• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.161-169
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• 2014

디지털포렌식은 범죄와 관련된 디지털 증거를 수집, 분석하여 범죄혐의를 입증하는 과정으로 범죄수사에서 중요한 역할을 한다. 지금까지의 디지털포렌식 온톨로지에 대한 연구는 디지털포렌식을 사이버 관련 범죄에만 적용하였거나 디지털포렌식 자체의 절차와 기법에 관한 것으로 한정되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 범죄수사에서 디지털포렌식을 효과적으로 활용하기 위해 전반적인 수사절차와 디지털포렌식의 연관성을 분석하여 연계 모델을 설계하고 이를 바탕으로 디지털포렌식 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 구축시 포렌식 분석결과의 구체적인 활용 분야를 도출하여 반영하였고, 디지털포렌식의 절차 검증과 관련된 적법성 규칙, 분석 결과 활용과 관련된 적절성 규칙을 적용하여 의사결정지원이 가능하도록 하였다. 구축된 디지털포렌식 온톨로지는 다양한 범죄 유형에 적용 가능한 지능형 범죄수사 시스템 구축시 중요한 기반을 제공하게 될 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.265-272
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• 2009

디지털 장치들의 활발한 사용은 디지털 증거들을 양산하지만, 이들 증거들이 법정에서 범죄사실을 증명하는 증거로 채택되기에는 많은 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 디지털 포렌식 온톨로지를 이용한 디지털 증거들의 증거능력에 대한 검증 방법을 제안한다. 디지털 증거들의 증거능력을 검증하기 위하여 경찰청에서 정의한 표준 디지털 포렌식 처리절차에 따라 디지털 포렌식 온톨로지를 확장하고, 디지털 포렌식 온톨로지에서 정의한 각 클래스들 간의 property 관계를 설정하였다. 또한 각 클래스간의 property 제한 규칙을 정의하여 활용한다. 이 논문에서 제안된 검증방법과 온톨로지는 디지털 증거 수집을 위한 계획을 수립하거나, 디지털 포렌식의 교육 등에 활용할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.81-87
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• 2015

본 논문에서는 최근 증가하고 있는 다양한 사이버범죄에 대한 대응강화를 위해 국내에서 발생하고 있는 사이버범죄의 발생현황과 경찰청의 디지털 포렌식 활용실태를 살펴 본 후 사이버범죄의 수사와 범인검거에 있어 좀 더 효율적으로 활용할 수 있는 사이버범죄 대응 디지털 포렌식 모델을 제안하고자 한다. 이 모델은 디지털 포렌식 분석기를 통하여 수집된 데이터를 언어지원시스템에 의해 다양한 개별언어를 표준화된 데이터로 처리하고, 처리된 데이터는 범죄혐의를 입증하는데 있어 법적 증명력이 있는지 여부를 검토하여 법적증명력이 있다고 분석된 데이터들은 다시 경찰 등의 수사기관에 알려주게 되어 신속한 수사를 가능하게 한다. 또한 수사기관은 파일시스템에 직접 접근하여 디지털 증거능력 여부를 조회 확인 할 수 있게 함으로써 보강수사에 대한 수사절차와 시간을 최소화 하고, 디지털 포렌식에 의해 분석된 데이터는 디지털 포렌식 저장기에 다시 저장하여 모아진 데이터를 통해 향후 범죄예측과 예방에 활용하게 함으로써 궁극적으로는 사이버범죄 감소의 효과를 가져 올 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1687-1692
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• 2009

사이버 포렌식은 사이버 공간에서 일어나는 범죄 수사로 디지털 포렌식의 처리 절차와 기술적 방법을 그대로 사용한다. 사이버 범죄에는 사이버 테러와 사이버 공간을 이용한 일반사이버 범죄로 나눌 수 있는데 대부분 서로 연관되어 있다. 그리고 사이버 테러 수사에는 높은 수준의 조사 기법과 시스템 환경, 분야별 전문가가 필요하며, 일반 사이버 범죄는 사이버 공간에서의 디지털 증거에 의해 일반 범죄와 연결되어 있다. 그래서 관련 범죄 유형 판단이나 증거 수집, 법적 증거 능력 확보에 많은 어려움이 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 사이버 범죄 분류, 사이버 공간에서의 증거 수집, 사이버 범죄 관련 법 적용 등에 초점을 두었고, 효율적인 사이버 범죄 수사를 위한 사이버 범죄에 대한 개념 통합이 필요하여 사이버 범죄 분류, 관련 법률, 증거, 피의자, 사건 정보 등의 개념과 속성과 관련도를 이용한 개념망으로 사이버 포렌식 범주 온톨리지를 구축하였다. 이 온톨로지는 사이버 사건 수사 절차와 범죄 유형, 사건, 증거, 용의자 등의 분류, 클러스터링, 연관 검색, 탐지 등의 데이터 마이닝에 활용할 수 있다.