Arshad, Humaira;Jantan, Aman Bin;Abiodun, Oludare Isaac
Journal of Information Processing Systems
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제14권2호
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pp.346-376
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2018
Digital forensics is a vital part of almost every criminal investigation given the amount of information available and the opportunities offered by electronic data to investigate and evidence a crime. However, in criminal justice proceedings, these electronic pieces of evidence are often considered with the utmost suspicion and uncertainty, although, on occasions are justifiable. Presently, the use of scientifically unproven forensic techniques are highly criticized in legal proceedings. Nevertheless, the exceedingly distinct and dynamic characteristics of electronic data, in addition to the current legislation and privacy laws remain as challenging aspects for systematically attesting evidence in a court of law. This article presents a comprehensive study to examine the issues that are considered essential to discuss and resolve, for the proper acceptance of evidence based on scientific grounds. Moreover, the article explains the state of forensics in emerging sub-fields of digital technology such as, cloud computing, social media, and the Internet of Things (IoT), and reviewing the challenges which may complicate the process of systematic validation of electronic evidence. The study further explores various solutions previously proposed, by researchers and academics, regarding their appropriateness based on their experimental evaluation. Additionally, this article suggests open research areas, highlighting many of the issues and problems associated with the empirical evaluation of these solutions for immediate attention by researchers and practitioners. Notably, academics must react to these challenges with appropriate emphasis on methodical verification. Therefore, for this purpose, the issues in the experiential validation of practices currently available are reviewed in this study. The review also discusses the struggle involved in demonstrating the reliability and validity of these approaches with contemporary evaluation methods. Furthermore, the development of best practices, reliable tools and the formulation of formal testing methods for digital forensic techniques are highlighted which could be extremely useful and of immense value to improve the trustworthiness of electronic evidence in legal proceedings.
스마트폰의 다양한 기능들이 사용되면서 사용자의 개인정보를 비롯한 대용량의 데이터들이 스마트폰에 저장되고 있다. 그러나 운영체제와 어플리케이션의 잦은 업데이트는 데이터의 손실을 야기할 수 있으며, 개인의 소중한 데이터를 분실할 위험성을 갖게 한다. 이로 인하여 데이터의 백업에 대한 중요성이 크게 증가하였으며 많은 사용자들이 자신의 데이터를 안전하게 보관하기 위해 백업 기능을 사용하고 있다. 그러나 포렌식 관점에서 이 백업 파일들은 스마트폰의 은닉 및 데이터의 고의 삭제시 중요한 수사 대상이 된다. 따라서, 이 논문에서는 세계에서 스마트폰 점유율이 가장 높은 삼성 스마트폰의 Kies 백업 파일에 대한 구조를 분석하고, 백업 파일을 복원하는 기법을 제안한다. 실험 결과 제안된 기법은 다양한 유형의 파일들을 분석하여 타 도구들 대비 높은 파일 추출 결과를 보였다.
Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.
SWF는 벡터 그래픽 전용파일 포맷 파일로 각종 웹사이트 광고, 위젯, 게임, 교육, 동영상 등 다양한 콘텐츠 제작에 활용되고 있다. 현재 포렌식 조사 시 대부분이 웹 브라우저의 사용자 캐시정보를 토대로 조사하는 비중이 크다. 하지만 개인정보유출의 문제로 인해 Web Browser 자체에서 사용흔적을 삭제하거나 사용자들이 복구되지 않은 방법으로 그 흔적을 지워 행위를 추정할 수 없는 경우가 발생하고 있다. SWF파일은 PC사용자가 브라우저를 통해 웹사이트 방문 시 웹 캐시와 함께 특정경로에 저장되어 PC상에 남게 된다. 이런 SWF파일 내 데이터 중 액션스크립트 상에서 웹서버와 통신할 수 있게 URL 정보를 포함하고 있으며 포렌식 조사 입장에서 웹 브라우저의 History 정보 이외에 중요한 조사정보로 활용할 수 있다. 허나 포렌식 도구에서 SWF파일 내 정보를 체계적으로 분류해주는 경우는 없다. SWF파일 내 URL 정보 분석 도구를 통해 확인할 수 없었던 사용자의 웹 행위 정보를 조사할 수 있으며 신뢰할 수 있는 증거를 수집할 수 있다.
