파일 카빙(File Carving)은 저장 매체가 포맷되거나 파일시스템이 손상되어 메타데이터가 없는 파일 복구를 시도하는 기법으로 일반적으로 파일의 특정 헤더/푸터 시그니처 및 데이터 구조를 찾는다. 그러나 파일 카빙은 오랫동안 단편화 (Fragmentation) 된 파일을 복구해내는 문제점에 직면하고 있으며, 디지털포렌식에서 중요한 대상의 파일(doc, hwp, xls 등)은 비교적 단편화되기 쉬우므로 이에 대한 해결방안 제시는 매우 중요하다. 이와 같은 한계점을 극복하기 위하여 다양한 카빙 기법 및 도구들이 지속적으로 개발되고 있으며, 기능 검증을 위하여 다양한 연구 및 기관에서 데이터셋을 제공한다. 그러나, 기존에 제공된 데이터셋은 환경적인 조건이 상당히 제한되어 도구를 검증하는데 있어 비효율적이다. 본 논문에서는 단편화된 파일 카빙의 중요성을 언급하고, 카빙 도구 검증을 위한 시나리오 기반의 16가지의 이미지를 개발한다. 개발된 이미지는 상용 카빙 도구로 잘 알려진 Foremost를 통하여 매체 별로 카빙률 및 정확도를 계산하여 나타낸다.
가상화는 논리적인 가상환경으로 하드웨어의 물리적인 한계를 극복하기 위한 기술이다. 최근 비용 절감 및 그린 IT정책의 일환으로 가상화 환경을 도입하는 기업들이 증가하는 추세이다. 특히 데스크톱 가상화는 한 대의 물리적 컴퓨터에서 다양한 운영체제를 효율적으로 사용할 수 있기 때문에 가장 활발하게 사용되는 기술유형 중 하나이다. 가상화 기술의 핵심 요소인 가상 머신 이미지는 하드디스크 이미지와 구조적으로 다르기 때문에 조사에 어려움이 있다. 따라서 가상 머신에 대한 기술적 이해를 바탕으로 가상 머신 이미지에 적합한 조사 절차 및 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 가장 많은 사용자를 가지고 있는 VMware Workstation 가상 머신 이미지에 대한 디지털 증거 조사 절차와 손상된 이미지에 대한 조사 방안을 제안한다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 실감형 콘텐츠에 대한 실시간 스트리밍 저작권 보호 기법을 제안한다. 기존의 연구는 저작권 사전 보호와 저작권 사후 보호를 위해 암호화와 모듈러 연산을 사용하기 때문에 초고해상도의 영상에서 지연이 발생한다. 제안하는 기법은 HEVC의 CABAC 코덱만으로 스레드풀 기반에서 DRM 패키징을 하고 GPU 기반에서 고속 비트 연산(XOR)을 사용하여 병렬화를 극대화하므로 실시간 저작권 보호가 가능하다. 이 기법은 세 가지의 해상도에서 기존 연구와 비교한 결과 PSNR은 평균 8배 높은 성능을 보였고, 프로세스 속도는 평균 18배의 차이를 보였다. 그리고 포렌식마크의 강인성을 비교한 결과 재압축 공격에서 27배 차이를 보이며, 필터 및 노이즈 공격에서는 8배 차이를 보였다.
최근 기후변화와 하천 제방의 노후화로 인해 수재해 위험이 가중되고 있으나 기존의 재래적인 하천 제방의 점검은 많은 인력과 예산 소모로 많은 한계점들이 존재하다. 이에 따라 효과적인 홍수 대응을 위해 새로운 모니터링과 예/경보 시스템 구축이 필요한 상황이다. 본 연구는 인공위성(Sentinel-1)을 이용한 하천 제방 변위 산출, 수문학적 요인과의 관계 분석 항목들을 결합한 하천 제방 건강상태 모니터링 방법을 제안한다. 본 연구에서 산정한 변동성 지수를 계산하여 4등급으로 구분하였고, 토양 수분의 급증한 결과를 토대로 제방 붕괴 구간이 변동성이 급증한 취약지점 상태로 판단하였다. 향후에는 원격 기술과 분석 항목들을 결합한 포렌식 기법을 통해 기존 제방관리 시스템의 고도화가 가능할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.
초고속 인터넷의 웹 서비스를 사용하여 WAS를 통한 DBMS 접근이 늘어나고 있다. 불특정 다수에 의한 DBMS에 대한 3-Tier와 우회접속에 대한 접근 및 권한제어를 위해서는 DB보안 기술의 적용이 필요하다. WAS를 통해 DBMS에 우회접속을 하면 DBMS는 우회접속 사용자의 IP정보를 저장하지 못하고, 직전 시스템에 접속한 사용자인 WAS의 정보를 저장하게 된다. 본 논문에서는 WAS를 통해 DBMS에 우회접속하는 쿼리정보를 역추적하여 보안감사기록과 포렌식자료를 연구한다. 통신 경로에서 MetaDB를 구축해 웹을 통해 login한 사용자에 대한 세션과 쿼리 정보를 저장하고, DBMS에도 로그 되는 쿼리 정보를 저장해서 time stamp쿼리를 비교 매핑 하여 실제 사용자를 식별한다. 보안 신뢰성의 향상 방법으로, log을 받아 Pattern분석 후에 Rule을 만들어 적용하고, Module을 개발해 정보의 수집 및 압축을 통해 데이터 저장소에 보관한다. 보관된 정보는 지능형 DB보안 클라이언트를 이용한 분석과 정책 기반 관리 모듈의 통제를 통해 역추적의 오탐률을 최소화할 수 있게 한다.
