본 연구에서는 지문을 촬영할 때 촬영 조건이 지문 사진의 품질에 미칠 수 있는 영향에 대하여 해상도 측면에서 알아보았다. 두 개의 융선이 정확히 분리되고 식별되는 것은 지문 사진의 법과학적 가치에 있어서 매우 중요한 역할을 하며 이것은 두 개의 융선 사이에 존재하는 경계영역의 화소를 수치화하여 확인할 수 있다. 본 연구에서는 동일한 지문을 대상으로 ISO에 의한 품질의 변화, 촬영 시 발생하는 흔들림에 의한 품질의 변화, 촬영자의 경험과 기술에 의한 품질의 변화를 Adobe photoshop CS 6을 사용하여 분석하였다. 그 결과 ISO에 의한 품질의 변화는 큰 차이가 없었다. 또한, 손에 들고 촬영할 경우에는 일반인 그룹과 현직 과학수사요원 그룹 간에 유의미한 차이는 없었다. 그러나 삼각대를 사용 여부에 따른 지문의 품질에는 유의한 차이가 있었다. 따라서 본 연구는 미세한 융선과 특징점 까지 촬영해야 하는 지문 근접촬영 시 삼각대를 사용하는 것이 중요하다는 사실을 실험을 통해 입증하였다는 것에 의의가 있다.
최근 들어 IT기술의 발전은 급속도로 성장하고 있다. 이에 따라 실시간 이미지 프로세싱 및 여러 플랫폼의 호환성을 제공하는 OpenCV를 활용한 이미지 처리 기술들에 대한 연구도 활발히 진행 중에 있다. 현재, 서로 다른 이미지를 비교, 유사성을 판별하는 시스템은 일치율이 낮거나, 사람이 아날로그적인 수치를 이용하여 판별하는 시스템이 대부분이다. 본 논문에서는 OpenCV의 Template Matching과 Feature Matching을 활용하여 서로 다른 이미지 간 유사성을 디지털 값으로 판별하는 시스템에 대해 연구한다. 이미지 스크린 중 비교점을 특정하여 피처를 추출, 서로 상이한 크기에서도 동일한 피처로 인식하여 비교대상 이미지의 피처셋과 비교하여 유서성을 비교, 검증하게 된다. 이는 음성 및 영상 인식 및 분석, 처리기술에서 보다 정확인 일치율 판독이 가능하다. 향후 법의학 및 OpenCV외의 이미지 처리기술에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
휴대폰은 개인의 생활과 가장 밀접한 디지털 기기로 디지털 포렌식 수사 시에 반드시 고려해야 할 대상이 되고 있다. 최근에는 스마트폰의 사용이 증가하고 있는데, 스마트폰은 피처폰과는 달리 일반 PC와 유사한 고성능의 운영체제(Android, iOS 등)를 사용하면서 다양한 모바일 앱(app)을 통해 사용자에게 여러 가지 기능을 제공하는 특징이 있다. 디지털 포렌식 관점에서 스마트폰의 사용 흔적을 수집하고 분석하는 것이 중요해짐에 따라서 전세계적으로 스마트폰 포렌식에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 스마트폰 내의 데이터를 분석하기 위해서는 백업 또는 디버깅 기능을 이용하여 사용자 파일을 추출하거나, 운영체제의 루트(root) 권한을 획득하여 플래시 메모리에 대한 이미지를 수집한 후에 파일시스템(YAFFS, EXT, RFS, HFS+ 등)을 재구성하여 분석하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 이와 같은 방법은 정상적으로 존재하는 파일 이외에 삭제되거나 플래시 메모리 페이지의 데이터가 수정되면서 생성될 수 있는 잉여 데이터에 대한 분석에는 한계가 있다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 획득한 플래시 메모리 이미지 내의 단편화된 페이지(fragmented pages)를 분석하는 기법을 소개한다. 이를 통해 플래시 메모리 페이지의 스페어 영역(spare area)이 없어서 파일시스템의 재구성이 불가능한 이미지 또는 정상적인 파일시스템의 비할당 영역에 속하는 임의의 페이지들에 대한 효과적인 분석 방법을 제시한다.
영상의 유사도 측정을 통해 확률적으로 디지털 영상을 해석하는 상황에서 참조영상이 정확한 경우는 이 영상을 기준으로 영상들의 공통부분을 추출하여 유사도를 판정하며 참조영상이 가변적인 경우는 획득영상을 기반으로 그 위에 몽타주영상을 작성하여 이를 기준으로 영상들의 공통부분을 추출하여 유사도를 판정할 수 있다. 반면 미술작품의 진위판정과 같은 경우는 참조영상을 통한 확인이 불가능하기 때문에 진위를 가리는 것이 어렵다. 이런 경우는 기술적인 부분보다 작가의 견해 전문가의 의견 등을 종합해서 결정해야 하는데 기술적 측면에서도 참조영상이 없으므로 해당 작가의 유사한 다른 그림의 특징점을 참조영상으로 정하여 진위파악을 진행한다. 특히 유화는 붓의 질감에 따른 다양한 특징을 볼 수 있기에 본 논문에서 유화의 특징점을 통해 해당 작가의 그리는 습관을 통계적으로 해석해보고 분석하여 작가의 동일함 여부에 대하여 고찰해본다.
