Extensible Storage Engine (ESE) 데이터베이스는 Microsoft가 개발한 데이터베이스로 Internet Explorer, Spartan과 같은 웹브라우저와 Windows Search, System Resource Usage Monitor와 같은 윈도우 시스템에서 주요하게 사용된다. 기존의 ESE 데이터베이스 뷰어는 잘못된 값을 출력할 수 있고 수집 환경과 파일의 상태에 따라 파일을 읽지 못하는 경우가 존재한다. 또한 삭제된 레코드 복구 도구는 일부 프로그램에 한정적이고 모든 테이블을 복구하지 못한다. 본 논문에서는 ESE 데이터베이스 구조를 분석하여 개별 데이터베이스가 아닌 범용적으로 적용할 수 있는 삭제된 레코드의 복구 기법을 제안하며 이를 도구로 구현하여 실험한 결과를 제시한다.
인터넷 기술의 발전에 따라 온라인상에서 사용자들이 콘텐츠를 공유할 수 있는 공유 서비스들이 많아졌다. 최근에 발표된 연구에서는 온라인 스트리밍 서비스를 재생했을 때 PC에 남는 캐시 파일들을 특정 규칙에 맞게 재조합하면 재생했던 영상을 복원할 수 있으며, 이를 통해 불법저작물 시청에 대한 디지털증거를 확보할 수 있음이 알려졌다. 저작권 침해의 관점에서 이러한 기술은 실시간으로 스트리밍된 콘텐츠들을 파일 형태로 다시 복원할 수 있고, 이는 다른 사이트로 재유포 및 재업로드 될 가능성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 현재 국내외로 많이 사용되는 온라인 스트리밍 서비스 23개를 선정하여 시청한 후, PC에 기록되는 캐시 파일을 이용하여 영상 복원 여부를 실험하였다. 이를 통해 거의 모든 사이트에서 복원이 가능했음을 확인하였다. 추가적으로 본 연구에서는 온라인 스트리밍 서비스상에서 영상 복원을 통한 저작권 침해를 방지하기 위한 방안들에 대해서도 함께 언급하고자 한다.
NVR은 시스템을 구성하는 모든 카메라와 비디오 서버가 네트워크 환경으로 연결되어 설치가 용이하며 유지 및 보수의 효율성이 뛰어나 차세대 영상 감시 시스템으로 각광받고 있다. 또한 사용자가 웹 기반으로 카메라, 비디오 서버에 접근 할 수 있어 시간적, 공간적 제한을 극복한 관리환경을 제공한다. 하지만 기존의 NVR 저장장치는 데이터가 손상될 경우, 이를 복구할 방법과 실시간으로 시스템을 유지할 수 있는 수단이 부족하다. 본 논문에서는 데이터의 손상 복구 및 실시간성 유지가 가능한 RSPM(Reliable Storage using Parity and Mirroring)기법을 제안한다. RSPM기법은 패리티 코드와 Liberation 코드 기법을 적용하여 영상 데이터의 손상을 복구할 수 있으며 동적 미러링 기법을 적용하여 시스템 데이터의 손상 복구 및 실시간성을 유지할 수 있다. 실험을 통해 Liberation 코드를 이용한 RSPM 기법이 EXT3 파일 시스템보다 영상 데이터 손상에 대한 손실율이 평균 약 11.29%의 감소됨을 알 수 있으며 패리티 코드를 적용한 RSPM 기법 보다 약 5.21% 감소됨을 알 수 있다.
대용량 멀티미디어 파일의 증가와 개인의 디지털 정보의 중요성이 날로 증가하면서 저장장치는 고용량화, 고집적화 되는 방향으로 발전하고 있다. 따라서 저장장치에 발생되는 물리적인 오류는 단순히 작은 영역의 손상이 아닌 매우 넓은 영역에 대한 정보 손실로 이어진다. 이를 방지하기 위해서는 시스템을 사용하기 전에 물리적인 오류에 대한 시스템의 강인성과 대처 수준을 검증하고 사용해야 한다. SOAR(Storage Reliability Analyzer)는 검증의 핵심이 될 수 있는 물리적인 오류 발생 기능과 복구 기능을 가지고 있으며 이것은 시스템에 대한 신뢰성과 강인성을 검증 할 수 있는 유용한 도구이다. 이 기능을 보다 편리하게 사용하기 위해서 SOAR는 3가지의 특수한 오류 적용 기법과 파일시스템에 특화된 2가지 기법을 가지고 있다. 본 논문에서는 SOAR를 이용해서 어플리케이션부터 파일시스템까지 물리적인 오류에 대한 검증을 실제 수행하고 결과 분석을 진행하였다. 그러므로 SOAR는 물리적인 오류에 대한 시스템의 많은 문제점을 발견하였고 동시에 그 기능을 증명하였다.
