• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.654-657
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• 2013

최근 디지털 포렌식 조사를 회피하기 위한 안티포렌식 기술이 발전하고 있는 가운데, 사용자 행위분석을 위한 여러 요소 중 응용프로그램의 아이콘 정보를 저장하고 있는 IconCache.db 파일은 디지털 포렌식 조사를 위한 의미 있는 정보들을 제공하고 있다. 따라서 본 논문은 IconCache.db 파일의 특성을 알아보고 디지털 포렌식 측면에서의 활용방안을 제시하도록 하겠다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.215-218
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• 2021

심캐시(Shimcache, AppCompatCache) 파일은 Windows 운영체제에서 응용 어플리케이션 간의 운영체제 버전 호환성 이슈를 관리하는 파일이다. 호환성 문제가 발생한 응용 어플리케이션에 대한 정보가 심캐시에 기록되며 프리패치 (Prefetch) 파일이나 레지스트리의 UserAssist 키 등과 같이 응용 어플리케이션의 실행 흔적을 기록한다는 점에서 포렌식적 관점에서 중요한 아티팩트이다. 본 논문에서는 심캐시의 구조를 분석하여 심캐시 파일을 통해 얻을 수 있는 응용 어플리케이션의 정보를 소개하고, 기존 툴 상용도구의 개선을 통해 완전 삭제 등 안티 포렌식 도구의 실행 흔적을 탐지하는 방법을 제시한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.4
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• pp.327-337
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• 2015

This work provides new forensic techinque to a hide message on a directory index in Windows NTFS file system. Behavior characteristics of B-tree, which is apoted to manage an index entry, is utilized for hiding message in slack space of an index record. For hidden message not to be exposured, we use a disguised file in order not to be left in a file name attribute of a MFT entry. To understand of key idea of the proposed technique, we describe B-tree indexing method and the proposed of this work. We show the proposed technique is practical for anti-forensic usage with a real message hiding case using a developed software tool.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.75-77
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• 2012

플래시 메모리가 각종 IT 기기의 저장장치로 많이 사용되면서 범죄 관련 증거나 단서가 기기 내에 저장되는 경우가 증가하고 있다. 이러한 경우에 기기 내에 저장된 데이터를 완전히 삭제하기 위하여 안티 포렌식 기술인 와이핑 기법을 사용하는데 이에 대응하기 위해서는 플래시 메모리에 저장된 디지털 증거를 분석하기 위한 디지털 포렌식 기술이 필요하다. 플래시 메모리에 저장되어 있는 데이터를 복구하는 기법이 연구되었으나 특정한 상황을 가정한 특정 파일의 복원에 초점을 두고 있다. 하지만 디지털 포렌식 수사에서 범죄 증거뿐만 아니라 범죄 행위에 관련한 증거도 확보할 필요성이 있지만 이와 같은 연구가 미흡하다. 본 논문은 플래시 메모리에서 안티 포렌식 기술인 파일 와이핑으로 삭제된 파일에 대한 와이핑 증거 확보 기법을 제안한다. 제안 내용은 장치 내의 원본파일과 와이핑 파일로 추정되는 블록들을 검색한 후 갱신시각, 파일에 대한 정보를 통해 서로 비교하여 검증한다.

• Journal of Digital Forensics
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• v.12 no.3
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• pp.39-54
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• 2018

Recently, discussions for the eradication of illegal shooting have been carried out in a socially-oriented way. The government has established comprehensive measures to eradicate cyber sexual violence crimes such as illegal shooting. Although the social interest in illegal shooting has increased, the illegal film shooting case is evolving more and more due to the development of information and communication technology. Applications that can hide confused videos are constantly circulating around the market and community sites. As a result, field investigators and professional analysts are experiencing difficulties in collecting and analyzing evidence. In this paper, we propose an evidence collection and analysis framework for illegal shooting cases in order to give practical help to illegal shooting investigation. We also proposed a system that can detect hidden applications, which is one of the main obstacles in evidence collection and analysis. We developed a detection tool to evaluate the effectiveness of the proposed system and confirmed the feasibility and scalability of the system through experiments using commercially available concealed apps.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.111-113
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• 2021

USB storage devices, which are represented by removable storage media, are widely used even nowadays when cloud services are common. However, since they are cases where hidden areas are created and exploited in USB storage devices. This research is needed to detect and analyze them from an Anti-forensic point of view. In this paper, we analyze a program that can be exploited as Anti-forensic because it can create a hidden partition and store files there, and the file system created by it from a digital forensic point of view.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.560-563
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• 2022

인공지능 기반의 딥페이크(Deepfakes) 기술이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 하지만 기존 딥페이크 탐지기는 sharpening, additive noise와 같은 간단한 이미지 변형만으로 탐지 우회가 가능한 문제점이 있다. 본 논문에서는 안티 포렌식에 강인한 딥페이크 탐지기를 개발하기 위해 이미지 편집 도구 기반의 안티 포렌식 데이터셋을 생성하고 적대적 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 안티 포렌식에 취약한 기존 딥페이크 탐지기 성능이 제안한 적대적 학습 기법을 수행한 이후에 탐지율이 크게 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.303-305
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• 2011

수많은 웹로그 히스토리의 자료에서 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 포렌식 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 로그 시나리오 작성을 제안하고 설계하여, 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다. 수많은 웹로그 자료에서 컴퓨터 사이버 범죄에 대한 증거 자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 로그 분석 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 포렌식 알고리즘을 제안하고 설계하여, 실제 기업의 웹 서버 시스템에 제안한 알고리즘을 구현해 본다. 웹 서버에서 웹 로그 분석을 위해 사용한 웹 포렌식 알고리즘과 플로우를 설계하고 코딩을 통한 구현을 한다. 구현 결과 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버 범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.2
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• pp.387-396
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• 2016

As the number of people using digital devices has increased, the digital forensic, which aims at finding clues for crimes in digital data, has been developed and become more important especially in court. Together with the development of the digital forensic, the anti-forensic which aims at thwarting the digital forensic has also been developed. As an example, with anti-forensic technology the criminal would delete an digital evidence without which the investigator would be hard to find any clue for crimes. In such a case, recovery techniques on deleted or damaged information will be very important in the field of digital forensic. Until now, even though EVTX(event log)-based recovery techniques on deleted files have been presented, but there has been no study to retrieve event log data itself, In this paper, we propose some recovery algorithms on deleted or damaged event log file and show that our recovery algorithms have high success rate through experiments.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.5
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• pp.163-172
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• 2014

The Scale Invariant Feature Transform (SIFT) has been widely used in a lot of applications for image feature matching. Such a transform allows us to strong matching ability, stability in rotation, and scaling with the variety of different scales. Recently, it has been made one of the most successful algorithms in the research areas of copy-move forgery detections. Though this transform is capable of identifying copy-move forgery, it does not widely address the possibility that counter-forensics operations may be designed and used to hide the evidence of image tampering. In this paper, we propose a targeted counter-forensics method for impeding SIFT-based copy-move forgery detection by applying a semantically admissible distortion in the processing tool. The proposed method allows the attacker to delude a similarity matching process and conceal the traces left by a modification of SIFT keypoints, while maintaining a high fidelity between the processed images and original ones under the semantic constraints. The efficiency of the proposed method is supported by several experiments on the test images with various parameter settings.