디지털 범죄 수사의 전 단계에 걸쳐 획득된 자료가 증거 능력으로 인정 받을 수 있기 위해서는 법적/기술적 요구사항을 만족하여야 한다. 본 논문에서는 파일 시스템에서 기본적으로 제공하는 정보에 의존하지 않고, 저장장치 디스크 내부의 비할당 영역을 블록 단위로 스캔/검사하여 파일을 자동 복구하여 디지털 포렌식 증거 자료로 확보하는 메커니즘을 제시하였고 이를 직접 SW로 구현하였다. 제시한 기법은 분석 대상 시스템의 RAW 디스크 데이터에 대해 운영체제에서 제공하는 파일 시스템 관련 정보를 참조하지 않으면서 디스크 내에 저장된 각종 파일의 저장 포맷/파일 구조에 관한 정보를 토대로 512 바이트 블록 단위로 검사/분석하는 파일 카빙 과정을 구현하였으며, 저장 장치 내에 삭제되거나 손상된 파일을 지능적으로 복원하는 Smart Carving 메커니즘을 제시하였다. 구현한 기법을 이용할 경우 디지털 포렌식 분석 과정에서 시스템 내부에 저장된 파일에 대한 위변조 여부를 지능적으로 판별할 수 있는 블록 기반 스마트 카빙 기능을 제공한다.
최근 각종 공문서와 증빙 서류를 비롯하여 대부분의 문서가 디지털 데이터의 형태로 사용되고 있다. 특히 MS 오피스는 전 세계적으로 공공기관, 기업, 학교, 가정 등 다양한 곳에서 가장 많이 사용하고 있는 문서 편집 소프트웨어로써 악의적인 목적을 가진 사용자들이 해당 문서 프로그램의 범용성을 이용하여 MS 오피스 문서 파일을 악성 행위를 위한 매개체로 사용하고 있으며, 최근에는 단순한 사용자뿐만 아니라 국내외 정부 기관과 주요기업을 비롯하여 기반시설에서도 MS 오피스 문서 파일 형태의 악성코드가 유입되고 있다. MS 오피스 문서에 악성 코드를 삽입하는 방법은 단순히 미할당 영역에 은닉하는 방법을 사용할 뿐만 아니라 매크로 기능을 이용하는 등 다양한 방법을 통해 점점 정교한 형태로 진화되고 있다. 이러한 악성 코드들을 탐지하기 위해서 시그니처를 이용하거나 샌드박스를 이용한 탐지방법이 존재하지만, 유동적이고 복잡해지는 악성 코드들을 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서 MS 오피스 문서 분석에 필요한 주요 메타데이터와 파일 포맷 구조 분석을 통해 매크로 영역과 그 외 악성 코드가 삽입될 가능성이 존재하는 영역들을 확인함으로써 MS 오피스 문서 파일 내 비정상 요소를 탐지하는 기법을 제안한다.
최근 다양한 유형의 증거 분석에서 디지털 증거 분석 기법의 도입이 가속화되고 있으며 중요도가 증가하고 있다. 하지만 개인용 디스크 용량이 커지면서 저장하는 파일의 용량의 수가 증가하면서 전체 데이터를 모두 분석하는 것은 시간과 노력이 많이 소요된다. 대부분의 디지털 증거는 항상 시간정보를 저장하고 있으며, 시간 정보는 디지털 증거 분석에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 시간 유형이 다양하여 단순히 저장된 시간을 기준으로 사건을 분석하면 잘못된 분석결과를 도출할 가능성이 크다. 따라서 본 논문에서는 다양한 디지털 증거의 시간 유형에 대하여 고찰하고, 하나의 시간 축을 기준으로 디지털 증거 분석을 수행할 수 있는 타임라인 분석 기법에 대하여 설명한다.
WiBro가 IEEE802.16e로 국제 표준화 되었다. 국내뿐만 아니라 세계에서도 휴대인터넷으로 WiBro 서비스를 시작하고 있다. 본 논문에서는 불법 공격자인 해커가 휴대인터넷 WiBro의 이동단말을 이용하여 자신의 위치추적을 피하기 위하여, 피해 시스템을 직접 공격하지 않고 우회 공격을 수행한다. 현재 인터넷망에서 침입 기술에 적극적인 보안을 위한 진보된 알고리즘을 응용하여 효과적인 역추적 기법 등을 연구한다. 공격자인 이동단말에 대한 역추적을 할 때, 실시간 네트워크 로그 감사기록을 이용하고, TCP/IP와 네트워크 기반에서는 Thumbprint Algorithm, Timing based Algorithm, TCP Sequence number 등을 이용한 알고리즘 및 SWT 기법 등을 이용한 역추적 기법 등을 설계하고, 역추적을 실시하였다. 또한 트래픽 폭주 공격에 대해 AS시스템을 이용한 네트워크 트래픽 관리와 통제 및 실시간으로 역추적을 하였다. 본 논문의 연구 결과는 유비쿼터스 환경에서의 WiBro 인터넷에서의 역추적을 실시하고 포렌식 자료를 확보하는데 이바지 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자신의 Real IP주소의 노출을 피하기 위하여 우회적인 공격을 하는 침입자를 대상으로 하여 IP 역추적을 실시한다. Real IP역추적을 위하여 IF역추적 서버와 에이전트 모듈을 설계하고 실험실 인터넷 네트워크 시스템에 설치한다. 우회 접속자의 공격 탐지 및 추적 범위를 설정하고, 실제 공격을 하여. 일반적인 IP접속자료와 침입탐지 후에 치명적인 공격으로 차단된 Real IP자료를 생성하여 DB에 저장한다. 공격자의 Real IP는 Whois 서비스로 실체를 확인하고, 이를 법정의 증거자료로 삼기 위한 무결성과 신뢰성을 확보한 Forensic 자료를 생성한다. 본 논문 연구를 통하여 유비쿼터스 정보화사회의 역기능인 사이버 범죄의 예방효과와 효과적인 Real IP 역추적 시스템을 제시하고, 법의 처벌에 대한 Forensic자료 생성 기준을 확보한다.
