최근 각종 공문서와 증빙 서류를 비롯하여 대부분의 문서가 디지털 데이터의 형태로 사용되고 있다. 특히 MS 오피스는 전 세계적으로 공공기관, 기업, 학교, 가정 등 다양한 곳에서 가장 많이 사용하고 있는 문서 편집 소프트웨어로써 악의적인 목적을 가진 사용자들이 해당 문서 프로그램의 범용성을 이용하여 MS 오피스 문서 파일을 악성 행위를 위한 매개체로 사용하고 있으며, 최근에는 단순한 사용자뿐만 아니라 국내외 정부 기관과 주요기업을 비롯하여 기반시설에서도 MS 오피스 문서 파일 형태의 악성코드가 유입되고 있다. MS 오피스 문서에 악성 코드를 삽입하는 방법은 단순히 미할당 영역에 은닉하는 방법을 사용할 뿐만 아니라 매크로 기능을 이용하는 등 다양한 방법을 통해 점점 정교한 형태로 진화되고 있다. 이러한 악성 코드들을 탐지하기 위해서 시그니처를 이용하거나 샌드박스를 이용한 탐지방법이 존재하지만, 유동적이고 복잡해지는 악성 코드들을 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서 MS 오피스 문서 분석에 필요한 주요 메타데이터와 파일 포맷 구조 분석을 통해 매크로 영역과 그 외 악성 코드가 삽입될 가능성이 존재하는 영역들을 확인함으로써 MS 오피스 문서 파일 내 비정상 요소를 탐지하는 기법을 제안한다.
스마트폰의 보급으로 사용자의 다양한 개인정보가 실시간으로 스마트폰에 기록되고 있다. 사용자 데이터의 유실을 방지하고 분실 및 도난, 휴대폰 교체 등에 대응하기 위해 제조사들은 다양한 스마트폰 백업프로그램을 사용자에게 제공한다. 과거 PC 기반의 백업프로그램 뿐만 아니라 현재는 스마트폰에서 직접 실행이 가능한 백업용 모바일 앱을 기본 제공하는 추세이다. 디지털 포렌식 데이터 획득의 관점에서 획득이 가능한지 여부와 원본 데이터의 무결성을 손상되지 않았는지는 중요한 요소이다. 특히 파편화된 안드로이드 스마트폰의 경우 원본 데이터의 무결성을 손상시키지 않으면서 획득 가능하게하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 하지만, 최근 보안이 강화되어 출시되는 스마트폰은 기존 연구된 데이터 획득 기법을 그대로 적용하기에는 어려운 한계점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 제조사에서 기본으로 제공하는 백업용 모바일 앱을 이용하여 기존 데이터 획득 방법을 그대로 적용하기 어려운 최신 스마트폰을 대상으로 무결성을 훼손시키지 않고 사용자의 데이터를 획득하는 과정에 대해 설명한다.
압축파일 형식으로 가장 많이 쓰이는 PKZIP형식은 ZIP 파일뿐만 아니라 MS Office 파일과 안드로이드 스마트폰의 어플리케이션 파일 등에서 사용되는 파일형식이다. 이처럼 다양한 영역에서 널리 쓰이는 PKZIP 형식의 파일은 디지털 포렌식 관점에서 구조분석이 필수적이고 파일이 손상된 경우 복구를 할 수 있어야 한다. 하지만 기존 연구들의 경우 ZIP 파일에서 사용하는 Deflate 압축 알고리즘이 적용된 데이터를 복구하거나 의미 있는 데이터를 추출해 내는 것에만 초점이 맞춰져 있다. 비록 대부분의 데이터가 ZIP 파일의 압축된 데이터에 존재하지만 그 외의 영역에서도 포렌식적으로 의미 있는 데이터가 존재하기 때문에 정상적인 ZIP 파일 형태로 복구를 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 손상된 ZIP 파일이 주어졌을 때 이를 정상적인 형태의 ZIP 파일로 복구하는 기법을 제시한다.
