디지털 포렌식이란 범죄와 관련된 전자적 증거를 찾아내는 것이다. 사이버 범죄가 날로 증가하는 가운데 전자적 증거를 찾아내는 디지털 포렌식 연구의 중요성도 부각되고 있다. 현재 디지털 포렌식 분야는 디지털 포렌식을 위한 전반적인 프로세스 모델과 디스크 포렌식, 네트워크 포렌식, 시스템 포렌식, 데이타베이스 포렌식과 같은 분야별 분석기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 지금까지 데이타베이스 포렌식 분야에서는 특정 벤더에 종속적인 분석기법을 제안하기 때문에 다양한 데이타베이스에서 일반적으로 사용할 수 있는 프로세스 모델 및 분석기법에 대한 연구를 진행되지 않고 있다. 이 논문은 디지털 포렌식분야 중 데이타베이스 포렌식을 위한 논문으로 데이타베이스 포렌식의 프로세스 모델과 분석기법을 통합한 모델을 제안한다. 제안하는 데이타베이스 포렌식 모델(DFM)은 기존 문제를 해결하고 각 상황과 목적에 따라 데이타베이스를 분석 할 수 있으며 다양하게 발생할 수 있는 데이타베이스 분석에서 정형화된 모델과 분석기법을 사용 할 수 있다. 실험은 다양한 데이타베이스 분석에서 제안하는 DFM을 실제 적용함으로써 현장에서 증거 수집뿐만 아니라 데이타들의 관계를 분석하는 것까지 적용 가능한 것을 확인 할 수 있다.
디지털 기기 사용이 일반화되면서 수사 과정에서 물적 증거 수집을 위해 디지털 포렌식 기법을 사용한다. 이 중 파일 포렌식 기법은 삭제된 파일을 복구하는 것으로, 여러 개의 파일로 구성된 데이터베이스가 삭제되어도 복구할 수 있다. 그러나 데이터베이스에서 레코드가 삭제된 경우는 파일 복구를 하여도 수정된 레코드 내용이 복원되지 않는다. 이에 삭제된 레코드를 복구하는 기법인 데이터베이스 포렌식이 필요하다. 데이터베이스 포렌식은 데이터베이스 설정 파일로부터 메타데이터를 획득하고, 데이터 파일에서 삭제된 레코드를 복구한다. 그러나 데이터베이스에서 블록 크기와 같은 데이터베이스 메타데이터를 획득하지 못하면 레코드 복구가 어렵다. 본 논문에서는 데이터베이스 메타데이터인 블록 크기를 탐지하기 위한 세 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 기법은 블록에 존재하는 빈공간의 최대 크기를 이용하며, 두 번째 기법은 블록이 나타나는 위치를 이용한다. 세 번째 기법은 두 번째 기법보다 더 빠르게 블록 크기를 찾을 수 있도록 개선한다. 실험 결과는 세 가지 탐지 기법 모두 세 종류의 DBMS의 블록 크기를 정확하게 찾을 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1557-1569
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2017
In recent times, the Internet of Things (IoT) has rapidly emerged as one of the most influential information and communication technologies (ICT). The various constituents of the IoT together offer novel technological opportunities by facilitating the so-called "hyper-connected world." The fundamental tasks that need to be performed to provide such a function involve the transceiving, storing, and analyzing of digital data. However, it is challenging to handle voluminous data with IoT devices because such devices generally lack sufficient computational capability. In this study, we examine the IoT from the perspective of security and digital forensics. SQLite is a light-weight database management system (DBMS) used in many IoT applications that stores private information. This information can be used in digital forensics as evidence. However, it is difficult to obtain critical evidence from IoT devices because the digital data stored in these devices is frequently deleted or updated. To address this issue, we propose Schema Pattern-based Recovery (SPaRe), an SQLite recovery scheme that leverages the pattern of a database schema. In particular, SPaRe exhaustively explores an SQLite database file and identifies all schematic patterns of a database record. We implemented SPaRe on an iPhone 6 running iOS 7 in order to test its performance. The results confirmed that SPaRe recovers an SQLite record at a high recovery rate.
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.
최근 데이터의 대용량화로 인해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 빅데이터 처리를 위한 NoSQL DBMS에 대한 수요가 꾸준히 늘고 있다. 관계형 DBMS에 대한 디지털 포렌식 조사 기법은 활발히 연구되어 왔으나 최근 사용이 급증하고 있는 NoSQL DBMS에 대한 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 가장 많이 사용되고 있는 MongoDB에 대한 디지털 포렌식 조사 절차와 기법을 제안한다.
