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문제 정의
- 전자문서 관련 죄와 음란물 유포에 관한 죄가 가장 많으며, 이를 대상으로 하여 선별적으로 데이터를 관리한다면 데이터 미복구로 인한 검거율 향상에 상당한 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서 SSD TRIM 명령의 선별적 복구 기법을 제안한다. 공공데이터를 기반으로 하여 선별적으로 데이터를 관리하고 제안한 기법으로 데이터를 선별한 경우와 특별한 상황에 대처하여 사용하는 경우를 나누어 성능을 평가하고 검증한다.
제안 방법
- 현재 Jasmin OpenSSD Platform은 TRIM 명령을 지원하지 않는다. TRIM 명령을 지원하지 않기 때문에 가상으로 TRIM 명령이 동작한다는 함수를 추가한 후 진행하였다. TRIM 명령이 동작하는 함수는 FTL 계층인 Ftl_Flush() 안에서 호출하여 사용하였는데, Ftl_Flush()는 POR/SPOR을 위해 반드시 보존되어야 할 FTL 메타데이터 정보를 플래시메모리에 기록하는 API이다.
- SATA Idle/Standby 시 주기적으로 호출하여 FTL 메타데이터의 일관성 및 POR을 가능하게 한다. TRIM 명령의 동작 방식인 유휴시간에 작업을 수행하는 방식과 같아 Ftl_flush() 단계에서 호출하여 실험하였다. 선별된 TRIM 명령과 기존 TRIM 명령의 수행시간 차이 실험을 위해, 블록을 2가지의 특정 블록으로 나누어 실험하였고, 500MB로 블록을 각각 고정하였다.
- 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서 SSD TRIM 명령의 선별적 복구 기법을 제안한다. 공공데이터를 기반으로 하여 선별적으로 데이터를 관리하고 제안한 기법으로 데이터를 선별한 경우와 특별한 상황에 대처하여 사용하는 경우를 나누어 성능을 평가하고 검증한다.
- TRIM 명령의 동작 방식인 유휴시간에 작업을 수행하는 방식과 같아 Ftl_flush() 단계에서 호출하여 실험하였다. 선별된 TRIM 명령과 기존 TRIM 명령의 수행시간 차이 실험을 위해, 블록을 2가지의 특정 블록으로 나누어 실험하였고, 500MB로 블록을 각각 고정하였다. 첫 번째 특정 블록은 선별된 데이터의 블록으로 TRIM 명령이 동작하지 않은 블록이며, 선별된 데이터 블록은 TRIM LIST로 관리하여 수집한다.
- 이러한 특성 때문에 TRIM 명령기법은 많은 장점이 있지만 선별적으로 데이터를 관리하는 기법이 필요하다. 이에 기존 TRIM 명령기법의 안정성(Freezing Solution)과 쓰기 속도를 유지하며 선별적으로 데이터를 관리하는 TRIM 명령기법을 제안하였다. 제안 기법은 공공데이터를 기반으로 하여 데이터를 선별하고 증거 채택이 이루어질 가능성이 높은 것을 선택하여 기존 TRIM 명령기법을 그대로 적용하여 사용할 수 있는 방법이다.
대상 데이터
- 실험 환경은 Jasmin Open SSD Platform을 사용하였으며, 페이지 맵핑(Page Mapping) 기반의 제공된 Greedy FTL을 사용하였다. 메모리는 삼성 K9LCG08U1M 8GB로 실험하였으며, 실험 데이터는 HWP, JPG, DOC파일을 대상으로 하였고 파일크기는 무작위로 선정하였다. 현재 Jasmin OpenSSD Platform은 TRIM 명령을 지원하지 않는다.
- 선별된 TRIM 명령과 기존 TRIM 명령의 수행시간 차이 실험을 위해, 블록을 2가지의 특정 블록으로 나누어 실험하였고, 500MB로 블록을 각각 고정하였다. 첫 번째 특정 블록은 선별된 데이터의 블록으로 TRIM 명령이 동작하지 않은 블록이며, 선별된 데이터 블록은 TRIM LIST로 관리하여 수집한다. 두 번째 특정 블록은 선별되지 않은 데이터의 블록으로 기본적으로 동작하는 방식과 같이 TRIM & Garbage Collection & Wear-Leveling 이하 영역을 수행한다.
이론/모형
- 4는 선별적으로 데이터를 관리하여 수집하고, 빈 공간이 부족하여 빈 공간 부족 이벤트 발생 시 원래의 방법으로 수행하는 흐름도이다. 목적에 맞게 데이터를 선별한 후 선별되지 않은 데이터는 기존의 TRIM 명령기법을 따른다. 선별된 데이터는 수집되어 TRIM LIST로 관리하고 작업을 종료한다.
