최근 다양한 원인으로 실시간 사이버 위협이 지속적으로 발생하고 있다. 대부분의 기업들이 내부 중요정보를 디지털화해 중앙집중식으로 저장하고 있는 특성을 가지고 있어 침해사고 발생 시 영향도가 매우 높다고 할 수 있다. 침해사고 대응 과정에서 수집 및 분석하는 모든 전자기기의 정보들은 수시로 변경이 일어날 수 있는 특성을 가지고 있다. 향후 수사 및 법정에서 관련 증거 자료의 제출이 필요하게 되는데 이때 무결성의 원칙, 절차 연속성(Chain of Custody) 원칙 등 디지털 포렌식의 기본원칙들을 지켜 증거자료의 정당성, 정확성 등을 확보해야 한다. 또한 내부 기밀자료, 개인정보가 유출되어도 모르는 경우가 있으며 디지털 포렌식 기반의 침해사고 진단도 주기적으로 진행해 침해사고의 사전 방지 또는 사고 후에 빠른 인지가 가능하도록 해야 한다. 본 논문에서는 침해사고 발생 시 수집 및 분석한 디지털 증거자료의 정당성 및 정확성 확보, 침해사고 사전 방지 및 사고 후 빠른 인지를 목표로 하는 윈도우10 환경의 디지털 포렌식 기반 침해사고 진단 및 대응 절차를 제안한다.
엘리베이터 내에서는 흡연이 금지되어 있는 것이 사실이다. 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 것은 상도덕에 어긋나는 일이며 우리 아이들과 여성들에게 매우 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 사람을 추출하여 포렌식 증거 자료로 제출하기 위해서이다. 방법은 흰색 막대를 입에 물거나, 연기를 내품는 사람을 추출하는 것이다. 방법은 장면 전환 검출에서 컬러 히스토그램 방법으로 추출한다.
컴퓨터 포렌식은 정보통신 기술의 순기능을 보호하고 역기능에 대한 증거를 추출하여 법정에 제출하는 과정을 다루게 된다. 컴퓨터 수사 현장에서 디지털증거의 무결성이 훼손된다면, 결정적인 증거가 기각당하거나 재판의 증거로서 채택되지 않는다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하는 방안으로 포렌식 자료의 무결성 확보를 위한 디스크 포렌식의 연계방안, 시스템 포렌식의 연계방안, 네트워크 포렌식의 연계방안, 모바일 포렌식의 연계방안, 데이터베이스 폰렌식의 연계방안을 연구한다. 제안된 연계방안으로 무결성이 입증되면, 수사 결과물들이 범죄 수사현장과 재판의 중요 증거 자료로 채택하게 될 것이다. 또한 실제 컴퓨터 포렌식 수사 현장에서의 디지털증거의 연계방안의 현장 수사의 문제점의 사례와 대안을 제시함으로서, 컴퓨터 디지털 포렌식의 발전과 정보보호의 현장 연구에 기여하게 될 것이다.
인터넷 이용자의 74%가 UCC를 이용하고 있고, You Tube를 이용한 총기범죄가 발생하였다. 인터넷 범죄는 온라인에서 비대면성, 익명성, 은닉성으로 발생되고 있다. 본 논문에서는, 인터넷 UCC속에 나타난 인터넷 범죄의 양태를 분석하고 추적하는 네트워크 포렌식 방법과 기법을 연구한다. 인터넷 UCC의 범죄와 관련된 경찰과 검찰의 UCC 검색 방법 연구와 저장방법을 이용한 UCC의 증거 자료 수집 및 네트워크 포렌식을 통한 ID, IP 역추적과 위치 추적을 연구한다. 증거자료는 암호화하여 저장하며 접근제어와 사용자 인증을 통한 전송 및 저장 후에 무결성 검증을 통해 법정의 증거자료로 채택되도록 연구한다. 본 연구를 통해 인터넷 범죄 모의와 발생 등을 사전에 차단할 수 있도록 추진하고, 수사기관의 인터넷 범죄에 대한 포렌식 연구 발전에 기여하게 될 것이다.
랜덤 챗 어플리케이션은 사용자들을 무작위로 연결하고 문자, 음성, 영상 채팅하도록 서비스를 제공함으로써 연인 또는 배우자를 찾을 수 있도록 돕는 소셜 데이트 어플리케이션의 일종이다. 최근 저렴한 비용으로 빠르고 편리하게 이성을 만날 수 있다는 점에서 세계적으로 그 수요가 급증하고 있다. 하지만 악의적 의도를 가진 이들에 의해 조건만남(성매매), 마약거래의 중개 창구로 활용되고 있으며 앱 사용자들 간의 실제 만남 이후 발생하는 각종 사건들로 인해 강력 범죄의 원인으로 작용하고 있다. 이러한 사실을 비추어 볼 때 랜덤 챗 어플리케이션은 조건 만남(성매매)이나 마약 거래에 대한 입증 자료나 만남 후 발생한 강간, 납치, 살인 등의 용의자 검거를 위한 각종 단서를 제공할 가능성이 높다. 이에 따라 랜덤 챗 어플리케이션에 대한 디지털 포렌식 관점에서의 분석이 필요하나 현재 관련 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 랜쳇, 앙톡, 썸팅, 다톡, 모두의 채팅, 돛단배 등 국내 랜덤 챗 어플리케이션 6종을 사용자 행위 관점에서 분석하였다. 또한 그 결과로 채팅 메시지 송수신, 채팅방 추가/삭제, 친구 추가/차단, 계정 생성 등의 사용자 행위에 따른 아티팩트로 매시지 송수신 시간, 내용, 송수신자, 친구 프로필, 계정 생성 시간 등을 확인하였다.