디지털 시대의 발전과 더불어, 디지털 자료의 중요성과 그로 인한 디지털 포렌식 수사의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 디지털 증거의 수집 및 분석 과정에서 정보저장매체의 손상이나 안티포렌식 등으로 발생하는 주요 문제점인 손상된 파일의 데이터 식별 불가능으로 증거 수집이 원활하게 이뤄지지 않고 있다. 또한, 손상된 파일복구를 위한 기존 도구의 기술적 한계로 인해 복구에 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문은 디지털 자료 생성에 활용되는 손상된 MS Office 파일의 복구 방안을 제시하고자 한다. 복구 방안 제시를 위하여 MS Office 파일 구조인 OOXML포맷을 분석하고, 기존 복구 도구의 한계를 극복하기 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 이를 통해 손상된 데이터를 보다 효율적으로 복구하고 식별할 수 있는 방안을 마련함으로써 디지털 포렌식 분야에서 증거 수집의 질을 향상하는데 기여하고자 한다.
In today’s era of advanced technological developments, the threats to the authenticity and integrity of digital images, in a nutshell, the threats to the Image Forensics Research communities have also increased proportionately. This happened as even for the ‘non-expert’ forgers, the availability of image processing tools has become a cakewalk. This image forgery poses a great problem for judicial authorities in any context of trade and commerce. Block matching based image cloning detection system is widely researched over the last 2-3 decades but this was discouraged by higher computational complexity and more time requirement at the algorithm level. Thus, for reducing time need, various dimension reduction techniques have been employed. Since a single technique cannot cope up with all the transformations like addition of noise, blurring, intensity variation, etc. we employ multiple techniques to a single image. In this paper, we have used Fuzzy logic approach for decision making and getting a global response of all the techniques, since their individual outputs depend on various parameters. Experimental results have given enthusiastic elicitations as regards various transformations to the digital image. Hence this paper proposes Fuzzy based cloning detection and classification system. Experimental results have shown that our detection system achieves classification accuracy of 94.12%. Detection accuracy (DAR) while in case of 81×81 sized copied portion the maximum accuracy achieved is 99.17% as regards subjection to transformations like Blurring, Intensity Variation and Gaussian Noise Addition.
정보 통신기술의 발전으로 단말기와 네트워크에 독립적인 부가서비스를 이용할 수 있는 개방형 가입자인증 카드인 USIM(Universal Subscriber Identification Module) 카드가 이용되고 있다. 모바일 정보기기의 성능 향상으로 다양한 기능이 추가되고 USIM에 저장된 개인정보의 중요성이 부각되어 범죄 도구로 이용될 가능성이 높아 졌으며 법정 증거자료로서의 중요성도 증가되었다. 모바일 포렌식은 기존의 데이터 저장장치와는 다른 파일시스템을 가지고 있기 때문에 거기에 맞는 전용 포렌식 툴들이 필요하며, USIM과 관련된 범죄가 일어날 때, 자료의 복구와 빠른 검사를 통해 법적 증거화 시킬 수 있는 USIM 포렌식 틀을 요구한다. 본 논문에서는 USIM의 기본적인 구조와 파일시스템을 분석하고 USIM 포렌식 관점에서 증거화 시킬 수 있는 다양한 유형과 절차들을 알아보고, 현재 사용 중인 USIM 포렌식 툴들에 대해 비교 분석한다.
본 논문은 정밀한 메모리 워크로드 분석을 위해 리눅스 기반의 커널 수준에서 프로세스의 메모리 관리 구조체에 직접 접근하는 방법을 이용하여 고속으로 커널 데이터를 수집하는 기법을 제안한다. 기존의 분석기들은 데이터 수집 속도가 느리고 제공되는 데이터의 제한으로 인하여 확장성이 부족하다. 제안 기법은 메모리 관리 구조체 내의 프로세스 메모리정보, 페이지 테이블, 페이지 구조체를 직접 수집하는 방법을 이용하여 기존의 기법 보다 빠르게 커널 데이터를 수집하며, 사용자가 원하는 데이터를 선택하여 수집할 수 있다. 제안 기법을 통해 실제 실행 중인 프로세스의 메모리 관리 데이터를 수집하고 메모리 워크로드에 대한 분석을 수행하였다.
본 문헌연구는 국내에서 자세하게 소개된 적이 없는 정신병질의 개념에 대해 살펴보고 범죄의 잠재요인으로서 정신병질이 어떤 활용도를 지닐 수 있을지를 광범위하게 추정하여 보고자 하였다. 이를 위해 우선 시대적으로 정신병질의 개념이 어떻게 진화되었는지, 성격의 결정요인들과는 어떤 관련성을 지니는지, 나아가 정신병질자의 행동특성들은 무엇인지 등을 체계적으로 정리하고 자 시도하였다. 마지막으로 정신병질의 평가방안과 재범예측력에 대해 살펴봄으로써 우리나라 형사정책 제도 내에서의 활용도를 탐색하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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