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.
일반적으로 사용하는 컴퓨터의 저장소는 예상치 못한 오류나 사고로 인해 파일이 삭제되는 일이 발생할 수 있다. 또한 악의적인 목적을 가진 누군가가 안티 포렌식을 목적으로 직접 데이터를 삭제하기도 한다. 이렇게 삭제된 파일이 범죄와 연관된 증거이거나 업무상 중요한 문서인 경우 복구를 위한 대책이 있어야 한다. NTFS, FAT, EXT와 같은 파일 시스템은 삭제된 파일을 복구하기 위한 기법이 활발히 연구되었고 많은 도구가 개발 되었다. 그러나 최근 NAS 및 CCTV 저장소에 적용된 XFS 파일 시스템을 대상으로는 삭제된 파일을 복구하기 위해 제안된 연구개발 결과가 거의 없으며 현재까지 개발된 도구들은 전통적인 시그니처 탐지 기반 카빙 기법에 의지하고 있어서 복구 성공률이 저조한 상황이기 때문에 이에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 XFS 파일 시스템에서의 삭제된 파일을 복구하기 위해 메타데이터 기반 복구 방법과 시그니처 탐지 기반 복구 방법을 제안하며 실제 환경에서 실험하여 검증하였다.
개인 및 기업의 업무 처리 시 컴퓨터 사용이 일반화됨에 따라 각종 문서 파일들이 디지털 형태로 생성되고 이메일, USB등 다양한 매체를 통해 이동, 복사되고 있다. 이러한 디지털 자료를 면밀히 분석하면 문서 작업 중 발생한 편집 이력을 추적할 수 있다. 이에 관하여 복합문서 파일 형식에 대한 연구는 있었으나 새로운 OOXML형식에 대해서 파일의 작성 과정을 파악하기 위한 저장되지 않은 파일을 찾거나 내부 작성 순서를 추적하고 서로 다른 문서 파일간의 연관성을 분석하는 방법에 대한 연구는 없었다. 향후 OOXML형식 디지털 문서의 사용이 더욱 증가할 것이며, 이러한 편집이력 추적 연구는 문서 파일에 대한 디지털 포렌식 수사에 큰 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문은 OOXML형식 문서에 대해서 포렌식 관점을 가지고 문서파일의 내부 작성순서를 분석하고 파일 간 연관성을 추적하는 조사 방법을 제시한다.
오늘날 많은 국내 기업들이 미국 시장에 진출하여 해외사업을 확장함에 따라 미국 기업들과의 소송에 직면하는 경우가 빈번해지고 있으며 이에 대해 체계적으로 대응할 수 있도록 e-Discovery에 대한 준비가 필요하다. 아직 우리나라에 e-Discovery 제도가 확립되지는 않았지만 국내 기업들은 몇몇 대기업들의 소송 사례들을 계기로 e-Discovery에 대한 관심이 높아지고 있으며 그에 대한 대응방법 등을 모색하고 있는 실정이다. 미국의 e-Discovery 제도를 우리나라에서 실행할 시 고려해야 할 부분은 크게 세 가지로, 법률 차이, 기업 시스템 차이, 그리고 언어와 기업문화 차이가 있다. 본 논문에서는 실무를 바탕으로 국내 기업들이 미국소송에 대응하는 데 있어서의 문제점들을 도출하여 그것들을 효과적으로 극복할 수 있는 특화된 e-Discovery 절차와 과정을 제안하려고 한다.
최근 Windows PE와 같은 포터블 OS를 USB, CD/DVD 등의 이동식 저장매체에 저장하여 부팅하는 기법으로 기밀자료 및 내부정보가 유출되는 사례가 증가하고 있다. 이동식 저장매체를 이용한 이 부팅 기법은 타깃 PC에 설치된 USB 보안, 매체제어솔루션 등의 보안 소프트웨어의 우회가 가능하고, 부팅 후 PC의 저장매체를 마운트하여 정보 추출 및 악성코드 삽입 등의 행위가 가능하며, 이동식 저장매체의 사용흔적과 같은 로그기록이 남지 않는 특징이 있어 자료유출여부 확인과 역추적이 어렵다. 이에 본 논문에서는 플래시 메모리에서 BIOS 설정과 관련된 데이터가 기록되는 BIOS 펌웨어 이미지를 수집 및 분석하여 이상행위로 추정할 수 있는 이동식 저장매체를 이용한 부팅 흔적을 찾아 기업의 감사 또는 디지털 포렌식 수사를 수행하는데 도움이 될 수 있는 방안을 제시한다.
임베디드 시스템 소프트웨어의 보안성 분석을 위한 동적 프로그램 분석을 시도하기 위해서는 디버거 체계가 필요하다. 타겟 장비가 범용 운영체제와 비슷한 환경을 지원하는 경우에는 소프트웨어 기반의 디버거 혹은 DBI 프레임웍 등을 장비 내에 설치하여 분석할 수 있으나, 설치 가능성 제한이나 분석 환경의 투명성 문제 등의 어려움이 있을 수 있다. JTAG (IEEE 1149.1)디버거 장비를 이용하여 분석하는 경우에는 분석을 위해 타겟 장비 내의 소프트웨어적 환경을 변경하지 않아도 된다. 타겟 장비의 보안성 분석을 위한 프로그램 동적 분석 기법들을 용이하게 적용하기 위해서는 JTAG 디버거 장비를 제어하기 위한 API가 필요하다. 본 논문에서는 ARM 코어 기반 임베디드 시스템 분석을 위한 JTAG API를 소개한다. 구현된 API는 JTAG 디버거 하드웨어를 직접 제어하며 디버깅 환경 및 동작제어를 위한 함수 세트를 제공한다. API의 활용 용이성을 확인하기 위하여 커널 함수 퍼징과 라이브 메모리 포렌식 기법을 적용한 보안 분석 도구의 예제 구현을 제시한다.
