소셜 미디어와 스마트폰의 대중화로 인해 디지털 이미지와 비디오를 만들어 내는 일이 매우 흔해졌다. 전통적인 이미지 포렌식 기술 압축 방법은 데이터를 손상시킨다는 점에서 비디오에 적용하기 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝과 MesoNet을 이용한 모델을 통해 참 혹은 거짓만 나타내는 기존의 결과 산출 방법에서 더 나아가 네가지의 분류 방법으로 딥페이크 감지 흐름을 살펴보고자 한다.
휴대용 저장장치의 기술 발달로 저장장치의 대용량화가 가속화 되고 많은 데이터들의 이동 및 보관이 편리해 졌다. 휴대용 저장장치로는 USB 저장장치가 보편화 되어 사용되고 있으며, 포렌식 측면에서 이러한 USB 저장장치의 사용흔적 확보는 휴대용 저장장치를 통한 중요데이터 유출에 관한 조사를 가능하게 한다. 부트영역에 남아있는 USB 저장장치의 사용흔적을 확보하게 된다면 데이터 유출 및 범죄 행위 입증에 관한 조사가 가능하게 된다. 본 논문에서는 Disk Signature의 분석을 통한 USB Key/Thumb drive, USB Drive Enclosure 사용여부의 확인과 구분방법을 제시한다.
Scale Invariant Feature Transform (SIFT)은 높은 매칭 능력과 회전이나 스케일 조정 시 안정성으로 인해 이미지 특징 매칭을 위해 많은 응용에서 사용되어지고 있으며, 이러한 특성으로 인해 카피-무브 위조 검출을 위한 핵심 알고리즘으로 각광받고 있다. 하지만 SIFT 변환은 이미지 조작의 증거를 감출 수 있는 안티포렌식의 가능성이 높음에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 없으므로, 본 논문에서는 의미론적으로 허용될 수 있는 왜곡을 적용하여 SIFT 기반 카피-무브 위조 검출을 방해하기 위한 타켓 카운터-포렌식 기법을 제안한다. 제안 기법은 공격자가 유사성 매칭 절차를 속일 수 있는 동시에 SIFT 키포인트의 변형을 통한 추적을 방해하여 이미지 조작의 증거를 숨길 수 있는 방안을 제공한다. 또한 제안 기법은 의미론적 제약 하에서 가공된 이미지와 원본 이미지 간의 높은 충실도를 유지하는 특성을 가진다. 한편, 다양한 조건의 테스트 이미지에 대한 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 확인하였다.
본 논문에서는 라이브 시스템으로부터 패스워드를 획득하는 방법에 대해서 논하며, 이를 바탕으로 컴퓨터 관련범죄 발생 시 초기대응 과정 중에 사용할 수 있는 페이지파일 수집기를 구현하였다. 페이지파일 수집기를 이용하여 실 사용자들의 페이지파일을 수집하고 분석방법을 제시하였다. 또한 페이지파일로부터 어느 정도의 패스워드가 검출되는 가를 확인하였다. 이는 포렌식 수사에는 큰 도움을 줄 수 있지만, 포렌식 수사도구가 해킹을 위한 도구로 사용되었을 때에는 심각한 개인정보 유출을 야기할 수도 있다.
컴퓨터 포렌식 수사에서 파일 복구는 증거 획득에 중요한 요소이다. 하지만 증거 획득 단계에서 하드 디스크와 같은 저장 매체가 손상되거나 파일이 삭제 된 경우가 많이 존재한다. 이 경우 사용할 수 있는 방법 중에 한 가지가 파일 카빙이다. 파일카빙은 컨텐츠를 알려주는 메타데이터가 손상되거나 없을 때 컨텐츠 및 파일 시그너처를 토대로 파일을 재구성 하는 방법이다. 현재 여러 카빙 알고리즘이 제시되고, 도구들이 나와 있지만 파일이 여러 조각 나 있거나 파일 구조의 Header와 Footer 정보가 없다면 파일 카빙이 힘든 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 현재의 카빙 알고리즘 및 도구보다 더 넓은 범위를 수용할 수 있는 카빙 알고리즘 설계 방안을 제시 한다.
현재의 스마트폰 기반의 모바일 애플리케이션은 기본적인 전화, 문자와 같은 기능들 외 네비게이션과 같은 유용하고 편리한 기능들이 사용되고 있다. 이러한 애플리케이션에는 사용자와 관련된 많은 개인 정보들이 포함되어있고, 저장된 개인 정보는 사건 발생 시 사건의 직접적인 증거 혹은 간접적은 증거로 활용될 수 있다. 스마트폰에 저장된 증거를 수집하고 분석할 때 조사관들이 사용할 수 있는 기존의 도구는 복잡한 사용방법을 숙지해야 하고, 인증된 소프트웨어가 설치되어 있는 컴퓨터에서 국한되어 분석이 가능했다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위한 웹 서비스 개념의 스마트폰 포렌식 프레임워크를 제시한다.
