기업의 정보는 대부분 데이터베이스에 보관된다. 따라서 기업의 범죄 행위를 조사하기 위해서는 데이터베이스에 대한 포렌식 분석이 중요하며 삭제 레코드 복구 기술을 개발할 필요가 있다. 이에 본 논문은 전 세계적으로 가장 많이 쓰이는 Oracle 데이터베이스의 테이블스페이스 파일 구조와 테이블정보를 저장하고 있는 시스템 테이블에 대해 분석하고, 이를 통해 Oracle 테이블스페이스에서 삭제된 레코드를 복구할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 ARIES를 기반으로 하는 ARIES/SR이라 명명된 간단하고 효과적인 회복 기법을 제안한다. ARIES는 거래가 완료되었거나 완료되지 않았거나 관계없이 모든 거래에 의해 수행된 갱신 연산에 대해 재수행을 수행한다. 따라서 시스템 고장 후 회복시 큰 부담이 존재한다. 따라서 이러한 부담을 줄이기 위해 ARIES/SR이란 새로운 회복기법을 제안한다. 이 기법에서는 재수행 연산을 줄이기 위해 완료된 거래에 대해서만 재수행 연산을 수행한다. 또한 미 완료된 거래에 대해 조건적인 철회를 수행함으로써 회복에 필요한 연산의 횟수를 줄일 수 있는 방법이다.
Park, Yong-Mun;Lee, Chan-Seob;Kim, Dong-Hyuk;Park, Eui-In
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.429-432
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2002
The existing recovery technique using the logging technique in the client/sewer database system only administers the log as a whole in a server. This contains the logging record transmission cost on the transaction that is executed in each client potentially and increases network traffic. In this paper, the logging technique for redo-only log is suggested, which removes the redundant before-image and supports the client-based logging to eliminate the transmission cost of the logging record. Also, in case of a client crash, redo recovery through a backward client analysis log is performed in a self-recovering way. In case of a server crash, the after-image of the pages which needs recovery through simultaneous backward analysis log is only transmitted and redo recovery is done through the received after-image and backward analysis log. Also, we select the comparing model to estimate the performance about the proposed recovery technique. And we analyzed the redo and recovery time about the change of the number of client and the rate of updating operation.
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.
저장장치의 용량이 점차 대형화됨에 따라 대부분의 사용자들은 데이터의 저장 및 관리의 편의를 위하여 저장장치를 논리적으로 여러 개의 파티션으로 나누어 사용한다. 따라서 인위적인 파티션 은닉이나 파티션 손상 등으로부터 안정적으로 파티션을 복구해내는 것은 디지털 포렌식 관점에서 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 파티션이 은닉되어 있거나 파티션 영역의 손상으로 인하여 파티션이 구분되지 않는 경우, 각 파일 시스템의 특징을 이용하여 안정적이고 효율적인 분석이 가능한 파티션 복구 알고리즘에 대해 제시한다.
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.
본 논문은 데이터베이스 관리시스템이 데이터베이스를 저장할 디스크 공간을 직접 관리하는 환경에서 데이터베이스 파일들의 삭제를 위해 미처리 연산을 정확하고 효율적으로 수행하는 기법을 제시한다. 미처리 연산의 수행과 관련하여 회복시에 회복 프로세스는 완료가 결정되었으나 아직 종료하지 않은 미종료 트랜잭션들의 아직 수행되지 않은 미처리 연산들을 식별하고 이들을 완전히 수행할 수 있어야 한다. 본 논문의 기본아이디어는 로그 파일에 기록된 로그레코드들을 분석함으로써 회복 프로세스가 그 연산들을 식별할 수 있게 하는 것이다. 이 기법은 ARIES의 트랜잭션, 퍼지 검사점, 그리고 회복의 수행을 확장한 것으로서 다음의 방법을 사용한다. 첫째, 회복시에 미종료 트랜잭션들을 식별하기 위하여, 각 트랜잭션은 트랜잭션의 완료와 미처리 연산 수행의 시작을 함께 나타내는 미처리연산수행시작('pa-start') 로그레코드를 기록한 후에 미처리 연산을 수행하며, 그리고 나서 트랜잭션 종료 로그레코드를 기록한다. 둘째. 회복시에 미종료 트랜잭션들의 미처리 연산 리스트를 복구하기 위하여, 각 트랜잭션은 미처리 연산수행시작 로그레코드에 그 트랜잭션의 미처리 연산 리스트를 수록하며 퍼지 검사점은 검사점종료 로그레코드에 완료가 결정된 트랜잭션의 미처리 연산 리스트를 수록한다. 셋째, 회복시에 다음에 수행할 미처리 연산을 식별하기 위하여, 각 트랜잭션은 미처리 연산을 수행하면서 변경하는 각 페이지에 대하여 그 페이지에 대한 재수행 정보를 기록하는 로그레코드에 다음에 수행할 미처리 연산의 식별 정보를 함께 수록한다.
MySQL 데이터베이스는 현재 데이터베이스 시장에서 높은 점유율을 보이며 많은 사용자들이 사용한다. MyISAM 스토리지 엔진의 경우, 이전에 디폴트 엔진으로 사용되었음에도 불구하고 실질적인 레코드 복구 방법이 존재하지 않았다. 삭제된 레코드에는 데이터베이스 수사 시 중요한 증거로 쓰일 수 있는 정보가 존재할 가능성이 높으며, 수사관이 방대한 양의 데이터베이스를 직접 조사하여 일일이 정보를 판별하는 것은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 MySQL MyISAM 데이터베이스 구조를 분석하여 삭제된 레코드의 복구 기법을 제안하며 이를 도구로 구현하여 실험한 결과를 제시한다.
본 연구에서는 손상된 전자기록물을 구분할 수 있는 방법과 손상 형태별 전자 기록물 복원 방법을 제안한다. 제안되는 구분 엔진과 복원 엔진은 전자기록물의 형태 및 구조를 기반으로 손상 전자 기록물을 분류하고, 손상된 형태에 따라 복원 확률을 높인다. 이러한 과정을 통해 멸실되는 전자기록물을 최소화하는 방법을 제안하고, 이를 실험을 통해 검증한다.
최근 개인 건강기록의 활용이 증가함에 따라, 개인 건강기록의 개인정보를 보호하는 암호 프로토콜에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 일반적으로 개인 건강기록은 암호화되어 클라우드에 외부 위탁되어 관리되고 있다. 하지만 이 방법은 개인 건강기록의 무결성을 검증하는데 제한적이며, 사용시 필수적으로 복호화가 필요하기 때문에 데이터 가용성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 Redactable 서명기법과 영지식증명을 사용하여 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리기법을 제안한다. 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리기법은 Redactable 서명기법을 사용함으로써 민감한 정보를 삭제하여 사생활(privacy)을 보존하면서 원본문서의 무결성 검증이 가능하며, 영지식 증명을 사용함으로써 원본문서의 삭제된 부분 외에는 삭제 및 수정되지 않았음을 검증 할 수 있다. 또한 Redact Recovery Authority를 통해 필요한 경우에만 삭제된 부분을 복원할 수 있도록 설계함으로써 기존의 관리기법보다 데이터의 가용성이 증가하도록 설계하였다. 그리고 제안한 기법을 활용한 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리모델을 제안하고, 제안한 기법을 구현함으로써 효율성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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