최근 데이터의 대용량화와 급격한 증가로 인해 빅데이터 처리를 위한 NoSQL DBMS 사용이 증가하고 있다. 그러나 기존 관계형 DBMS에 비해 NoSQL DBMS에 대한 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실적이다. 따라서, 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 가장 활발히 사용되고 있는 MongoDB에 대한 디지털 포렌식 조사 절차와 기법에 대해 연구하였다.
최근 디지털 포렌식 조사를 회피하기 위한 안티포렌식 기술이 발전하고 있는 가운데, 사용자 행위분석을 위한 여러 요소 중 응용프로그램의 아이콘 정보를 저장하고 있는 IconCache.db 파일은 디지털 포렌식 조사를 위한 의미 있는 정보들을 제공하고 있다. 따라서 본 논문은 IconCache.db 파일의 특성을 알아보고 디지털 포렌식 측면에서의 활용방안을 제시하도록 하겠다.
국내에 디지털 포렌식 연구가 시작된 2000년 초반에는 디지털 증거의 취약성에 주의하여 디지털 증거의 보존을 중심으로 조사 분석을 어떻게 할 것인가에 초점을 맞추었다. 이를 통해 수집한 데이터와 분석한 결과를 법적인 증거 자료로 어떻게 인정받을 것인지가 주요 이슈였다. 하지만 최근에는 디지털 포렌식 조사가 일반 민사 형사 사건에 모두 활용되면서 디지털 증거 처리만이 아닌 사건 발생부터 법정 증언까지 고려한 전체 조사 과정을 아우르는 모델로 발전하고 있다. 따라서 이러한 변화에 따르고 국내 환경에 적합한 디지털 포렌식 조사 모델이 필요하다. 본 논문은 국내외 디지털 포렌식 조사 모델에 대한 연구를 살펴보고, 이를 국내 환경에 적합하도록 정립하기 위한 방안을 기술한다.
최근 대부분의 범죄에 디지털 매체가 사용되면서 디지털 데이터는 필수 조사 대상이 되었다. 하지만 디지털 데이터는 비교적 쉽게 삭제 및 변조가 가능하다. 따라서 디지털 증거 획득을 위해 삭제된 데이터의 복구가 필요하며, 파일 카빙은 컴퓨터 포렌식 조사에서 증거를 획득할 수 있는 중요한 요소이다. 하지만 현재 사용되는 파일 카빙 도구들은 포렌식 조사를 위한 데이터의 선별을 고려하지 않고 있다. 또 기존의 파일 카빙 기법들은 파일의 일부 영역이 덮어써지거나 조각날 경우 복구가 불가능한 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 포렌식 조사시 유용한 정보를 획득할 수 있는 파일을 제안하고, 기존의 파일 카빙 기법보다 효과적으로 데이터를 복구할 수 있는 레코드 파일 카빙 기법을 제시한다.
최근 빅 데이터나 소셜 네트워크 서비스의 활용도가 증가하면서 기존 관계형 데이터베이스의 한계를 극복한 NoSQL 데이터베이스의 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 디지털 포렌식 관점에서 관계형 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법은 꾸준히 연구되어 왔으나 NoSQL 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 메모리 기반의 Key-Value Store NoSQL 데이터베이스인 Redis를 소개하고 디지털 포렌식 관점에서 살펴보아야 할 아티팩트의 수집과 분석, 삭제된 데이터 복구 기법을 제안한다. 또한 제안된 데이터 복구 기법을 도구로 구현하여 복구 기법을 검증한다.
디지털 포렌식 조사 과정에서 수집한 데이터로부터 시스템 동작이나 사용자 행위를 파악하는 과정은 필수적이다. PC의 경우 운영체제에 따라서 시스템의 동작이나 남는 로그의 종류가 매우 다양하고, 데이터를 분석해주는 디직털 포렌식 도구들의 분석 결과가 서로 상이하다. 한편, 디지털 포렌식 분야에서 도구의 신뢰성은 중요한 요소이기 때문에 보통 하나의 디지털 증거에 대해서 여러 개의 도구로 분석하며 교차 분석을 실시하는데, 분석 결과가 도구마다 다른 경우, 분석 결과를 종합하는 것이 어렵다. 이러한 문제점을 개선하는 방안으로 수집한 디지털 증거의 분석 결과를 쉽게 공유하고 직관적으로 파악할 수 있도록 육하원칙 중심의 정보 처리 규격을 제안한다. 또한 이를 사용하여 디지털 포렌식 분석 도구의 성능을 비교하여 분석 도구의 신뢰성을 검증할 수 있는 지표로 활용할 수 있는 방법을 제안한다.
