디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
주파수 변환을 활용한 생성 이미지의 효과적 탐지
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.4.350
현재의 디지털 환경에서는 고도로 발달한 이미지 생성 기술이 실제와 구분하기 어려운 가짜 이미지를 만들어내어 디지털 정보의 신뢰성을 위협하고 있다. 기존의 기계 학습 및 딥러닝 기법들은 이러한 진화하는 생성 알고리즘에 대해 한계를 보였으나, 본 연구는 주파수 영역에서 생성 이미지의 특성을 분석하는 새로운 접근법을 제시한다. 본 연구에서는 고속 푸리에 변환(FFT)과 이산 코사인 변환(DCT)을 각각 독립적으로 적용하여, 각 기법이 생성 이미지 탐지에 미치는 효과를 별도로 분석하였다. 실험 결과, FFT를 적용한 모델은 테스트 정확도가 약 12.8% 향상되었으며, DCT를 적용한 모델은 약 22.2%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과는 주파수 영역에서의 접근이 기존의 공간 영역 기반 탐지 기법보다 우수함을 입증하며, 디지털 포렌식 분야에서 이미지 신뢰성을 높이는 데 실질적인 기여를 할 것으로 기대된다.
디지털 포렌식 소프트웨어의 처리되지 않은 예외 분석에 있어서 타입 정보 기반 정교화
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.12.1071
본 논문에서는 포렌식 과정의 신뢰성을 높이기 위하여 파이썬으로 작성된 디지털 포렌식 소프트웨어의 처리되지 않은 예외를 사전에 검출하는 기법을 설계한다. 처리되지 않은 예외 검출에 있어서 일반적으로 사용되는 집합 제약식 기반 분석 방법을 기반으로 하며 이 과정에서 발생할 수 있는 허위 경보를 줄이기 위해 Pyright의 타입 분석 기능을 결합한다. 파이썬의 리스트나 딕셔너리 등 특정 타입에서는 발생할 수 없는 키가 없는 오류나 첨자 범위 오류 등의 예외들을 제거함과 아울러 모듈 내 지점들의 종속관계를 나타내는 트리를 이용하여 경보의 중복 검출을 제거한다. 개발한 정적 분석기를 디지털 포렌식 소프트웨어 분석 모듈 9 개의 벤치마크에서 수행시킨 결과는 기존에 찾지 못한 키가 없는 오류, 첨자 범위 오류, 0으로 나누기 오류 등 3 가지 패턴의 예외 발생 지점 10 개를 특정함과 아울러 각 벤치마크에 대해 평균 84%, 최대 89%의 허위 경보를 제거함을 보인다.
증거능력 확보를 위한 수사용 사이버 공개정보 포렌식 도구 아키텍처 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.6.494
인터넷 기술의 발전으로 인해 우리의 삶은 과거에 비해 매우 윤택해지고 많은 순기능 들이 늘어나고 있으나, 이와 동시에 인터넷을 기반으로 하는 사이버범죄와 같은 역기능 또한 증가하고 있다. 이러한 인터넷 기반의 사이버범죄를 효과적으로 수사하기 위해서는 디지털 포렌식 관점의 사이버 공개정보 수집 및 저장･가공이 반드시 필요하다. 하지만 현행 형사소송법 등 관련 법률은 아직까지 사이버 공개정보 포렌식에 대하여 명시적으로 규정하고 있지 않고, 수사상에 확보한 디지털 증거의 원본 데이터 삭제로 인해 증거능력이 상실되어 범죄 혐의를 입증하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 사이버범죄에 대한 효과적인 수사와 수사 간 수집된 사이버 공개정보의 법정 증거능력 확보를 위해 수사용 사이버 공개정보 포렌식 도구의 아키텍처를 제안한다. 또한 제안 도구를 이용한 사이버 공개정보 수집 및 저장 시 지켜져야 할 디지털 증거의 무결성 및 동일성, 재현성 및 진정성을 입증하기 위한 디지털 포렌식 관점의 기술적 접근방법을 제시한다.
IoT 기기 플래시 메모리의 Ext4 파일 시스템을 위한 디지털 포렌식 절차
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.8.865
최근 급격한 통신기술의 발달에 따라 IoT(Internet of Things)의 확산이 가속화되고 있으며 IoT 기기는 인간의 삶과 밀접한 분야에서 활용되어 범죄 및 사고 경황 정보 조사에 적극적으로 활용되고 있다. 이에 따라 디지털 포렌식의 중요성이 부각되며 그 수행 절차에 관한 연구들이 진행되고 있다. 하지만 IoT 기기는 상이한 규격으로 인해 실제 현장에서 사용될 수 없는 추상적인 방법론을 제시하는 연구가 대부분이다. 또한 펌웨어 분석 도구로 활발히 사용되는 binwalk 분석 도구는 ext4 파일 시스템에 대한 분석 및 추출을 제대로 수행하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 binwalk의 올바른 ext4 파일 시스템 추출 및 분석 방안을 제시하고 이를 이용해 IoT 기기의 플래시 메모리로부터 ext4 파일 시스템을 추출하는 절차를 제안한다. 또한, DJI Phantom 4 Pro V2.0 드론으로 PoC를 구현하여 제안하는 절차를 검증한다.
이차 보간에 따른 ENF 기반의 위변조 디지털 파일 탐지 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.3.311
최근 형사 및 모든 분야의 소송에서 디지털 오디오 및 비디오를 증거로써 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 디지털 포렌식 기법을 이용한 과학 수사가 발전하고 있다. 컴퓨팅 기능과 파일 편집기술의 발달로 누구나 간단하게 비디오 파일을 조작할 수 있게 되면서 디지털 데이터를 조작하는 사례는 증가하고 있으며, 이로 인해 디지털 데이터에 대한 감정을 통해 증거의 무결성과 신뢰성을 확보하는 일이 요구되고 있다. 본 연구에서는 디지털 포렌식 기법 중 하나로 전력 공급에 대한 지리적 환경에 따른 전력망 그리드를 통해 전력망 주파수 신호(Electrical Network Frequency: ENF)를 추출하고 QIFFT를 이용해 peak 검출을 위한 신호처리 과정을 거치는 기법에 대해 제안한다. 그리고 표준편차를 이용한 탐지 알고리즘을 통해 73%의 정확도로 비디오 파일의 위변조 여부 확인 및 위변조 지점을 찾는 실험을 진행하고 이를 검증하였다.
