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Microsoft SQL Server의 원본 수집 방식에 따른 삭제 데이터의 복구 가능성 비교
Comparing Recoverability of Deleted Data According to Original Source Collection Methods 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.28 no.4, 2018년, pp.859 - 868  

신지호 (경찰대학 치안정책연구소)

초록
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데이터베이스의 삭제된 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우이거나 데이터베이스 원본을 물리적 방식으로 수집하여 삭제 데이터의 탐지와 복구를 진행하는 방식이 주를 이루었다. 그러나 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 증거수집 현장에서 물리적 방식의 원본수집이 불가능한 경우 즉, 데이터베이스 서버 정지로 인해 피압수인이 업무상 손실 또는 권리침해를 이유로 거부하는 경우에는 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 증거수집 현장의 제약을 대비하기 위해 다양한 수집 방식을 살펴보고 이에 따른 삭제된 레코드의 복구 가능성에 대해서 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 대상으로 하는 디지털포렌식 조사 시 원본 수집의 논리적 물리적 방식별로 수집된 원본 파일 내 삭제된 데이터의 잔존 여부를 실험하여 각 수집 방식에 따른 데이터 복구 가능성을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Previous research related to recovering deleted data in database has been mainly based on transaction logs or detecting and recovering data using original source files by physical collection method. However there was a limit to apply if the transaction log does not exist in the server or it is not p...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • Microsoft SQL Server 데이터베이스 원본 파일을 수집하는 방식은 크게 논리적 수집 방식(logical collection)과 물리적 수집 방식(physical collection)으로 나뉜다. 관점에 따라 크게 핫백업(hot backup)과 콜드백업(Cold bakup), 풀 백업(full backup)과 부분 백업(partial backup)으로 나누기도 하지만 이 논문에서는 논리적/물리적 백업 방식을 이용한 원본 수집 관점에서 삭제된 데이터의 복구 가능성을 비교하고자 한다.
  • 본 실험은 특정 SQL Server 버전과 운영체제를 이용하여 제한적으로 수행되었으므로 다양한 운영체제의 종류, 데이터베이스 버전의 종류, 파일시스템의 종류 별 각 조합에 따른 데이터복구 성능비교 측면에서는 한계가 존재한다. 다만, 이 실험은 데이터베이스 각 버전 및 운영체제, 파일시스템, 각종 설정과 옵션 등의 조합별로 실험하여 복구속도, 복구율 등 성능평가를 목적으로 한 것이 아닌, 원본 수집 현장에서 디지털포렌식 조사관이 원본의 수집 방식을 선택하기 위한 방법 설정에 그 목적이 있다. 그러나 향후 데이터베이스를 대상으로 하는 디지털포렌식 분석에 활용되기 위해서는 향후 데이터복구 성능 평가에 관련된 연구가 후속될 필요가 있다.
  • 본 논문에서는 Microsoft SQL Server의 두 가지 원본 수집 방식인 논리적 방식과 물리적 방식에 대해서 알아보았다. 데이터 복구와 관련된 요소로는 페이지의 구조, 원본 파일 내 페이지의 할당 방식, 데이터베이스 축소 기능을 살펴보았다.
  • 본 논문에서는 데이터베이스의 원본을 대상으로 미할당 영역 내 존재하는 삭제된 레코드 데이터를 조사함에 있어 위 두 가지 원본 수집 방식에 따른 레코드 복구 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 확인하기 위해 Microsoft SQL Server의 각 방식별 수집 원본을 대상으로 동일한 실험을 수행하였다.
  • 즉, 논리적 방식과 물리적 방식에 의해 수집된 각 원본을 대상으로 SQL 삭제 이벤트 실행 후 데이터 잔존 여부를 비교하기 위해 페이지(page) 할당 변화, 페이지 내 행오프셋 배열 변화, 행 데이터 잔존 유무를 확인하여 복구 가능성을 확인한 것이다. 이 결과를 통해 디지털포렌식 조사 시 범죄 현장 또는 압수수색 현장에서 상황별 원본 수집 방식의 방향성을 제시하고자 한다.
  • 이를 기초로 논리적·물리적 수집 방식에 따른 ① 페이지 할당 정보 유지 여부, ②페이지 내 행오프셋 정보, ③ 미할당 삭제데이터 존재 여부를 확인하였고, 추가적으로 ④ 데이터베이스 축소 수행으로 인한 삭제된 데이터 변화 여부도 실험을 통해 확인하였으며, 이 실험은 Microsoft의 기술지원이 가능한 최하위 버전인 2008과 최상위 버전인 2017을 대상으로 수행하여 데이터베이스를 대상으로 하는 디지털포렌식 현업에서의 적용가능성을 확보하고자 하였다.
  • 이와 같은 비교를 통해 도출된 데이터 복구 가능성은 향후 디지털포렌식 조사 시 범죄현장 또는 증거수집 현장에서 원본수집에 대한 상황별 방법 제시 측면에서 매우 중요하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 논리적 방식과 물리적 방식으로 수집된 각 원본을 대상으로 삭제된 레코드의 존재 여부를 실험하여 비교하고 복구 가능성을 확인하였다.
  • 이후 앞서 살펴본 각 방식으로 데이터베이스 원본을 백업하여 수집하였고, 각 원본을 다시 데이터베이스에 복원하여 페이지 할당 상태와 페이지 내 데이터의 상태를 확인하였다. 추가적으로, 삭제된 데이터의 복구와 밀접한 연관이 있는 데이터베이스 축소 기능에 대해서도 실험을 통해 함께 확인해 보았다

