Abstract
As non-face-to-face work increases due to the COVID-19 pandemic, companies have introduced collaboration tools to perform work without spatial constraints. The rapidly growing collaboration tool market continues to show high utilization rates even after the endemic due to the increase in demand for hybrid work that combines face-to-face and non-face-to-face work. The use of collaboration tools increases work efficiency, facilitates smooth collaboration, and increases data integration, generating various data. However, at the same time, it also increases the risk of exposure of corporate confidential information due to the possibility of external access by internal users. In response to this, an analysis method is needed to collect and acquire data during digital investigations targeting collaboration tools. In this paper, we identified local artifacts targeting JANDI, a collaboration tool in a Windows environment, and explained how to collect and analyze data through API reconstruction. Finally, we presented a digital forensic utilization method through scenario and chat room reconstruction.
코로나19 유행으로 인해 비대면 업무가 증가함에 따라 기업은 공간 제약 없이 업무를 수행하기 위해 협업 도구를 도입하였다. 이로 인해 급성장한 협업 도구 시장은 엔데믹 이후에도 대면과 비대면을 병행하는 하이브리드 워크 수요의 증가로 여전히 높은 이용률을 보여주고 있다. 협업 도구의 사용은 업무의 효율성을 높여주고 원활한 협업을 도우며 데이터의 통합성을 높여 다양한 데이터를 생성한다. 하지만 동시에 내부 사용자들의 외부 접근 가능성으로 인해 기업 기밀 정보의 노출 위험도 함께 증가시킨다. 이에 대비하여 협업 도구를 대상으로 한 디지털 수사 시 데이터를 수집하고 획득하기 위한 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서의 협업 도구인 잔디를 대상으로 로컬 아티팩트를 식별하였으며, API 재구성을 통해 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 설명하였다. 마지막으로 시나리오와 채팅방 재구성을 통해 디지털 포렌식적 활용 방안을 제시하였다.