스마트폰의 대중화로 현대인의 의사소통 수단으로 Social Networking Service(SNS)가 자리 잡았다. 의사소통 수단의 특성상 SNS는 다양한 보관 증거 및 생성 증거를 생성한다. 따라서 디지털 포렌식 수사관점에서 주요 분석대상이다. SNS를 제공하는 애플리케이션은 데이터를 중앙 서버에 저장하거나 사용자의 편의성을 위해 데이터베이스화하여 스마트폰 내부에 저장한다. 이때 일부 애플리케이션은 개인정보 보호를 위해 암호화 기능을 제공하며 이는 디지털 포렌식 수사관점에서 안티 포렌식으로 작용될 수 있다. 따라서 암호화 방안에 관한 연구는 지속적으로 선행돼야 한다. 본 논문에서는 SQLCipher 모듈을 통해 SQLite 기반의 데이터베이스 암호화 기능을 제공하는 두 종류의 애플리케이션을 분석했다. 각 데이터베이스를 복호화했으며 주요 데이터를 식별했다.
스마트폰은 타인과의 소통을 용이하게 하고 생활을 편리하게 해준다는 이점이 있으며 널리 보편화되었다. 스마트폰의 시스템 로그에는 사용자의 행위와 관련된 여러 가지 데이터가 저장된다. 시스템 로그 중 비휘발성 로그는 전원을 종료하더라도 스마트폰에 계속 남으므로 이를 분석하면 범죄적 흔적을 찾을 수 있다. 화웨이는 2015년 이후로 판매대수가 점점 증가하고 있으며 3년 만에 세계 2위를 기록하는 등의 빠른 성장을 이루고 있다. 많은 사용자가 화웨이 스마트폰을 이용한다는 것은 그만큼 화웨이 스마트폰이 범죄수사의 흔적을 파악하는데 사용될 가능성이 크다는 것을 의미하므로 화웨이 스마트폰의 시스템 로그에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 포렌식 관점에서 의미 있는 화웨이 스마트폰 시스템 로그들을 선별하여 분석한다. 또한 로그들을 포렌식 수사 관점에서 활용할 수 있는 방안에 대해 제시한다.
인스턴트 메신저는 현대인의 의사소통 수단으로 스마트폰과 PC 등에서 이용 가능하며, 개별로 사용하거나 연동해서 사용할 수 있다. 메시지, 통화 및 파일 공유 등의 다양한 기능을 제공하는 메신저는 사용자의 행위정보를 포함하므로 포렌식 수사관점에서 중요한 증거로서의 가치를 지닌다. 하지만 스마트폰 데이터는 데이터 추출의 어려움이나 제작자의 보안기술 적용으로 분석의 어려움이 있다. 그러나 스마트폰과 PC 메신저를 연동해 사용하고 있는 경우 스마트폰 대신 PC에서 대화 내용 및 사용자 데이터 획득이 가능하다. 본 논문에서는 Windows 10 환경에서 Wire 메신저의 크리덴셜 정보를 획득했으며, 다른 PC에서 인증 과정 없이 로그인 가능함을 보였다. 또한, 사용자 행위를 기반으로 생성되는 주요 아티팩트 선별하고 정리하였다.
모바일 포렌식은 스마트폰의 대중화와 다양한 모바일 기기의 증가로 인해 그 중요성 및 필요성이 급격히 증가하고 있다. 하지만 그 방안 및 절차는 아직 모바일 포렌식의 특성에 충분히 맞게 적용되고 있지 않다. 이에 따라 본 논문에서는 현재 모바일 포렌식이 직면한 문제점을 파악하기 위해 법 제도 기술적 관점에서의 분석을 수행하였으며 이를 통해 모바일 기기에 대해서는 현재 디지털 포렌식 수사과정에서 큰 이슈가 되고 있는 선별압수에 있어서 제약사항이 있음을 확인하였다. 또한 모바일 포렌식에서 디지털 증거 수집 방안에 대한 분석 및 실사용 도구의 무결성 연구를 진행함으로써 현재 기술의 적합성 검증 및 추후 발생될 문제점에 대해 분석하였으며 결과적으로 모바일 포렌식에서 수집된 데이터가 증거능력을 확보할 수 있는 방안을 위해 전반적인 고려사항을 제시하였다.