최근 안드로이드 모바일 기기의 사용자가 증가함에 따라 디지털 포렌식 분야에서도 안드로이드에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 해당 플랫폼 및 기기의 고유한 특성을 이용한 증거수집 및 분석에 대한 연구는 부족한 실정이다. 안드로이드 시스템의 특징 중 하나인 안드로이드 로그는 기기의 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터로서, 안드로이드 하부 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동 내역과 관련한 기록이 저장되기 때문에 포렌식적으로 매우 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 로그의 고유한 특성을 사용자 행위와 연계하여 유의미한 정보를 이끌어내는 안드로이드 로그 수집 분석 시스템을 제안하고 나아가 로그 분석의 효율성을 극대화하여 현장에서 실시간 증거 분석이 가능하도록 해주는 효율적 분석 기법을 제안한다. 실험에서는 제안하는 로그 수집 분석 시스템을 이용함으로써 다양한 사용자 행위 정보를 수집하여 구체적이고 직관적으로 표현 가능함을 보이고, 제안하는 로그 분석 기법이 일반 정규식 검색 방법에 비해 10배 이상 검색시간을 단축함을 보인다.
디지털 영상기기의 발달과 함께 디지털 영상은 우리의 생활의 일부가 되었다. 이러한 디지털 영상이 생활의 일부가 되면서 범죄자들은 범죄현장의 흔적을 디지털 영상으로 저장하기도 하며, 디지털 영상으로 저장된 CCTV를 통하여 범죄의 현장을 재현하기도 한다[5][6]. 이러한 디지털 영상은 사건을 해결하는데 중요한 역할을 하기에 사건을 수사하는데 있어 수집하여야 할 중요한 대상중의 하나이다. 이러한 디지털 영상은 하나의 분석대상에 다수의 파일로 존재할 수 있으며, 이러한 다수의 디지털 영상 속에서 사건 해결에 도움을 줄 수 있는 중요한 영상을 구분하기 위해서는 많은 시간과 인력이 필요하다. 따라서 다수의 영상 증거물을 디지털 영상 포렌식의 한 분야인 디지털 영상 분류기법을 통하여 수사의 편리함과 정확성을 향상시켜야 할 필요가 있다. 하지만 디지털 영상의 수사를 돕기 위한 디지털 영상의 분류기법은 디지털 영상 포렌식의 영역 중에서 연구가 이루어져 있지 않은 영역중의 하나이며, 연구가 진행되고 있는 방식도 국내가 아닌 국외의 법과 수사 환경을 중심으로 연구되어지고 있다. 따라서 국내의 법과 수사 환경에 적용할 수 있는 디지털 영상 분류기법에 대하여 연구할 필요성이 있다. 이에 대해 본 논문에서는 디지털 영상 포렌식 중 하나의 분야인 디지털 영상 분류기법의 연구현황을 확인하며, 디지털 영상 분류기법의 필요성에 대하여 설명하도록 하겠다.
본 논문은 정밀한 메모리 워크로드 분석을 위해 리눅스 기반의 커널 수준에서 프로세스의 메모리 관리 구조체에 직접 접근하는 방법을 이용하여 고속으로 커널 데이터를 수집하는 기법을 제안한다. 기존의 분석기들은 데이터 수집 속도가 느리고 제공되는 데이터의 제한으로 인하여 확장성이 부족하다. 제안 기법은 메모리 관리 구조체 내의 프로세스 메모리정보, 페이지 테이블, 페이지 구조체를 직접 수집하는 방법을 이용하여 기존의 기법 보다 빠르게 커널 데이터를 수집하며, 사용자가 원하는 데이터를 선택하여 수집할 수 있다. 제안 기법을 통해 실제 실행 중인 프로세스의 메모리 관리 데이터를 수집하고 메모리 워크로드에 대한 분석을 수행하였다.
