정보통신기술의 비약적인 발전과 함께 모바일 장치는 우리 생활에 있어 필수적인 도구가 되었다. 모바일 장치는 대부분의 시간을 사용자와 함께 하면서 개인 정보 관리(PIM) 기능과 동시에 데이터를 축적하기 때문에 범죄 증명에 있어 중요한 증거 자료로 활용된다. 모바일 포렌식은 모바일 기기로부터 디지털 증거를 획득하는 절차로 기타 증거와 동일하게 적법절차에 따라 수집 및 분석이 이루어져야하며, 변조 및 삭제가 용이한 측면을 가지고 있어 증거의 무결성 입증이 필수적이다. 또한, 증거의 채택은 법관의 자유심증주의에 의존하고 있어 일반화된 절차 제시가 절실하다. 본 논문에서는 절차의 일반화를 통해 무결성을 보장받을 수 있는 모바일 포렌식 모델을 제시하였다. 제시된 모바일 포렌식 모델을 통해 증거의 신뢰성과 진정성을 확보함으로써 법관의 심증형성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
물리 메모리 영역에는 증거로 활용될 수 있는 프로세스 정보와 이름, ID, 비밀 번호, 전자 메일 주소 등의 정보를 담고 있다. 또 용의자가 행위를 감추기 위해 안티 포렌식 기법을 사용하여 저장매체 상에서 완전 삭제한 파일의 잔여 데이터를 취득할 수 있는 가능성이 있다. 하드 디스크와 같은 저장 매체의 경우 증거 수집 절차시 Hash와 같은 무결성 보장 과정을 거쳐 복사본의 유효성 확인이 가능하지만 물리 메모리 영역의 경우 운용 중인 시스템에서 발생하는 운영체제와 응용 프로그램의 동작에 의한 지속적인 데이터의 변화로 무결성 및 동일한 대상에서 수집되었다는 것을 확인하기 어렵고 소프트웨어 기반의 수집은 시스템의 상태를 변화 시킨다. 본 논문에서는 물리 메모리 영역 수집 기법을 알아보고 IEEE1394의 특성을 이용한 하드웨어 기반 물리 메모리 영역 수집 도구를 구현하였다. 또 수집된 물리 메모리 덤프를 이용하여 물리 메모리에서 얻을 수 있는 정보를 확인하고 동일 대상의 메모리와 다른 대상의 메모리를 비교하여 그 차이를 확인한다.
하드디스크에 설정되는 패스워드는 일반적으로 잘 알려지지 않았을 뿐만 아니라, 설정되면 데이터에 접근이 불가능하기 때문에 포렌식 조사를 방해하는 목적으로 사용될 수 있다. 하드디스크의 패스워드를 해제하기 위해서는 PC-3000과 같은 고가의 도구가 필요한데 이는 조직에 비용 부담을 주며, 해당 도구에 익숙지 않은 조사관에게는 조사 시 어려움을 준다. 본 논문에서는 하드디스크 패스워드를 해제하기 위해 필요한 내용을 정리하고 고가의 도구없이 하드디스크에 설정된 패스워드를 해제하는 방법들을 제안한다. 그리고 이 중 특정 제조사에 특화된 방법을 이용하여 패스워드를 획득하고 하드디스크의 잠금을 해제하는 절차를 제시한다.
스마트폰이 범행 도구로 사용될 수 있다는 인식은 많은 기관에서 만연하지만, 기능적으로 스마트폰과 유사한 스마트워치의 범행 도구로의 잠재력은 간과되고 있다. 본 논문은 이러한 상황을 고려하여, 보안 규정과 기술 등에 의하여 스마트폰은 통제되고 있지만, 스마트워치는 통제되지 않는 상황에서, 내부자의 스마트워치를 통한 정보유출 가능성을 입증한다. 입증 과정에 의해 스마트워치에서 발생한 애플리케이션 사용 관련 정보, Wi-Fi 연결 관련 정보를 분석함으로써, 포렌식 가능한 정보와 한계를 파악한다. 마지막으로, 스마트워치 관련 잠재적 범죄에 대비하기 위한 예방 방법을 제안하고, 스마트워치의 범행 도구로의 사용 가능성에 대한 경각심을 재고한다.
HEIF(High Efficiency Image File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있어 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어 기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.
인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.
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.
악성코드 사고 조사에서 가장 중요한 것은 신속하게 악성코드를 탐지하고 수집하는 것이다. 기존의 조사 방법은 시그니쳐 기반의 안티바이러스 소프트웨어를 이용하는 것이다. 시그니쳐 기반의 탐지는 실행파일 패킹, 암호화 등을 통해 쉽게 탐지를 회피할 수 있다. 그렇기 때문에 악성코드 조사에서 패킹을 탐지하는 것도 중요한 일이다. 패킹탐지는 패킹 시그니쳐 기반과 엔트로피 기반의 탐지 방법이 있다. 패킹 시그니쳐기반의 탐지는 새로운 패킹을 탐지하지 못하는 문제가 있다. 그리고 엔트로피 기반의 탐지 방법은 오탐의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 진입점 섹션의 엔트로피 통계와 패킹의 필수적인 특징인 'write' 속성을 이용하여 패킹을 탐지하는 기법을 제시한다. 그리고 패킹 PE 파일을 탐지하는 도구를 구현하고 도구의 성능을 평가한다.
웹 브라우저는 인터넷을 사용하기 위한 필수적인 응용 프로그램이다. 만약 용의자가 범죄 행위 시 웹 브라우저를 사용하였다면, 범죄와 관련된 흔적은 웹 브라우저 로그 파일에 저장이 된다. 따라서 용의자의 컴퓨터에 저장되어 웹 브라우저 로그 파일을 조사 한다면, 사건과 관련된 유용한 정보를 얻을 수 있다. 특히 검색어는 범죄 수사 시 매우 유용한 정보를 제공한다. 그러나 영어가 아닌 언어는 인코딩되어 표현되기 때문에 국내 범죄 수사 시 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 웹 브라우저 로그 파일 조사에 관련한 사전 연구와 도구들에 대하여 살펴보고 이러한 보그 파일을 포렌식 관점에서 분석하는 방법을 소개한다. 그리고 소개한 방법을 적용한 도구를 실제 사건에 적용한 사례에 대하여 설명한다.
2008년에 있었던 우리나라 금융기관과 정부기관에 대한 DoS 공격에 대한 연구이다. 실험실 환경에서 실제 DoS 공격 툴을 이용하여 공격을 실시한다. DoS 공격을 탐지하기 위하여 네트워크 상에서 Snort를 이용한 N-IDS를 설치하고, 패킷을 탐지하기 위한 Winpcap과 패킷의 저장 및 분석하기 위한 MySQL, HSC, .NET Framework 등을 설치한다. e-Watch 등의 패킷 분석 도구를 통해 해커의 DoS 공격에 대한 패킷량과 TCP, UDP 등의 정보, Port, MAC과 IP 정보 등을 분석한다. 본 논문 연구를 통하여 유비쿼터스 정보화 사회의 역기능인 사이버 DoS, DDoS 공격에 대한 자료를 분석하여 공격자에 대한 포렌식자료 및 역추적 분석 자료를 생성하여 안전한 인터넷 정보 시스템을 확보하는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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