본 논문에서는 HFS+ 파일시스템의 클러스터의 상태를 분석하여 디지털 포렌식에 활용하기 위한 기법을 제안한다. 이 방법은 파일시스템의 클러스터 안에 들어있는 정보를 텍스트 형식과 GUI 형식으로 표시하하여 포렌식을 수행하기 위한 정보를 제공하는 것을 목표로 개발한다. 이 기법에서 적용되는 파일시스템은 macOS에서 사용하는 HFS+ 파일시스템으로 파일/디렉토리에 대한 클러스터의 수, 클러스터의 연속정보, 클러스터에 연관된 파일/디렉토리의 고유정보와 시간정보를 표시한다. 이 기법을 위한 도구는 C/C++와 Python언어로 macOS 환경에서 동작하도록 개발된다. 일반적으로 Windows 환경에 비하여 macOS 환경에서 사용할 수 있는 포렌식 분석을 소프트웨어들이 상대적으로 많지 않아서 이 도구에서 제공하는 디스크 클러스터의 할당상태와 그것과 연관된 포렌식 정보를 얻는데 효과적으로 사용될 수 있는 점이 이 연구가 기여하는 바이다.
최근 대부분의 범죄에 디지털 매체가 사용되면서 디지털 데이터는 필수 조사 대상이 되었다. 하지만 디지털 데이터는 비교적 쉽게 삭제 및 변조가 가능하다. 따라서 디지털 증거 획득을 위해 삭제된 데이터의 복구가 필요하며, 파일 카빙은 컴퓨터 포렌식 조사에서 증거를 획득할 수 있는 중요한 요소이다. 하지만 현재 사용되는 파일 카빙 도구들은 포렌식 조사를 위한 데이터의 선별을 고려하지 않고 있다. 또 기존의 파일 카빙 기법들은 파일의 일부 영역이 덮어써지거나 조각날 경우 복구가 불가능한 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 포렌식 조사시 유용한 정보를 획득할 수 있는 파일을 제안하고, 기존의 파일 카빙 기법보다 효과적으로 데이터를 복구할 수 있는 레코드 파일 카빙 기법을 제시한다.
최근의 차량 인포테인먼트 시스템은 모바일 네트워크 및 스마트폰과 연결하여 다양한 서비스를 제공한다. 과거에는 제조사에서 독자적으로 개발한 OEM 인포테인먼트 시스템이 주를 이뤘지만, Android Auto, Apple CarPlay, Amazon Echo Auto 등의 개방형 플랫폼 생태계가 구축됨에 따라 다양한 차량들이 AI 음성인식 기반 차량 인포테인먼트 시스템을 탑재하고 있다. 이러한 차량 내 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 연동되며, 사용자에 대한 방대한 정보를 저장하고 처리함으로써 사용자의 선호도에 따른 On-Demand 서비스 등 다양한 편리성을 제공한다. 하지만 사용자에 대한 다양한 정보를 차량에 연동하여 사용하는 만큼 개인정보 문제로 이어질 수 있다. 그렇기 때문에 차량 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 같이 포렌식 관점에서 많은 증거를 획득할 수 있는 매체가 된다. 더욱이 스마트폰과 연동되는 시스템이기에 기존 모바일 포렌식 기법을 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 인포테인먼트 시스템을 대상으로 수행된 포렌식 연구 분석을 통해 기존 연구에서의 포렌식 기법과 보완점을 도출하고자 한다.
중요한 증거 또는 단서가 컴퓨터를 포함된 디지털 정보기기 내에 존재하는 경우가 증가함에 따라 디지털 포렌식 기술은 광범위하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 네트워크에 분산되어 있는 다양한 디지털 정보기기 내에 증거나 단서가 존재하는 경우 저장매체의 모니터링을 통한 분석자료 수집 에이전트와 포렌식 분석 시스템을 연계한 포렌식 감사 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현한 포렌식 감사 시스템은 기존 시스템에서 제공하지 않는 네트워크를 통한 실시간 감시와 증거 자료를 남김으로써 IT 인프라 환경에서의 사고나 범죄를 예방하거나 추적 감시할 수 있다.
