최근 스마트폰의 급격한 보급으로 개인정보 침해사고 및 프라이버시 침해를 통한 여러 가지 사회문제가 급속도로 증가하고 있으며, 이에 따라 개인 정보보호를 위한 다양한 연구 및 기술 개발이 이루어지고 있다. 개인의 모든 정보가 거의 들어 있다고 해도 과언이 아닌 스마트폰의 정보유출은 우리의 일상에서 쉽고 빈번하게 발생할 수 있는데, 포렌식 분석 툴을 이용하여 증거를 수집하거나 분석하기란 쉽지 않은 일이다. 현재 안드로이드 포렌식 연구는 비휘발성 메모리로부터 데이터를 수집하여 분석하는 기법에 집중되어 왔으며, 휘발성 데이터에 대한 연구는 미미한 실정이다. 안드로이드 로그는 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터이다. 안드로이드 로그는 안드로이드 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동내역과 관련한 기록이 로그로 저장되기 때문에 안드로이드폰 사용을 추적할 수 있는 자료로 활용이 충분하다. 본 논문에서는 포렌식 분석 툴을 이용하지 않고 로그를 필터링하여 개인의 정보 유출 유무를 판단하여 대응할 수 있는 방법을 제시한다.
근래에는 디지털 포렌식 수사에서 다양한 스마트 기기들이 수사 대상에 속하고 있다. 스마트 기기 중에서 지속적인 전원의 공급과 데이터 통신을 하는 스마트 폰에서는 다양한 정보가 획득할 수 있다. 이 논문은 안드로이드 스마트 폰으로부터 획득 가능한 많은 정보 중에서 GPS 기능을 사용하는 내비게이션 어플리케이션을 사용할 때 기기에 남는 흔적에 대한 연구 결과이다. 해외에서 사용되는 어플리케이션과 국내에서 사용되는 어플리케이션 중에서 마켓에서 다운로드 수가 높은 어플리케이션을 선정하여 실험을 하고 분석을 하였으며, 분석 결과가 디지털 포렌식 수사에서 어떠한 의미를 가질 수 있는지 기술하고 있다.
본 연구는 안드로이드 환경에서 널리 사용되는 두 개의 보안 메신저인 Signal과 Telegram에 대한 디지털 포렌식 분석을 진행하였다. 현재 모바일 메신저가 일상생활의 중요한 역할을 하는 만큼, 이들 앱 내부의 데이터 관리와 보안성은 매우 중요한 이슈가 됐다. Signal과 Telegram은 그중에서도 사용자들 사이에서 높은 신뢰성을 받고 있는 보안 메신저로, 암호화 기술을 바탕으로 사용자들의 개인 정보를 안전하게 보호한다. 하지만 이러한 암호화된 데이터를 어떻게 분석할 수 있을지에 대해서는 아직까지 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Signal과 Telegram의 메시지 암호화와 안드로이드 디바이스 내 데이터베이스 구조 및 암호화 방식에 대하여 깊이 있는 분석을 진행하였다. Signal의 경우, 복잡한 알고리즘으로 인해 외부에서 접근하기 어려운 암호화된 메시지를 성공적으로 복호화 하여 내용을 확인할 수 있었다. 또한 두 메신저 앱의 데이터베이스 구조를 세밀하게 분석하여 해당 정보를 수시로 활용할 수 있는 폴더 구조 및 파일 형태로 정리하는 작업도 진행했다. 이렇게 분석한 정보를 바탕으로 보다 발전된 기술과 방법론을 적용함으로써, 앞으로 더욱 정확하고 세밀한 디지털 포렌식 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이 연구가 Signal과 Telegram 같은 보안 메신저에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주며, 이로 인해 개인 정보 보호와 범죄 예방 등 여러 측면에서의 활용 가능성이 열릴 것으로 예상된다.
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.
스마트폰의 보급으로 사용자의 다양한 개인정보가 실시간으로 스마트폰에 기록되고 있다. 사용자 데이터의 유실을 방지하고 분실 및 도난, 휴대폰 교체 등에 대응하기 위해 제조사들은 다양한 스마트폰 백업프로그램을 사용자에게 제공한다. 과거 PC 기반의 백업프로그램 뿐만 아니라 현재는 스마트폰에서 직접 실행이 가능한 백업용 모바일 앱을 기본 제공하는 추세이다. 디지털 포렌식 데이터 획득의 관점에서 획득이 가능한지 여부와 원본 데이터의 무결성을 손상되지 않았는지는 중요한 요소이다. 특히 파편화된 안드로이드 스마트폰의 경우 원본 데이터의 무결성을 손상시키지 않으면서 획득 가능하게하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 하지만, 최근 보안이 강화되어 출시되는 스마트폰은 기존 연구된 데이터 획득 기법을 그대로 적용하기에는 어려운 한계점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 제조사에서 기본으로 제공하는 백업용 모바일 앱을 이용하여 기존 데이터 획득 방법을 그대로 적용하기 어려운 최신 스마트폰을 대상으로 무결성을 훼손시키지 않고 사용자의 데이터를 획득하는 과정에 대해 설명한다.
