클라우드 서비스는 사용자에게 데이터 저장, 공유, 다운로드 등을 용이하게 해주는 성질과 시, 공간적 특성과 관계없이 사용할 수 있는 특성으로 최근 IT 산업에서 많이 사용되고 있다. 그러나 서버가 공격당할 경우 데이터와 사용자 개인 정보를 포함한 민감 정보가 유출되는 등 다양한 범죄에 노출되어 있다. 이러한 이유로 클라우드의 포렌식 분석 필요성이 증가하였으며, 현재 많이 상용화되어 있는 응용 프로그램에 대해서는 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 Box 클라우드에 대해 포렌식 분석을 진행하고 수집한 아티팩트에 관해 설명한다.
디지털 기기나 컴퓨터의 포렌식을 통한 정확한 분석을 위해 디지털 포렌식 도구의 신뢰성 검증이 매우 중요하다. 도구의 신뢰성을 검증하기 위해서는 도구에 입력할 데이터 세트에 대한 개발과 연구가 필요하다. 컴퓨터에서 많이 사용되고 있는 윈도우 운영체제에서는 시간과 관련된 데이터 기준과 사용자 행위 기준의 윈도우 포렌식 아티팩트가 있다. 본 논문에서는 이 두 개의 윈도우 아티펙트를 모두 분석할 수 있도록 윈도우 환경에서 데이터 세트를 개발한 후, 공개용 디지털 포렌식 도구들을 이용하여 테스트를 진행하였다. 따라서 개발한 데이터 세트는 행위 기준의 아티팩트를 분석할 수 있는 능력을 키우기 위한 교육용으로, 디지털 포렌식 신뢰성을 검증하기 위한 도구 테스트를 목적으로, 새로운 아티팩트 분석을 위한 재활용성의 특성을 들어 활용방안을 제시한다.
소셜 네트워크 서비스는 사용자간의 통신수단 및 자신을 표현하는 하나의 수단으로 사용되면서 다양한 정보를 보유하고 있다. 이러한 정보들은 수사에 도움이 되는 유용한 증거로 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스상에 있는 다양한 정보를 사건 수사에서 효율적으로 사용하기 위하여 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자의 스마트폰에 대한 모바일 디지털 포렌식 절차에 관한 연구를 진행하였다. 모바일 디지털 포렌식 절차 연구를 위하여 스마트폰에 저장되어 있는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 대한 DataBase 파일을 분석하여 사건 수사에 유용하게 사용할 수 있는 파일을 분류 하고 저장되어 있는 정보를 비교 분석하였다. 이를 통하여 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 환경에서 사건 수사를 위한 적합한 모바일 디지털 포렌식 절차를 제안한다.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷이 가능한 환경에서 다양한 단말을 통해 IT 자원(소프트웨어, 스토리지, 서버, 네트워크)을 이용할 수 있는 서비스이다. 편리성과 효율성, 비용 절감의 이유로 최근 이용률이 급증하였다. 하지만 정보의 집중화로 인해 범죄의 표적이 되거나 클라우드 서비스를 악용하는 범죄가 발생하였다. 기존 디지털 포렌식 절차는 개인 단말기를 대상으로 하는 수사에 적합하다. 본 논문은 기존 디지털 포렌식 수사 절차로 클라우드 환경을 조사할 경우 발생하는 취약점들을 분석하여 새로운 수사 모델을 제안하였다. 제안된 수사 모델은 계정정보를 획득할 수 있는 방법을 추가하였으며, 공공 클라우드와 사설클라우드를 아울러 적용할 수 있다. 또한, 클라우드 서비스는 쉽게 접근이 가능하여 디지털 증거 인멸 가능성이 높기에 계정 접근 차단 단계를 추가함으로써 수사 모델을 보강하였다.
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.