실시간 대화, 멀티미디어, 파일 및 연락처 공유 서비스의 편리함으로 대다수 사용자는 인스턴트 메신저를 사용하며, 제공하는 기능이 다양해짐에 따라 메신저 이용 시간이 증가하고 있다. 이러한 이유로 메신저는 많은 양의 사용자의 행위 정보를 포함하고 있다. 따라서 디지털 포렌식 관점에서는 메신저 데이터를 사용자 행위 파악을 위한 유용한 증거물로 활용할 수 있다. 그러나 개인정보보호를 목적으로 중요 정보는 암호화하여 저장하기 때문에 증거로 사용하기 어려우며, 사용자가 고의로 메신저 데이터를 삭제한 경우에는 데이터 획득이 불가능하다. 따라서 메신저 데이터를 증거로 사용하기 위해서는 암호화된 메시지 복호화와 삭제된 메시지 복구 연구는 필수적으로 선행되어야 한다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 인스턴트 메신저인 말랑말랑 톡카페의 데이터베이스 암호화 프로세스를 분석하였으며, 복호화에 성공하였다. 또한, 삭제된 메시지를 식별하고 이를 휘발성 메모리 영역에서 복구하였다.
휴대폰에서 사용하는 대화내용을 녹음하거나 음성으로 메모를 남기는 경우가 있는데 범죄의 은폐나 사용자의 실수로 중요한 음성 데이터를 삭제하는 경우가 있다. 음성 데이터는 어떤 사실에 대한 증거로써 영향력이 강하기 때문에 포렌식 조사를 위해서도 삭제된 음성 데이터를 복구해야 한다. 데이터가 조각나기 쉬운 플래시 메모리에 데이터를 저장하는 휴대폰의 특성상 음성 데이터를 복구하기 어렵다. 하지만 음성 데이터를 특정할 수 있는 패턴이 있다면 이 패턴으로 이미지를 조사하여 음성 데이터를 일정 이상 복원할 수 있다. 음성 데이터에는 여러 종류가 있고, 본 논문에서는 퀄컴의 QCP 파일 포맷에서 사용하는 EVRC, AMR 코덱에 대하여 데이터를 복구할 수 있는 방안을 제안한다.
기만 기술(deception technology)은 허니팟(honeypot)의 확장된 개념으로, 공격자를 기만하여 공격을 탐지, 방지, 또는 지연시키는 기술을 의미한다. 기만 기술은 네트워크 포트, 서비스, 프로세스, 시스템 콜, 데이터베이스 등에 폭넓게 적용되어 왔다. 파일을 대상으로 하는 공격에도 유사한 개념을 적용할 수 있다. 파일을 대상으로 하는 대표적인 공격으로 랜섬웨어가 있다. 랜섬웨어는 사용자의 파일을 몰래 암호화한 후 값을 지불해야 복원할 수 있게 해 주는 멀웨어의 일종이다. 또 다른 예로는 와이퍼 공격으로 시스템에 있는 모든 또는 타겟 파일을 복구 불가능하게 삭제하는 공격이다. 본 논문에서는 이러한 종류의 공격에 대응하기 위한 방법으로 파일을 은닉하는 방법을 제안한다. 파일을 은닉하는 방법은 기존의 백업이나 가상화를 통한 파일 보호 기법에 비해 디스크 용량을 추가로 소비하지 않고 성능 저하도 최소화할 수 있는 장점이 있다.
최근 IoT 산업 중 하나인 드론을 사용한 범죄가 지속적으로 보고되고 있다. 특히 드론은 손쉽게 접근하여 자유롭게 움직이는 특징이 있어 폭발물 운반, 마약 운반, 불법 촬영 등 다양한 범죄에 사용된다. 이러한 범죄행위를 분석하고 수사하기 위해 드론 포렌식 연구가 매우 강조되는 상황이다. 드론에서 획득할 수 있는 대표적인 디지털 포렌식 아티팩트로는 미디어 데이터, PII, 비행기록 등이 있으며 특히 비행기록은 드론의 행적을 추적할 수 있는 중요한 아티팩트가 된다. 따라서 본 논문에서는 DJI 드론의 삭제된 비행기록 파일이 갖는 특징을 제시하고 특징의 차이점이 발생하는 세 가지 드론인 Phantom3, Phantom4, Mini2 드론을 이용하여 검증하였다. 또한 비행기록 파일이 갖는 특징을 이용하여 파일 카빙 기법을 통해 복구 정도를 분석하고 최종적으로 드론 모델별로 비행기록의 복구가능성이 존재하는 드론과 그렇지 않은 드론 모델들을 분류한다.
사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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