- 또한 모든 블록이 가득 찰 경우 성능 저하의 폭을 측정한다. 실험 환경은 Jasmin Open SSD Platform을 사용하였으며, 페이지 맵핑(Page Mapping) 기반의 제공된 Greedy FTL을 사용하였다. 메모리는 삼성 K9LCG08U1M 8GB로 실험하였으며, 실험 데이터는 HWP, JPG, DOC파일을 대상으로 하였고 파일크기는 무작위로 선정하였다.
성능/효과
- 제안한 선별된 TRIM 명령기법은 기존 TRIM 명령기법과는 다르게 운영체제에서 삭제 명령을 내렸을 때, 바로 TRIM 명령을 전달하여 유휴시간에 처리하는 것이 아니라, 선별된 데이터가 있다면 TRIM LIST로 관리하며 다른 작업은 하지 않는다. 1회 수행 결과, 선별된 데이터가 있는 블록은 1713 마이크로초이며 선별되지 않은 기존 TRIM 기법으로 동작한 경우에는 1896 마이크로초로 수행되었다. 2회, 3회, 4회 결과 선별된 TRIM 명령기법은 기존 TRIM 명령기법보다 수행시간이 짧았다.
- 2회∼8회 결과 제안한 선별된 TRIM 명령기법이 기존 TRIM 명령기법보다 수행 시간이 점점 감소하는 것을 알 수 있다.
- 1회 수행 결과, 선별된 데이터가 있는 블록은 1713 마이크로초이며 선별되지 않은 기존 TRIM 기법으로 동작한 경우에는 1896 마이크로초로 수행되었다. 2회, 3회, 4회 결과 선별된 TRIM 명령기법은 기존 TRIM 명령기법보다 수행시간이 짧았다. Fig.
- 4절에서는 실험을 통하여 제안한 선별 TRIM 명령기법이 기존 TRIM 명령기법의 장점인 안정성(Freezing Solution)과 쓰기 속도를 최대한 지원하며, 모든 블록이 가득 차지 않을 경우에는 기존 TRIM 명령 다성능이 우수함을 증명한다. 또한 모든 블록이 가득 찰 경우 성능 저하의 폭을 측정한다.
- 선별된 데이터들은 Garbage Collection & Wear-Leveling 이하 영역으로 보내지 않고 TRIM LIST를 만들어 관리한다. Fig. 5와 같이 무효화(Invalid)된 블록 번호 22, 23, 24, 27, 29, 30 중 3개의 블록은 기존 TRIM기법처럼 삭제하고 나머지 3개의 블록들은 선별되어 삭제되지 않고 관리한다면 플래시메모리 특성상 가장 속도가 느린 소거연산을 3번 회피할 수 있으므로 기존 TRIM 명령기법보다 성능이 향상된다.
- 제안 기법은 공공데이터를 기반으로 하여 데이터를 선별하고 증거 채택이 이루어질 가능성이 높은 것을 선택하여 기존 TRIM 명령기법을 그대로 적용하여 사용할 수 있는 방법이다. 본 논문의 실험을 통해 선별적으로 TRIM을 관리하면 특정한 상황을 제외하고는 성능이 더 우수함을 확인하였다. 향후 실제 TRIM 명령이 적용된 내장형 플랫폼에서 다양한 실험을 진행하여 특정한 상황이 여러 번 반복되었을 때 성능을 측정하여 기존 TRIM 명령기법과의 차이를 비교하고 최악의 상황에 대처하는 기법을 연구할 계획이다.
- 8은 5회, 6회, 7회, 8회 반복한 결과이다. 앞서 1회～4회 반복한 결과와 비슷한 패턴을 보이며 수행시간이 증가하였고, 8회까지 모든 메모리를 가득 채워도 특별한 문제점을 가지지 않고 정상적으로 반복되었다. 이는 명세하지는 않았지만, Jasmin OpenSSD Platform도 자체적으로 오버프로비저닝(Over Provisioning, OP) 공간을 확보하고 있음을 알 수 있다.
- 2회∼8회 결과 제안한 선별된 TRIM 명령기법이 기존 TRIM 명령기법보다 수행 시간이 점점 감소하는 것을 알 수 있다. 즉, 메모리가 가득 차기 전까진 선별된 데이터의 양이 많으면 많을수록 기존 TRIM 명령기법보다는 수행시간이 짧다는 것을 확인할 수 있다.
후속연구
- 본 논문의 실험을 통해 선별적으로 TRIM을 관리하면 특정한 상황을 제외하고는 성능이 더 우수함을 확인하였다. 향후 실제 TRIM 명령이 적용된 내장형 플랫폼에서 다양한 실험을 진행하여 특정한 상황이 여러 번 반복되었을 때 성능을 측정하여 기존 TRIM 명령기법과의 차이를 비교하고 최악의 상황에 대처하는 기법을 연구할 계획이다.
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