• 디지털포렌식연구
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• 제12권3호
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• pp.1-8
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• 2018

랜덤 챗 어플리케이션은 사용자들을 무작위로 연결하고 문자, 음성, 영상 채팅하도록 서비스를 제공함으로써 연인 또는 배우자를 찾을 수 있도록 돕는 소셜 데이트 어플리케이션의 일종이다. 최근 저렴한 비용으로 빠르고 편리하게 이성을 만날 수 있다는 점에서 세계적으로 그 수요가 급증하고 있다. 하지만 악의적 의도를 가진 이들에 의해 조건만남(성매매), 마약거래의 중개 창구로 활용되고 있으며 앱 사용자들 간의 실제 만남 이후 발생하는 각종 사건들로 인해 강력 범죄의 원인으로 작용하고 있다. 이러한 사실을 비추어 볼 때 랜덤 챗 어플리케이션은 조건 만남(성매매)이나 마약 거래에 대한 입증 자료나 만남 후 발생한 강간, 납치, 살인 등의 용의자 검거를 위한 각종 단서를 제공할 가능성이 높다. 이에 따라 랜덤 챗 어플리케이션에 대한 디지털 포렌식 관점에서의 분석이 필요하나 현재 관련 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 랜쳇, 앙톡, 썸팅, 다톡, 모두의 채팅, 돛단배 등 국내 랜덤 챗 어플리케이션 6종을 사용자 행위 관점에서 분석하였다. 또한 그 결과로 채팅 메시지 송수신, 채팅방 추가/삭제, 친구 추가/차단, 계정 생성 등의 사용자 행위에 따른 아티팩트로 매시지 송수신 시간, 내용, 송수신자, 친구 프로필, 계정 생성 시간 등을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.377-378
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• 2014

컴퓨터 시스템을 기반으로 이루어지는 범죄 행위로부터 법적인 보호를 받기 위해 관련 법안이 개정되고 이를 수용하기 위한 컴퓨터 포렌식 지원 기술이 다각도로 연구되고 있다. 그러나 시스템 침해자의 시스템 공격 후 본인 흔적을 지우고 나가는 경우 침해자 추출이 어렵다. 또한 휘발성 정보의 손실이 발생하며 디스크에 저장된 비휘발성 정보의 경우 파일의 삭제 및 생성에 의해 디스크 저장영역의 중복된 사용으로 완전한 정보를 추출하는데 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 시스템 침해자의 공격 형태 및 상황, 환경을 유추하기 위해 행위자를 중심으로 휘발성의 정보를 수집하여 공격 당시의 시나리오의 재현이 가능한 컴퓨터시스템 블랙박스를 설계하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.507-513
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• 2008

디지털 콘텐츠 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공하는 서버시스템의 레지스터, 캐시메모리, 네트워크 정보 등의 휘발성 정보는 침해사고 이후 시간의 경과나 외부의 조작으로 사라지거나 변조되기 쉽기 때문에 실시간으로 확보하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 컴퓨팅 환경의 서버 시스템에서 휘발성 정보를 메모리를 기반으로 수집하는 기법을 활용하여 동작 중인 서버에서 위급상황이 발생할 시 필요한 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 휘발성 정보 수집 모듈을 제안한다.

• 정보학연구
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• 제10권3호
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• pp.93-120
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• 2007

A Smart Home is a technically expanded from home network that gives us a comfortable life. But still there is a problem such as mal function of devices and intrusions by malicious parties since it is based on home network. The intrusion by malicious parties causes a critical problem to the individual's privacy. Therefore to take legal actions against to the intruders, the intrusion evidence collecting and managing technology are widely researched in the world. The evidence collecting technology uses the system which was damaged by intruders and that system is used as evidence materials in the court of justice. However the collected evidences are easily modified and damaged in the gathering evidence process, the evidence analysis process and in the court. That's why we have to prove the evidence's integrity to be valuably used in the court. In this paper, we propose a mechanism for securing the reliability and the integrity of digital evidence that can properly support the Computer Forensics. The proposed mechanism shares and manages the digital evidence through mutual authenticating the damaged system, evidence collecting system, evidence managing system and the court(TTP: Trusted Third Party) and provides a secure access control model to establish the secure evidence management policy which assures that the collected evidence has the corresponded legal effect.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3488-3500
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• 2020

At the present time, the economy continues to flourish, and private cars have become the means of choice for most people. Therefore, the license plate recognition technology has become an indispensable part of intelligent transportation, with research and application value. In recent years, the convolution neural network for image classification is an application of deep learning on image processing. This paper proposes a strategy to improve the YOLO model by studying the deep learning convolutional neural network (CNN) and related target detection methods, and combines the OpenCV and TensorFlow frameworks to achieve efficient recognition of license plate characters. The experimental results show that target detection method based on YOLO is beneficial to shorten the training process and achieve a good level of accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.365-372
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• 2007

세계에서 생성되는 정보의 대부분은 디지털 데이터로 만들어지고 있다. 이러한 디지털 저작물들은 불법 사용이 손쉽기 때문에 법적인 보호 장치나 기법이 꼭 필요하다. 그래서 지금까지 많은 연구가들은 다양한 기법들을 개발하고 있다. 지금까지 대부분의 기법들은 디지털 저작물 침해에 관한 법적인 증거 자료 확보를 위해 디스크 검증과 같은 물리적 또는 화학적인 방법 개발에 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 사용자가 부적당하게 저작물을 사용할 때 이를 인지하고 법적 위배 사항을 통지해 주도록 하는 컴퓨터 포렌식 기반 디지털 저작물 보호 시스템을 개발하였다. 또한 계속적으로 침해 사실이 진행된다면 이런 일련의 위배 행위를 지적재산권법 매핑에 의하여 법적 증거 자료로 사용할 수 있도록 시스템에 저장하도록 한다. 이 기법은 디지털 증거 조작이나 증거 인멸의 문제로부터 데이터를 보호할 수 있다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권1호
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• pp.39-59
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• 2024

