Multimedia such as image, audio, and video is easy to create and distribute with the advance of IT. Since novice uses them for illegal purposes, multimedia forensics are required to protect contents and block illegal usage. This paper presents a multimedia forensic algorithm for video to identify the device used for acquiring unknown video files. First, the way to calculate a sensor pattern noise using Wiener filter (W-SPN) is presented, which comes from the imperfection of photon detectors against light. Then, the way to identify the device is explained after estimating W-SPNs from the reference device and the unknown video. For the experiment, 30 devices including DSLR, compact camera, smartphone, and camcorder are tested and analyzed quantitatively. Based on the results, the presented algorithm can achieve the 96.0% identification accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3943-3957
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2016
As digital evidence has a highly influential role in proving the innocence of suspects, methods for integrity verification of such digital evidence have become essential in the digital forensic field. Most surveillance camera systems are not equipped with proper built-in integrity protection functions. Because digital forgery techniques are becoming increasingly sophisticated, manually determining whether digital content has been falsified is becoming extremely difficult for investigators. Hence, systematic approaches to forensic integrity verification are essential for ascertaining truth or falsehood. We propose an integrity determination method that utilizes the structure of the video content in a Video Event Data Recorder (VEDR). The proposed method identifies the difference in frame index fields between a forged file and an original file. Experiments conducted using real VEDRs in the market and video files forged by a video editing tool demonstrate that the proposed integrity verification scheme can detect broken integrity in video content.
범죄수사에서 디지털증거가 중요해지면서 법정에서 다툼이 많아지고 있다. 매체가 다양화되고 분석범위가 확장되면서 디지털포렌식에 대한 전문성 수준도 높아지고 있다. 그러나 아직까지 디지털증거분석관의 역량을 정의하거나 전문성을 판단하는 역량모델 개발은 이루어지지 않고 있다. 디지털증거분석관에게 필요한 역량을 도출한 일부 연구가 있었으나 여전히 미흡한 수준이다. 따라서 본 연구에서는 전문가 FGI, 델파이 조사 등의 방법론을 활용해 총 9개의 역량군 25개의 역량평가 요소를 정의하였다. 구체적으로 디지털포렌식 이론, 디지털증거 수집 및 관리, 디스크포렌식, 모바일포렌식, 영상포렌식, 침해사고포렌식, DB포렌식, 임베디드(IoT)포렌식, 클라우드포렌식으로 규정하였다. 디지털증거분석관 역량모델은 향후 선발, 교육훈련, 성과평가 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
스마트폰을 비롯한 다양한 고해상도의 소형 카메라를 이용해 여성들이 이용하는 대중화장실과 탈의실 같은 장소에서 몰래 촬영한 영상이나 리벤지 포르노 동영상 같은 비동의 영상물의 유포행위로 인한 피해가 증가하고 있다. 특히 해외 서비스인 텀블러의 경우 국제공조 및 차단 삭제 등 협조가 어려워 재유포 차단을 위해서는 피해자가 직접 영상물 URL을 찾아 신고하여야 한다. 그러나 IT 전문성이 부족한 피해자가 이러한 절차를 진행하기가 어려워 피해가 가중되고 있다. 이에 본 연구에서는 텀블러 블로그의 API 퍼머링크에서 비동의 영상물의 저장 정보 URL과 해시(Hash)값을 자동으로 수집 한 후, <영문 삭제 요청서 예시문>과 함께 저장된 문서파일을 피해자에게 제공하여 쉽고 빠르게 침해신고를 할 수 있도록 지원하는 기술적 방안을 제안한다.
휴대폰에서 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법은 SYN, JTAG, Revolving 3가지 방법이 있다. 하지만 휴대폰과 스마트폰의 기술과 사용방법의 차이로 인하여, 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법도 달라야 한다. 따라서 본 논문에서는 압수 수색된 스마트폰에서의 포렌식 증거 자료의 추출 방법을 연구하고자 한다. 압수 수색된 스마트폰에서 많이 사용되는 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 분석을 위하여 스마트폰의 사양과 운영체제, 백업 분석, 증거 자료를 분석 한다. 또한 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 전화번호부, SMS, 사진, 동영상에 관한 포렌식 증거 자료를 추출하여 법적인 증거자료와 포렌식 보고서를 생성한다. 본 논문에서 실험된 스마트폰 포렌식 기술 연구는 모바일 포렌식 기술 발전에 기여할 것이다.
