• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1057-1067
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• 2013

최근 모바일 시장에는 스마트폰의 점유율이 점차 높아지고 다양한 운영체제를 기반으로 하는 스마트 기기와 애플리케이션이 출시되고 있다. 이러한 현실에서 디지털 포렌식 조사에 있어서 스마트 기기 분석의 중요성이 많이 대두되고 있으며, 사용자 행위를 분석하기 위해 기기에서 사용자 데이터를 추출할 때 데이터의 훼손을 최소화하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 운영체제 및 iOS 기반 기기에 다양한 루트 권한 획득방법을 적용한 후 추출된 데이터 이미지를 대상으로 파일시스템 영역별 변경되는 부분을 비교 분석하고, 결과적으로 디지털 포렌식 관점에서 가장 효율적인 루트 권한 획득방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.167-175
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• 2011

최근 스마트폰의 등장으로 모바일 서비스가 다양한 형태로 성장하고 있다. 각 회사들은 Window Mobile, Android, iOS 등 다양한 운영체제를 탑재하여 출시하고 있지만, 현재 가장 보급이 원활하게 이루어지는 스마트폰은 Android와 iOS를 탑재한 스마트폰이 활발히 보급되고 있다. 이에 따라 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 각종 범죄로 연결될 수 있으며, 다양한 증거들이 남아 있을 수 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식(Forensic)의 관점에 따라 스마트폰에서 수집될 수 있는 증거 데이터의 위치를 파악하고, 도구를 설계해 수집된 데이터를 분석하였다. 이로 인해, 범죄사용으로 인한 스마트폰의 증거들을 수집할 때 시간을 단축시킬 수 있는 기대효과를 가져본다.

• 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.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.827-839
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• 2012

휴대폰은 개인의 생활과 가장 밀접한 디지털 기기로 디지털 포렌식 수사 시에 반드시 고려해야 할 대상이 되고 있다. 최근에는 스마트폰의 사용이 증가하고 있는데, 스마트폰은 피처폰과는 달리 일반 PC와 유사한 고성능의 운영체제(Android, iOS 등)를 사용하면서 다양한 모바일 앱(app)을 통해 사용자에게 여러 가지 기능을 제공하는 특징이 있다. 디지털 포렌식 관점에서 스마트폰의 사용 흔적을 수집하고 분석하는 것이 중요해짐에 따라서 전세계적으로 스마트폰 포렌식에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 스마트폰 내의 데이터를 분석하기 위해서는 백업 또는 디버깅 기능을 이용하여 사용자 파일을 추출하거나, 운영체제의 루트(root) 권한을 획득하여 플래시 메모리에 대한 이미지를 수집한 후에 파일시스템(YAFFS, EXT, RFS, HFS+ 등)을 재구성하여 분석하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 이와 같은 방법은 정상적으로 존재하는 파일 이외에 삭제되거나 플래시 메모리 페이지의 데이터가 수정되면서 생성될 수 있는 잉여 데이터에 대한 분석에는 한계가 있다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 획득한 플래시 메모리 이미지 내의 단편화된 페이지(fragmented pages)를 분석하는 기법을 소개한다. 이를 통해 플래시 메모리 페이지의 스페어 영역(spare area)이 없어서 파일시스템의 재구성이 불가능한 이미지 또는 정상적인 파일시스템의 비할당 영역에 속하는 임의의 페이지들에 대한 효과적인 분석 방법을 제시한다.