IoT와 모바일 기기 사용이 급격히 증가하면서 IoT 기기를 대상으로 한 사이버 범죄 역시 늘어나고 있다. IoT 기기 중 Wireless AP(Access Point)를 사용할 경우 자체 보안 취약성으로 인해 패킷이 외부로 노출되거나 Bot과 같은 악성코드에 손쉽게 감염되어 DDoS 공격 트래픽을 유발하는 등의 문제점이 발견되고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 급증하는 IoT 기기 대상 사이버 공격에 능동적으로 대응하기 위해 공공분야 시장 점유율이 높은 IoT 기기를 대상으로 침해사고 흔적을 수집하고, 침해사고 분석 데이터의 유효성을 향상시키기 위한 방법을 제시하였다. 구체적으로, 샘플 IoT 악성코드를 대상으로 동작 재현을 통해 취약점 발생 요인을 파악한 후 침해 시스템 내 주요 침해사고 흔적 데이터를 획득하고 분석하는 방법을 제시하였다. 이에 따라 대단위 IoT 기기를 대상으로 한 침해사고 발생시 이에 효율적으로 대응할 수 있는 체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 포렌식에서 가장 중요하게 여기는 특징 중 하나는 무결성이다. 무결성은 데이터가 변조되지 않았음을 의미한다. 디지털 포렌식 과정에서 증거를 수집하는데 이 증거가 나중에 변조되었다면 증거로 사용될 수 없다. 아날로그 증거물은 사진을 찍어놓는 방식 등을 통해 변조된 사실을 쉽게 파악할 수 있다. 그러나 저장매체 속의 데이터 즉, 디지털 증거는 눈에 보이지 않기 때문에 변조되었는지 알기가 어렵다. 그래서 이 증거 데이터가 증거 수집 단계에서 법정 제출까지의 과정 중 변조가 되지 않았음을 증명하기 위해 해시값을 사용한다. 해시값은 증거 수집 단계에서 저장 데이터로부터 수집한다. 그러나 NAND 플래시 메모리는 내부적인 동작의 특성 때문에 시간이 지나면 물리적 데이터 형상이 수집 단계와 달라질 수 있다. 본 논문에서는 고의적인 데이터 훼손을 시도하지 않더라도 플래시 메모리의 물리적 형상이 변경될 수 있는 플래시 메모리의 특성 및 기술들을 연구한다.
최근 암호화폐 가격 급증과 동시에 암호화폐 채굴과 관련된 사회적인 이슈가 지속 발생하고 있다. 특히, 암호화폐는 암호연산을 통해 취득할 수 있어서 컴퓨터만 있다면 누구나 쉽게 채굴을 시도할 수 있으며, Bitcoin, Ethereum 등 주요 암호화폐들의 자산가치가 증가함에 따라 대중들의 관심은 증가하고 있다. 또한, 높은 사양의 컴퓨터를 소유하고 있는 개인이 가정이나 회사 등 다양한 장소에서 암호화폐를 채굴하는 사례가 늘어나고 있다. 일부 채굴자들은 많은 전기에너지를 소모하는 컴퓨터의 발열 문제로 가정이 아닌 회사나 공공장소 등에서 채굴하여 개인의 도덕적 문제뿐만 아니라 기업에서도 여러 가지 문제들을 발생시키고 있다. 따라서, 본 연구는 암호화폐를 채굴한 컴퓨터들의 윈도우 아티팩트를 이용하여 채굴을 시도한 흔적들에 대해서 증거를 획득하는 기술에 관해 연구한다. 이를 통해 기업의 보안 강화를 위해 내부감사에 활용할 수 있도록 기대한다.
MySQL 데이터베이스는 현재 데이터베이스 시장 점유율에서 2위를 차지하고 있다. 특히 InnoDB 스토리지 엔진은 MySQL 5.5 버전부터 디폴트 스토리지 엔진으로 사용되어 왔으며, 많은 기업에서 InnoDB 스토리지 엔진으로 MySQL 데이터베이스를 사용하고 있다. 디지털 포렌식 분야에서 InnoDB 스토리지 엔진에 대한 구조적 특징과 로그에 관한 연구는 꾸준히 진행되어 왔으나, 삭제된 데이터에 대해 레코드 단위로 복구하는 방법에 대해서는 연구되지 않았다. 기업 조사 시 데이터베이스 관리자가 사전에 증거 인멸을 목적으로 데이터를 훼손하는 경우가 많으므로 이를 복구하는 것은 포렌식 수사 과정에서 중요하다. 본 논문에서는 MySQL InnoDB 스토리지 엔진의 구조를 분석하여 삭제된 데이터를 레코드 단위로 복구하는 기법을 제안하고 제작한 도구를 활용하여 이를 검증한다. 이는 디지털 포렌식 관점에서 데이터베이스 안티포렌식 행위에 대해 대비할 수 있으며, MySQL InnoDB 데이터베이스와 관련된 사건 발생시, 고의로 삭제된 데이터를 복구하는데 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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