Um artigo no arXiv descreve um método em nível de aplicativo, usando o framework Core NFC do iOS, para ler cartões de pagamento contactless dos sistemas nacionais HUMO e UZCARD (Uzbequistão) e PRO100 (Rússia/Cazaquistão), extraindo número da conta primária (PAN) e data de validade sem emular o cartão ou autorizar qualquer transação. Os autores mapeiam os AIDs EMV compatíveis com cada rede e implementam um parser híbrido que prioriza campos BER-TLV padrão, recorrendo a offsets fixos legados apenas quando a resposta do cartão não segue a estrutura esperada. O trabalho nasce de uma lacuna real: esses mercados não têm suporte Apple Pay, então a população segue dependente do cartão físico, que se mostra igualmente exposto.
Equipe da Purdue University publica na FSI: Digital Investigation um mapeamento de artefatos forenses recuperáveis do RedNote (Xiaohongshu/"Little Red Book"), rede social chinesa que ganhou grande base de usuários internacional. O trabalho compara o que é extraível nas versões Android e iOS do app.
A edicao semanal do Forensic Focus reune avancos tecnicos relevantes para peritos: um framework premiado no DFRWS USA 2026 para forense de memoria de malware escrito em Go, novos parsers para bancos de notificacao e Biome streams do iOS, rastros forenses deixados por assistentes de IA integrados a navegadores, e uma tecnica de anti-forense usada pela variante de botnet Mirai batizada Tengu. O conjunto ilustra bem a velocidade com que novos artefatos e tecnicas de evasao surgem no dia a dia da pericia digital.
Edição semanal do Forensic Focus reúne avanços práticos em diversas frentes da perícia digital: análise de bancos SQLite em iOS Powerlogs, desafios de aquisição em ambientes serverless (AWS Lambda e Azure Functions), decodificação do banco de dados do Signal em Android 15 e novidades nas ferramentas open-source iLEAPP/ALEAPP para sinalização de imagens geradas por IA. O compilado também traz uma ferramenta de timeline para Linux e uma atualização de triagem para macOS.
Publicado no Journal of Digital Forensics, Security and Law (JDFSL), o estudo testou cinco aplicativos de 'cofre' (vault) para ocultar fotos no iOS usando três kits forenses distintos. Todos os cinco apps deixaram evidência recuperável no dispositivo, e as ferramentas forenses divergiram entre si nos resultados dos escaneamentos, revelando que a suposta proteção desses apps é baseada em ofuscação simples, não em controles de segurança reais.