인스타그램(Instagram)은 사람 간의 관계망을 구축하고 취미, 일상, 유용한 정보 등을 공유하는 인터넷 서비스인 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service:SNS)로 최근 다양한 연령층에서 각광받고 있다. 하지만 업로드한 개인 정보를 불특정 다수가 열람할 수 있고 검증되지 않은 정보가 무방비하게 공유되기 때문에 이를 악용한 각종 사기, 스토킹, 명의 도용, 저작권 침해, 악성코드 유포 등의 문제가 발생 하고 있다. 이에 따라 인스타그램에 대한 디지털 포렌식적 관점에서의 분석이 필요하나 관련한 연구는 미약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 인스타그램에 대해 디지털 포렌식 관점에서 역 공학 및 동적 분석을 수행하였고 그 결과 채팅 내용, 채팅 대상, 게시한 사진, 쿠키 정보 등의 사용자 행위 분석이 가능한 데이터가 담긴 3개의 데이터베이스 파일과 4개의 파일 저장 경로, 다양한 데이터 저장된 xml파일을 확인하였다. 또한 위의 분석 결과를 디지털 포렌식 조사에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
인스타그램(Instagram)은 사람 간의 관계망을 구축하고 취미, 일상, 유용한 정보 등을 공유하는 인터넷 서비스인 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service:SNS)로 최근 다양한 연령층에서 각광받고 있다. 하지만 업로드한 개인 정보를 불특정 다수가 열람할 수 있고 검증되지 않은 정보가 무방비하게 공유되기 때문에 이를 악용한 각종 사기, 스토킹, 명의 도용, 저작권 침해, 악성코드 유포 등의 문제가 발생 하고 있다. 이에 따라 인스타그램에 대한 디지털 포렌식적 관점에서의 분석이 필요하나 관련한 연구는 미약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 인스타그램에 대해 디지털 포렌식 관점에서 역 공학 및 동적 분석을 수행하였고 그 결과 채팅 내용, 채팅 대상, 게시한 사진, 쿠키 정보 등의 사용자 행위 분석이 가능한 데이터가 담긴 3개의 데이터베이스 파일과 4개의 파일 저장 경로, 다양한 데이터 저장된 xml파일을 확인하였다. 또한 위의 분석 결과를 디지털 포렌식 조사에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
Instagram is a Social Network Service(SNS) that has recently become popular among people of all ages and it makes people to construct social relations and share hobbies, daily routines, and useful information. However, since the uploaded information can be accessed by arbitrary users and it is easil...
Instagram is a Social Network Service(SNS) that has recently become popular among people of all ages and it makes people to construct social relations and share hobbies, daily routines, and useful information. However, since the uploaded information can be accessed by arbitrary users and it is easily shared with others, frauds, stalking, misrepresentation, impersonation, an infringement of copyright and malware distribution are reported. For this reason, it is necessary to analyze Instagram from a view of digital forensics but the research involved is very insufficient. So in this paper, We performed reverse engineering and dynamic analysis of Instagram from a view of digital forensics in the Android environment. As a result, we checked three database files that contain user behavior analysis data such as chat content, chat targets, posted photos, and cookie information. And we found the path to save 4 files and the xml file to save various data. Also we propose ways to use the above results in digital forensics.
Instagram is a Social Network Service(SNS) that has recently become popular among people of all ages and it makes people to construct social relations and share hobbies, daily routines, and useful information. However, since the uploaded information can be accessed by arbitrary users and it is easily shared with others, frauds, stalking, misrepresentation, impersonation, an infringement of copyright and malware distribution are reported. For this reason, it is necessary to analyze Instagram from a view of digital forensics but the research involved is very insufficient. So in this paper, We performed reverse engineering and dynamic analysis of Instagram from a view of digital forensics in the Android environment. As a result, we checked three database files that contain user behavior analysis data such as chat content, chat targets, posted photos, and cookie information. And we found the path to save 4 files and the xml file to save various data. Also we propose ways to use the above results in digital forensics.
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문제 정의
인스타그램을 분석한 결과 인스타그램 ID number, 프로필 내용 등 사용자의 팔로워들의 자세한 계정 정보를 백업한 파일, 인스타그램 알람 관련 백업 파일, 마지막 로그인된 유저 이름, 메인 피드를 동기화한 시간 등 다양한 어플리케이션 활동 정보가 저장된 백업 파일을 발견했다. 또한, 이 파일들이 제공하는 정보들을 디지털 증거자료로써 활용할 수 있는 방안을 제안하였다.
이에 따라 본 연구에서는 인스타그램에 대한 디지털 포렌식적 관점에서 분석을 수행하였다. 모바일 OS 시장의 점유율이 가장 높은 안드로이드 OS 환경에서 인스타그램 어플리케이션을 분석하였으며 모바일 기기 내 저장되어 있는 기본 정보 및 사용자의 행위에 따른 생성 정보에 초점을 맞추어 분석을 수행하였다.
