KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.2
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pp.95-104
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2017
As the technology in smart device is growing and Social Network Services(SNS) are becoming more common, the data which is difficult to be processed by existing RDBMS are increasing. As a result of this, NoSQL databases are getting popular as an alternative for processing massive and unstructured data generated in real time. The demand for the technique of digital investigation of NoSQL databases is increasing as the businesses introducing NoSQL database in their system are increasing, although the technique of digital investigation of databases has been researched centered on RDMBS. New techniques of digital forensic investigation are needed as NoSQL Database has no schema to normalize and the storage method differs depending on the type of database and operation environment. Research on document-based database of NoSQL has been done but it is not applicable as itself to other types of NoSQL Database. Therefore, the way of operation and data model, grasp of operation environment, collection and analysis of artifacts and recovery technique of deleted data in HBase which is a NoSQL column-based database are presented in this paper. Also the proposed technique of digital forensic investigation to HBase is verified by an experimental scenario.
Mistaking pink colored thermal oil for grape wine, a victim drank the oil to death which was analyzed to contain 39% of ethylene glycol. Thermal oil could be used for heat transfer to prevent the malfunction due to the high pressure in the boiler operated at high temperature when using water. Main component of thermal oil is known to be mineral oil or ethylene glycol. From the blood and other tissue of the victim from autopsy, ethylene glycol and its metabolite were simultaneously analyzed by GC/MS after extraction under acidic condition with acetonitrile followed by derivatization with BSTFA. About 0.2 g of the specimens were pretreated with 50 uL of 0.5 M HCl solution to keep acidic condition, then dehydrated with anhydrous sodium sulfate followed by concentration under nitrogen stream. Ethylene glycol and glycolic acid concentration in blood was measured to be $2,755\;{\mu}g/mL$ and $174\;{\mu}g/mL$ respectively. In other specimen, the concentration of ethylene glycol and glycolic acid was $860\;{\mu}g/g\sim1,290\;{\mu}g/g$ and $93\;{\mu}g/g\sim134\;{\mu}g/g$. Especially, crystal appeared in kidney which was supposed xalate from the metabolite of ethylene glycol.
Post-mortem computed tomography (PMCT) is commonly employed in the field of forensic pathology. PMCT was mainly performed using a whole-body scan with a wide field of view (FOV), which lead to a decrease in spatial resolution due to the increased pixel size. This study aims to evaluate the potential for developing a super-resolution model based on conditional generative adversarial networks (CGAN) to enhance the image quality of CT. 1761 low-resolution images were obtained using a whole-body scan with a wide FOV of the head phantom, and 341 high-resolution images were obtained using the appropriate FOV for the head phantom. Of the 150 paired images in the total dataset, which were divided into training set (96 paired images) and validation set (54 paired images). Data augmentation was perform to improve the effectiveness of training by implementing rotations and flips. To evaluate the performance of the proposed model, we used the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Deep Image Structure and Texture Similarity (DISTS). Obtained the PSNR, SSIM, and DISTS values of the entire image and the Medial orbital wall, the zygomatic arch, and the temporal bone, where fractures often occur during head trauma. The proposed method demonstrated improvements in values of PSNR by 13.14%, SSIM by 13.10% and DISTS by 45.45% when compared to low-resolution images. The image quality of the three areas where fractures commonly occur during head trauma has also improved compared to low-resolution images.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.4
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pp.671-685
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2023
By applying artificial intelligence to image editing technology, it has become possible to generate high-quality images with minimal traces of manipulation. However, since these technologies can be misused for criminal activities such as dissemination of false information, destruction of evidence, and denial of facts, it is crucial to implement strong countermeasures. In this study, image file and mobile forensic artifacts analysis were conducted for detecting image manipulation. Image file analysis involves parsing the metadata of manipulated images and comparing them with a Reference DB to detect manipulation. The Reference DB is a database that collects manipulation-related traces left in image metadata, which serves as a criterion for detecting image manipulation. In the mobile forensic artifacts analysis, packages related to image editing tools were extracted and analyzed to aid the detection of image manipulation. The proposed methodology overcomes the limitations of existing graphic feature-based analysis and combines with image processing techniques, providing the advantage of reducing false positives. The research results demonstrate the significant role of such methodology in digital forensic investigation and analysis. Additionally, We provide the code for parsing image metadata and the Reference DB along with the dataset of manipulated images, aiming to contribute to related research.
Cannabis (Marijuana) is one of the most widely used drugs in the world, and its distribution has been controlled in South Korea since 1976. Identification of 11-nor-Δ9-carboxy-tetrahydrocannabinol (THCCOOH) in urine can provide important proof of cannabis use, and it is considered scientific evidence in the forensic field. In this study, we describe a simultaneous quantitative method for identifying THCCOOH and THCCOOH-glucuronide in urine, using simple liquid-liquid extraction (LLE), and liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). THCCOOH-D3 and THCCOOH-glucuronide-D3 were used as internal standards. Validation results of the matrix effect, as well as recovery, linearity, precision, accuracy, process efficiency, and stability were all satisfactory. No carryover, endogenous or exogenous interferences were observed. The limit of detection (LOD) of THCCOOH and THCCOOH-glucuronide were 0.3 and 0.2 ng/mL, respectively. The developed method was applied to 28 authentic human urine samples that tested positive in immunoassay screening and gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS) tests. The ranges of concentrations of THCCOOH and THCCOOH-glucuronide in the samples were less than LOQ~266.90 ng/mL and 6.43~2133.03 ng/mL, respectively. The concentrations of THCCOOH-glucuronide were higher than those of THCCOOH in all samples. This method can be effectively and successfully applied for the confirmation of cannabinoid use in human urine samples in the forensic field.