An online social network is a platform that is continuously expanding, which enables groups of people to share their views and communicate with one another using the Internet. The social relations among members of the public are significantly improved because of this gesture. Despite these advantages and opportunities, criminals are continuing to broaden their attempts to exploit people by making use of techniques and approaches designed to undermine and exploit their victims for criminal activities. The field of digital forensics, on the other hand, has made significant progress in reducing the impact of this risk. Even though most of these digital forensic investigation techniques are carried out manually, most of these methods are not usually appropriate for use with online social networks due to their complexity, growth in data volumes, and technical issues that are present in these environments. In both civil and criminal cases, including sexual harassment, intellectual property theft, cyberstalking, online terrorism, and cyberbullying, forensic investigations on social media platforms have become more crucial. This study explores the use of machine learning techniques for addressing criminal incidents on social media platforms, particularly during forensic investigations. In addition, it outlines some of the difficulties encountered by forensic investigators while investigating crimes on social networking sites.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.346-376
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• 2018

Digital forensics is a vital part of almost every criminal investigation given the amount of information available and the opportunities offered by electronic data to investigate and evidence a crime. However, in criminal justice proceedings, these electronic pieces of evidence are often considered with the utmost suspicion and uncertainty, although, on occasions are justifiable. Presently, the use of scientifically unproven forensic techniques are highly criticized in legal proceedings. Nevertheless, the exceedingly distinct and dynamic characteristics of electronic data, in addition to the current legislation and privacy laws remain as challenging aspects for systematically attesting evidence in a court of law. This article presents a comprehensive study to examine the issues that are considered essential to discuss and resolve, for the proper acceptance of evidence based on scientific grounds. Moreover, the article explains the state of forensics in emerging sub-fields of digital technology such as, cloud computing, social media, and the Internet of Things (IoT), and reviewing the challenges which may complicate the process of systematic validation of electronic evidence. The study further explores various solutions previously proposed, by researchers and academics, regarding their appropriateness based on their experimental evaluation. Additionally, this article suggests open research areas, highlighting many of the issues and problems associated with the empirical evaluation of these solutions for immediate attention by researchers and practitioners. Notably, academics must react to these challenges with appropriate emphasis on methodical verification. Therefore, for this purpose, the issues in the experiential validation of practices currently available are reviewed in this study. The review also discusses the struggle involved in demonstrating the reliability and validity of these approaches with contemporary evaluation methods. Furthermore, the development of best practices, reliable tools and the formulation of formal testing methods for digital forensic techniques are highlighted which could be extremely useful and of immense value to improve the trustworthiness of electronic evidence in legal proceedings.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.69-81
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• 2006

컴퓨터 Forensics는 급증하고 다양화 되어 가는 컴퓨터 관련 범죄가 발생할 시, 침입에 대한 전자 증거자료를 수집하고 분석함으로써 악의적 사용자를 찾아내는 분야로서, 최근 이에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 지금까지는 사건 발생 접수 후 전자 증거자료를 수집하는 방안에 대한 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서는 사이버 범죄에 적절하게 대응하기 위해 악의적 사용자에 의해 고의적으로 시스템이 침해된 경우, 사건 발생 시점에 기초하여 양질의 증거자료를 효과적으로 수집하기 위한 방안에 대해 제안한다. 이를 위해 침입 탐지시스템(IDS)의 로그와 분석(감시 및 보호)대상 호스트에서의 로그 및 환경 설정 정보의 상관관계를 분석하는 기법을 제시한다. 제안한 기법은 이종 시스템 로그 간 상관관계 분석을 통해 범죄 대응을 위한 자료 손실을 최소화하기 위해, 감시 및 보호 대상 호스트들의 공격에 대한 침해 위험도를 계산하고 이를 기초로 호스트의 침해(실제 시스템이 위험에 노출)발생 시점에서 증거자료를 수집한다. 이를 통해, 침해 분석에 사용되는 분석 대상 자료의 양을 줄일 뿐만 아니라 침해 판단에 사용되는 자료의 손상을 최소화하여 판단의 정확성을 보장한다. 또한 정상적인 사용자나 공격자에 의한 전자증거자료의 훼손을 최소화한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권3호
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• pp.178-192
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• 2021

File system forensics typically focus on the contents or timestamps of a file, and it is common to work around file/directory centers. But to recover a deleted file on the disk or use a carving technique to find and connect partial missing content, the evidence must be analyzed using cluster-centered analysis. Forensics tools such as EnCase, TSK, and X-ways, provide a basic ability to get information about disk clusters, but these are not the core functions of the tools. Alternatively, Sysinternals' DiskView tool provides a more intuitive visualization function, which makes it easier to obtain information around disk clusters. In addition, most current tools are for Windows. There are very few forensic analysis tools for MacOS, and furthermore, cluster analysis tools are very rare. In this paper, we developed a tool named FACT (Forensic Analyzer based Cluster Information Tool) for analyzing the state of clusters in a HFS+ file system, for digital forensics. The FACT consists of three features, a Cluster based analysis, B-tree based analysis, and Directory based analysis. The Cluster based analysis is the main feature, and was basically developed for cluster analysis. The FACT tool's cluster visualization feature plays a central role. The FACT tool was programmed in two programming languages, C/C++ and Python. The core part for analyzing the HFS+ filesystem was programmed in C/C++ and the visualization part is implemented using the Python Tkinter library. The features in this study will evolve into key forensics tools for use in MacOS, and by providing additional GUI capabilities can be very important for cluster-centric forensics analysis.