제안 방법
본 연구에서는 인스타그램의 일부 디렉토리와 shared_prefs 폴더 내의 일부 파일들의 분석을 통해 디지털 포렌식적으로 유의미한 다양한 정보를 확인하였다.
Daniel Walnyky, Ibrahim Baggili 외 4명[4]은 IM 기능을 제공하는 SNS를 포함한 Android의 가장 인기 있는 20개의 IM 어플리케이션을 대상으로 디지털 포렌식 관점에서 연구를 수행하였다. 20개의 어플리케이션에 인스타그램도 포함되어 있으며, 각 어플리케이션에서 가능한 사용자의 행동을 수행해보고 이에 따라 발생하는 네트워크 트래픽 및 디바이스 내 파일 변화를 분석하였다. 분석 결과, 인스타그램에서 IM 기능을 이용하여 사진을 상대방에게 전송할 때, 서버에 사진이 저장이 된다는 사실을 발견했다.
[6] 하지만 [5]와 다르게 4개의 backup 도구를 사용하여 두 어플리케이션에서 백업 파일을 찾아 내 분석하고, 각 backup 도구의 성능을 비교 평가하였다.
Reema Al Mushcab과 Pavel Gladyshev는[5] 인스타그램을 안드로이드 다음으로 가장 많이사용하는 모바일 OS인 IOS 환경에서 디지털 포렌식 관점에서 분석하였다. iPhone 5s 디바이스를 사용하여 또 다른 SNS 어플리케이션인 Path와 함께 비교 분석하였다. 인스타그램을 분석한 결과 인스타그램 ID number, 프로필 내용 등 사용자의 팔로워들의 자세한 계정 정보를 백업한 파일, 인스타그램 알람 관련 백업 파일, 마지막 로그인된 유저 이름, 메인 피드를 동기화한 시간 등 다양한 어플리케이션 활동 정보가 저장된 백업 파일을 발견했다.
모바일 OS 시장의 점유율이 가장 높은 안드로이드 OS 환경에서 인스타그램 어플리케이션을 분석하였으며 모바일 기기 내 저장되어 있는 기본 정보 및 사용자의 행위에 따른 생성 정보에 초점을 맞추어 분석을 수행하였다. 또한 분석한 내용을 통해 인스타그램에서 사용자가 게시글 업로드, 메시지 송수신, 페이스북 연동 등의 사실을 알 수 있는 3개의 데이터베이스 파일과 4개의 파일 경로, 다수의 xml파일 등을 확인하였다.
이에 따라 본 연구에서는 인스타그램에 대한 디지털 포렌식적 관점에서 분석을 수행하였다. 모바일 OS 시장의 점유율이 가장 높은 안드로이드 OS 환경에서 인스타그램 어플리케이션을 분석하였으며 모바일 기기 내 저장되어 있는 기본 정보 및 사용자의 행위에 따른 생성 정보에 초점을 맞추어 분석을 수행하였다. 또한 분석한 내용을 통해 인스타그램에서 사용자가 게시글 업로드, 메시지 송수신, 페이스북 연동 등의 사실을 알 수 있는 3개의 데이터베이스 파일과 4개의 파일 경로, 다수의 xml파일 등을 확인하였다.
본 논문에서는 Android 4.4.2가 탑재된 Samsung Galaxy s4를 이용하여 버전이 10.27.1인 인스타그램을 분석하였다. 분석 시 사용된 도구는 Table 1.
본 논문에서는 위와 같은 기존 연구의 한계를 보완하여 안드로이드 환경에서 인스타그램의 모든 백업 파일에 담긴 데이터와 IM 기능을 포함한 사진 및 동영상 게시, 댓글 남기기, 좋아요 누르기, 해시태그 걸기 등의 모든 기능에 대하여 디지털 포렌식 분석을 수행하였다.
이론/모형
동적 분석은 실제 어플리케이션을 실행하면서 발생하는 로그, 파일 디렉토리의 변화 등을 통해 앱의 코드 흐름을 추적하는 분석 방법이다. 동적 분석은 안드로이드 스튜디오 (Android Studio)의 기본 제공 도구인 Android Device Monitor 또는 DDMS(Dalvik Debug Monitor Service)를 사용한다. 또한 연결되어 있는 안드로이드의 디바이스의 내부 디렉토리를 확인 및 변경 가능한 ADB shell을 이용해서도 동적 분석이 가능하다.
성능/효과
clean으로 되어 있으나 분석한 결과, ‘FF D8 FF E0‘로 시작하는 JPEG 이미지 파일 포맷임을 확인하였다.
20개의 어플리케이션에 인스타그램도 포함되어 있으며, 각 어플리케이션에서 가능한 사용자의 행동을 수행해보고 이에 따라 발생하는 네트워크 트래픽 및 디바이스 내 파일 변화를 분석하였다. 분석 결과, 인스타그램에서 IM 기능을 이용하여 사진을 상대방에게 전송할 때, 서버에 사진이 저장이 된다는 사실을 발견했다.
