최근 플래시 메모리가 디지털 기기의 저장장치로 많이 사용되면서 범죄와 관련하여 중요 증거나 단서가 디지털 기기 내에 저장되는 경우가 많아지고 있다. 이러한 현상은 플래시 메모리에 저장된 데이터는 디지털 포렌식 수사에 도움이 될 가능성이 있기 때문에 와이핑 툴(Wiping Tool)을 사용하여 저장된 데이터를 영구 삭제하게 된다. 플래시 메모리는 덮어쓰기가 불가능하기 때문에 와이핑(Wiping) 되어도 이전 데이터가 남아있는 특성이 있다. 이전 데이터를 복구하기 위해서는 기존 하드디스크 기반의 복구기법으로는 복구하기 어렵다. 최근 연구된 플래시 메모리 복구기법은 메타정보의 의존도가 높은 문제가 있다. 그래서 기존 플래시 메모리 복구기법을 보완하여 플래시 메모리 특성을 이용한 다른 방식의 연구가 필요하다. 본 기법은 플래시 메모리에 데이터 와이프로 삭제된 파일을 검색하고, 검증 절차를 거쳐 파일을 복구하는 기법을 제안한다.
데이터베이스는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 장점을 가지고 있기 때문에 다양한 분야에서 사용되고 있다. 관련 범죄 발생 시 PC, 스마트폰 등 다지털 기기의 정보를 수집, 복구, 분석해 활용하는 '디지털포렌식'을 이용하여 수사가 진행된다. 이 때 삭제된 데이터의 복구가 중요하며 관련 연구가 많이 진행되고 있지만 삭제 방법보다 복구 방안에 초점을 두고 진행하는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 실제 수사에서 데이터 복구 실패한 사례를 통해 기존 연구된 삭제된 레코드 복구 기법 방식을 실험한다.
재해 발생 시 주요 IT 인프라 중단을 최소화하고 연속적인 비즈니스 서비스를 제공하기 위한 재해복구 계획 및 재해복구시스템의 구축은 반드시 필요하다. 재해복구시스템 구축과정에서 데이터 복제는 재해 발생 시 중단 없는 연속적인 비즈니스 서비스 제공을 위한 데이터 복구의 핵심요소로 데이터 복제방식은 시스템 구성환경과 재해복구 목표수준에 따라 결정할 수 있다. 본 논문에서는 재해복구시스템 구축에서 구성환경과 재해복구 목표수준에 적합한 데이터 복제방식 결정 방안에 대해 제시한다. 또한 복제방식 결정 절차를 적용하여 재해복구시스템을 구축하고 구축 결과를 분석한다. 재해복구시스템 구축 후 재해 상황에서 재해복구센터로 서비스가 전환, 정상적인 서비스가 진행되는지를 판단하기 위한 모의 테스트를 진행하고 결과를 분석하였다. 그 결과 재해복구시스템 구축 단계에서는 체계적으로 최적의 데이터 복제방식의 선정이 가능했다. 구축된 재해복구시스템은 연속적인 비즈니스 서비스 제공을 위해 재해복구센터로 서비스 전환되는 시간 RTO는 3.7시간으로, Tier 2였던 재해복구 수준이 목표수준 RTO 4시간 이내, RPO=0으로 개선되었다.
망을 통해 동일한 데이터를 다수의 고객에게 전송하는 파일 전송 서비스, 뉴스 서비스, 인터넷 방송 서비스들이 증가함에 따라 멀티캐스트를 이용한 효율적인 데이터 전송에 대한 요구가 증가하고 있다. 신뢰적인 멀티캐스트 프로토콜을 송신자로부터 손실된 패킷을 복구하거나 이웃한 지역의 응답자에게 복구 패킷을 요청함으로써 손실 복구를 수행한다. 본 논문에서는 신뢰적 멀티캐스트를 제공하기 위해 손실이 발생하였을 경우 손실 회복에 사용할 수 있는 다중 응답자를 이용한 손실 복구 기법을 제안한다. 이 기법은 LSM[1] 모델을 기반으로, 다수의 요청 패킷에 대해 동적으로 응답자의 수를 증가시켜 다중 응답자들이 손실 복구를 수행하도록 함으로써 손실 복구 시간을 감소시킨다. 제안한 방식의 성능은 시뮬레이션을 통해 증명한다.