스마트폰 앱을 사용하는 일반 사용자들은 개인이 소유하고 있는 사진, 동영상 등 개인정보를 보호하기 위해 Vault 앱을 많이 사용하고 있다. 그러나 범죄자들은 불법 영상들을 은닉하기 위해 Vault 앱 기능을 안티포렌식 용도로 악용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 앱들은 구글 플레이에 정상적으로 등록된 매우 많은 앱들 중 하나이다. 본 연구는 범죄자들이 이용하고 있는 Vault 앱들을 탐색하기 위해 XML 기반의 핵심어 빈도 분석을 통해 특징점을 추출하는 방법론을 제안하며, 특징점 추출을 위해서는 텍스트마이닝 기법을 적용한다. 본 연구에서는 은닉형 Vault 안티포렌식 앱과 비은닉형 Vault 앱 각각 15개를 대상으로 앱에 포함된 strings.xml 파일을 활용하여 XML 구문을 비교 분석하였다. 은닉형 Vault 안티포렌식 앱에서는 불용어처리를 1차, 2차 거듭할수록 더 많은 은닉 관련 단어가 높은 빈도로 발견된다. 본 연구는 공학 기술적인 관점에서 APK 파일을 정적 분석하는 대부분의 기존 방식과는 다르게 인문사회학적인 관점에서 접근하여 안티포렌식 앱을 분류해내는 특징점을 찾아내었다는 것에 의의가 있다. 결론적으로 XML 구문 분석을 통해 텍스트마이닝 기법을 적용하면 은닉형 Vault 안티포렌식 앱을 탐색하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.
본 논문은 네트워크 패킷에 대한 무결성을 보장하여 법적 증거 자료로써 효력을 가질 수 있는 네트워크 포렌식 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안된 네트워크 포렌식 시스템은 기업이 네트워크 사고를 통한 법정분쟁과 국가 기관에서 네트워크 범죄에 대한 수사에 대해 효과적인 해결 방법을 제시하며 사용자 중심의 보고서를 통한 효율적인 업무 인지도를 향상 시킬 수 있다.
최근 스마트폰이 널리 보급됨에 따라 이용자의 다양한 정보들이 스마트폰에 저장되고 있다. 그 중 위치정보는 특정 시간의 이용자의 위치나 이용자의 관심지역, 경로 등을 나타낼 수 있으므로 범죄수사 시 유용한 자료로 활용될 수 있다. 그러나 위치 정보에 대한 기존의 포렌식 연구는 단순히 사용흔적이나 위치정보에 대해 확인하는데 그치고 있다. 따라서 본 논문은 안드로이드 스마트폰에 저장되는 위치정보를 로그, 이미지, 각종 애플리케이션 등 다각적으로 접근하여 분석하고, 계층적 군집화를 이용한 통합적인 위치정보 분석모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델은 위치정보 분석의 효율성을 높이고 사건에 대한 정보를 제공함으로써 범죄수사과정에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 유비쿼터스 네트워크의 텔레매틱스 기술을 기반으로 자동차에 장착된 블랙박스에 IPv6에 의한 고유한 주소를 부여한다. 블랙박스는 시동 시에 운전자의 인증을 받아 작동하며 자동차의 주행기록을 영상신호 처리부와 센서신호 처리부회 분석하여 실시간으로 기록한다. 기록된 자료는 유비쿼터스 네트워크를 통하여 암호화되어 전송되며 도로변의 기지국 센서들을 통해 끊김 없는 위치 추적과 이동성 자료를 생성한다. 이 자료는 교통운영관리센터의 교통기록 데이터베이스에 IPv6 고유주소로 저장된다. 블랙박스를 장착한 자동차가 교통사고나 범죄에 사용된 경우에, 자동차용 블랙박스에서 회수된 코드와 IPv6주소, 교통기록 데이터베이스에 저장된 자료를 비교하여 검증과 인증을 통해 무결성을 확보한다. 이 포렌식 자료는 법정에서 책임소재와 판단의 증거자료로 인정받아 고도지식정보화사회에 편리하고 안전한 인간생활에 기여하게 될 것이다.
디지털 범죄 수사의 전 단계에 걸쳐 획득된 자료가 증거 능력으로 인정 받을 수 있기 위해서는 법적/기술적 요구사항을 만족하여야 한다. 본 논문에서는 파일 시스템에서 기본적으로 제공하는 정보에 의존하지 않고, 저장장치 디스크 내부의 비할당 영역을 블록 단위로 스캔/검사하여 파일을 자동 복구하여 디지털 포렌식 증거 자료로 확보하는 메커니즘을 제시하였고 이를 직접 SW로 구현하였다. 제시한 기법은 분석 대상 시스템의 RAW 디스크 데이터에 대해 운영체제에서 제공하는 파일 시스템 관련 정보를 참조하지 않으면서 디스크 내에 저장된 각종 파일의 저장 포맷/파일 구조에 관한 정보를 토대로 512 바이트 블록 단위로 검사/분석하는 파일 카빙 과정을 구현하였으며, 저장 장치 내에 삭제되거나 손상된 파일을 지능적으로 복원하는 Smart Carving 메커니즘을 제시하였다. 구현한 기법을 이용할 경우 디지털 포렌식 분석 과정에서 시스템 내부에 저장된 파일에 대한 위변조 여부를 지능적으로 판별할 수 있는 블록 기반 스마트 카빙 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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