가설 설정

  • 범죄 수사에서 압수·수색 대상이 데이터베이스인 경우 범죄 관련 데이터를 현장에서 추출하거나 원본 압수의 형태로 진행한다[1]. 범죄 현장이나 압수수색과정에서 쿼리 실행 등 자료검색으로 범죄사실과 관련되어 있는 자료를 수색하게 되는데, 해당 자료가 발견되지 않을 경우 삭제되었을 경우를 가정하게 된다. 이때 데이터가 임의적으로 삭제된 정황이 발견된다면 우선 DML과 DDL 동작이 기록되는 트랜잭션 로그를 조사해야 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터베이스와 관련된 디지털포렌식 분야는 어떻게 나뉘는가? 디지털포렌식 조사에서도 데이터베이스에 적재된 데이터를 범죄수사에 활용하기 위해 데이터를 분석하거나 삭제된 레코드 데이터를 탐지하여 증거로 사용하고 있다. 이와 같이 데이터베이스와 관련된 디지털포렌식 분야는 크게 자료분석과 자료복구로 나뉘는데, 삭제된 데이터의 복구 분야는 데이터베이스 플랫폼과 DBMS 종류의 다양화와 클라우드 컴퓨팅 등 새로운 서비스플랫폼과 융합되어가는 양상으로 조사에 여전히 한계가 많다[1].
데이터베이스의 삭제된 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 주로 어떤 방향에 치중되어 있나? 데이터베이스의 삭제된 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 주로 트랜잭션 로그를 대상으로 하거나[2] 물리적 방식으로 데이터베이스 원본을 수집한 후 이를 대상으로 직접 탐지하는 연구에 치중되어 있다[1]. 그러나 트랜잭션 로그를 이용하는 복구 방식은 트랜잭션 로그가 존재하지 않는 경우에는 곤란하다.
미할당 영역의 삭제된 데이터를 조사하기 위해서는 데이터베이스의 원본을 대상으로 디지털 포렌식 조사가 이루어져야 하는데, 원본을 수집하는 방식에는 무엇이 있나? 이와 같이 미할당 영역의 삭제된 데이터를 조사하기 위해서는 데이터베이스의 원본을 대상으로 디지털 포렌식 조사가 이루어져야 하는데, 원본을 수집하는 방식은 크게 두 가지로 나뉜다. 데이터베이스 관리 시스템에서 제공하는 백업 기능을 활용하여 원본 파일(.bak)을 새롭게 생성하는 ‘논리적 방식’과, 데이터베이스의 서비스와 연결된 원본 파일(.mdf, .ldf) 자체를 수사관의 백업장치에 복사하여 수집하는 ‘물리적 방식’이 존재한다.
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참고문헌 (11)

  1. Jiho Shin, "Comparison of Remaining Data According to Deletion Events on Microsoft SQL Server," Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology, vol. 27, no. 2, pp. 223-232, 2017. 

  2. Theo Haerder and Andreas Reuter, "Theo Principles of Transaction-Oriented Database Recovery," ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 15, pp. 287-317, 1983 

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

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

  5. WIKIPEDIA, Microsoft SQL Server, https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_SQL_Server, 2018.3.25 

  6. Microsoft, Microsoft Data Platform, https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/, 2018.3.25 

  7. Microsoft TechNet, Understanding Pages and Extents, https://technet.microsoft.com/en-us/library/ms190969(vsql.105).aspx, 2018.3.25 

  8. Microsoft Docs, Shrink a Database, https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/databases/shrink-a-database, 2018.5.3 

  9. Mark and Kimura Meiji, "Database first step: catch up with the database of the complete novice," Hanbit media, 2018.5.3 

  10. Kim Kyung-Chang, "A Study on Data Backup and Recovery Technique for Dynamic Real-Time Database," Electronics and Telecommunications Research Institute, 1994 

  11. Microsoft Docs, Pages and Extents Architecture Guide, https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/pages-and-extents-architecture-guide, 2018.6.30 

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