데이터베이스의 삭제된 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우이거나 데이터베이스 원본을 물리적 방식으로 수집하여 삭제 데이터의 탐지와 복구를 진행하는 방식이 주를 이루었다. 그러나 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 증거수집 현장에서 물리적 방식의 원본수집이 불가능한 경우 즉, 데이터베이스 서버 정지로 인해 피압수인이 업무상 손실 또는 권리침해를 이유로 거부하는 경우에는 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 증거수집 현장의 제약을 대비하기 위해 다양한 수집 방식을 살펴보고 이에 따른 삭제된 레코드의 복구 가능성에 대해서 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 대상으로 하는 디지털포렌식 조사 시 원본 수집의 논리적 물리적 방식별로 수집된 원본 파일 내 삭제된 데이터의 잔존 여부를 실험하여 각 수집 방식에 따른 데이터 복구 가능성을 확인하였다.
스마트폰의 보급률이 늘어남에 따라 모바일 포렌식은 현대 디지털 포렌식 수사에서 필수적인 요소다. 모바일 메신저 데이터는 사용자의 생활패턴, 심리상태 등의 정보를 획득할 수 있기 때문에 모바일 포렌식에서 매우 중요한 데이터이다. 메신저 데이터 분석을 위해서는 암호화된 메신저 데이터의 복호화 기술이 필요하며, 대부분의 메신저가 메시지 삭제 기능을 제공하므로 삭제된 메시지를 복구하는 기술이 요구된다. 전 세계 약 10억 명이 사용하고 있는 메신저인 WeChat은 IMEI (International Mobile Equipment Identity) 정보를 이용하여 데이터를 암호화하며, 메시지 삭제 기능을 제공한다. 본 논문에서는 IMEI 정보가 존재하지 않는 경우의 데이터 복호화 방안을 제시하였으며, SQLite 데이터베이스의 전문 검색기능을 위하여 생성된 FTS (Full Text Search) 데이터베이스를 사용하여 삭제된 메시지를 복구하는 방법에 대하여 제안한다.
실시간 대화, 멀티미디어, 파일 및 연락처 공유 서비스의 편리함으로 대다수 사용자는 인스턴트 메신저를 사용하며, 제공하는 기능이 다양해짐에 따라 메신저 이용 시간이 증가하고 있다. 이러한 이유로 메신저는 많은 양의 사용자의 행위 정보를 포함하고 있다. 따라서 디지털 포렌식 관점에서는 메신저 데이터를 사용자 행위 파악을 위한 유용한 증거물로 활용할 수 있다. 그러나 개인정보보호를 목적으로 중요 정보는 암호화하여 저장하기 때문에 증거로 사용하기 어려우며, 사용자가 고의로 메신저 데이터를 삭제한 경우에는 데이터 획득이 불가능하다. 따라서 메신저 데이터를 증거로 사용하기 위해서는 암호화된 메시지 복호화와 삭제된 메시지 복구 연구는 필수적으로 선행되어야 한다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 인스턴트 메신저인 말랑말랑 톡카페의 데이터베이스 암호화 프로세스를 분석하였으며, 복호화에 성공하였다. 또한, 삭제된 메시지를 식별하고 이를 휘발성 메모리 영역에서 복구하였다.
스마트기기 활용도가 높아지면서 스마트기기의 다양한 애플리케이션들이 개발되고 있다. 이 애플리케이션들은 디지털 포렌식 조사 관점에서 사용자의 행동과 관련된 중요한 데이터가 존재할 수 있기 때문에 애플리케이션에 대해 사전 분석이 진행되어야 한다. 하지만 애플리케이션들이 업데이트되면서 분석된 데이터 포맷이 변경되거나 새로운 형태로 생성되는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 그래서 사전 분석된 모든 애플리케이션에 대하여 업데이트가 진행되었는지 일일이 확인하여야하고, 업데이트가 진행되었다면 변경된 데이터가 있는지에 대해서도 분석이 꼭 필요하다. 하지만 분석된 데이터를 지속적으로 반복 확인하는 작업은 많은 시간이 소요되므로 이를 효율적으로 대응할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 애플리케이션의 정보를 수집하여 업데이트 정보를 확인하고, 변경된 데이터에 대한 정보를 효율적으로 확인할 수 있는 자동화된 시스템을 제안한다.
스마트기기 활용도가 높아지면서 스마트기기의 다양한 애플리케이션들이 개발되고 있다. 이 애플리케이션들은 디지털 포렌식 조사 관점에서 사용자의 행동과 관련된 중요한 데이터가 존재할 수 있기 때문에 애플리케이션에 대해 사전 분석이 진행되어야 한다. 하지만 애플리케이션들이 업데이트되면서 분석된 데이터 포맷이 변경되거나 새로운 형태로 생성되는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 그래서 사전 분석된 모든 애플리케이션에 대하여 업데이트가 진행되었는지 일일이 확인하여야하고, 업데이트가 진행되었다면 변경된 데이터가 있는지에 대해서도 분석이 꼭 필요하다. 하지만 분석된 데이터를 지속적으로 반복 확인하는 작업은 많은 시간이 소요되므로 이를 효율적으로 대응할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 애플리케이션의 정보를 수집하여 업데이트 정보를 확인하고, 변경된 데이터에 대한 정보를 효율적으로 확인할 수 있는 자동화된 시스템을 제안한다.
