고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.
인스타그램(Instagram)은 사람 간의 관계망을 구축하고 취미, 일상, 유용한 정보 등을 공유하는 인터넷 서비스인 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service:SNS)로 최근 다양한 연령층에서 각광받고 있다. 하지만 업로드한 개인 정보를 불특정 다수가 열람할 수 있고 검증되지 않은 정보가 무방비하게 공유되기 때문에 이를 악용한 각종 사기, 스토킹, 명의 도용, 저작권 침해, 악성코드 유포 등의 문제가 발생 하고 있다. 이에 따라 인스타그램에 대한 디지털 포렌식적 관점에서의 분석이 필요하나 관련한 연구는 미약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 인스타그램에 대해 디지털 포렌식 관점에서 역 공학 및 동적 분석을 수행하였고 그 결과 채팅 내용, 채팅 대상, 게시한 사진, 쿠키 정보 등의 사용자 행위 분석이 가능한 데이터가 담긴 3개의 데이터베이스 파일과 4개의 파일 저장 경로, 다양한 데이터 저장된 xml파일을 확인하였다. 또한 위의 분석 결과를 디지털 포렌식 조사에 활용할 수 있는 방안을 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.
최근 개인정보보호법이 시행됨에 따라 국내 기업의 개인 정보 관리에 대한 안전 조치 의무의 요구가 높아지고 있으며, 이는 곧 개인정보의 수집, 이용, 제한, 관리, 파기 등과 같이 개인정보 처리에 대한 구체적 규제 조항에 따른 기술적 대응이 필요하고 있다. 이에 따라 기업에 대한 침해 사고가 발생하였을 경우, 개인정보 관리체계가 올바르게 동작하도록 운영되었는지 확인할 수 있도록 안전 조치를 취해야 하며, 이를 확인할 수 있는 구체적인 준비 과정이 수행되어야 하므로, 이는 곧 디지털 포렌식 수사 모델의 첫 번째인 조사 준비 단계에 해당한다. 또한 현장에 출동한 조사팀은 이러한 조치 행위가 올바르게 수행되었는지 점검할 수 있도록 적절한 조사를 수행해야 하므로 이는 현장 대응 단계와 관련이 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 수사 모델의 조사 준비 및 현장 대응 단계에 대하여 개인정보보호법 이행 및 점검을 위해 보완해야 할 점은 무엇이고, 이를 통해 개인정보보호법에 대응하는 디지털 포렌식 수사모델의 개선 방안을 제시한다.
IM(Instant Messenger)의 채팅메시지는 이용자의 생활패턴, 지리적 위치, 심리 상태, 범죄 사실에 대한 흔적들이 존재하여 포렌식 분석이 필요하다. 하지만, KakaoTalk의 포렌식 분석은 주고받은 상세메시지에 대한 분석이 부족한 실정이다. 이에 본 논문은 우선 일반적인 IM 채팅메시지의 분석방법론을 정리 분석하였고, KakaoTalk의 상세 채팅메시지의 테이블 구조를 분석하여 메시지를 재구성하였고, 채팅메시지를 복원하였다. 그 결과 분석한 정보를 활용하면 Forensic Tool의 기본 플랫폼이 된다. 추가적으로 분석한 KakaoTalk과 WhatsApp을 비교 분석하여 비슷한 IM App이지만, 다른 흔적의 차이를 논의하였다.
정보기술 및 이동통신의 발전과 디지털 기기의 기능의 발달로 인해 디지털 기기의 보급이 활발해지면서 모바일 정보 기기의 보급이 늘고 있다. 대표적인 모바일 정보 기기로는 모바일폰이 있다. 모바일폰은 다양하고 편리한 기능을 가지고 있지만, 단말기용 바이러스 확산, 통신서버의 해킹, IP Spoofing 공격 등과 같은 보안 사고가 발생하는 문제점도 있다. 이러한 문제는 사회 질서를 파괴하고 혼란을 초래하는 범죄로서 인식되고 있다. 모바일폰 관련 범죄에 대해서는 법적인 연구가 부족하고, 수사 관점에서도 복사나 이동, 삭제가 쉬운 디지털 자료의 특성 때문에 객관적인 증거임을 보장하기 위한 포렌식 증거의 무결성 입증이 필수적이다. 뿐만 아니라, Mobile IP는 이동에 대한 비밀성과 데이터에 대한 무결성을 보장할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기법에 대해 소개하고, 모바일 포렌식 구조를 설계하여 실험에 적용함으로써 데이터 분석을 통해 얻은 해쉬값을 Mobile IP의 헤더 부분에 사용자 인증 옵션으로 사용하여 이동통신에서 발생할 수 있는 여러 가지 보안 문제들 가운데 Mobile IP Spoofing을 방지하기 위한 방법을 제안한다.