아이폰은 애플컴퓨터에서 개발한 스마트폰으로 애플의 데스크톱 운영체제인 OS X를 스마트폰에 맞게 변형한 iOS 운영체제를 사용한다. iOS는 폐쇠성과 높은 보안성 기능을 내장함으로 사용자에게는 개인 정보를 안전하게 보호할 수 있는 장점을 제공하지만, 디지털 포렌식 분석가에게는 분석 시 많은 어려움을 주고 있다. 애플은 2013년 OS X 매버릭스(10.9)를 시작으로 iOS와 OS X간의 기밀 정보 동기화 및 통화/문자 메시지를 연동할 수 있는 기능을 제공하기 시작하였으며, 2016년에 공개된 시에라(10.12)에서도 클립보드 기능 공유 등의 다양한 연동 기능을 제공하고 있다. 이러한 편의 기능은 분석가에게 아이폰 분석이 어려운 상황에서 아이폰 소유주의 OS X 시스템을 분석하여 아이폰의 아티팩트를 확보할 수 있는 한가지 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 아이폰에서만 획득 가능했던 아티팩트인 통화 및 문자 메시지 내역, 패스워드 정보 등이 OS X와 어떻게 연동되는지 알아보고 OS X 분석 만으로 이러한 증거를 확보할 수 있는 기법을 알아보도록 한다.
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.
세계에서 생성되는 정보의 대부분은 디지털 데이터로 만들어지고 있다. 이러한 디지털 저작물들은 불법 사용이 손쉽기 때문에 법적인 보호 장치나 기법이 꼭 필요하다. 그래서 지금까지 많은 연구가들은 다양한 기법들을 개발하고 있다. 지금까지 대부분의 기법들은 디지털 저작물 침해에 관한 법적인 증거 자료 확보를 위해 디스크 검증과 같은 물리적 또는 화학적인 방법 개발에 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 사용자가 부적당하게 저작물을 사용할 때 이를 인지하고 법적 위배 사항을 통지해 주도록 하는 컴퓨터 포렌식 기반 디지털 저작물 보호 시스템을 개발하였다. 또한 계속적으로 침해 사실이 진행된다면 이런 일련의 위배 행위를 지적재산권법 매핑에 의하여 법적 증거 자료로 사용할 수 있도록 시스템에 저장하도록 한다. 이 기법은 디지털 증거 조작이나 증거 인멸의 문제로부터 데이터를 보호할 수 있다.
Windows 운영체제는 다양한 데이터를 타임스탬프와 함께 로깅한다. 타임스탬프 변조는 안티포렌식의 한 행위로 용의자가 범행과 관련된 데이터의 타임스탬프 조작을 통해 흔적을 숨겨 분석관이 사건의 상황 재현을 어렵게 하여 수사를 지연시키거나 중요한 디지털 증거 획득을 실패하게 만든다. 따라서 이를 대처하기 위해 타임스탬프 변조를 탐지하는 여러 기법이 개발되었다. 그러나 만일 용의자가 타임스탬프 패턴을 인지하고 정교하게 시간을 조작하거나 변조 탐지에 활용되는 시스템 아티팩트를 변경한다면 탐지가 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 용의자가 파일의 타임스탬프를 조작하더라도 저장장치의 속도에 비례하여 1초 미만의 단위값까지를 고려한 정교한 변경이 어려움에 착안하여, 타임스탬프 변조를 탐지할 수 있는 기법을 설계하고자 한다. 설계한 탐지 기법에서는 우선 변조가 의심스러운 파일의 타임스탬프를 확인하여 해당 파일의 쓰기시간을 확인한다. 그다음 확인된 시간을 저장장치의 성능을 고려하여 시간 내에 기록된 파일 크기와 대조한다. 마지막으로 특정 시간에 파일이 쓰인 총용량을 구하고 저장장치의 최대 입출력 성능과 비교하여 파일의 변조 여부를 탐지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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