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MongoDB에 대한 디지털 포렌식 조사 기법 연구
Digital Forensic Investigation of MongoDB 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.24 no.1, 2014년, pp.123 - 134  

윤종성 (고려대학교 정보보호대학원) ,  정두원 (고려대학교 정보보호대학원) ,  강철훈 (대검찰청 디지털수사담당관실) ,  이상진 (고려대학교 정보보호대학원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 데이터의 대용량화로 인해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 빅데이터 처리를 위한 NoSQL DBMS에 대한 수요가 꾸준히 늘고 있다. 관계형 DBMS에 대한 디지털 포렌식 조사 기법은 활발히 연구되어 왔으나 최근 사용이 급증하고 있는 NoSQL DBMS에 대한 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 가장 많이 사용되고 있는 MongoDB에 대한 디지털 포렌식 조사 절차와 기법을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the data gets bigger recently, the demand for relational database management system (RDBMS) and NoSQL DBMS to process big data has been increased consistently. The digital forensic investigation method for RDBMS has been studied actively, but that for NoSQL DBMS, which is popularly used nowadays,...

주제어

#MongoDB   #NoSQL Database Forensics   #Database Forensics   #Digital Forensics  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
빅테이터 기술이란 무엇인가? 빅테이터 기술은 데이터의 크기가 대용량이고, 빠르게 크기가 증가하며 데이터 형태가 비정형인 대규모의 데이터를 저비용으로 빠르게 수집, 저장, 분석하여 가치 있는 정보를 추출하기 위해 등장한 기술이다. 빅데이터 처리를 위한 소프트웨어는 대표적으로 데이터 저장 소프트웨어인 NoSQL DBMS, 분산 처리, 분산 파일시스템인 Hadoop, 분석․시각화 소프트웨어인 R 등이 있다[1].
빅데이터 처리를 위한 소프트웨어에는 무엇이 있는가? 빅테이터 기술은 데이터의 크기가 대용량이고, 빠르게 크기가 증가하며 데이터 형태가 비정형인 대규모의 데이터를 저비용으로 빠르게 수집, 저장, 분석하여 가치 있는 정보를 추출하기 위해 등장한 기술이다. 빅데이터 처리를 위한 소프트웨어는 대표적으로 데이터 저장 소프트웨어인 NoSQL DBMS, 분산 처리, 분산 파일시스템인 Hadoop, 분석․시각화 소프트웨어인 R 등이 있다[1].
서버 시스템에서 관리해야 하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가한 배경은 무엇인가? 스마트폰, 스마트패드, 노트북 등 휴대성이 뛰어난 전자기기들이 보편화되면서 사용자들은 소셜네트워크에 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 더불어 영화, TV 컨텐츠, 음악 등 다수의 대용량 멀티미디어 컨텐츠를 쉽게 업로드 및 다운로드할 수 있게 되었다. 그 결과 서버 시스템에서 관리해야 하는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하게 되었고, 발생되는 로그의 크기도 하루에 수백 기가바이트에서 많게는 수십 테라바이트를 넘어서게 되었다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (16)

  1. Philip Russom, "Big data analytics," TDWI Best Practices Report, Sep. 2011. 

  2. Harmett Kaur Khanuja and D.S.Adane, "A Framework For Database Forensic Analysis," Computer Science & Engineering : An International Journal(CSEIJ), vol. 2, No. 3, pp. 27-41, Jun. 2012. 

  3. Peter Fruhwirt, Markus Huber, Martin Mulazzani, and Edgar R. Weippl, "InnoDB database forensics," 2010 24th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications, pp. 1028-1036, Apr. 2010. 

  4. Paul M. Wright, "Oracle Database Forensics using LogMiner," NGSSoftware, 2005. 

  5. Kyriacos E.Pavlou and Richard T. Snodgrass, "Forensic analysis of database tampering," ACM Transactions on Database Systems (TODS), vol. 33, no. 30, Nov. 2008. 

  6. Jonghyun Choi, DooWon Jeong, and Sangjin Lee, "The method of recovery for deleted record in Oracle Database," Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, 23(5), pp947-955, Oct. 2013. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. Michael Stonebraker, "SQL databases v. NoSQL databases," Communications of the ACM, vol 53, issue 4, pp. 10-11, Apr. 2010. 

  8. Yishan Lie and Sathiamoorthy Manoharan, "A performance comparison of SQL and NoSQL databases," In Communications, Computers and Signal Processing (PACRIM), 2013 IEEE Pacific Rim Conference on. IEEE, pp. 15-19, Aug. 2013. 

  9. MongoDB Homepage, http://www.mongodb.com 

  10. DB-ENGINES Homepage, http://www.db-engines.com/en/ranking 

  11. JSON Homepage, http://www.json.org 

  12. Kyle Banker, MongoDB in action, Manning Publications Co., ,2011. 

  13. MongoDB manual, http://docs.mongodb.org/manual 

  14. Open source tool for MongoDB schema analysis, https://github.com/variety/variety 

  15. MongoDB client tool, https://sites.google.com/site/tadpolefordb 

  16. MongoDB source code, https://github.com/mongodb/mongo 

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