소프트웨어의 저작권 도용이 증가하면서 유사성을 판단을 요구하고 있지만, 분석을 위한 목적물의 확보 및 이동에 대한 신뢰성 확보가 중요시 되고 있다. 감정을 위한 데이터로 사용되는 목적물 자료는 법원 및 경찰서와 같은 분쟁 처리 기관에서 감정인에게 제공되는 핵심적인 데이터이다. 목적물은 분쟁 당사자가 저작권위원회에 제출하고 최종적으로 감정 전문가에게 원본상태로 전달되는 이동 과정을 갖는다. 그러나 분쟁 당사자가 감정 결과에 만족하지 않으면 목적물의 신뢰성에 대한 이의를 제기한다. 특히, 소프트웨어 목적물은 파일 형식으로 제작되어, 변형이나 수정이 가능한 것으로 인식되고 있다. 따라서 목적물에 객관성을 부여하는 방법이 다양한 방식으로 검토되고 있으며, 포렌식이 하나의 방법으로 제안되고 있다. 본 연구는 실제 사례의 감정 프로세스를 통해 목적물의 이동 및 신뢰성을 확보하는 방법을 연구하였다.
국내 메신저 중 카카오톡이 가장 높은 점유율을 보유하고 있다. 그만큼 카카오톡의 대화 내용은 디지털포렌식에서 중요한 증거가 되고 있는데, 대화 내용이 사용자 기기에 암호화된 데이터베이스 형태로 저장되어 있다. 또한 macOS는 디스크 암호화 기능이 기본적으로 활성화되어 있어 접근이 어렵다는 특성을 가지고 있다. Windows용 카카오톡 데이터베이스의 복호화 방법은 연구되었지만, macOS용 카카오톡에 대해서는 복호화 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 macOS용 카카오톡 데이터베이스와 수신 파일에 대한 복호화 방안과 카카오톡의 UserID가 생성되는 특성을 이용하여 효율적인 전수조사 방안을 제시하고 Windows용 카카오톡과 비교 검토하여 공통점과 차이점을 살펴보았다. 본 논문의 결과는 macOS를 이용한 범죄를 수사할 때 사용자의 행위 및 사건의전개를 분석하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기업의 내부 정보 유출 감사 및 침해사고 사건에서 파일 처리 이력을 확보할 수 있다면 사용자의 행위를 좀 더 명확하게 추적하여 사건을 입증하는데 많은 도움이 될 수 있다. 윈도우에서는 파일 접근 이력을 확보할 수 있는 아티팩트들이 여럿 존재하나 부분적인 정보만 존재하거나 아티팩트의 특성상 오래 보존되어 있지 않아 사건 입증이 어려운 경우들이 많이 발생한다. 본 논문에서는 윈도우에서 제공하는 파일 감사 기능인 SACL(System Access Control List)을 활용하는 방법을 제안하고자 한다. 외부 솔루션을 도입할 수 없는 소규모 조직이라 하더라도 윈도우 설정을 강화하여 사고 발생 시 사건을 좀 더 명확히 입증할 수 있는 환경을 만들 수 있을 것이다.
언제 어디서나 편리하게 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 유선 네트워크 환경에서의 디바이스 보다 작고, 경량이며, 값싸고, 이동 가능한 디바이스를 사용한다. 이러한 디바이스를 통해서 시간과 공간에 제약을 받지 않는 멀티미디어 서비스가 제공되지만 멀티미디어 서비스의 주체인 콘텐츠에 대한 사용자의 사적사용이 보장되지 않고 콘텐츠의 대량 불법 복제 및 배포와 무차별적인 사용 등으로 저작권자의 권리를 보호하기에는 어려움이 많은 것이 현실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존 유선 환경에서는 DRM 기술이 적용되었으나 저장된 라이선스에 대한 보호나 재배포에 따른 관리가 이루어지지 않고 단말 인증이나 암호 알고리즘 등의 단순 보호에만 의존하여 라이선스의 생성에서 폐기까지의 총체적 관리가 되지 않는다는 문제가 있다. 본 논문은 디지털 포렌식과 DRM 기술을 연동하여 콘텐츠와 라이센스의 불법 유통을 사전에 차단하고 법적 대응을 위한 증거 생성 및 전체 라이프 사이클에서의 라이센스 보호가 가능한 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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