Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.2
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pp.71-82
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2011
Live data in physical memory can be acquired by live forensics but not by harddisk file-system analysis. Therefore, in case of forensic investigation, live forensics is widely used these days. But, existing live forensic methods, that use command line tools in live system, have many weaknesses; for instance, it is not easy to re-analyze and results can be modified by malicious code. For these reasons, in this paper we explain the Windows kernel architecture and how to analyze physical memory dump files to complement weaknesses of traditional live forensics. And then, we design and implement the Physical Memory Dump Explorer, and prove the effectiveness of our tool through test results.
One of the most important characteristics of digital forensics is integrity. Integrity means that the data has not been tampered with. If evidence is collected during digital forensic and later tampered with, it cannot be used as evidence. With analog evidence, it's easy to see if it's been tampered with, for example, by taking a picture of it. However, the data on the storage media, or digital evidence, is invisible, so it is difficult to tell if it has been tampered with. Therefore, hash values are used to prove that the evidence data has not been tampered with during the process of collecting evidence and submitting it to the court. The hash value is collected from the stored data during the evidence collection phase. However, due to the internal behavior of NAND flash memory, the physical data shape may change over time from the acquisition phase. In this paper, we study the characteristics and techniques of flash memory that can cause the physical shape of flash memory to change even if no intentional data corruption is attempted.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.4
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pp.89-100
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2011
Physical memory analysis has been an issue on a field of live forensic analysis in digital forensics until now. It is very useful to make the result of analysis more reliable, because record of user behavior and data can be founded on physical memory although process is hided. But most memory analysis focuses on windows based system. Because the diversity of target system to be analyzed rises up, it is very important to analyze physical memory based on other OS, not Windows. Mac OS X, has second market share in Operating System, is operated by loading kernel image to physical memory area. In this paper, We propose a methodology for physical memory analysis on Mac OS X using symbol information in kernel image, and acquire a process information, mounted device information, kernel information, kernel extensions(eg. KEXT) and system call entry for detecting system call hooking. In additional to the methodology, we prove that physical memory analysis is very useful though experimental study.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.5
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pp.861-870
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2014
According to the intelligence of the malicious code to extract the executable file in physical memory is emerging as an import researh issue. In previous physical memory studies on executable file extraction which is targeting running files, they are not extracted as same as original file saved in disc. Therefore, we need a method that can extract files as same as original one saved in disc and also can analyze file-information loaded in physical memory. In this paper, we provide a method that executable file extraction by analyzing information of Windows kernel file object. Also we analyze the characteristic of physical memory loaded file data from the experiment and we demonstrate superiority because the suggested method can effectively extract more of original file data than the existing method.
With the widespread use of digital devices, anonymous communication technologies such as the dark web and deep web are becoming increasingly popular for criminal activity. Because these technologies leave little local data on the device, they are difficult to track using conventional crime investigation techniques. The United States and the United Kingdom have enacted laws and developed systems to address this issue, but South Korea has not yet taken any significant steps. This paper proposes a new blockchain-based crime investigation method that uses physical memory data analysis to track the behavior of anonymous network users. The proposed method minimizes infringement of basic rights by only collecting physical memory data from the device of the suspected user and storing the tracking information on a blockchain, which is tamper-proof and transparent. The paper evaluates the effectiveness of the proposed method using a simulation environment and finds that it can track the behavior of dark website users with a residual rate of 77.2%.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.02a
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pp.103-106
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2008
물리 메모리 영역에는 증거로 활용될 수 있는 프로세스 정보와 이름, ID, 비밀 번호, 전자 메일 주소 등의 정보를 담고 있다. 또 용의자가 행위를 감추기 위해 안티 포렌식 기법을 사용하여 저장매체 상에서 완전 삭제한 파일의 잔여 데이터를 취득할 수 있는 가능성이 있다. 하드 디스크와 같은 저장 매체의 경우 증거 수집 절차시 Hash와 같은 무결성 보장 과정을 거쳐 복사본의 유효성 확인이 가능하지만 물리 메모리 영역의 경우 운용 중인 시스템에서 발생하는 운영체제와 응용 프로그램의 동작에 의한 지속적인 데이터의 변화로 무결성 및 동일한 대상에서 수집되었다는 것을 확인하기 어렵고 소프트웨어 기반의 수집은 시스템의 상태를 변화 시킨다. 본 논문에서는 물리 메모리 영역 수집 기법을 알아보고 IEEE1394의 특성을 이용한 하드웨어 기반 물리 메모리 영역 수집 도구를 구현하였다. 또 수집된 물리 메모리 덤프를 이용하여 물리 메모리에서 얻을 수 있는 정보를 확인하고 동일 대상의 메모리와 다른 대상의 메모리를 비교하여 그 차이를 확인한다.
Recently, due to the development of broadband, there is a significant increase in utilizing on-demand Saas (Software as a Service) which takes advantage of the technology. Nevertheless, the academic and practical levels of digital forensics have not yet been established in cloud computing environment. In addition, the data of user behavior is not likely to be stored on the local system. The relevant data may be stored across the various remote servers. Therefore, the investigators may encounter some problems in performing digital forensics in cloud computing environment. it is important to analysis History files, Cookie files, Temporary Internet Files, physical memory, etc. in a viewpoint of client, since the SaaS basically uses the web to connects the internet service. In this paper, we propose the method that analysis the usuage trace of the Saas which is the one of the most popular cloud computing services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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