키복구는 암호화 제품의 사용자가 암호화키를 분실하여 데이터를 복호화할 수 없을 때 데이터를 복구하거나 수사기관등이 합법적인 절차로 암호화된 데이터를 복호화하기 위한 수단이다. 정보보호의 중요성에 대한 인식이 확대되어 앞으로 많은 종류의 암호화 제품이 개발될 것으로 예상되기 때문에 다양한 키복구 기술의 개발과 키복구 기술가느이 호환성의 해결이 시급한 실정이다. 본고에서는 공개키 방식에 기반을 둔 전자상거래와 전자정부등에서 채택할 수 있는 인캡슐레이션 키복구 기술과 이를 위한 절차에 관하여 논한다. 공개키기반구조에서 키복구는 사용자와 법집행기관 모두의 요구를 충족시켜야 한다. 키복구기관을 인증관리센터의 관리하에 두고 인증관리센터가 인증하는 키복구기관의 공개키를 이용하여 키복구필드를 생성하는 인캡슐레이션 기술을 사용함으로서 사용자는 자신이 직접 세션키를 제어할 수 있는 장점이 있고 법집행기관도 필요한 경우에 언제나 사용자의 세?키를 복호화할수 있다.
안티 포렌식 기법 중 하나인 데이터 삭제 기법은 그 행위의 단순함에 비해 포렌식 분석 관점에서의 그 영향력은 상당하다. 학계에서는 데이터 삭제 기법에 대응하여 지속적으로 삭제된 파일 복구 기법에 대해 연구하였으며, 대표적으로 파일시스템 기반 파일 복구 기법과 파일 포맷 기반 복구 기법이 존재한다. 파일이 삭제되고 난 후 해당 파일의 메타데이터가 파일시스템 상에 존재한다면, 이를 이용하여 손쉽게 파일을 복구할 수 있으나, 메타데이터가 존재하지 않는 경우엔 시그니처 기반 카빙 기법을 이용하여 파일을 복구하거나 파일 포맷에 기반한 복구기법을 적용해야 한다. 이때 파일 포맷에 기반한 복구기법은 파일 구조에 대한 분석과 복구 가능한 기법이 제시되어야 한다. 본 논문은 PDF 파일의 구조적 특성에 기반한 삭제된 PDF 파일의 페이지 단위 복구 기법을 제시한다. 해당 기법은 PDF 파일의 1개 페이지를 구성하는 Page Object의 태그 값을 이용한다. 각 태그 값을 일종의 시그니쳐로서 활용하여 Object를 추출하며, 추출된 Object들을 분석하여 PDF파일의 메타데이터를 재조합한 후 페이지 단위로 재구성한다. 페이지 단위로 복구한다는 것은 삭제된 PDF 파일이 온전하지 않더라도 PDF 파일을 구성했던 일부 페이지라도 복구할 수 있음을 의미한다. 해당 기법을 이용하면 온전하지 않은 상태의 PDF파일에 대한 복구가 가능하다. 이는 디지털 포렌식 분석 관점에서 기존보다 더 많은 데이터를 복구하는데 활용될 수 있다.
