International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.124-129
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2021
As the 4th industrial era is in full swing, the public's interest in related technologies such as artificial intelligence, big data, and block chain is increasing. As artificial intelligence technology is used in various industrial fields, the need for research methods incorporating artificial intelligence technology in related fields is also increasing. Evidence collection among digital forensic investigation techniques is a very important procedure in the investigation process that needs to prove a specific person's suspicions. However, there may be cases in which evidence is damaged due to intentional damage to evidence or other physical reasons, and there is a limit to the collection of evidence in this situation. Therefore, this paper we intends to propose an artificial intelligence-based evidence collection system that analyzes numerous image files reported by citizens in real time to visually check the location, user information, and shooting time of the image files. When this system is applied, it is expected that the evidence expected data collected in real time can be actually used as evidence, and it is also expected that the risk area analysis will be possible through big data analysis.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 드론(Drone)의 활용이 다양한 분야에서 급속도로 진보하며 진행되고 있다. 이제 수사(搜査)의 영역에서도 드론이 광범위하게 활용될 것이다. 그동안의 형사사진이 2차원적 디지털 영상에 머물렀다면 드론을 활용할 경우 3차원 영상의 촬영뿐 아니라 그러한 영상물을 3D 프린터로 인쇄할 경우 사건현장의 재현이 가능하게 될 것이다. 일차적으로 수사기관이 드론을 이용하여 촬영하는 영상물은 디지털 영상증거로써 증거능력 확보를 위한 요건은 디지털 증거의 증거능력을 갖추기 위한 조건과 다르지 않다. 다만 드론이 과학수사의 새로운 영역으로 자리하게 될 때 드론으로 촬영한 영상물의 진정성을 확보하고 증거로써 활용할 수 있도록 시스템화 하는 것이 긴요한 바 본 논문에서는 드론으로 촬영한 디지털 영상물의 증거능력 확보방안을 제시하고자 한다.
The digital forensic analysis ensures the integrity of confiscated data by calculating hash values for seizure and search of digital evidence and receiving confirmation and signature from participants. However, evidence that is irrelevant to the alleged offense needs to be deleted even after seizure from the point of view of privacy. But the hash value is altered by deleting the irrelevant data from the image file, one will not be able to prove that the file is in the initial state when it was seized. Therefore, in this paper, a study was conducted to support the integrity of the digital evidence, even if some of the seized digital evidence was deleted or damaged during the seizure search. The hash value of each data is calculated and hash value of the combination of hash values are also calculated. Even if the unrelated evidence is deleted from the seized evidence regardless of file system such as FAT or NTFS, the suggested method presented a way to provide the integrity that proves there is no change in the evidence file.
The digital image to be accepted as legal evidence, it is important to verify the authentication of the digital image. This study proposes a method of authenticating digital images through three steps of comparing the file structure of digital images taken with iPhone, analyzing the encoding information as well as media logs of the iPhone storing the digital images. For the experiment, digital image samples were acquired from nine iPhones through a camera application built into the iPhone. And the characteristics of file structure and media log were compared between digital images generated on the iPhone and digital images edited through a variety of image editing tools. As a result of examining those registered during the digital image creation process, it was confirmed that differences from the original characteristics occurred in file structure and media logs when manipulating digital images on the iPhone, and digital images take with the iPhone. In this way, it shows that it can prove its forensic authentication in iPhone.
촬영된 카메라의 기초 정보를 담고 있는 EXIF 파일을 편집 프로그램들을 통해 삭제 또는 변형하게 되어 우리 주변에서 출처를 알 수 없는 이미지들이 상당수 존재하게 되었다. 이와 같은 문제점은 디지털 이미지의 출처를 왜곡하여 공공기관에서 사건의 분석 및 감정에 혼선을 줄 수 있다. 특히 증거의 출처를 명시하는 법정 기관에 출처가 삭제, 변형된 EXIF 파일을 가진 디지털 사진은 객관적 증거의 역할을 할 수 없다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써 촬영에 사용된 카메라의 신원을 추적하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문은 디지털카메라 이미지 프로세싱에서 사용하는 렌즈 왜곡 보정 알고리즘을 주목하였다. 렌즈 왜곡 보정은 맵핑 알고리즘을 이용하며 이 때 위신호 인공물(Aliasing artifact)와 복원 인공물(Reconstruction artifact)의 발생을 제거하기 위한 보간 알고리즘을 사용한다. 여기서 보간은 맵핑의 패턴과 유사한 형태로 나타나며 이 보간의 흔적을 찾는 것이 연구의 핵심이다. 본 논문에서는 맵핑에 사용된 보간 패턴을 검출하기 위해 미니멈 필터(Minimum Filter)를 이용한 검출 알고리즘을 제안하였다. 보간이 발생한 영역과 그렇지 않은 영역을 분류하여 두 영역에 동일한 미니멈 필터를 적용한다. 이를 DFT를 통해 각 영역간의 주파수 특성이 어떻게 나타나는지 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 두 영역간의 차분값을 활용하여 최종 검출 맵으로 구현하였다.
