La digital forensics è la disciplina che si occupa di acquisire, analizzare e interpretare le informazioni digitali al fine di raccogliere prove in caso di investigazioni legali o penali. Questa disciplina utilizza tecniche e strumenti avanzati per recuperare dati da dispositivi informatici, reti e sistemi di archiviazione.

Le attività di digital forensics possono essere utilizzate per investigare su una vasta gamma di crimini, tra cui frodi informatiche, attacchi informatici, crimini sessuali online, spionaggio informatico, diffamazione online, violazioni della proprietà intellettuale e cyberstalking.

I professionisti della digital forensics devono essere esperti nell'utilizzo di software e strumenti di acquisizione dati, come ad esempio il software per la cattura di immagini di dispositivi di storage, e nella capacità di analizzare dati complessi per individuare eventuali prove.

La digital forensics è una disciplina in continua evoluzione e richiede competenze e conoscenze sempre aggiornate in quanto le tecnologie e le modalità di attacco informatico sono in costante cambiamento. Le nuove frontiere includono:

1.     Blockchain forensics: la blockchain è una tecnologia distribuita e decentralizzata che viene sempre più utilizzata per la gestione di dati e transazioni finanziarie. La blockchain forensics è la disciplina che si occupa di analizzare e investigare sui dati contenuti nelle blockchain per individuare eventuali attività fraudolente o illecite.

2.     Internet of Things (IoT) forensics: l'IoT è l'insieme di dispositivi e sensori interconnessi che permettono la raccolta di dati in tempo reale. La digital forensics applicata all'IoT richiede competenze specifiche per recuperare e analizzare i dati provenienti da dispositivi molto diversi tra loro.

3.     Cloud forensics: sempre più aziende e organizzazioni migrano le proprie attività sul cloud per motivi di scalabilità e flessibilità. La cloud forensics si occupa di investigare sui dati archiviati sul cloud, individuando eventuali attività illecite o non autorizzate.

4.     Machine learning forensics: l'utilizzo di tecniche di machine learning per l'analisi di grandi quantità di dati richiede competenze specifiche per individuare eventuali manipolazioni o alterazioni dei dati stessi.

5.     Cybercrime forensics: l'aumento della criminalità informatica e delle frodi online richiede competenze specifiche per individuare le attività illecite e identificare i responsabili.

Le nuove prospettive della digital forensics richiedono competenze sempre più specialistiche e specifiche, in grado di gestire la complessità dei dati digitali e delle tecnologie emergenti.