
Devices running the Android operating system are widely used by everyday users. These devices allow for the recording, saving, and processing of various types of information, including data from messaging applications. The data from these messengers may include user correspondence, exchange of media files, voice messages, and other types of information. This article presents the results of a study on data generated by the Telegram app on Android devices. Telegram is a cross-platform messaging app that allows users to send and receive messages. The data collected from Telegram can provide access to information from regular chats, secret chats, group chats, channels, and user attributes. This information is of interest to computer forensics experts who need to analyze the data for various purposes.
Устройства под управлением операционной системы Android имеют широкую популярность среди пользователей. Данные устройства позволяют записывать, сохранять, обрабатывать различную информацию, в том числе обмениваться различными медиа файлами, голосовыми сообщениями и другими видами информации через мессенджеры. В данной статье представлены результаты исследования структур данных, образованных приложением Telegram в устройствах под управлением операционной системы Android. Из данных приложения Telegram можно получить информацию из обычных и секретных чатов, групп, каналов, атрибуты пользователей, номера телефонов и иную информацию, которая может представлять интерес для компьютерной криминалистики.
СЛЕДЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ, КРИМИНАЛИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ, TELEGRAM, FORENSIC ANALYSIS, МОБИЛЬНАЯ КРИМИНАЛИСТИКА, ANDROID DEVICES, MESSENGER DATA
СЛЕДЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ, КРИМИНАЛИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ, TELEGRAM, FORENSIC ANALYSIS, МОБИЛЬНАЯ КРИМИНАЛИСТИКА, ANDROID DEVICES, MESSENGER DATA
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
