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.
스마트폰은 사용자와 가장 밀착되어 있는 통신기기로 사용자에 관련된 많은 정보들이 보관되어 있으며 다른 기기들과 끊임없는 정보 통신이 이루어진다. 이런 특성으로 수사업무에 있어 스마트폰 포렌식은 가장 기본적인 수사 과정 중 하나이며, 실제로 많은 단서들을 제공함으로써 사건 해결에 기여해왔다. 하지만 최근 사용자 개인정보보호의 중요성이 사회적으로 이슈화되면서 기기 제조사들은 스마트폰 내에 저장되어 있는 데이터를 암호화 한다든지, 삭제된 데이터는 복원할 수 없거나 로그 데이터마저 함께 삭제되도록 설계하고 있어 스마트폰이 사건해결에 기여하는 정도가 점점 하락하고 있는 추세이다. 그럼 대안은 없을까? 본 논문에서는 스마트폰 사용자 계정으로 저장되어 있는 클라우드 데이터에서 그 답을 찾아보기로 한다. 클라우드 포렌식은 스마트폰 포렌식을 대체 한다는 개념보다는 보완적인 관계로 접근해야 한다. 스마트폰 사용자의 클라우드에는 스마트폰 로컬에 저장되어 데이터와 동일한 내용도 있지만, 존재하지 않거나 새로운 항목의 데이터가 존재하기 때문이다. 클라우드에 저장되어 있는 데이터에는 수사적 관점에서 의미 있게 활용할 수 있는 데이터들이 많이 있다. 인터넷 사용, 유투브 시청, 컨텐츠 구매 정보 등과 같은 사용자의 온라인 활동 정보, 이메일, 클라우드 드라이브와 같은 클라우드 서비스, 그리고 위치정보가 가장 대표적인 데이터들이다. 이 데이터들을 가치 없이 무심코 넘겨버릴 수 있으나, 수사적 측면에서 다양한 의미를 도출할 수 있으므로 범죄수사에서 중요한 단서를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 구글 클라우드에 저장되어 있는 데이터가 어떤 것들이 있는지 확인하고, 그 데이터들이 수사에 활용될 수 있도록 클라우드에서 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하는 방법을 제시한다. 그리고 추출한 아티팩트들이 실제 수사업무에서 어떤 역할을 할 수 있는지 사례들을 통해 그 가치를 증명하고자 한다.
최근 개인정보보호에 대한 관심이 높아짐에 따라 개인정보보호를 위한 다양한 앱들이 등장했다. 이러한 앱들은 개인정보가 포함된 사진, 동영상, 문서 등 여러 포맷의 데이터를 암호화 및 은닉 기능을 이용하여 보호한다. 이러한 앱들을 사용하면 개인정보보호에는 긍정적인 효과를 줄 수 있지만, 디지털 포렌식 수사 관점에서는 조사 과정에서 데이터 분석에 어려움이 될 수 있기 때문에 안티 포렌식으로 작용한다. 본 논문은 개인정보보호 앱 중 하나인 Calculator - photo vault에 대한 역공학을 통해 접근제어 기능인 PIN을 알아내고, 암호화 및 은닉이 적용된 사진, 문서 등의 파일에 대한 복호화를 진행하였다. 또한, 암호화 및 은닉된 파일에 대한 로그가 저장된 database 파일에 대해서는 복호화를 연구함으로써 이 앱에 대한 취약점을 분석했다.
스마트폰이 범행 도구로 사용될 수 있다는 인식은 많은 기관에서 만연하지만, 기능적으로 스마트폰과 유사한 스마트워치의 범행 도구로의 잠재력은 간과되고 있다. 본 논문은 이러한 상황을 고려하여, 보안 규정과 기술 등에 의하여 스마트폰은 통제되고 있지만, 스마트워치는 통제되지 않는 상황에서, 내부자의 스마트워치를 통한 정보유출 가능성을 입증한다. 입증 과정에 의해 스마트워치에서 발생한 애플리케이션 사용 관련 정보, Wi-Fi 연결 관련 정보를 분석함으로써, 포렌식 가능한 정보와 한계를 파악한다. 마지막으로, 스마트워치 관련 잠재적 범죄에 대비하기 위한 예방 방법을 제안하고, 스마트워치의 범행 도구로의 사용 가능성에 대한 경각심을 재고한다.
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.
스마트폰 사용이 보편화되면서 자연스럽게 서로간의 소통이 메신저를 통하여 이뤄지게 되었다. 하지만 서로간의 대화공간이 범죄를 공모하는 공간으로도 활용되고 있는 실정이다. 이에 따른 범죄와 관련된 증거들이 스마트폰에 저장된다. 스마트폰의 특성상 저장정보의 삭제를 손쉽게 할 수 있기 때문에 증거를 신속히 확보 하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 국 내외에서 대표적으로 사용 중인 모바일 메신저에 대하여 데이터 파일의 아키텍처 분석을 수행하였다. 사용자가 메시지 삭제를 위해 이용할 수 있는 방법에 대한 시나리오를 설정하고 실험을 통해 메시지 복원가능 여부에 대하여 비교 분석한다.
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.
IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
국내 Smart Phone 수요가 급속도로 증가함에 따라 멀티미디어 서비스의 활용도 다양해졌다. 이에 따라 Smart Phone 사용자들은 Jail Breaking과 Rooting 등 해킹을 하여 멀티미디어 저작권 콘텐츠를 불법으로 이용하고 있다. 또한 이동통신 단말로서 범죄와 관련성이 높아서, 생성, 저장된 디지털 증거는 증거의 활용도가 높아 모바일 포렌식 연구가 필요하다. 본 논문은 Smart Phone 저작권 위반과 포렌식 적용 방안에 대한 연구이다. Smart Phone 저작권 침해 현황과 관련 위반사항들을 방송, 영화, 음악, e-book 등으로 항목별로 조사하고, 포렌식에 적용 하는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구 결과는 과학수사 발전과 포렌식 발전에 기여 할 수 있을 것이다.
모바일 시장에서 스마트폰의 점유율이 기하급수적으로 높아짐에 따라 많은 제조사들은 자체적으로 모바일용 운영체제를 개발해왔다. Firefox OS는 Mozilla 재단이 개발한 스마트폰 및 태블릿용 오픈소스 운영체제이며 자바 스크립트를 사용하고 HTML5를 기반으로 동작한다. Firefox OS를 탑재한 스마트폰을 출시하는 제조사는 지속적으로 늘고 있는 추세이다. 하지만 기존의 Firefox OS 포렌식에 관한 연구는 단순히 추상적인 포렌식 프로세스 및 블록 크기에 따른 이미징 속도에 관한 연구만 진행되었기 때문에 조사관점에서 스마트폰에 존재하는 아티팩트들을 분석하기 힘들었다. 본 논문에서는 Firefox OS에서 사용자 데이터 훼손을 최소화하여 데이터를 수집하는 방법과 스마트폰에 남는 시스템 및 사용자 데이터를 분석한 결과를 바탕으로 포렌식 분석 프레임워크를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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