인스타그램 분석 결과로는 인터넷 쿠키 정보를 저장하는 데이터 베이스인 Cookies의 경로와 일시적으로 저장되는 비디오의 저장 경로, 암호화되어 저장된 백업 파일이 있다.
또한 인스타그램에 광고를 요청할 경우 결제되는 신용카드에 대한 정보를 입력해야한다. 인스타그램은 이런 비즈니스 계정에 관된 정보를 데이터베이스에 저장하여 사용하며, 해당 데이터베이스가 Web Data 라는 것을 확인하였다.
인스타그램은 현재 단말기가 아닌 이전 단말기 또는 동시 접속한 단말기 등을 이용하여 전송한 메시지는 Message table의 recipient_ids의 필드가 null로 저장되는 것을 확인하였다. Fig.
iPhone 5s 디바이스를 사용하여 또 다른 SNS 어플리케이션인 Path와 함께 비교 분석하였다. 인스타그램을 분석한 결과 인스타그램 ID number, 프로필 내용 등 사용자의 팔로워들의 자세한 계정 정보를 백업한 파일, 인스타그램 알람 관련 백업 파일, 마지막 로그인된 유저 이름, 메인 피드를 동기화한 시간 등 다양한 어플리케이션 활동 정보가 저장된 백업 파일을 발견했다. 또한, 이 파일들이 제공하는 정보들을 디지털 증거자료로써 활용할 수 있는 방안을 제안하였다.
후속연구
본 연구에서는 인스타그램의 일부 디렉토리와 shared_prefs 폴더 내의 일부 파일들의 분석을 통해 디지털 포렌식적으로 유의미한 다양한 정보를 확인하였다. shared_prefs 폴더에 저장되는 xml 파일의 경우, 관련 서비스 및 기능이 실행되지 않으면 xml 파일이 생성되지 않기 때문에 보다 많은 xml 파일이 생성될 가능성이 다분하며, 본 논문에서 확인한 디렉토리 외에 다른 디렉토리에서 추가적인 유의미한 정보가 확인 될 것이라고 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
본 논문에서 인스타그램 어플리케이션을 정적 및 동적 방법으로 분석한 결과는?
인스타그램 어플리케이션은 Ⅲ.에서 설명한 바와 같이 정적 및 동적 방법으로 분석한 결과, 디지털 포렌식 관점에서 유의미한 데이터베이스 파일 3개, 파일 저장과 관련된 3개의 디렉토리, 로그 파일이 저장되는 2개의 디렉토리를 확인할 수 있었다. Table 2.
인스타그램에서 일어나는 사이버 범죄에는 무엇이 있나?
하지만 인스타그램 사용자의 증가에 따라 SNS에 관련한 다양한 사이버 범죄 또한 함께 증가하고 있다. 인스타그램의 대표적인 검색 기능인 해시태그를 이용하여 사용자를 물색한 후, 성희롱적인 다이렉트 메시지를 전송하거나[15] 계정을 해킹하여 지인의 명예를 훼손하는 게시글이나 메시지를 전송하는 등 [16] 다양한 범죄가 만연하고 있다.
동적 분석이란?
동적 분석은 실제 어플리케이션을 실행하면서 발생하는 로그, 파일 디렉토리의 변화 등을 통해 앱의 코드 흐름을 추적하는 분석 방법이다. 동적 분석은 안드로이드 스튜디오 (Android Studio)의 기본 제공 도구인 Android Device Monitor 또는 DDMS(Dalvik Debug Monitor Service)를 사용한다.
Instagram active user monthly, https://www.statista.com/statistics/253577/number-of-monthly-active-instagram-users/
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Reema AL Mushcab, Pavel Gladyshev, "Forensic Analysis of Instagram and P ath on an iPhone 5s Mobile Device",Computers and Communication (ISCC), 2015 IEEE Symposium, pp. 6-9, Jul. 2015
Reema AL Mushcab, Pavel Gladyshev, "The Significance of Different Backup Applications in Retrieving Social Net working Forensic Artifacts From Andr oid-Based Mobile Devices", Information Security and Cyber Forensics (InfoSec), 2015 Second International Conference, pp.15-17, Nov. 2015
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Farhood Norouzizadeh Dezfouli, Ali dehghantanha,Brett Eterovic-Soric, Kim-Kwang Raymond Choo "Investigating Social Networking applications on smartphones detecting Facebook, Twitter, LinkedIn and Google+ artefacts on Android and iOS platforms", Australian Journal of Forensic Sciences , vol. 48, pp. 469-488, Aug 2015
Taylor, Mark, et al. "Forensic investig ation of social networking applications." Network Security vol. 2014, no. 11 pp. 9-16, Nov.2014
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