정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조 사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.
컴퓨터 포렌식 관점에서 디스크의 비할당 영역(unallocated space)에 존재하는 데이터를 분석하는 것은 삭제된 데이터를 조사할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 하지만 대부분의 경우에 비할당 영역에 존재하는 데이터는 응용 프로그램으로 읽을 수 있는 완전한 파일의 형태가 아닌 단편화된 파편(Fragment)으로 존재하며 이는 암호화되거나 압축된 형식으로 존재하기도 한다. 특히 데이터의 일부만 남아있고 나머지는 다른 데이터로 덮여 쓰인 상태의 데이터 파편을 분석하는 것은 매우 어려운 일이며, 특히 존재하는 데이터 파편이 압축되거나 암호화된 경우에는 데이터가 랜덤(Random)한 특성을 가지기 때문에 통계 분석이나 시그니처 분석과 같은 기존의 데이터 파편 분석 방법만으로는 의미 있는 정보를 획득할 수 없게 된다. 따라서 파일 파편의 압축 및 암호화 여부를 판단하는 선 처리 작업이 필요하며 압축된 파편은 압축 해제를 시도해야 한다. 압축 해제로서 획득한 평문 데이터 파편은 기존에 제시된 데이터 파편 분석 방식으로 분석할 수 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 포렌식 수사 시 비할당 영역에 존재하는 파일 파편의 분석 기술에 대해 서술한다.
우리나라 WiBro가 IEEE 802.16e로 국제표준화 되어 수도권부터 WiBro 네트워크 사업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 WiBro 네트워크에서 빈번하게 일어나는 메신저 프로그램과 VoIP를 통한 음성 및 화상통화에 대해 도청을 실시하였다. 패킷 수집과 분석기인 와이어샤크를 통해서 패킷의 도청을 실시하고 SIP, H.263, TCP, UDP 프로토콜을 바탕으로 도청자료를 재생한다. 패킷이 위변조 되지 않았다는 무결성을 시간을 기준으로 검증하여 도청된 VoIP 음성 패킷의 복사본의 시간과 패킷의 시간 그리고 X-Lite 통화 기록의 시간이 일치함을 증명하여 무결성을 검증한다. 무결성이 검증된 자료는 밀봉 봉투에 넣어서 수사 자료로서 활용하기 위해 밀봉 후에 수사관의 간인을 실시하여 법정에서의 증거자료로 사용 할 수 있도록 준비한다.
Rithy Prak;Ji Ho Park;Sanggi Jeong;Arum Jang;Min Jae Park;Thomas H.-K. Kang;Young K. Ju
Computers and Concrete
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제31권5호
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pp.457-468
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2023
Buildings, bridges, and dams are examples of civil infrastructure that play an important role in public life. These structures are prone to structural variations over time as a result of external forces that might disrupt the operation of the structures, cause structural integrity issues, and raise safety concerns for the occupants. Therefore, monitoring the state of a structure, also known as structural health monitoring (SHM), is essential. Owing to the emergence of the fourth industrial revolution, next-generation sensors, such as wireless sensors, UAVs, and video cameras, have recently been utilized to improve the quality and efficiency of building forensics. This study presents a method that uses a target-based system to estimate the dynamic displacement and its corresponding dynamic properties of structures using UAV-based video. A laboratory experiment was performed to verify the tracking technique using a shaking table to excite an SDOF specimen and comparing the results between a laser distance sensor, accelerometer, and fixed camera. Then a field test was conducted to validate the proposed framework. One target marker is placed on the specimen, and another marker is attached to the ground, which serves as a stationary reference to account for the undesired UAV movement. The results from the UAV and stationary camera displayed a root mean square (RMS) error of 2.02% for the displacement, and after post-processing the displacement data using an OMA method, the identified natural frequency and damping ratio showed significant accuracy and similarities. The findings illustrate the capabilities and reliabilities of the methodology using UAV to evaluate the dynamic properties of structures.
성별 분류 기술은 법의학, 감시 시스템, 인구 통계 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때문에, 연구자들로부터 많은 관심을 받고 있다. 남성과 여성의 보행 사이에는 서로 구별되는 특징이 있다는 것이 기존 연구들에서 밝혀지면서, 3차원 보행 데이터에서 성별을 분류하는 다양한 기술들이 제안됐다. 하지만, 기존 기술들을 사용해 3차원 보행 데이터로부터 추출한 보행 특징 중에는 서로 유사 또는 중복되거나 성별 분류에 도움이 되지 않는 특징들도 있다. 이에 본 연구에서는 상관관계 기반 특징 선별 기술을 활용해, 성별 분류에 도움이 되는 특징들을 선별하는 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 특징 선별 기술의 효용성을 입증하기 위해서, 인터넷상에 공개된 3차원 보행 데이터 세트(Dataset)를 활용하여 제안하는 특징 선별 기술을 적용하기 전과 후에 대해 성별 분류 모델들의 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 이진 분류 문제에 적용할 수 있는 여덟 가지의 머신러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithms)을 활용하였다. 실험 결과, 제안하는 특징 선별 기술을 사용하면 성별 분류 성능은 유지하면서, 특징의 개수를 82개에서 60개까지, 22개를 줄일 수 있다는 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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