Com o passar do tempo às informações geradas ou armazenadas em sistemas computacionais criaram uma “faca de dois gumes” sob a perspectiva forense. De um lado, fornecendo provas irrefutáveis, em uma ampla variedade de investigações, mas por outro, também introduzem uma complexidade que pode surpreender até mesmo os profissionais mais experientes.
A prova digital pode ser usada para responder questões fundamentais, relativas a um crime ou delito, inclusive o que aconteceu, quando aconteceu, que elementos interagiram, a origem de um determinado item e quem foi o responsável.
Contudo, para que possamos utilizar o máximo de informações das provas digitais, profissionais forenses precisam entender e fazer uso regular do método científico. O método científico, aplicado em conjunção com metodologias e técnicas de análise forense digital, nos permite adaptarmo-nos às diferentes circunstâncias e necessidades, garantindo que as conclusões estejam solidamente fundamentadas no fato em lide.
O processo de análise forense envolve fazer observações factuais a partir de evidências disponíveis, formar e testar possíveis explicações para o acontecimento que causou a prova e finalmente, desenvolver uma compreensão mais profunda de um item particular das provas ou da lide como um todo.
Dito de outra forma, os elementos de análise forense digital incluem a separação de itens específicos para o estudo individual, determinando o seu significado e considerando como eles se relacionam com o conjunto de provas.
Embora os profissionais devam saber como obter dados pertinentes à lide, ao utilizar-se de ferramentas forenses, estes sozinhos não são suficientes. Devemos ter uma sólida compreensão de como funciona a tecnologia subjacente, como os dados são organizados e como as ferramentas forenses podem exibir estas informações.
A análise computacional forense constitui o cerne desta questão, pois ela irá fornecer informações úteis para a interpretação de evidências e a transmissão das lições aprendidas com a experiência coletiva.
Torna-se indispensável à troca de informações e experiências a fim de se conseguir um conjunto de metodologias amplamente aceitas. Dessa forma, não se corre o risco da dependência de metodologias fechadas e elementos de software privados que restringem ou seccionam os resultados obtidos.