인스타그램(Instagram)은 사람 간의 관계망을 구축하고 취미, 일상, 유용한 정보 등을 공유하는 인터넷 서비스인 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service:SNS)로 최근 다양한 연령층에서 각광받고 있다. 하지만 업로드한 개인 정보를 불특정 다수가 열람할 수 있고 검증되지 않은 정보가 무방비하게 공유되기 때문에 이를 악용한 각종 사기, 스토킹, 명의 도용, 저작권 침해, 악성코드 유포 등의 문제가 발생 하고 있다. 이에 따라 인스타그램에 대한 디지털 포렌식적 관점에서의 분석이 필요하나 관련한 연구는 미약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 인스타그램에 대해 디지털 포렌식 관점에서 역 공학 및 동적 분석을 수행하였고 그 결과 채팅 내용, 채팅 대상, 게시한 사진, 쿠키 정보 등의 사용자 행위 분석이 가능한 데이터가 담긴 3개의 데이터베이스 파일과 4개의 파일 저장 경로, 다양한 데이터 저장된 xml파일을 확인하였다. 또한 위의 분석 결과를 디지털 포렌식 조사에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
디지털 증거의 수집은 컴퓨터 포렌식 수사절차에서 매우 중요하다. 디지털 증거는 특히 용의자가 범죄 과정에서 노출한 증거들을 획득한다는 것에 의미가 있으며, 현재 이러한 디지털 증거 수집을 위한 많은 도구들이 활용되고 있다. 그 중 LiveCD는 대상 운영체제의 영향을 받지 않고, CD 자체를 통해 저장된 다양한 포렌식 툴을 사용 할 수가 있다. 또한 여러 종류의 파일 시스템을 지원하기 때문에 초기 대응에 아주 유용하게 사용되며, 위 과정을 통해 수집된 데이터는 무결성 검증을 통해 증거 수사에 활용된다. 현재 여러 가지 LiveCD를 수사에 활용하고 있으나, 각 도구들 마다 지원하는 포렌식 툴이 다르고 지원하는 운영체제도 다양하다. 따라서 상황에 따라 적절한 LiveCD를 활용하는 것은 매우 중요하며, 이를 통해 증거의 수집을 용이하게 할 수 있다. 따라서 본고에서는 국외의 포렌식용 LiveCD 현황에 대한 조사 및 비교 분석하여 국내 수사 환경을 고려한 LiveCD 활용 방안에 대해 제시 한다.
IT 와 비즈니스가 융합화 되고 정보가 디지털화 됨에 따라 그에 대한 저장매체도 점점 더 다양해지고 있다. 그 중 이동성이 편리하고 휴대하기 간편한 스마트폰을 활용하여 개인 정보를 주고 받고 이를 이용한 비즈니스가 현재 활발히 진행되고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 이용이 급격히 증가함에 따라 개인 정보 보안에 대한 중요성은 점점 더 강조 되고 있는 실정이다. 본 연구에서 제안하는 디지털 포렌식 분석 방법을 이용하면 스마트폰에서 지원하는 서비스 형태에 따라 텍스트, 이미지, 동영상 등의 개인 정보를 수집 및 분석이 가능하다. 또한 디지털 포렌식의 관점에 따라 스마트폰 에서 사용되고 있는 애플리케이션의 로그 정보를 수집 및 분석함으로써 스마트폰의 저장 장치에 남겨진 기록들을 훼손 없이 그대로 보존시키고 디지털 증거 자료로 활용이 가능해 사이버 범죄에 대한 신속한 해결이 가능하다.
차량용 블랙박스는 실시간으로 차량의 상태를 기록하는 중요한 데이터 처리 장치로 영상뿐만 아니라 충격량, 속도, 방향과 같은 비영상정보를 함께 저장한다. 비영상정보는 시각적으로 확인할 수 없는 다양한 정보를 담고 있어 차량의 사고 당시 환경과 차량의 상태를 파악하는데 중요한 근거로 활용된다. 그러나 영상정보 만을 다루는 일반적인 디지털 영상장치 포렌식 절차를 이용해 차량용 블랙박스 데이터를 분석을 진행하면 사건해결에 중요한 비영상정보를 활용할 수 없다. 본 논문에서 차량용 블랙박스의 모든 데이터를 추출하고 해석하여 사고 조사 환경에 활용할 수 있는 차량용 블랙박스의 디지털 포렌식 분석 절차를 제안한다. 또한 국내 시판중인 차량용 블랙박스를 선정하여 제시한 분석 절차를 이용하여 분석하였다.
최근 디지털 오디오 매체의 증가로 인해 소리 데이터의 규모와 다양성이 크게 확대되었으며, 이로 인해 디지털 포렌식 과정에서 소리 데이터 분석의 중요도가 증가하였다. 하지만 소리 데이터 분석에 대한 표준화된 절차나 가이드 라인이 부족하여 분석 결과의 일관성과 신뢰성에 문제가 발생하고 있다. 디지털 환경은 다양한 오디오 형식과 녹음 조건을 포함하고 있지만, 현재 오디오 포렌식 방법론은 이러한 다양성을 충분히 반영하지 못하고있다. 이에 본 연구에서는 모든 상황에서 효과적인 분석을 수행할 수 있도록 Life-Cycle 기반 소리 데이터 요소기술을 식별하여 소리 데이터 분석의 전반적인 가이드라인을 제시하였다. 이와 더불어, 식별한 요소 기술을 소리 데이터를 대상으로 하는 디지털 포렌식 기술 개발에 활용하기 위해 분석을 진행하였다. 본 연구에서 제시한 Life-Cycle별 소리 데이터 요소 기술 식별 체계의 효과성을 입증하기 위하여 소리 데이터 기반으로 응급상황을 검색할 수 있는 기술을 개발하는 과정에 대한 사례 연구를 제시하였다. 해당 사례 연구를 통해 소리 데이터를 대상으로 하는 디지털 포렌식 기술 개발 과정에서 Life-Cycle 기반으로 식별한 요소 기술이 데이터 분석의 질과 일관성을 보장하게 하고 효율적인 소리 데이터 분석을 가능하게 함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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