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.
썸네일(thumbnail)은 JPEG, GIF 등 그래픽 파일의 축소판이며 그래픽 파일을 탐색하면서 알아보기 쉽도록 만들어주어 대용량 그래픽 파일이 빠른 속도로 사용자에게 인식될 수 있도록 도와주는 역할을 수행한다. 국내 안드로이드 스마트폰의 4.4.x(Kitkat) 이후 버전에서 설치되는 갤러리 애플리케이션은 썸네일의 metadata에 그래픽 파일의 생성시각을 기록한다. 이것을 기존 원본 그래픽 파일과 함께 병행하여 분석하면 생성, 수정, 삭제 등의 사용자 행위에 대한 타임라인을 구성할 수 있다. 또한 썸네일이 썸캐시라는 단일 파일 안에 순차적으로 저장되는 특징을 활용하면 썸캐시가 삭제된다고 하더라도 썸네일을 복원할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰의 기본 갤러리 애플리케이션이 생성하는 썸네일의 특성을 분석하고 삭제된 썸네일을 복원하는 방법과 디지털 포렌식 관점에서 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
최근 스마트폰의 등장으로 모바일 서비스가 다양한 형태로 성장하고 있다. 각 회사들은 Window Mobile, Android, iOS 등 다양한 운영체제를 탑재하여 출시하고 있지만, 현재 가장 보급이 원활하게 이루어지는 스마트폰은 Android와 iOS를 탑재한 스마트폰이 활발히 보급되고 있다. 이에 따라 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 각종 범죄로 연결될 수 있으며, 다양한 증거들이 남아 있을 수 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식(Forensic)의 관점에 따라 스마트폰에서 수집될 수 있는 증거 데이터의 위치를 파악하고, 도구를 설계해 수집된 데이터를 분석하였다. 이로 인해, 범죄사용으로 인한 스마트폰의 증거들을 수집할 때 시간을 단축시킬 수 있는 기대효과를 가져본다.
언택트(Untact) 시대로의 급속한 변화 속에서 협업 툴(Collaboration Tool)은 비대면 업무를 위한 디지털 솔루션으로써 그 활용도와 가치가 증대되고 있다. 협업 툴은 다양한 기능을 지원하는 한편, 그 편의성에 비례하여 정보 유출, 보안사고 등 디지털 범죄 및 사고우려 또한 내재되어 있어 디지털 포렌식 관점에서의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 세계적으로 점유율이 가장 높은 협업 툴 Microsoft Teams에 대한 윈도우즈 및 안드로이드 포렌식 연구를 통해 주요 사용자 행위를 정의하고 각 행위들을 수행한 뒤 의미 있는 아티팩트가 존재하는지 확인하였다. 이후 각 운영환경에서 획득 가능한 아티팩트를 비교·분석하고 여기에서의 차이점을 바탕으로 한 차분 포렌식(differential forensic)을 통해 협업 툴 분석기법 및 수사 시나리오 등 활용 방안을 제시하였다.
스마트기기 활용도가 높아지면서 스마트기기의 다양한 애플리케이션들이 개발되고 있다. 이 애플리케이션들은 디지털 포렌식 조사 관점에서 사용자의 행동과 관련된 중요한 데이터가 존재할 수 있기 때문에 애플리케이션에 대해 사전 분석이 진행되어야 한다. 하지만 애플리케이션들이 업데이트되면서 분석된 데이터 포맷이 변경되거나 새로운 형태로 생성되는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 그래서 사전 분석된 모든 애플리케이션에 대하여 업데이트가 진행되었는지 일일이 확인하여야하고, 업데이트가 진행되었다면 변경된 데이터가 있는지에 대해서도 분석이 꼭 필요하다. 하지만 분석된 데이터를 지속적으로 반복 확인하는 작업은 많은 시간이 소요되므로 이를 효율적으로 대응할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 애플리케이션의 정보를 수집하여 업데이트 정보를 확인하고, 변경된 데이터에 대한 정보를 효율적으로 확인할 수 있는 자동화된 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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