최근 빅 데이터나 소셜 네트워크 서비스의 활용도가 증가하면서 기존 관계형 데이터베이스의 한계를 극복한 NoSQL 데이터베이스의 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 디지털 포렌식 관점에서 관계형 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법은 꾸준히 연구되어 왔으나 NoSQL 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 메모리 기반의 Key-Value Store NoSQL 데이터베이스인 Redis를 소개하고 디지털 포렌식 관점에서 살펴보아야 할 아티팩트의 수집과 분석, 삭제된 데이터 복구 기법을 제안한다. 또한 제안된 데이터 복구 기법을 도구로 구현하여 복구 기법을 검증한다.
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.
스마트폰의 보급률이 늘어남에 따라 모바일 포렌식은 현대 디지털 포렌식 수사에서 필수적인 요소다. 모바일 메신저 데이터는 사용자의 생활패턴, 심리상태 등의 정보를 획득할 수 있기 때문에 모바일 포렌식에서 매우 중요한 데이터이다. 메신저 데이터 분석을 위해서는 암호화된 메신저 데이터의 복호화 기술이 필요하며, 대부분의 메신저가 메시지 삭제 기능을 제공하므로 삭제된 메시지를 복구하는 기술이 요구된다. 전 세계 약 10억 명이 사용하고 있는 메신저인 WeChat은 IMEI (International Mobile Equipment Identity) 정보를 이용하여 데이터를 암호화하며, 메시지 삭제 기능을 제공한다. 본 논문에서는 IMEI 정보가 존재하지 않는 경우의 데이터 복호화 방안을 제시하였으며, SQLite 데이터베이스의 전문 검색기능을 위하여 생성된 FTS (Full Text Search) 데이터베이스를 사용하여 삭제된 메시지를 복구하는 방법에 대하여 제안한다.
최근 개인정보보호에 대한 관심이 높아짐에 따라 개인정보보호를 위한 다양한 앱들이 등장했다. 이러한 앱들은 개인정보가 포함된 사진, 동영상, 문서 등 여러 포맷의 데이터를 암호화 및 은닉 기능을 이용하여 보호한다. 이러한 앱들을 사용하면 개인정보보호에는 긍정적인 효과를 줄 수 있지만, 디지털 포렌식 수사 관점에서는 조사 과정에서 데이터 분석에 어려움이 될 수 있기 때문에 안티 포렌식으로 작용한다. 본 논문은 개인정보보호 앱 중 하나인 Calculator - photo vault에 대한 역공학을 통해 접근제어 기능인 PIN을 알아내고, 암호화 및 은닉이 적용된 사진, 문서 등의 파일에 대한 복호화를 진행하였다. 또한, 암호화 및 은닉된 파일에 대한 로그가 저장된 database 파일에 대해서는 복호화를 연구함으로써 이 앱에 대한 취약점을 분석했다.
MySQL InnoDB에서는 데이터를 기록할 때, 테이블마다 테이블스페이스를 분할 생성하여 개별적으로 저장하는 방법과 모든 테이블 및 인덱스 정보를 단일 시스템 테이블스페이스에 저장하는 방법이 있다. 그리고 이렇게 기록된 정보들을 이용해 삭제된 데이터를 레코드 단위로 복구하는 것이 가능하다. 하지만 현재 진행된 대부분의 데이터베이스 포렌식 연구에서 전자의 경우는 연구가 활발하게 이루어져 그 구조에 대한 분석이 많이 이루어졌지만, 후자에 대해서는 아직 공개된 정보가 포렌식에 활용되기엔 충분치 않다. 위의 두 방식은 각각의 저장 구조가 서로 다르기 때문에 데이터베이스 포렌식 관점에서 본다면 둘 모두에 대한 분석이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 단일 시스템 테이블스페이스인 IBDATA 파일에 레코드를 저장하는 방식에서의 삭제된 레코드 복구 방법을 제시한다. IBDATA 파일을 분석하여 그 구조를 밝히고 이를 활용하여 기존에 고려되지 않았던 미할당 페이지 영역까지 확장한 삭제 레코드 복구 알고리즘을 소개한다. 또한, 알고리즘을 도구로 구현하여 실제 데이터를 이용한 검증을 통해 기존 방법보다 복구율이 68%까지 향상되었음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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