ENF большое будущее и называют данную технологию наиболее значительным достижением в аудиокриминалистике со времен Уотергейта.
В типичных случаях криминально-судебных расследований, эксперты аудио- и видеокриминалистики привлекаются для того, чтобы подтвердить или, напротив, опровергнуть подлинность записей, предоставляемых суду в качестве улик. Материалы такого рода могут иметь самое разнообразное происхождение. От записей скрытного наблюдения и прослушивания, сделанных полицией, или записей корпораций, пытающихся доказать замешанность своего сотрудника в промышленном шпионаже, до компрометирующих записей, предъявляемых враждующими супружескими сторонами при разводе.
В деле установления аутентичности подобных записей наиболее впечатляющих успехов, как считается, сумел добиться румынский специалист Каталин Григорас (Catalin Grigoras). Этого эксперта-криминалиста из Бухареста по праву можно называть «отцом ENF», поскольку именно он разработал технологию, которая использует уникальные частотные сигнатуры местных поставщиков электроэнергии для установления того, когда (а иногда и где именно) были сделаны записи.
Суть метода ENF, согласно результатам Григораса, построена на непрерывных флуктуациях в частоте электропитания, поступающего от местной сети энергоснабжения. Цифровые устройства записи, такие как современные рекордеры камер видеонаблюдения или телефонные рекордеры-автоответчики, регистрируют в своих записях все эти отклонения, вызываемые пиками или спадами, вызванными подключением и отключением потребителей энергии в сети. Иначе говоря, цифровые рекордеры, вставленные в электрические розетки, регистрируют в своих записях частотную сигнатуру местного поставщика электроэнергии. Причем сигнатура эта такова, что она не только уникальна, но и существенно изменяется с течением времени.
Немаловажно и то, что и прочие цифровые устройства записи, питающиеся от батарей, далеко не всегда обладают иммунитетом к анализу ENF. Когда в данных устройствах используются электретные микрофоны, по сути работающие как конденсаторы, такие микрофоны регистрируют электрические сигнатуры прочих электронных устройств, находящихся по соседству с ними и питающихся от розеток электросети.
Работая на министерства юстиции и внутренних дел Румынии, Григорас договорился о сотрудничестве с компаниями электроснабжения разных стран Европы и скомпилировал большую базу данных для сигнатур их электроэнергии на протяжении нескольких лет. Для ENF-анализа он использует специально разработанный программный пакет под названием DCLive Forensics, где сигнатуры энергии, выделяемые в исследуемых записях, сравниваются с сигнатурами, хранимыми в его базе данных. Такое сравнение и позволяет определять, когда именно эта запись в действительности была сделана, в какой стране, и производились ли над записью редакторские манипуляции.