MOBILedit Forensic
모바일 포렌식의 혁신을 이끄는 전문가들의 올인원 솔루션입니다.
Security bypassing
Physical data Acquisition
Retrieve deleted data
Live updates
스마트워치에서 심박수, 흥분 상태, 사망 시간 등 건강 관련 데이터를 추출
Apple Watch뿐 아니라 Garmin, Samsung 등 데이터를 추출 및 분석
건강 지표 외에도 커뮤니케이션 로그, 메시지 등 다양한 정보를 분석
법의학 수사에서 중요한 사건의 세부
타임라인을 만드는 데 도움
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MOBILedit Forensic
휴대폰 증거 수집 올인원 솔루션
MOBILedit 포렌식은 휴대폰, 스마트워치, 클라우드에서 데이터를 추출할 수 있는 올인원 솔루션입니다.
물리적 및 논리적 데이터 수집을 모두 활용하고, 우수한 애플리케이션 분석, 삭제된 데이터 복구, 광범위한 지원 장치, 미세 조정된 보고서, 동시 처리, 사용하기 쉬운
인터페이스를 갖추고 있습니다.
지원 기기:
Android
iOS
WearOS
Windows 10 Mobile
Windows Phone 7 - 8.1
Windows CE
BlackBerry OS
Symbian
Samsung Bada
Many feature phones from various vendors
Apple Watch with WatchOS - direct reading through the diagnostic connector
SIM cloning by using a smart-card reader (sold separately)
Physical extraction
Android
KaiOS
Various feature phones
Filter your results to
Find data faster
효율적인 데이터 필터링으로 신속한 검색 지원
키워드, 특정 연락처, 시간, 애플리케이션 또는 파일 이름별로 추출된 데이터를 필터링하여 원하는 데이터를 정확하게 가져옵니다. 이러한 필터를 다양한 데이터 유형에 적용하고 보고서 크기를 근본적으로 최소화합니다.
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MOBILedit Forensic
휴대폰 증거를 수집하는 올인원 솔루션
MOBILedit 포렌식은 휴대폰, 스마트워치, 클라우드에서 데이터를 추출할 수 있는 올인원 솔루션입니다. 물리적 및 논리적 데이터 수집을 모두 활용하고, 우수한 애플리케이션 분석, 삭제된 데이터 복구, 광범위한 지원 장치, 미세 조정된 보고서, 동시 처리, 사용하기 쉬운 인터페이스를 갖추고 있습니다.
새로운 접근 방식을 통해 MOBILedit 포렌식은 보안 우회 기능이 그 어느 때
보다 훨씬 강화되었습니다.
Android
iOS
WearOS
Windows 10 Mobile
Windows Phone 7 - 8.1
Windows CE
BlackBerry OS
Symbian
Samsung Bada
Many feature phones from various vendors
Apple Watch with WatchOS - direct reading through the diagnostic connector
SIM cloning by using a smart-card reader (sold separately)
Physical extraction
Android
KaiOS
Various feature phones
Huge number of
supported phones
광범위한 기종 지원
1996년부터 20년에 걸쳐 제조된 매우 광범위한 휴대폰을 지원해 왔습니다.
이 소프트웨어는 iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, Windows Mobile, Bada, Symbian, Meego, Medietk, 중국 휴대폰, CDMA 휴대폰과 같은 인기 있는 운영 체제를 포함한 수천 대의 핸드셋을 지원합니다. 여기에는 개발이 시작되고 세계 최초의 구형 모델이 포함됩니다.
Filter your results to
find data faster
효율적인 데이터 필터링으로 신속한 검색 지원
키워드, 특정 연락처, 시간, 애플리케이션 또는 파일 이름별로 추출된 데이터를 필터링하여 원하는 데이터를 정확하게 가져옵니다. 이러한 필터를 다양한 데이터 유형에 적용하고 보고서 크기를 근본적으로 최소화합니다.
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