이 논문은 위험 커뮤니케이션에서 디지털 이미지 및 영상 기술의 역할에 대한 이론적 고찰이다. 구체적으로 행위자네트워크이론(Actor-network Theory)에 대한 검토를 통해서 이 논문은 이 이론이 디지털 영상 기술과 그에 따라 변화하는 영상 문법의 역할, 그리고 현재의 시각 문화와 시각 체제에 미치는 구체적인 결과를 적절하게 분석할 수 있는 이론적 단초를 제공해주고 있음을 주장한다. 다음으로 이 논문은 과학적 증거 제시 및 설명 과정에서 디지털 영상 기술이 차지하고 있는 역할에 대한 최근의 논의를 살펴본다. 컴퓨터 네트워크와의 연결성, 센서 시스템, 컴퓨터 알고리즘, 증대된 저장 용량 등으로 특징지어지는 디지털 영상기술이 어떠한 종류의 새로운 바라보기(seeing)를 가능하게 하며 이는 기존의 과학적 설명 방식에 어떠한 영향을 미치고 있는지가 토론될 것이다. 마지막으로 이 논문은 이상의 논의가 한국 사회에서의 위험 커뮤니케이션 과정에 대한 연구에 지니는 함의에 대하여 토론한다.
오늘날 많은 기업들이 비용절감을 위해 서버 가상화 기술의 이용 및 보급을 확대함에 따라 가상화 서버에서의 사이버범 죄도 크게 증가할 것으로 예상된다. 서버 가상화 솔루션은 각 가상화 서버에 대한 가상머신 이미지를 생성하는 기능을 기본적으로 제공하기 때문에 서버 가상화 환경에서는 기존의 디지털 포렌식 수사과정의 디스크 이미지 수집과정을 생략하고 가상머신 이미지를 법적증거로 직접 활용함으로써 보다 신속하고 효율적인 수사가 가능하다. 하지만 가상화 서버의 구조적 특징으로 인해 나타날 수 있는 보안 취약성, 그리고 서버 가상화 솔루션의 신뢰성과 증거수집 절차상의 문제들로 인해 가상머신 이미지 자체만으로는 법적증거로서의 허용성을 인정받지 못한다. 본 논문에서는 가상머신 이미지가 법적증거로서 허용성을 인정받기 위해 서버 가상화 솔루션이 갖추어야 할 보안 요구사항, 디지털 포렌식 도구로서의 신뢰성 조건들을 도출하였으며, 가상머신 이미지가 증거로서의 연계보관성을 만족시키기 위해 갖추어야할 부가요소들을 제안한다. 또한 이러한 조건들을 통해 가상머신 이미지 증거가 미국 연방증거법의 법적 허용성 기준들을 만족시키는지 살펴보고, 이를 위한 관련 기관들의 구체적인 역할 및 세부 추진계획들을 제안한다.
디지털 합성 이미지는 이미지가 담고 있는 진정성을 왜곡하기 때문에 사회적인 문제가 되고 있다. 이러한 디지털 합성 이미지들은 인터넷, 잡지 또는 정치적 광고를 위한 이미지들에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 왜곡된 매체들은 이미지가 담고 있는 정보에 대한 신뢰도를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 대중에게 전달되는 정보의 혼란을 예방하기 위한 연구로써 디지털 합성 이미지를 판독하는데 목적이 있다. 대부분의 합성 이미지들은 이미지 크기 조절 및 회전을 이용하는 방법을 사용하기 때문에 합성 영역에 보간 (Interpolation)이 적용되게 된다. 본 논문은 보간의 흔적을 검출하는 연구로써 이미 보간이 적용된 영역과 그렇지 않은 영역에 재보간을 적용하여 두 영영간의 주파수 패턴을 검출하는 실험을 하였다. 이를 통해 합성에 사용된 보간 흔적을 검출하였으며 이미지 리터칭에 사용된 필터링 영역도 검출할 수 있었다.
빈번한 개인정보 유출 사고를 통해 프라이버시 정책이 강화됨에 따라 민감한 데이터는 암호화하여 저장한다. 이런 이유로 피조사자 소유의 암호화 된 데이터는 디지털 포렌식 관점에서 중요한 분석대상이다. 현재까지 디지털 증거수집 절차에서는 이미징만 고려하고 있으며, 하드웨어 고유 정보는 수집하지 않는다. 디스크 이미지에 남지 않는 정보를 통해 암호 키를 생성한다면 암호화 된 데이터를 복호화 할 수 없다. 최근 하드웨어 고유 정보를 이용하여 암호화를 수행하는 어플리케이션이 등장하였다. 따라서 본 논문에서는 보조기억장치에 남지 않는 하드웨어 고유 정보에 대해 연구하였으며, 하드웨어 고유 정보 수집 방안을 소개한다.
To analyze the crime scene, the role of digital evidence such as CCTV and black box is very important. Such digital evidence is often damaged due to device defects or intentional deletion. In this case, the deleted video can be restored by well-known techniques like the frame-based recovery method. Especially, the data such as the video can be generally fragmented and saved in the case of the memory used almost fully. If the fragmented video were recovered in units of images, the sequence of the recovered images may not be continuous. In this paper, we proposed a new video restoration method to match the sequence of recovered images. First, the images are recovered through a frame-based recovery technique. Then, after analyzing the time information marked on the images, the time information was extracted and recognized via optical character recognition (OCR). Finally, the recovered images are rearranged based on the time information obtained by OCR. For performance evaluation, we evaluate the recovery rate of our proposed video restoration method. As a result, it was shown that the recovery rate for the fragmented video was recovered from a minimum of about 47% to a maximum of 98%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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