본 논문에서는 TDX-10 데이터베이스 데이터의 고장을 주기적으로 진단하고 복구할 수 있는 고장진단 전문가 시스팀을 제안하고 구현하였다. 실시간 환경 및 분산구조를 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스의 효과적인 접근을 위해서 필요한 데이터베이스의 데이터 즉, 디렉토리와 딕셔너리는 매우 중요하며 고장이 발생할 경우 데이터베이스 관리시스팀에 미치는 영향은 치명적이다. 따라서, 실시간 환경을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스 데이터에 대한 고장 진단 및 복구는 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 고장진단 전문가 시스팀은 데이터베이스 데이터를 운용중 변하는 부분과 변하지 않는 부분으로 분류하고 미리 주어진 고장진단 규칙에 따라 진단하는 방법이다. 데이터베이스 데이터의 고장진단 데이터, 고장진단 규칙, 고장진단 데이터 생성기, 고장진단 데이터 검증기, 그리고 고장진단기로 구성되어 있다. 고장진단 데이터는 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단하기 위하여 사용하는 마스터 데이터로서 두개가 존재한다. 고장진단 데이터 생성기는 데이터베이스 데이터의 고장진단을 위한 데이터 구조를 생성하고 데이터베이스로부터 데이터베이스를 데이터를 중복하여 읽어들이는 역할을 한다. 이와 같은 과정은 시스팀이 초기에 동작을 시작하거나 운용중 운용자에 의해서 릴레이션의 추가 및 삭제, 그리고 튜플의 추가등과 같은 사건이 발생할 경우에 이루어진다. 데이터베이스 검증기는 고장진단 데이터 생성기가 중복하여 생성한 데이터에 대해서 데이터베이스 데이터의 제작시의 초기 오류를 검증해냄으로써 데이터베이스 관리 시스팀의 안전한 운용을 가능하게 하며 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단할 데이터를 탄생시킨다. 마지막으로 고장진단기는 주기적으로 데이터베이스 데이터의 고장을 진단하여 고장이 발생한 데이터를 미리 분류한 규칙에 따라 원래의 데이터로 복구하거나 운용자에게 보고함으로써 고장에 대비하도록 한다. 그리고 데이터베이스 상의 운용자에 의한 변경을 감지하여 고장진단 데이터의 재생성을 지시한다. 본 논문에서 제시하고 구현한 데이터베이스 데이터의 고장진단 및 복구를 위한 전문가 시스팀은 실시간 환경과 고장허용 환경, 분산 구조 그리고 빈번한 접근을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 아주 중요한 역할을 할 수 있다.
파일시스템 포렌식으로 삭제된 파일을 복구할 수 있지만 데이터베이스에서 이용한 데이터 파일의 경우 레코드는 복구할 수 없다. 따라서 데이터베이스 포렌식이 연구되고 있다. 데이터베이스 포렌식은 각 데이터베이스 고유 저장 특성을 이용하여 데이터파일에서 삭제된 레코드를 추출하는 기법이다. 그러나 칼럼 정보를 얻지 못할 경우 기존 데이터베이스 포렌식으로는 레코드 복구가 불가능하다. 데이터 파일의 구성단위인 페이지를 읽어 칼럼구조를 유추하면 레코드를 복원할 가능성이 있다. 본 논문은 칼럼 정보 없이 데이터 파일에 레코드가 저장된 형태를 분석하여 삭제된 레코드를 포함한 파일에 잔존하는 레코드를 복구를 위한 분석과 실험을 하였다.
실시간 클라우드의 실현에 있어서 데이터 분석 프레임워크는 중추 역할을 수행한다. 현존하는 프레임워크들 중에 가장 많은 요구사항들을 충족하는 것은 Spark Streaming이다. 하지만 이 프레임워크는 초 단위 실시간 고장 복구를 충족하지 못하고 있다. Spark Streaming의 고장 복구 기법은 정상 동작시에 기록된 누적 변형 히스토리를 토대로 고장 직전 마지막 상태 데이터를 재연산하여 복구하기 때문에 히스토리의 길이에 비례하여 복구 시간이 증가된다. 따라서 제한된 시간 이내에 고장 복구가 완료됨을 보장되지 않는다. 또한 초기 상태 데이터를 고장 감내 스토리지에서 읽는 시간이 수십 초에 달하여 초 단위고장 복구 시간을 달성할 수 없다. 본 논문에서는 언급된 문제들을 해결하기 위한 두 가지 기법들을 제안한다. 이를 Spark Streaming 1.6.2에 적용하고, 실험을 통해 고장 복구 시간이 제한 시간 이내에 완료되며 평균 약 41.57% 단축됨을 확인했다.
본고에서는 Transport SDN의 고확장성과 네트워크 장애를 신속하게 복구하기 위한 고가용성을 제공하는 SDN 컨트롤러 구조와 데이터 플레인 장애 복구 기술 동향을 소개한다. SDN 컨트롤러 기술에 대해서는 최근 많은 관심을 받고 있는 오픈소스 프레임워크 기반의 SDN 컨트롤러를 중심으로 확장성 및 고가용성 기술 동향을 살펴본다. 그리고 데이터 플레인에서 노드 및 경로 장애 발생 시 신속하게 경로를 복구하기 위한 보호기술과 복구기술 동향을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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