• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.323-331
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• 2013

휴대폰에서 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법은 SYN, JTAG, Revolving 3가지 방법이 있다. 하지만 휴대폰과 스마트폰의 기술과 사용방법의 차이로 인하여, 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법도 달라야 한다. 따라서 본 논문에서는 압수 수색된 스마트폰에서의 포렌식 증거 자료의 추출 방법을 연구하고자 한다. 압수 수색된 스마트폰에서 많이 사용되는 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 분석을 위하여 스마트폰의 사양과 운영체제, 백업 분석, 증거 자료를 분석 한다. 또한 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 전화번호부, SMS, 사진, 동영상에 관한 포렌식 증거 자료를 추출하여 법적인 증거자료와 포렌식 보고서를 생성한다. 본 논문에서 실험된 스마트폰 포렌식 기술 연구는 모바일 포렌식 기술 발전에 기여할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.95-102
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• 2015

스마트폰은 실생활에 매우 유용하게 사용되면서도, 스마트폰을 이용한 범죄에 많이 노출되고 있다. 또한 앤티-포렌식 도구들을 사용하여 스마트폰 메모리의 데이터를 고의로 삭제하는 경우도 발생하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰 상에서 사용되는 앤티-포렌식 도구를 구현하고, 상용 포렌식 툴인 Oxygen Forensic Suite를 사용하여 구현한 앤티-포렌식 도구가 제공하는 기능들의 활용성을 검증하는 시험을 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1057-1067
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• 2013

최근 모바일 시장에는 스마트폰의 점유율이 점차 높아지고 다양한 운영체제를 기반으로 하는 스마트 기기와 애플리케이션이 출시되고 있다. 이러한 현실에서 디지털 포렌식 조사에 있어서 스마트 기기 분석의 중요성이 많이 대두되고 있으며, 사용자 행위를 분석하기 위해 기기에서 사용자 데이터를 추출할 때 데이터의 훼손을 최소화하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 운영체제 및 iOS 기반 기기에 다양한 루트 권한 획득방법을 적용한 후 추출된 데이터 이미지를 대상으로 파일시스템 영역별 변경되는 부분을 비교 분석하고, 결과적으로 디지털 포렌식 관점에서 가장 효율적인 루트 권한 획득방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.417-429
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• 2013

많은 리눅스 운영체제와 안드로이드 운영체제에서 Ext4 파일 시스템을 사용하고 있어 디지털 포렌식 관점에서 Ext4 파일 시스템 상의 삭제 파일 복구가 현안이 되고 있다. 본 논문은 Ext4 파일 시스템에서 파일의 할당, 삭제 시 특징을 분석함으로써 삭제된 파일에 대한 복구 방법을 제시하였다. 특히 안드로이드 운영체제의 파일 할당 정책을 바탕으로 비 할당 영역에 조각나 있는 삭제된 파일에 대한 복구 방법을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.345-352
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• 2014

스마트기기 활용도가 높아지면서 스마트기기의 다양한 애플리케이션들이 개발되고 있다. 이 애플리케이션들은 디지털 포렌식 조사 관점에서 사용자의 행동과 관련된 중요한 데이터가 존재할 수 있기 때문에 애플리케이션에 대해 사전 분석이 진행되어야 한다. 하지만 애플리케이션들이 업데이트되면서 분석된 데이터 포맷이 변경되거나 새로운 형태로 생성되는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 그래서 사전 분석된 모든 애플리케이션에 대하여 업데이트가 진행되었는지 일일이 확인하여야하고, 업데이트가 진행되었다면 변경된 데이터가 있는지에 대해서도 분석이 꼭 필요하다. 하지만 분석된 데이터를 지속적으로 반복 확인하는 작업은 많은 시간이 소요되므로 이를 효율적으로 대응할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 애플리케이션의 정보를 수집하여 업데이트 정보를 확인하고, 변경된 데이터에 대한 정보를 효율적으로 확인할 수 있는 자동화된 시스템을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.167-175
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• 2011

최근 스마트폰의 등장으로 모바일 서비스가 다양한 형태로 성장하고 있다. 각 회사들은 Window Mobile, Android, iOS 등 다양한 운영체제를 탑재하여 출시하고 있지만, 현재 가장 보급이 원활하게 이루어지는 스마트폰은 Android와 iOS를 탑재한 스마트폰이 활발히 보급되고 있다. 이에 따라 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 각종 범죄로 연결될 수 있으며, 다양한 증거들이 남아 있을 수 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식(Forensic)의 관점에 따라 스마트폰에서 수집될 수 있는 증거 데이터의 위치를 파악하고, 도구를 설계해 수집된 데이터를 분석하였다. 이로 인해, 범죄사용으로 인한 스마트폰의 증거들을 수집할 때 시간을 단축시킬 수 있는 기대효과를 가져본다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.407-416
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• 2018

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.285-294
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• 2014

스마트기기 활용도가 높아지면서 스마트기기의 다양한 애플리케이션들이 개발되고 있다. 이 애플리케이션들은 디지털 포렌식 조사 관점에서 사용자의 행동과 관련된 중요한 데이터가 존재할 수 있기 때문에 애플리케이션에 대해 사전 분석이 진행되어야 한다. 하지만 애플리케이션들이 업데이트되면서 분석된 데이터 포맷이 변경되거나 새로운 형태로 생성되는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 그래서 사전 분석된 모든 애플리케이션에 대하여 업데이트가 진행되었는지 일일이 확인하여야하고, 업데이트가 진행되었다면 변경된 데이터가 있는지에 대해서도 분석이 꼭 필요하다. 하지만 분석된 데이터를 지속적으로 반복 확인하는 작업은 많은 시간이 소요되므로 이를 효율적으로 대응할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 애플리케이션의 정보를 수집하여 업데이트 정보를 확인하고, 변경된 데이터에 대한 정보를 효율적으로 확인할 수 있는 자동화된 시스템을 제안한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.143-151
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• 2014

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.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권3호
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• pp.27-40
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• 2024

협업 프로그램은 여러 사람이 함께 일할 수 있도록 지원하여 협업과 의사소통의 효율성을 높이고, 업무 생산성을 향상시키며, 시간과 장소의 제약을 극복할 수 있도록 도와주는 도구이다. 엔데믹 시대에 접어들면서 많은 기업과 개인이 협업 프로그램을 선호하고 있다. 그러나 협업 프로그램은 업무 내용, 자료, 사용자 정보 등 유출 시 큰 피해를 초래할 수 있는 민감한 정보를 다수 포함하고 있다. 이 점을 악용하여 협업 프로그램을 사칭한 악성코드 공격, 협업 프로그램의 취약점 악용, 내부 토큰 탈취 등의 다양한 공격 사례가 발생하고 있다. 이러한 공격을 예방하기 위해서는 위협을 사전에 분석하고 대응할 필요가 있다. 본 논문에서는 대표적인 협업 프로그램인 Notion을 대상으로 PC 환경과 Android 환경에서 사용자와 관련된 정보 및 행위에 대한 아티팩트를 수집하고 분석한다. 수집한 데이터를 기반으로 중요한 정보를 분류하고, 발생 가능한 위협에 대해 논의하며 대응 방안을 제시한다.