IT 기술이 급격히 발전함에 따라서 디지털 멀티미디어 장치 및 소프트웨어를 이용한 콘텐츠가 범람하고 있다. 그러나 불법적 목적을 가지고 있는 사용자가 활용함에 따라 이를 이용한 범죄가 증가되고 있고 멀티미디어 포렌식을 통한 콘텐츠의 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 센서 패턴 잡음을 이용하여 디지털 영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술에 대하여 제안한다. 먼저 광자 탐지기의 빛에 대한 민감도가 불완전해 생기는 센서 패턴 잡음을 검출하기 위한 기술에 대하여 제시한다. 그다음에 참조 영상들에 대하여 센서 패턴 잡음을 추정하고, 검사 영상에 대하여 센서 패턴 잡음을 추정한 후 두 잡음 사이의 유사성 계산을 통하여 디지털 영상을 획득한 장치에 대하여 판별하는 방법을 설명한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, Compact 카메라, 스마트폰, 캠코더 등을 포함한 총 10대 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능의 분석을 수행하였고, 그 결과 99.6%의 판별 정확도를 달성하였다.
최근에 위,변조 영상의 처리이력 복구를 위한 포렌식 툴로서 미디언 필터링 (MF: Median Filtering) 검출기가 크게 고려되고 있다. 미디언 필터링의 분류를 위한 미디언 검출기는 적은 양의 특징 셋과 높은 검출율을 갖도록 설계되어야 한다. 본 논문은 변조된 영상의 미디언 필터링 검출을 위한 새로운 방법을 제안한다. BMP를 미디언 윈도우 사이즈에 의하여 여러 미디언 필터링 영상으로 변환하고, 윈도우 사이즈에 따른 차분포 값을 계산하여 그 값으로 미디언 필터링 윈도우 사이즈와 같은 특징 셋을 만든다. 미디언 필터링 검출기에서, 특징 셋은 잠재성장 모델링 (LFM: Latent Growth Modeling)을 사용하는 모델 특성으로 변환된다. 실험에서, 테스트 영상은 TP (True Positive)와 FN (False Negative) 두 분류로 판별된다. 제안된 알고리즘은 분류 효율성이 TP와 FN의 혼동에서 최소거리 평균이 0.119로서 훌륭한 성능임이 확인 되었다.
Multimedia such as image, audio, and video is easy to create and distribute with the advance of IT. Since novice uses them for illegal purposes, multimedia forensics are required to protect contents and block illegal usage. This paper presents a multimedia forensic algorithm for video to identify the device used for acquiring unknown video files. First, the way to calculate a sensor pattern noise using Wiener filter (W-SPN) is presented, which comes from the imperfection of photon detectors against light. Then, the way to identify the device is explained after estimating W-SPNs from the reference device and the unknown video. For the experiment, 30 devices including DSLR, compact camera, smartphone, and camcorder are tested and analyzed quantitatively. Based on the results, the presented algorithm can achieve the 96.0% identification accuracy.
커널 백도어로부터 공격이 탐지되는 즉시 해킹 피해를 입은 시스템에서 증거 손실을 최소화하고 안전하고 신뢰할 수 있는 증거 보존, 그리고 신속하게 대응하도록 함으로써 시스템 피해를 최소할 수 있는 백업 및 분석시스템을 설계 구현한다. 본 논문에서는 삭제된 로그파일을 복원하고 복원된 파일과 하드디스크의 이미지를 분석하여 해커의 위치를 찾을 수 있다.
최근의 사이버 보안 위협은 특정 표적을 대상으로 하는 특징이 있으며 보안을 강화시키기 위한 지속적인 노력에도 불구하고 APT 공격에 의한 피해 사례는 계속 발생하고 있다. 인터넷망과 업무망이 분리된 망분리 환경은 외부 정보의 유입을 봉쇄시킬 수 있으나 업무의 효율성과 생산성을 위해서는 현실적으로 외부 정보의 유입을 모두 통제할 수는 없다. 이에 망연계 시스템 등 보안 정책을 강화시키고 파일 내부에 포함된 불필요한 데이터를 제거할 수 있도록 CDR 기술이 적용된 솔루션을 도입하더라도 여전히 보안 위협에 노출되어 있다. 본 연구는 망분리 환경에서 망간 파일을 전송할 때 파일의 형식을 변환하여 전송함으로써 문서삽입형 악성코드의 보안 위협을 방지하는 방안을 제안한다. 또한 포렌식 준비도를 고려하여 문서파일이 원활한 사고대응을 위한 정보를 보관할 수 있는 기능을 포함하여 망 분리 환경에서 활용할 수 있는 시스템을 제안한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.195-201
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2015
For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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