2000년대에 접어들어 컴퓨터가 보급화 되면서, 컴퓨터를 도구로 하는 범죄가 폭발적으로 증가하기 시작하였다. 컴퓨터 시스템에 접근하여 중요 정보를 빼돌리거나, 범죄의 목적이 되는 해킹과 같은 정보보호 침해사고가 크게 증가하였으며, 컴퓨터를 이용한 정상적인 서비스를 방해하는 형태의 디지털 범죄들이 다수 발생하기 시작하였다. 따라서 범죄 수사 과정에서 전자 매체에 대한 분석이 필수 불가결한 요소로 등장하고 있으며, 이를 분석하려는 디지털 포렌식 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 전자 매체에 기록되는 디지털 정보는 보관이 편리하지만 삭제와 복제가 용이하므로 디지털 증거는 매우 세심하게 다루어야 하며, 수사관에 의한 의도적인 훼손이 없었음을 증명할 수 있는 절차와 제도가 필요하다. 국내에서는 적법한 수사 절차와 무결성을 보장하기 위하여 '절차 연속성(chain-of-custody)'을 제공하는 수사 가이드라인을 제작하였으며, 체계적인 수사를 수행 하고 있다.[4] 이와 더불어 포렌식 수사 과정에서 물리적인 접근을 통해 디지털 저장 매체에 대한 복구할 수 있는 방법이 존재하며, 이에 대한 구체적인 방안을 논한다.[1]
이 논문에서는 윈도우즈 NTFS 파일시스템에서 디렉토리의 인덱스에 메시지를 숨기기 위한 새로운 안티 포렌식 방법을 제안한다. 인덱스 엔트리 관리를 위하여 채택하고 있는 B-tree 구조의 특징을 이용하여 인덱스 레코드의 슬랙 영역에 숨길 메시지를 저장한다. 안티포렌식을 위해 숨길 메시지가 노출되지 않게 하기 위해 서 위장 파일을 사용하여 삭제된 파일이름의 정보가 MFT 엔트리에 남지 않도록 한다. 이 기법의 핵심 아이디어 의 이해하기 위해서 B-tree방식의 인덱스 레코드의 운영방법을 소개하고 이 연구에서 제안된 알고리즘을 설명 한다. 제작된 소프트웨어를 사용한 메시지를 숨긴 사례를 들어서 이 방법이 실질적인 기법이라는 것을 보인다.
본 논문은 네트워크 패킷에 대한 무결성을 보장하여 법적 증거 자료로써 효력을 가질 수 있는 네트워크 포렌식 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안된 네트워크 포렌식 시스템은 기업이 네트워크 사고를 통한 법정분쟁과 국가 기관에서 네트워크 범죄에 대한 수사에 대해 효과적인 해결 방법을 제시하며 사용자 중심의 보고서를 통한 효율적인 업무 인지도를 향상 시킬 수 있다.
최근 스마트폰이 널리 보급됨에 따라 이용자의 다양한 정보들이 스마트폰에 저장되고 있다. 그 중 위치정보는 특정 시간의 이용자의 위치나 이용자의 관심지역, 경로 등을 나타낼 수 있으므로 범죄수사 시 유용한 자료로 활용될 수 있다. 그러나 위치 정보에 대한 기존의 포렌식 연구는 단순히 사용흔적이나 위치정보에 대해 확인하는데 그치고 있다. 따라서 본 논문은 안드로이드 스마트폰에 저장되는 위치정보를 로그, 이미지, 각종 애플리케이션 등 다각적으로 접근하여 분석하고, 계층적 군집화를 이용한 통합적인 위치정보 분석모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델은 위치정보 분석의 효율성을 높이고 사건에 대한 정보를 제공함으로써 범죄수사과정에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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