최근 정보통신 및 컴퓨터 산업이 발달함에 따라 해킹 및 바이러스, 산업정보 유출과 같은 컴퓨터를 이용한 범죄가 증가하고 있으며, 범죄에 사용되는 프로그램들이 점차 다양화 되고, 사용되는 데이터의 양 또한 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 컴퓨터 범죄를 수사하는 디지털 포렌식 과정에서 시간과 인력 및 범용적인 면에서 방대한 정보들을 모두 분석하기란 현실적으로 어려운 일이다. 그러므로 디지털 증거 분석과정에 앞서 획득한 정보들 중 컴퓨터 범죄와 상관이 없는 정보들을 제거하여 분석할 데이터의 양을 줄이므로 디지털 증거 분석 과정에서 소요되는 인력 및 각종 비용 등을 줄일 수 있다. 이를 위해 국외에서는 이러한 정보들을 웹사이트를 통해 공개 및 제공하고 있다. 그러나 이러한 정보들은 국내에서 발생하는 컴퓨터 범죄를 수사 및 분석하는데 적합하지 않은 경우가 많다. 그러므로 국내의 환경에 맞는 정보를 제공하기 위한 방법 및 제도적인 개선이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정보를 제공하기 위한 방법 및 제도개선 방안을 제안하였다.
현재 컴퓨터와 인터넷, 정보기술의 발전은 사용자에게 편리함을 가져다 주었으나, 사이버 범죄라는 새로운 역기능을 가지게 되었다. 결국 이는 특정 목적을 가진 범죄자를 낳게되고 정보화 사회의 발전을 저해하는 커다란 걸림돌로 작용하게 되었으며, 이에 대응하는 정보보호기술은 개인의 사생활 보호와 국가 경쟁력을 판단하는 척도로 자리잡게 되었고, 현대에는 정보보호 기술 자체가 국가 간 정보전 형태를 띠면서 그 중요성은 매우 커지고 있다. 이러한 정보보호 기술은 방화벽과 침입탐지 시스템의 꾸준한 개발로 이어졌으나, 아직 컴퓨터 범죄를 다루는 피해 시스템의 증거수집, 복구 및 분석을 하는 컴퓨터 포렌식 기술은 아직 활발히 연구되지는 않고 있다. 본 연구에서는 로그파일이 기록되는 시간의 웹 URL 페이지 이미지를 저장하여 이미지 로그파일을 만드는 멀티 쓰레드 TCP 서버를 구현하여 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로서 디지털 포렌식인 이미지 로그파일을 제안하여 보았다.
오늘날 컴퓨터 보안 분야에서는 이론적인 시스템 보호 방법뿐만 아니라 이미 침입을 당한 시스템으로 부터 침입 과정을 분석하고 이를 바탕으로 문제점을 보완하고 새로운 보호 방법을 찾기도 한다. 이러한 과정은 침입 시스템에 대한 컴퓨터 포렌식이라는 과정을 거쳐 수행하게 된다. 컴퓨터 포렌식은 로그 분석부터 패킷 분석에 이르기까지 다양한 방법을 이용한다. 최근 들어 컴퓨터 포렌식을 우회하는 Remote Execute 공격방법이 발견되었는데 이 공격은 기존의 않은 포렌식 절차를 우려 화시킨다는 위험성을 가진다. 본 논문에서는 Remote Execute 공격 실험을 통하여 그 위험성을 알리고 대처방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 /proc/kcore 분석 및 백업 메커니즘은 Remote Execute 공격에 대한 컴퓨터 포렌식을 가능하게 한다.
인공지능 기반의 딥페이크(Deepfakes) 기술이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 하지만 기존 딥페이크 탐지기는 sharpening, additive noise와 같은 간단한 이미지 변형만으로 탐지 우회가 가능한 문제점이 있다. 본 논문에서는 안티 포렌식에 강인한 딥페이크 탐지기를 개발하기 위해 이미지 편집 도구 기반의 안티 포렌식 데이터셋을 생성하고 적대적 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 안티 포렌식에 취약한 기존 딥페이크 탐지기 성능이 제안한 적대적 학습 기법을 수행한 이후에 탐지율이 크게 개선된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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