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Microsoft SQL Server 삭제 이벤트의 데이터 잔존 비교
Comparison of Remaining Data According to Deletion Events on Microsoft SQL Server 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.27 no.2, 2017년, pp.223 - 232  

신지호 (경찰대학 국제사이버범죄연구센터)

초록
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Microsoft SQL Server의 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우를 바탕으로 복원하는 방법이 주를 이루었다. 그러나 관련 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 물리 데이터베이스 파일이 Server와 연결되어 있지 않은 경우 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 범죄 과정에서 용의자가 delete 외 다른 이벤트를 이용하여 삭제할 가능성이 있기 때문에 이에 대한 삭제된 레코드의 잔존을 확인하여 복구 가능성을 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 물리 데이터베이스 파일의 구조를 기초로 데이터 삭제가 수행되는 delete, truncate, drop 이벤트에 따른 Page 할당정보 유지 여부, 미할당 삭제데이터 존재 여부, 페이지 내 행오프셋 배열 정보의 변화를 실험하여 최종적으로 디지털포렌식 조사 시 관리도구 이용 가능성 및 데이터 복구 가능성을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Previous research on data recovery in Microsoft SQL Server has focused on restoring data based on in the transaction log that might have deleted records exist. However, there was a limit that was not applicable if the related transaction log did not exist or the physical database file was not connec...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이와 같은 이벤트 실행 후 데이터 잔존 여부를 비교하기 위해 테이블 객체 정보 변화, 실제 레코드가 저장되어있는 논리적 공간인 페이지 할당변화, 페이지 내부 존재하는 행오프셋 배열(row offset array)변화, 그리고 가장 중요한 실제 미할당 레코드 데이터의 잔존 유무를 실험을 통해 확인할 것이다. 이를 통해 디지털포렌식 조사 시 삭제된 레코드에 대한 복구 가능성을 확보하고, 데이터베이스 물리 원본파일에 대한 직접 탐지의 필요성 논하고자 한다.
  • 이와 같은 비교를 통해 도출된 복구 가능성은 디지털포렌식 조사 시 기술적 방향성 제시 측면에서 상당히 중요하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 디지털포렌식 조사 시의 데이터 복구 관점에서 Microsoft SQL Server의 delete, truncate 및 drop 이벤트에 따른 레코드 잔존 여부를 실험하여 복구가능성을 확인하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
SQL Server에서 데이터 삭제 이벤트는 어떤 명령문에 의해 발생되는가? SQL Server에서 데이터 삭제 이벤트는 크게 조작어(DML: Data Manipulation Language)인delete와 정의어(DDL: Data Definition Language)인 truncate, drop에 의해서 발생된다[5][6]. 이와 같은 이벤트 실행 후 데이터 잔존 여부를 비교하기 위해 테이블 객체 정보 변화, 실제 레코드가 저장되어있는 논리적 공간인 페이지 할당변화, 페이지 내부 존재하는 행오프셋 배열(row offset array)변화, 그리고 가장 중요한 실제 미할당 레코드 데이터의 잔존 유무를 실험을 통해 확인할 것이다.
SQL Server에서 데이터 삭제 이벤트 후 데이터 잔존 여부를 확인하기 위해 어떤 것을 확인하는가? SQL Server에서 데이터 삭제 이벤트는 크게 조작어(DML: Data Manipulation Language)인delete와 정의어(DDL: Data Definition Language)인 truncate, drop에 의해서 발생된다[5][6]. 이와 같은 이벤트 실행 후 데이터 잔존 여부를 비교하기 위해 테이블 객체 정보 변화, 실제 레코드가 저장되어있는 논리적 공간인 페이지 할당변화, 페이지 내부 존재하는 행오프셋 배열(row offset array)변화, 그리고 가장 중요한 실제 미할당 레코드 데이터의 잔존 유무를 실험을 통해 확인할 것이다. 이를 통해 디지털포렌식 조사 시 삭제된 레코드에 대한 복구 가능성을 확보하고, 데이터베이스 물리 원본파일에 대한 직접 탐지의 필요성 논하고자 한다.
디지털포렌식 분야는 어떻게 나뉘어 지는가? 범죄수사에서도 데이터베이스에 존재하는 다양한 형태의 자료를 분석하거나 삭제된 데이터를 복구하여 디지털 증거로서 사용하고 있다. 데이터베이스와 관련된 디지털포렌식 분야에서도 조사 대상에 혼재되어있는 데이터에서 수사에 필요한 정보를 효과적으로 찾아내는 “자료 분석(data analysis)”과 데이터베이스에서 삭제된 “자료를 복구(data recovery)”하는 두 가지 분야로 크게 나뉘어 있다[1]. 자료 분석 분야에서는 이미 빅데이터기술, 데이터마이닝 등 여러 방법론 및 기술을 이용하여 자료(data)에서 정보(information)로의 가공을 가속하고 있다.
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참고문헌 (11)

  1. Korean Police Investigation Academy, "The Advanced Course of Digital Forensic", KPIA, Jun. 2013. 

  2. Theo Haerder and Andreas Reuter, "Theo Principles of Transaction-Oriented Database Recovery," ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 15, no. 4, pp. 287-317, 1983. 

  3. Park Soo-Young, "A Research for Record Recovery Method in Database," the Degree of Master Thesis, Korea University, Dec, 2013. 

  4. Ryu Gi-Hwan, "A Study for Recovering Records of Microsoft SQL Server's Database," Degree of Master Thesis, Korea University, Dec, 2014. 

  5. Microsoft Technet, Data Manipulation Language (DML) Statements (Transact-SQL), https://technet.microsoft.com/en-us/library/ff848799(vsql.110).aspx 

  6. Microsoft Technet, Data Definition Language (DDL) Statements (Transact-SQL), https://technet.microsoft.com/en-us/library/ff848799(vsql.110).aspx 

  7. WIKIPEDIA, Microsoft SQL Server, https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_SQL_Server 

  8. Microsoft Technet, Understanding Pages and Extents, https://technet.microsoft.com/ko-kr/library/ms190969(vsql.105).aspx 

  9. Itzik Ben-Gan, Microsoft SQL Server 2012 T-SQL Fundamentals, 1st ED., Microsoft Press, Jul. 2012. 

  10. Microsoft Technet, Deleting All Rows by Using TRUNCATE TABLE, https://technet.microsoft.com/ko-kr/library/ms188249(vsql.105).aspx 

  11. Son Ho-Sung, Deep inside T-SQL Query Technique, 1st ED., Youngjin, Jul. 2004. 

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