본 논문에서는 관리자가시스템 운영과 감사 측면에서 침해사고에 대응하고 사고 발생 즉시 포렌식 데이터를 수집 분석 및 복구할 수 있는 포렌식 데이터의 실시간 수집 절차 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기능 요소별로 구별된 7단계 절차를 가지며 추상적이고 관리적인 기존의 포렌식 절차와는 달리, 관리자가 시스템 운영과 감사 측면에서 침해사고에 대응하고, 사고 발생시 포렌식 데이터를 수집 분석 및 복구할수 있는 절차들이 포함되어 있다. 또한 즉각적인 대응이 어려운 경우 기존의 절차와 마찬가지로 종합적이고 조직적인 대응이 가능하도록 대응 전략 체계화 단계를 통한 포렌식 데이터 수집 단계로의 피드백 절차를 둔다.
DDoS 공격과 APT 공격은 좀비 컴퓨터들로 정해진 시간에 동시에 공격을 가하여 사회적 혼란을 유발하였다. 이러한 공격에는 공격자의 명령을 수행하는 많은 좀비 컴퓨터들이 필요하며 좀비 컴퓨터에는 안티바이러스 제품의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 악성코드가 실행되어야한다. 그동안 시그니처로 탐지하던 안티바이러스 제품을 벗어나 알려지지 않은 악성코드 탐지에 많은 방법들이 제안되어 왔다. 본 논문은 디지털 포렌식 기법을 활용하여 알려지지 않은 악성코드 탐지 방법을 제시하고 정상 파일과 악성코드의 다양한 샘플들을 대상으로 수행한 실험 결과에 대하여 기술한다.
범죄수사 과정에서 많은 양의 데이터를 시간 내에 분석하는 것은 성공적인 포렌식의 필수 요소이다. 컴퓨터와 사람 모두에게 있어, 시간과 자원의 제한은 수사 결과에 부정적인 영향을 가져온다. 그러므로 현재 사용되고 있는 다양한 포렌식 도구에는 시간과 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 사례기반추론 및 멀티에이전트 시스템과 같은 인공지능 기반의 도구를 통해 디지털 포렌식 수사를 효과적으로 도울 수 있다. 본 논문에서는 인공지능을 활용한 지능형 포렌식 도구 및 프레임워크를 분석하고, 오늘날의 프레임워크의 한계점과 미래에 관해 논의한다. 인공지능 기반 시스템의 목적은 수사에서의 증거를 포함한 데이터를 분석하고 연관성을 밝힘으로서 포렌식 전문가에게 중요한 단서를 제공하고 직접 분석해야하는 데이터의 양을 줄이는 것에 있다. 이러한 인공지능의 활용은 많은 양의 데이터를 수사할 때 사람이 간과할 수 있는 증거들을 연결시켜주는 데에 큰 도움이 된다.
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.
과거에 비해 현재의 디스크 저장 공간은 비약적으로 증가하고 있으며, 네트워크상에서도 이전과 비교할 수 없는 수많은 데이터들이 처리되고 있다. 이러한 데이터의 대용량화는 앞으로도 계속 될 추세이지만, 그에 비해 포렌식 관점에서 데이터를 이미징 하는 시간을 개선시키기 위한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문은 데이터 이미징 시간을 개선시키기 위한 방안으로 전체 이미징 소요시간 중 해시함수에 대한 소요시간을 암호학적 관점에서 살펴보고, 이를 토대로 EWF 파일 이미징 과정에 대한 효율성 개선 방안을 제안한다.
인터넷 메신저는 네트워크를 통해 대화를 나누거나 데이터 등을 주고받을 때 가장 널리 쓰이는 통신수단 중 하나이다. 그러므로 디지털 포렌식 관점에서 메신저의 통신내역을 확보하는 일은 전화, 휴대폰과 같이 전통적인 통신내역을 수집하는 작업처럼 매우 중요하다. 하지만 메신저의 통신내역은 사용자 컴퓨터에 암호화되어 저장되거나 메신저 서버에 보존되기 때문에 의미 있는 데이터 수집이 쉽지 않다. 본 논문은 네이트온, 버디버디, 야후!, Mi3 메신저를 대상으로 사용자 컴퓨터에 저장된 통신내역을 복구하는 방법과 메신저 서버에 존재하는 통신내역을 열람하기 위한 인증우회기법을 제시한다.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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