All the personal information controllers or processors collecting, processing and storing personal information through the entry into force of the EU GDPR (General Data Protection Regulation) are required to provide the basic principle of privacy by design at all stages of developing products or services throughout the organization, And to ensure that the basic rights of the subject of personal information are protected and that internal control techniques are provided to prevent any abuse or leakage. We will review the regulations and countermeasures required by the GDPR for video information with serious privacy problems, and propose a solution.
랜덤 챗 어플리케이션은 사용자들을 무작위로 연결하고 문자, 음성, 영상 채팅하도록 서비스를 제공함으로써 연인 또는 배우자를 찾을 수 있도록 돕는 소셜 데이트 어플리케이션의 일종이다. 최근 저렴한 비용으로 빠르고 편리하게 이성을 만날 수 있다는 점에서 세계적으로 그 수요가 급증하고 있다. 하지만 악의적 의도를 가진 이들에 의해 조건만남(성매매), 마약거래의 중개 창구로 활용되고 있으며 앱 사용자들 간의 실제 만남 이후 발생하는 각종 사건들로 인해 강력 범죄의 원인으로 작용하고 있다. 이러한 사실을 비추어 볼 때 랜덤 챗 어플리케이션은 조건 만남(성매매)이나 마약 거래에 대한 입증 자료나 만남 후 발생한 강간, 납치, 살인 등의 용의자 검거를 위한 각종 단서를 제공할 가능성이 높다. 이에 따라 랜덤 챗 어플리케이션에 대한 디지털 포렌식 관점에서의 분석이 필요하나 현재 관련 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 랜쳇, 앙톡, 썸팅, 다톡, 모두의 채팅, 돛단배 등 국내 랜덤 챗 어플리케이션 6종을 사용자 행위 관점에서 분석하였다. 또한 그 결과로 채팅 메시지 송수신, 채팅방 추가/삭제, 친구 추가/차단, 계정 생성 등의 사용자 행위에 따른 아티팩트로 매시지 송수신 시간, 내용, 송수신자, 친구 프로필, 계정 생성 시간 등을 확인하였다.
인터넷 기술이 급속도로 발전함에 따라서 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 나타나고 있다. 특히 스마트 기기들이 발전함에 따라서 소셜 네트워크 상에는 멀티미디어 콘텐츠가 넘쳐나고 있다. 그러나 불법적 목적을 가진 사용자에 의해 발생하는 범죄도 증가하면서 멀티미디어 포렌식을 이용한 콘텐츠 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 사회적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 포렌식 기술의 하나로 디지털 동영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술을 제안한다. 먼저 모폴로지 필터링을 이용한 센서 패턴 노이즈 추출하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 참조 장치에서 촬영한 참조 동영상의 센서 패턴 노이즈를 추정하고, 검사 동영상에서 센서 패턴 노이즈를 추출한다. 그리고 두 센서 패턴 노이즈 사이의 유사성 계산을 통하여 검사 동영상이 참조 장치로 촬영을 했는지 판별을 수행한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, 콤팩트 카메라, 캠코더, 액션캠 및 스마트폰 등을 포함한 총 30대의 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 96%의 판별 정확도를 달성하였다.
스마트폰(Smartphone)의 발전과 함께 스마트폰을 이용한 범죄도 증거하고 있다. 스마트폰의 내부 저장매체에는 사건에 증거자료로 활용될 수 있는 이미지, 동영상, 통화내역, GPS정보, 인터넷 사용기록 등의 데이터들이 존재한다. 따라서 이러한 데이터들을 수집하기 위한 체계적인 증거수집 및 증거분석에 대한 절차가 필요하다. 본 논문에서는 스마트폰을 대상으로 모바일 포렌식의 포렌식 증거수집, 증거분석, 결과보고서 작성까지의 절차 및 방법에 대해서 도출한다. 본 논문을 통해 스마트폰 포렌식 조사 및 수사에 대한 기초자료로 활용될 것이다.
본 논문에서는 동영상의 압축 정보를 이용하여 동영상 조작 시 발생하는 특징 패턴을 분석하여 동영상의 삭제 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안 방식에서는 최근 표준 코덱으로 개발되어 향후 널리 사용될 것으로 예상되는 HEVC 코덱을 이용한다. 우선 조작된 동영상과 그렇지 않은 동영상의 HEVC 부호화 패턴 중 분류하기가 용이한 여러 패턴들을 분석하여 특징벡터로 선정하고, 선정된 특징벡터를 기계학습을 통해 학습하여 두 그룹 간의 분류 기준을 모델링하여 동영상에 대한 삭제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안한 방식이 이전의 연구 결과에 비해 HEVC 코덱 환경에서 더욱 효과적으로 삭제 여부를 판단함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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