최근 스마트폰의 급격한 보급으로 개인정보 침해사고 및 프라이버시 침해를 통한 여러 가지 사회문제가 급속도로 증가하고 있으며, 이에 따라 개인 정보보호를 위한 다양한 연구 및 기술 개발이 이루어지고 있다. 개인의 모든 정보가 거의 들어 있다고 해도 과언이 아닌 스마트폰의 정보유출은 우리의 일상에서 쉽고 빈번하게 발생할 수 있는데, 포렌식 분석 툴을 이용하여 증거를 수집하거나 분석하기란 쉽지 않은 일이다. 현재 안드로이드 포렌식 연구는 비휘발성 메모리로부터 데이터를 수집하여 분석하는 기법에 집중되어 왔으며, 휘발성 데이터에 대한 연구는 미미한 실정이다. 안드로이드 로그는 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터이다. 안드로이드 로그는 안드로이드 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동내역과 관련한 기록이 로그로 저장되기 때문에 안드로이드폰 사용을 추적할 수 있는 자료로 활용이 충분하다. 본 논문에서는 포렌식 분석 툴을 이용하지 않고 로그를 필터링하여 개인의 정보 유출 유무를 판단하여 대응할 수 있는 방법을 제시한다.
최근 안드로이드 모바일 기기의 사용자가 증가함에 따라 디지털 포렌식 분야에서도 안드로이드에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 해당 플랫폼 및 기기의 고유한 특성을 이용한 증거수집 및 분석에 대한 연구는 부족한 실정이다. 안드로이드 시스템의 특징 중 하나인 안드로이드 로그는 기기의 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터로서, 안드로이드 하부 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동 내역과 관련한 기록이 저장되기 때문에 포렌식적으로 매우 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 로그의 고유한 특성을 사용자 행위와 연계하여 유의미한 정보를 이끌어내는 안드로이드 로그 수집 분석 시스템을 제안하고 나아가 로그 분석의 효율성을 극대화하여 현장에서 실시간 증거 분석이 가능하도록 해주는 효율적 분석 기법을 제안한다. 실험에서는 제안하는 로그 수집 분석 시스템을 이용함으로써 다양한 사용자 행위 정보를 수집하여 구체적이고 직관적으로 표현 가능함을 보이고, 제안하는 로그 분석 기법이 일반 정규식 검색 방법에 비해 10배 이상 검색시간을 단축함을 보인다.
스마트폰이 널리 보급됨에 따라 누구나 쉽게 사진과 동영상을 촬영하고 배포할 수 있는 시대가 되었다. 개인이 스마트폰으로 촬영한 동영상은 중요한 수사 단서나 증거로 활용되고 이때 동영상이 특정 스마트폰으로 촬영되었음을 입증해야 하는 상황이 발생한다. 이를 위해 기존 연구들에서 제시한 다양한 방식의 fingerprint 기법을 활용할 수 있다. 하지만 fingerprint 기법을 사용한 결과의 신빙성을 보강해야 하거나 그 기법을 활용할 수 없는 상황들이 존재한다. 따라서 fingerprint 기법의 사용 이전에 스마트폰 포렌식 조사가 선행되어야 하고, 동영상 파일의 메타데이터 정보를 정리한 데이터베이스를 구축할 필요가 있다. 본 논문에서는 동영상 촬영이 스마트폰에 남기는 아티팩트와 상기한 데이터베이스에 대해 설명하고자 한다.
교육부의 운영계획에 따라서 학교당 1~2개 교실에 전자칠판(IWB, Interactive White Board)이 보급되었다. 따라서, 두상투영기(OHP, Overhead Projector)와 스크린 대신에 실물화상기와 전자칠판이 그 역할을 대신하게 되었다. 하지만 촬상소자와 디스플레이 장치의 발전 속도를 따라가지 못하고, 활용도가 떨어지는 경우가 많았다. 본 연구에서는 스마트폰의 카메라를 이용하여 고해상도의 이미지를 획득할 수 있도록 연구한다. 획득한 고해상도의 이미지를 전자칠판이나 대형 TV로 무선 통신으로 지연시간 없이 전송할 수 있도록 와이기그(WiGig, Wireless Gigabit) 기술을 이용한다. 또한 스마트폰 카메라에 넓은 화각(FOV, Field of View)의 렌즈를 탑재하여 출시하는 것에 반하여, 현미경 렌즈를 이용하여 스마트폰으로 특정 부분을 400배까지 확대하여 관찰할 수 있도록 한다. 본 연구결과로 교육 및 연구 현장에서 실시간 400배 확대의 활성화 자료로서 사용될 것이다.
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.
Digital data can be manipulated easily, so information related to the timestamp is important in establishing the reliability of the data. The time values for a certain file can be extracted following the analysis of the filesystem metadata or file internals, and the information can be utilized to organize a timeline for a digital investigation. Suppose the reversal of a timestamp is found on a mobile device during this process. In this case, a more detailed analysis is required due to the possibility of anti-forensic activity, but little previous research has investigated the handling and possible manipulation of timestamps on mobile devices. Therefore, in this study, we determine how time values for multimedia files are handled according to the operating system or filesystem on mobile devices. We also discuss five types of timestamps-file created (C), last modified (M), last accessed (A), digitalized (Di), and filename (FN) of multimedia files, and experimented with their operational features across multiple devices such as smartphones and cameras.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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