In recent crime scene, there is the captured crime scene video at least one. So video files recorded on storage media often provide important evidence. Criminals often attempt to destroy storage saved crime scene video. For this reason recovery of a damaged or deleted video file is important to resolve criminal cases in aspects of digital forensic. In the recent, there is a study to recover video file based on video frames, but it is very poor time efficiency when the connecting video frames. This paper proposed advanced frame-based recovery technique of a damaged video files using time information. We suggest a new connecting algorithm to connect video frames using recorded time information in front of video frame. We also evaluate performance in aspects of time and experiment result shows that proposed method improves performance.
To analyze the crime scene, the role of digital evidence such as CCTV and black box is very important. Such digital evidence is often damaged due to device defects or intentional deletion. In this case, the deleted video can be restored by well-known techniques like the frame-based recovery method. Especially, the data such as the video can be generally fragmented and saved in the case of the memory used almost fully. If the fragmented video were recovered in units of images, the sequence of the recovered images may not be continuous. In this paper, we proposed a new video restoration method to match the sequence of recovered images. First, the images are recovered through a frame-based recovery technique. Then, after analyzing the time information marked on the images, the time information was extracted and recognized via optical character recognition (OCR). Finally, the recovered images are rearranged based on the time information obtained by OCR. For performance evaluation, we evaluate the recovery rate of our proposed video restoration method. As a result, it was shown that the recovery rate for the fragmented video was recovered from a minimum of about 47% to a maximum of 98%.
신종 바이러스 감염병의 세계적 유행으로 인해 다양한 화상회의 및 협업 애플리케이션이 등장하였다. 화상회의 애플리케이션은 실시간 화상회의 외에도 채팅과 파일 공유와 같은 기능들을 다양한 플랫폼으로 제공한다. 채팅, 파일 및 화면 공유 등의 기능으로 다양한 개인 정보가 저장되기에 이러한 화상 회의 애플리케이션은 디지털 포렌식 수사 관점에서 주요 분석 대상이다. 크로스 플랫폼을 지원하는 응용프로그램의 경우 플랫폼에 따라 저장되는 데이터의 형태가 상이하기도 하다. 따라서 화상회의 애플리케이션의 데이터를 포렌식 수사에 활용하기 위해서는 플랫폼 별 저장되는 주요 아티팩트에 대한 사전 연구가 필요하다. 본 논문에서는 화상 회의 애플리케이션인 GoToWebinar 및 GoToMeeting를 사용하고 생성되는 아티팩트를 분석하여 디지털 포렌식 수사 관점에서 주요 주요한 데이터를 나열한다. 각 애플리케이션이 제공하는 플랫폼 별로 저장되는 데이터를 식별하며, 사용자 행위를 추정할 수 있는 아티팩트를 정리한다. 그리고 화상 회의 내의 역할과 환경에 따라 획득할 수 있는 데이터를 분류한다.
차량용 블랙박스는 실시간으로 차량의 상태를 기록하는 중요한 데이터 처리 장치로 영상뿐만 아니라 충격량, 속도, 방향과 같은 비영상정보를 함께 저장한다. 비영상정보는 시각적으로 확인할 수 없는 다양한 정보를 담고 있어 차량의 사고 당시 환경과 차량의 상태를 파악하는데 중요한 근거로 활용된다. 그러나 영상정보 만을 다루는 일반적인 디지털 영상장치 포렌식 절차를 이용해 차량용 블랙박스 데이터를 분석을 진행하면 사건해결에 중요한 비영상정보를 활용할 수 없다. 본 논문에서 차량용 블랙박스의 모든 데이터를 추출하고 해석하여 사고 조사 환경에 활용할 수 있는 차량용 블랙박스의 디지털 포렌식 분석 절차를 제안한다. 또한 국내 시판중인 차량용 블랙박스를 선정하여 제시한 분석 절차를 이용하여 분석하였다.
본 논문에서는 동영상 색차 값의 시간적인 변화를 이용한 동영상 포렌식 워터마킹 기법을 제안한다. 제안 방식은 디지털 시네마 영상의 유출 방지를 위한 방안으로 활용 가능하도록 설계되었으며, 계산량이 적고 화질이 우수하여 실제 적용에 용이하다. 실험 결과 제안 방식은 압축 및 캠코더 촬영 등 다양한 변환 및 공격에 대한 강인성을 보여주었고 우수한 워터마크 검출 성능을 확인할 수 있었다.
