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.
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.
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.
소프트웨어 몽타주란 소프트웨어로부터 빠르게 추출 가능하고 내재된 특성을 함축하고 있는 정보를 의미한다. 잘 알려진 프로그램으로부터 몽타주를 작성하면 몽타주를 기반으로 유사 프로그램 탐지 대상을 필터링할 수 있다. 본 논문에서는 API 호출과 문자열 기반의 소프트웨어 몽타주를 제안한다. 제안된 몽타주를 평가하기 위해서 인스턴트 메신저 프로그램에 대한 유사 프로그램 탐지 대상의 필터링 실험을 하였다. 이 실험으로부터 제안된 몽타주가 잘 알려지지 않은 프로그램 탐지 대상을 필터링하는 포렌식 도구로 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.
악성코드 사고 조사에서 가장 중요한 것은 신속하게 악성코드를 탐지하고 수집하는 것이다. 기존의 조사 방법은 시그니쳐 기반의 안티바이러스 소프트웨어를 이용하는 것이다. 시그니쳐 기반의 탐지는 실행파일 패킹, 암호화 등을 통해 쉽게 탐지를 회피할 수 있다. 그렇기 때문에 악성코드 조사에서 패킹을 탐지하는 것도 중요한 일이다. 패킹탐지는 패킹 시그니쳐 기반과 엔트로피 기반의 탐지 방법이 있다. 패킹 시그니쳐기반의 탐지는 새로운 패킹을 탐지하지 못하는 문제가 있다. 그리고 엔트로피 기반의 탐지 방법은 오탐의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 진입점 섹션의 엔트로피 통계와 패킹의 필수적인 특징인 'write' 속성을 이용하여 패킹을 탐지하는 기법을 제시한다. 그리고 패킹 PE 파일을 탐지하는 도구를 구현하고 도구의 성능을 평가한다.
클라우드 컴퓨팅 서비스의 확산으로 범죄수사를 위한 증거수집의 관점에서 불확실성으로 인한 다양한 실무적이고 법적인 문제가 제기되고 있다. 이 논문은 클라우드 환경에 대한 일반적인 수사상의 논점을 개관하고, 관할과 국제공조를 비롯한 문제점을 진단한다. 실무적으로 직접적으로 수사관이 접속하는 경우와 서비스제공자의 협조를 받는 경우의 장단점을 비교하여 실무적 개선방안을 논의하고 이에 따른 관할의 중복과 서비스 약정 및 포렌식적으로 무결한 데이터 수집 등 법률적 쟁점을 정리한다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5087-5102
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2015
Rapid popularization of smart cell phone equipped with camera has led to a number of new legal and criminal problems related to multimedia such as digital image, which makes cell phone source identification an important branch of digital image forensics. This paper proposes a classifier combination based source identification strategy for cell phone images. To identify the outlier cell phone models of the training sets in multi-class classifier, a one-class classifier is orderly used in the framework. Feature vectors including color filter array (CFA) interpolation coefficients estimation and multi-feature fusion is employed to verify the effectiveness of the classifier combination strategy. Experimental results demonstrate that for different feature sets, our method presents high accuracy of source identification both for the cell phone in the training sets and the outliers.
이 연구는 NTFS 파일시스템에서 디스크의 에러를 복구를 위해 사용하는 저널링 파일($LogFile)에 기록되어 있는 로그 레코드들을 컴퓨터포렌식에 활용하는 방법에 관한 것이다. $LogFile에는 파일 연산의 과정을 그대로 담고 있어서 포렌식의 관점에서는 증거의 보고이다. 그러나 이 구조는 완전하게 공개되어 있지 않아서 구조를 정확히 알고 있지 않다는 어려움이 있다. 이 연구에서는 로그레코드들 기록된 주소 영역에 대해서 역공학적 방법으로 주소 데이터의 구조를 명확히 밝히고 로그레코드마다 그에 관련된 대상 파일이 어떤 것인지 분석하여 포렌식 대상 파일을 식별하고 포렌식 정보를 취득에 활용한다.
NTFS의 ADS는 매킨토시의 계층적 파일 시스템과의 호환을 위해 개발되었으나 최근에는 악의적 사용자들에 의해 악성코드 또는 안티 포렌식 목적의 데이터 은닉 용도로 활용되고 있다. 은닉된 ADS의 존재여부를 파악하고 정보를 추출하는 것은 컴퓨터 포렌식 분야에서 중요한 요소이다. 본 논문에서는 NTFS의 MFT정보를 이용하여 ADS를 탐지하기 위한 방법을 제안하였다. 이 방법을 구현하여 비교?실험한 결과, 기존의 방법에 비해 검색속도와 탐지건수 면에서 우수함을 확인하였다. 이 방법을 이용하면 운영체제에서 사용중인 파일도 검사할 수 있으며, 라이브 시스템뿐 아니라 이미지에 대해서도 탐지가 가능해 포렌식 목적에 부합된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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