Digital forensics is the process of uncovering and interpreting electronic data and materials found in digital device in relation to crime. The goal of the process is to preserve any evidence in its most original form which shall be having the force of law. The digital forensic market is increasing with a growth of ICT in domestic and global market. Many countries including U.S. are actively performing researched regarding a structured investigation by collecting, identifying and validating the digital information for the purpose of reconstructing past events which so does in academic society in Korea. This paper is to understand overall research trend about digital forensics and derive future strategy by integrating the result of meta-analysis into practices based on five criteria - main theme and topic, analysis phase, technical method for analysis, author's affiliation, and unit of analysis and method. 239 papers are analyzed, which were selected out of 470 papers published for 10 years (2007~2016) in academic journal on the list of KCI (Korea Citation index). The results of this analysis will be used to examine the characteristics of research in the field of digital forensics. The result of this research will contribute to understanding of the research trend and characteristics leading the technology-driven academia, through which measures for further research development and facilitation are suggested.
This study conducted a digital forensic analysis of Signal and Telegram, two secure messengers widely used in the Android environment. As mobile messengers currently play an important role in daily life, data management and security within these apps have become very important issues. Signal and Telegram, among others, are secure messengers that are highly reliable among users, and they safely protect users' personal information based on encryption technology. However, much research is still needed on how to analyze these encrypted data. In order to solve these problems, in this study, an in-depth analysis was conducted on the message encryption of Signal and Telegram and the database structure and encryption method in Android devices. In the case of Signal, we were able to successfully decrypt encrypted messages that are difficult to access from the outside due to complex algorithms and confirm the contents. In addition, the database structure of the two messenger apps was analyzed in detail and the information was organized into a folder structure and file format that could be used at any time. It is expected that more accurate and detailed digital forensic analysis will be possible in the future by applying more advanced technology and methodology based on the analyzed information. It is expected that this research will help increase understanding of secure messengers such as Signal and Telegram, which will open up possibilities for use in various aspects such as personal information protection and crime prevention.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.8
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pp.1-9
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2019
With the development of imaging information communication technology in modern society, imaging acquisition and mass production technology have developed rapidly. However, crime rates using these technology are increased and forensic studies are conducted to prevent it. Identification techniques for image acquisition devices are studied a lot, but the field is limited to images. In this paper, camera model identification technique for video, not image is proposed. We analyzed video frames using the trained model with images. Through training and analysis by considering the frame characteristics of video, we showed the superiority of the model using the P frame. Then, we presented a video camera model identification system by applying a majority-based decision algorithm. In the experiment using 5 video camera models, we obtained maximum 96.18% accuracy for each frame identification and the proposed video camera model identification system achieved 100% identification rate for each camera model.
This study proposes phonation type index k as a descriptor of the overall spectral tilt, which is free from the effects of fundamental frequency and vowel quality. The newly proposed phonation type index k presents a simple and single measure of the overall spectral tilt. Phonation type index k can be applied to speech technology. It can also be used in diagnosing patients voice qualities in speech pathology. The distribution of phonation type index k, which is speaker-dependent, may be useful in forensic phonetics and voice recognition as an indicator of speaker identity.
Methamphetamine (MA) is the most common and available drug of abuse in Korea and its primary metabolite is amphetamine (AP). Detection of AP derivatives, such as MA, AP, phentermine (PT), MDA, MDMA, and MDEA by the use of immunoassay screening is not reliable and accurate due to cross-reactivity and insufficient specificity/sensitivity. Therefore, the analytical process accepted by most urine drug-testing programs employs the two-step method with an initial screening test followed by a more specific confirmatory test if the specimen screens positive. In this study, a gas chromatography-mass spectrometric (GC-MS) method was developed and validated for confirmation of MA and AP in human urine. Urine sample (500 µL) was added with N-isopropylbenzylamine as internal standard and ethyl chloroformate as a derivatization reagent, and then extracted with 200 µL of ethyl acetate. Extracted samples were analysed with GC-MS in the SIM/ Scan mode, which were screened by Cobas c311 analyzer (Roche/Hitachi) to evaluate the efficiency as well as the compatibility of the GC-MS method. Qualitative method validation requirements for selectivity, limit of detection (LOD), precision, accuracy, and specificity/sensitivity were examined. These parameters were estimated on the basis of the most intense and characteristic ions in mass spectra of target compounds. Precision and accuracy were less than 5.2 % (RSD) and ±14.0 % (bias), respectively. The LODs were 3 ng/mL for MA and 1.5 ng/mL for AP. At the screening immunoassay had a sensitivity of 100% and a specificity of 95.1 % versus GC-MS for confirmatory testing. The applicability of the method was tested by the analysis of spiked urine and abusers' urine samples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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