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.
Digital Rights Management (DRM) technology has been widely used for protecting the digital contents over the recent years. But the digital contents protected by DRM are vulnerable to various video memory capture programs when DRM packaged contents are decrypted on the consumers' multimedia devices. To make up for this kind of DRM security holes the Forensic Marking (FM) technology is being deployed into the content protection area. Most leading DRM companies as well as big electronics companies like Thomson and Philips already have commercial FM solutions. Forensic Marking technology uses the digital watermarking to insert the user information such as user id, content playing time and etc. into the decrypted and decoded content at the playback time on the consumer devices. When the content containing watermarked user information (Forensic Mark) is illegally captured and distributed over the Internet, the FM detection system takes out the inserted FM from the illegal contents and informs contents service providers of the illegal hacker's information. In this paper the requirements and test conditions are discussed for the commercial Forensic Marking systems.
현대의 범죄는 날로 치밀해지고 있으며 수법 또한 매우 교묘하다. 범죄 중에서 절도죄인 소매치기는 대부분 붐비거나 혼잡한 곳에서 발생한다. 그러나 현재에는 인적이 드문 한적한 곳에서 더 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 소매치기의 수법과 종류에 대하여 알아본다. 그리고 비디오를 분류하여 현실적으로 제출하기 위하여 서있는 경우, 앉아있는 경우, 그리고 누워있는 경우로 분류한다. 이는 소매치기를 대상으로 영상 포렌식의 증거 자료로 제출하기 위하여 분류하는 것이다. 본 논문은 소매치기 예방은 물론 소매치기 범죄의 대처를 위해서 반드시 필요하다고 사료된다.
현대 사회에서 영상 정보 통신 기술이 발전함에 따라서 영상 획득 및 대량 생산 기술도 급속히 발전하였지만 이를 이용한 범죄도 증가하여 범죄 예방을 위한 법의학 연구가 진행되고 있다. 영상 획득 장치에 대한 판별 기술은 많이 연구되었지만, 그 분야가 영상으로 한정되어 있다. 본 논문에서는 영상이 아닌 동영상에 대한 카메라 모델의 판별 기법을 제안한다. 기존의 영상을 학습한 모델을 사용하여 동영상의 프레임을 분석하였고, 동영상의 프레임 특성을 활용한 학습과 분석을 통하여 P 프레임을 활용한 모델의 우수성을 보였다. 이를 이용하여 다수결 기반 판별 알고리즘을 적용한 동영상에 대한 카메라 모델 판별 시스템을 제안하였다. 실험에서는 5개 비디오 카메라 모델을 이용하여 분석을 하였고, 각각의 프레임 판별에 대해 최대 96.18% 정확도를 얻었으며, 비디오 카메라 모델 판별 시스템은 각 카메라 모델에 대하여 100% 판별률을 달성하였다.
본 논문에서는 국내 디지털 저작권 보호 업체 혹은 대학 및 연구소에서 개발하고 생산하는 포렌식마크 기술의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 평가절차와 평가지표를 정량적으로 제시하였다. 포렌식마크 기술을 객관적으로 평가하기 위해서 본 논문에서는 우선, 구매자 정보가 삽입된 테스트 영상의 공격 항목과 수준을 정하고, 포렌식마크 정보의 추출 성능을 평가하기 위한 평가절차로서 평가항목, 평가기준, 평가절차를, 그리고 인증을 위해서는 포렌식마크 기술의 신뢰성에 대한 통계정보를 포함하는 인증서를 생성하기 위한 인증절차를 포함하였다. 이러한 포렌식마크 기술의 평가 및 인증 기술은 기술 개발자에게는 자신들이 개발한 포렌식마크 기술에 대한 객관적인 평가결과를 미리 알아볼 수 있어서 기술의 상품성을 점검할 수 있고 소비자 입장에서는 객관적이고 보편타당성 있는 평가 결과에 대한 신뢰를 가질 수 있다. 평가자 입장에서는 기술 평가를 통해 객관적이고 정량적인 평가 결과를 얻을 수 있어서 상대적인 우열을 가리기가 용이해지는 편리성을 얻을 수 있다. 이를 통하여 포렌식마크 기술의 발전과 디지털 저작권 보호 시장의 활성화에 일조를 할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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