최근 스마트 기기의 발전과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 대중화로 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서는 처리하기 어려운 데이터들이 증가하고 있다. 이러한 대용량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 대안으로 비관계형 데이터베이스(NoSQL DBMS)가 각광 받고 있다. 데이터베이스 디지털 포렌식 조사 기법은 대부분 관계형 데이터베이스를 대상으로 연구되어왔으나, 최근 NoSQL DBMS를 도입하는 기업이 증가하면서 NoSQL DBMS에 대한 디지털 포렌식 기법의 수요도 증가하고 있다. NoSQL DBMS는 정규화할 스키마가 존재하지 않고, 데이터베이스 종류나 운영환경에 따라 저장방식이 상이하기 때문에 디지털 포렌식 조사 시 이를 고려한 새로운 기법들이 필요하다. NoSQL DBMS 중 문서형 데이터베이스에 대한 연구는 진행되어 왔지만, 이를 다른 종류의 NoSQL DBMS에 그대로 적용하기엔 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 컬럼형 데이터베이스인 HBase의 구동 방식과 데이터 모델을 소개하고, 운영환경 파악과 아티팩트 수집 및 분석, 삭제된 데이터의 복구 방안에 대해 제안하여 이를 바탕으로 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법에 대해 연구하였다. 또한 실험 시나리오를 통해 제안된 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법을 검증한다.
범죄 수사에서 디지털 증거물이 증가됨에 따라, 법적으로 효용성이 큰 데이터를 추출할 수 있는 디지털 포렌식 도구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 디지털 제품들은 빠르게 성장하고 있고, 포렌식 도구는 사용자와 사건에 맞도록 용이하게 구현 되어야 한다. 포렌식 업계나 정부에서는 소요 비용이 큰 포렌식 도구를 사용하고 있지만 메모리 한계, 사후 감사의 한계 등 한계성이 제시되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 포렌식 도구가 빠르게 구현 할 수 있도록 오픈소스 포렌식 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 현재 상용화 되고 있는 디지털 포렌식 기술들에 관해 연구하고, 이들의 한계성을 극복하기 위한 오픈 디지털 포렌식 기법들을 제시하고, 적용 방안에 대해 제안한다.
최근 데이터의 대용량화로 인해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 빅데이터 처리를 위한 NoSQL DBMS에 대한 수요가 꾸준히 늘고 있다. 관계형 DBMS에 대한 디지털 포렌식 조사 기법은 활발히 연구되어 왔으나 최근 사용이 급증하고 있는 NoSQL DBMS에 대한 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 가장 많이 사용되고 있는 MongoDB에 대한 디지털 포렌식 조사 절차와 기법을 제안한다.
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.
디지털 기기 사용이 일반화되면서 수사 과정에서 물적 증거 수집을 위해 디지털 포렌식 기법을 사용한다. 이 중 파일 포렌식 기법은 삭제된 파일을 복구하는 것으로, 여러 개의 파일로 구성된 데이터베이스가 삭제되어도 복구할 수 있다. 그러나 데이터베이스에서 레코드가 삭제된 경우는 파일 복구를 하여도 수정된 레코드 내용이 복원되지 않는다. 이에 삭제된 레코드를 복구하는 기법인 데이터베이스 포렌식이 필요하다. 데이터베이스 포렌식은 데이터베이스 설정 파일로부터 메타데이터를 획득하고, 데이터 파일에서 삭제된 레코드를 복구한다. 그러나 데이터베이스에서 블록 크기와 같은 데이터베이스 메타데이터를 획득하지 못하면 레코드 복구가 어렵다. 본 논문에서는 데이터베이스 메타데이터인 블록 크기를 탐지하기 위한 세 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 기법은 블록에 존재하는 빈공간의 최대 크기를 이용하며, 두 번째 기법은 블록이 나타나는 위치를 이용한다. 세 번째 기법은 두 번째 기법보다 더 빠르게 블록 크기를 찾을 수 있도록 개선한다. 실험 결과는 세 가지 탐지 기법 모두 세 종류의 DBMS의 블록 크기를 정확하게 찾을 수 있음을 보인다.
4차 산업혁명 시대에 디지털기기 보급의 대중화와 함께 이를 대상으로 한 사이버 범죄가 증가함에 따라 디지털 데이터 증거 확보의 중요성이 대두되고 있다. 하지만 디지털 데이터 증거 확보의 어려움은 디지털 데이터를 조작, 삭제, 난독화 등 분석 시간을 증가시키거나 불가능하게 만드는 안티 포렌식 기법을 활용하기 때문이다. 이러한 안티 포렌식은 디지털 포렌식 측면에서 증거물의 회손 및 차단하는 일련의 행위로 정의하며, 안티 포렌식 기법으로 데이터 파괴, 데이터 암호화, 데이터 은닉, 데이터 변조 등으로 분류된다. 따라서 본 연구에서는 안티포렌식 기법을 데이터 은닉 및 삭제 (난독화 및 암호화)로 분류하여 최근 연구동향을 조사 및 분석하고 향후 안티포렌식의 연구 방향을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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