선박제조에서 Ubiquitous-IT Convergence를 적용한 디지털 장치들은 선박 자동화 장치로서 사용되고 있다. 선박의 화재 등 재난의 책임 소재를 가리는 법적인 증거자료로서 무결성과 연속성을 갖춘 선박 블랙박스의 항해자료기록이 필요하다. 본 논문에서는 선박에서 사용되는 근거리 RFID 센서와의 Zigbee 무선 근거리 통신과 Wireless LAN, UWB 통신, GPS와 인공위성을 이용한 다차원 네트워크를 이용하여 선박 블랙박스로부터 Forensic자료를 생성하는 연구이다. 블랙박스에 기록되는 선박의 항해 기록은 3DES 1024bit로 암호화하여 인공위성을 통해 전송되며, SHA-1 해시 함수를 이용하여 선박보험사와 선박관리기록청에 실시간으로 2중으로 저장하여 Forensic자료로서 연속성과 무결성을 확보한다.
파일 카빙(File Carving)은 저장 매체가 포맷되거나 파일시스템이 손상되어 메타데이터가 없는 파일 복구를 시도하는 기법으로 일반적으로 파일의 특정 헤더/푸터 시그니처 및 데이터 구조를 찾는다. 그러나 파일 카빙은 오랫동안 단편화 (Fragmentation) 된 파일을 복구해내는 문제점에 직면하고 있으며, 디지털포렌식에서 중요한 대상의 파일(doc, hwp, xls 등)은 비교적 단편화되기 쉬우므로 이에 대한 해결방안 제시는 매우 중요하다. 이와 같은 한계점을 극복하기 위하여 다양한 카빙 기법 및 도구들이 지속적으로 개발되고 있으며, 기능 검증을 위하여 다양한 연구 및 기관에서 데이터셋을 제공한다. 그러나, 기존에 제공된 데이터셋은 환경적인 조건이 상당히 제한되어 도구를 검증하는데 있어 비효율적이다. 본 논문에서는 단편화된 파일 카빙의 중요성을 언급하고, 카빙 도구 검증을 위한 시나리오 기반의 16가지의 이미지를 개발한다. 개발된 이미지는 상용 카빙 도구로 잘 알려진 Foremost를 통하여 매체 별로 카빙률 및 정확도를 계산하여 나타낸다.
영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.
최근 개인정보보호에 대한 관심이 높아짐에 따라 개인정보보호를 위한 다양한 앱들이 등장했다. 이러한 앱들은 개인정보가 포함된 사진, 동영상, 문서 등 여러 포맷의 데이터를 암호화 및 은닉 기능을 이용하여 보호한다. 이러한 앱들을 사용하면 개인정보보호에는 긍정적인 효과를 줄 수 있지만, 디지털 포렌식 수사 관점에서는 조사 과정에서 데이터 분석에 어려움이 될 수 있기 때문에 안티 포렌식으로 작용한다. 본 논문은 개인정보보호 앱 중 하나인 Calculator - photo vault에 대한 역공학을 통해 접근제어 기능인 PIN을 알아내고, 암호화 및 은닉이 적용된 사진, 문서 등의 파일에 대한 복호화를 진행하였다. 또한, 암호화 및 은닉된 파일에 대한 로그가 저장된 database 파일에 대해서는 복호화를 연구함으로써 이 앱에 대한 취약점을 분석했다.
국내 메신저 중 카카오톡이 가장 높은 점유율을 보유하고 있다. 그만큼 카카오톡의 대화 내용은 디지털포렌식에서 중요한 증거가 되고 있는데, 대화 내용이 사용자 기기에 암호화된 데이터베이스 형태로 저장되어 있다. 또한 macOS는 디스크 암호화 기능이 기본적으로 활성화되어 있어 접근이 어렵다는 특성을 가지고 있다. Windows용 카카오톡 데이터베이스의 복호화 방법은 연구되었지만, macOS용 카카오톡에 대해서는 복호화 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 macOS용 카카오톡 데이터베이스와 수신 파일에 대한 복호화 방안과 카카오톡의 UserID가 생성되는 특성을 이용하여 효율적인 전수조사 방안을 제시하고 Windows용 카카오톡과 비교 검토하여 공통점과 차이점을 살펴보았다. 본 논문의 결과는 macOS를 이용한 범죄를 수사할 때 사용자의 행위 및 사건의전개를 분석하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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