디지털 포렌식 기술이 발달하면서 그에 대항하는 안티포렌식 기술 역시 고도화되고 있다. 보안 메신저 사용, 클라우드 환경의 발달, 익명 네트워크의 등장은 안티포렌식 기술의 일종으로, 디지털 포렌식 조사 시 시간과 비용을 증가시키며, 데이터 수집 및 분석 과정에서도 어려움을 겪게 한다. 본 논문에서는 최신 안티포렌식 기술과 이에 대응하기 위한 디지털 포렌식 기술의 현황을 소개한다. 특히, 최근에 디지털 포렌식 활동을 어렵게 하는 대표적인 요소인 '보안 메신저 서비스', '클라우드 스토리지 서비스', 그리고 '익명 네트워크 기반 서비스'를 위주로 기술한다.
기밀 정보 유출, 데이터 파괴 등 디지털 기기에 저장된 정보를 위협하는 침해사고가 계속해서 증가하고 있다. 이와 함께 디지털 침해 사고를 조사하기 위하여 디지털 포렌식 기술 또한 계속해서 발전해 왔다. 디지털 포렌식 기술의 발전으로 인하여 사용자의 행위를 추적할 수 있는 다양한 포렌식 아티팩트들이 발견되었으며, 포렌식 아티팩트로부터 정보를 추출하기 위한 다양한 포렌식 도구가 개발되었다. 하지만 포렌식 도구에서 출력하는 정보는 각기 다른 양식을 갖고 있다. 따라서 포렌식 도구에서 출력하는 정보를 다시 가공해야 하는 작업이 필요하다. 가공된 데이터는 데이터 간의 정보를 비교 분석하여 연관관계를 도출하고 그 의미를 파악해야 한다. 이를 위하여 데이터를 가공하는 작업에서 데이터의 저장과 출력을 효과적으로 하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 침해사고 조사 분석시 필요한 다양한 포렌식 아티팩트 정보를 효과적으로 기술할 수 있는 디지털 포렌식 침해지표 작성 포맷 DFIOC(Digital Forensic Indicators Of Compromise)를 제안한다. DFIOC는 XML 기반의 포맷이며 침해사고 조사에 필요한 다양한 포렌식 아티팩트 정보를 Evidence로 표현하여 기술할 수 있다. 또한 포렌식 분석 결과를 기록하는 Forensic Analysis를 제공하고 있으며, 침해 흔적을 기록하기 위하여 Indicator 항목을 제공하고 있다. 포렌식 분석 과정에 필요한 데이터를 DFIOC 포맷의 문서 하나로 기록할 수 있게 됨으로써 불필요한 데이터 가공이 발생하지 않게 된다. 또한 정규화된 포맷을 통해 수집된 정보를 기록하기 때문에 입출력이 쉬워지며 수집된 정보를 확인하고 상호 연관관계 분석에 활용하기 쉬워진다.
디지털 증거분석 단계에서 조사관은 용의자 시스템을 통해 사건 날짜와 시간에 실행된 응용 프로그램이나 악성 프로그램의 설치 여부 등을 유추하여 관련 증거를 발견할 수 있다. 그러나 대부분의 범죄자는 혐의 부인을 위해 대상 시스템에서 특정 프로그램의 설치 및 사용 정보를 삭제하여 증거를 인멸한다. 이와 같이 디지털 포렌식 조사를 방해하는 기술이나 도구와 관련된 분야를 안티포렌식(Anti-Forensics)이라 한다. 사이버 범죄의 증가로 인해 디지털 포렌식 기술이 발전할수록 범죄의 흔적을 남기지 않기 위한 안티포렌식 기술 또한 발전하고 있다. 이러한 안티포렌식에 대응하기 위해, 본 논문에서는 프로그램 사용 또는 설치와 같은 흔적을 시스템에서 삭제한 경우 시스템 복원지점을 이용한 증거탐지 방법을 제시한다. 또한 실제 발생 가능한 상황을 예로 들어 설명하고 수사 시 유용하게 쓰일 수 있는 도구 개발에 대한 계획을 제시한다.
본 연구는 디지털 포렌식 전문인력 양성을 위한 교육과정을 개선하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 디지털 포렌식 전문인력 양성을 위한 교육과정을 제시하고 그 제시된 교육과정을 포렌식 전문가를 대상으로 설문조사를 실시해 얻은 결과를 AHP 기법을 활용하여 교육과정의 요소(포렌식개론, 시스템 포렌식, 종류별 이론 및 분석, 도구사용법, 조사실무)중 가장 합리적이고 중요도가 높은 교육과정인지를 도출할 수 있었다. 이와 같은 연구를 통해 도출된 합리적이고 중요도가 높은 교육과정을 반영하여 디지털 포렌식 전문인력 양성을 위한 교육과정을 개선하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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