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문제 정의
본고에서는 SQLite 데이터베이스 파일 구조에서 스키마의 자료 형 패턴을 이용하여 셀의 페이로드 타입을 탐지해 레코드를 복원하는 기법인 SPaRe를 제안하였다. iPhone 6를 이용한 실험에서 기존에 불가능했던 Free Block에서의 삭제데이터의 복원이 SPaRe를 통해 가능함을 보여주었다.
본고에서는 기존연구의 한계를 극복하기 위한 방법으로 SPaRe (Schema Patten Recovery)를 제안한다. SPaRe는 SQLite 데이터베이스의 스키마 패턴을 분석하여, 할당 및 비 할당 영역에 잔존하는 개별 삭제데이터를 복원할 수 있는 기법이다.
가설 설정
포렌식 조사에서 용의자 혹은 사용자가 증거은닉을 위해 인위적으로 통화기록을 ‘부분삭제’하였다고 가정한다.
제안 방법
(표 5)는 SPaRe의 스키마 패턴 파싱 알고리즘을 도식한 것이다. 알고리즘은 페이지에서 스키마패턴의 길이와 같은 모든 패턴에 대하여 부합여부를 조사한다. SPaRe에서는 우선 FIFO큐 형태의 agenda에 조사 페이지에서 등장하는 모든 비트패턴 중 탐색하고자 하는 스키마패턴과 길이가 같은 모든 패턴을 삽입한다.
그러나 0x00은 정수 값 0의 1바이트 표현일 수도 있다. 제안하는 SPaRe는 SQLite 페이지를 전수 조사하여, 페이지의 모든 위치에 저장된(혹은 부분적으로 잔존하는) 헤더를 검색하여 레코드를 파싱한다. 우리는 이를 ‘삭제 레코드 헤더 파싱’ 이라 부른다.
agenda에서 원소를 추출하여 이를 스키마패턴과 비교하고, 부합할 경우 스키마패턴길이 만큼 agenda에서 원소를 추출하여 버림으로서 불필요한 비교를 피한다. 제안하는 알고리즘은 수행측면에서 최적화가 가능하나 계산집적도가 높지 않은 SQLite의 특성을 고려하여 본고에서는 이를 기술하지 않는다. 알고리즘을 통해 탐색한 헤더정보를 통해 페이로드 데이터영역을 읽어옴으로서 삭제된 레코드를 복원한다.
x의 통화기록 테이블의 스키마정보는 (그림 5)과 같다. 통계적으로 유의미한 실험결과를 얻기 위해 랜덤하게 통화기록정보를 삭제하여 실험을 반복하였다.
대상 데이터
2014년 가트너 선정 10대 전략기술에 만물 인터넷(IoE: Internet of Everything)이 포함 되었다. 2012년 사물인터넷(IoT: Internet of Things)이 포함된 이래 ICT(Information Communication Technology) 분야에서 폭발적인 관심을 받고 있다.
x )를 사용하여 실험하였다. 사용된 SQLite 데이터베이스 파일은 통화기록이다. 포렌식 조사에서 용의자 혹은 사용자가 증거은닉을 위해 인위적으로 통화기록을 ‘부분삭제’하였다고 가정한다.
데이터처리
SPaRe의 파싱알고리즘은 복원 가능한 (덮어씌워지지 않은) 모든 잔존하는 데이터를 파싱하였다. (표 6)에 SPaRe와 기존 복원기법과 비교하였다.
성능/효과
본고에서는 SQLite 데이터베이스 파일 구조에서 스키마의 자료 형 패턴을 이용하여 셀의 페이로드 타입을 탐지해 레코드를 복원하는 기법인 SPaRe를 제안하였다. iPhone 6를 이용한 실험에서 기존에 불가능했던 Free Block에서의 삭제데이터의 복원이 SPaRe를 통해 가능함을 보여주었다.
실험결과의 심층 분석결과, 복원이 되지 않은 2%는 ‘개별삭제’영역에 데이터가 덮어씌워짐으로서 복원이 원천적으로 불가능한 경우였다.
후속연구
SQLite 데이터베이스의 파일 구조에서 삭제된 레코드 복원 기술은 앞으로도 많은 연구가 진행 될 것이다. 이 과정에서 페이지 내부에 존재하는 레코드를 탐색하기 위한 방법으로 제안한 기법이 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
이 과정에서 페이지 내부에 존재하는 레코드를 탐색하기 위한 방법으로 제안한 기법이 활용 될 수 있을 것으로 기대한다. 또한, SQLite 데이터베이스 파일 포맷이 손상되어 정상적으로 인식 할 수 없는 경우에 제안한 기법을 활용하면 활성 레코드와 삭제 레코드 모두 복원 할 수 있어 디지털 포렌식 수사에 도움이 될 것으로 기대한다.
이 과정에서 페이지 내부에 존재하는 레코드를 탐색하기 위한 방법으로 제안한 기법이 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
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