A MD-LIVE apresentou o Block Hash Scan, um recurso de triagem que compara blocos de dados dos arquivos de um dispositivo contra uma base de hashes de arquivos ilícitos conhecidos, permitindo identificar material-alvo diretamente em campo. A proposta é acelerar a decisão de apreender ou não um equipamento sem precisar ler ou copiar cada arquivo por completo. Não foi possível acessar o artigo original (bloqueio HTTP 403 no fetch); a análise abaixo é contextual, baseada no título e na descrição disponíveis no RSS, sem inventar detalhes técnicos específicos da ferramenta.
Fonte ↗Um pesquisador do SANS Internet Storm Center processou 1,3 TB de amostras de malware do MalwareBazaar, cobrindo fevereiro de 2020 a julho de 2026, para identificar qual toolchain de compilação gerou cada binário PE malicioso. O script, construído sobre a biblioteca pefile, combina leitura do Rich Header, do cabeçalho CLR (.NET) e heurísticas de string para atribuir compilador/linker às amostras. O resultado mostra predominância de binários 32-bit, forte presença do MSVC entre as amostras identificáveis e uma fatia relevante de amostras sem toolchain identificável, provavelmente por empacotamento ou remoção de metadados.
Fonte ↗Artigo publicado no Journal of Digital Forensics, Security and Law (JDFSL) apresenta o SynFO (Synthetic Forensic Omnituens), ferramenta que combina Python, Go e as bibliotecas dlib/face-recognition para automatizar aquisição, extração de arquivos relevantes e triagem inicial de evidência via reconhecimento facial em imagens e vídeos. A proposta ataca diretamente o acúmulo de casos pendentes em laboratórios forenses com poucos peritos disponíveis.
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