[논문]The Trends and Prospects of Mobile Forensics Using Linear Regression

Choi, Sang-Yong

doi:10.9708/jksci.2022.27.10.115

[국내논문] The Trends and Prospects of Mobile Forensics Using Linear Regression 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.27 no.10, 2022년, pp.115 - 121

Choi, Sang-Yong (Dept. of Cyber Security, Yeungnam University College)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 모바일 포렌식이 활용된 사례를 중심으로 모바일 포렌식 기술 활용의 동향을 분석하고, 이를 기반으로 미래 예측 모델에 사용하는 선형 회귀 분석을 사용하여 미래 모바일 포렌식 기술의 발전을 전망한다. 현황과 전망분석을 위해 국외 및 국내 모바일 포렌식 관련 사례 및 신문 기사 등 1,397개를 분석하여, 발생 연도를 포함하는 총 8개의 변수를 추출하였다. 발생 연도를 독립 변수로 하고, 텍스트(문자메시지 사용정보), 통신정보(휴대전화 통신정보), 인터넷 사용정보, 메신저 사용정보, 저장된 파일, GPS, 기타 등 7개의 변수를 종속변수로 하여 각 변수에 대한 전망분석 결과 모바일 기기의 다양한 활용 측면 중 인터넷 사용정보, 메신저 사용정보, 모바일 기기에 저장된 데이터 등의 분야에 대한 활용이 증가할 것으로 예상된다. 따라서, 향후 모바일 기기의 성능과 활용성 증가 및 보안기술 향상에 따라 파일시스템, 인터넷, 메신저 등 모바일 기기의 특성 정보를 효과적으로 추출하고 분석할 수 있는 기술에 관한 연구가 지속적으로 필요할 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we analyze trends in the use of mobile forensic technology, focusing on cases where mobile forensics are used, and we predict the development of future mobile forensics technology using linear regression used in future prediction models. For the current status and outlook analysis, we extracted a total of 8 variables by analyzing 1,397 domestic and foreign mobile forensics-related cases and newspaper articles. We analyzed the prospects for each variable using the year of occurrence as an independent variable, seven variables such as text (text message usage information), communication information (cell phone communication information), Internet usage information, messenger usage information, stored files, GPS, and others as dependent variables. As a result of the analysis, among various aspects of the use of mobile devices, the use of Internet usage information, messenger usage information, and data stored in mobile devices is expected to increase. Therefore, it is expected that continuous research on technologies that can effectively extract and analyze characteristic information of mobile devices such as file systems, the Internet, and messengers will be needed As mobile devices increase performance and utilization in the future and security technology.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 모바일 포렌식이 활용된 다양한 사례를 분석하여 모바일 포렌식이 활용 분야를 분석하고, 분석된 데이터를 활용하여 선형회귀분석 모델에 적용하여 미래 모바일 포렌식의 기술 전망을 분석하여, 미래 모바일 포렌식 기술의 발전 방향을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 2장에서 모바일 포렌식의 정의와 모바일 포렌식의 기술, OS(Operation System) 별 모바일 포렌식 도구 등 기술현황 및 현재 국내 및 해외에서 연구 중인 몇 가지 모바일 포렌식 기술을 조사하고 분석한다, 3장에서는 모바일 포렌식이 활용된 약 1,379건의 사례를 조사하여 각 사례에서 활용된 모바일 포렌식의 분야를 분석하고 데이터 세트를 구성한다.

제안 방법

ICT 기술이 발전함에 따라 모바일 기기의 범죄 사용 빈도가 증가하는 반면에 모바일 포렌식 기술에 대한 발전 속도는 이를 따라가지 못하고 있다. 본 논문에서는 모바일 포렌식에 관한 다양한 사례를 조사하고, 사례분석 결과를 기반으로 선형회귀분석 모형을 사용하여 미래 모바일 포렌식의 기술적 발전 방향을 예측하였다. 예측 결과 모바일 포렌식에서는 Data를 추출하는 기술, Messenger/SNS 포렌식 기술 등에 대한 지속적인 연구와 기술개발이 필요할 것으로 예상되었다.

대상 데이터

본 논문에서는 모바일 포렌식이 활용된 다양한 사례를 분석하여 모바일 포렌식이 활용 분야를 분석하고, 분석된 데이터를 활용하여 선형회귀분석 모델에 적용하여 미래 모바일 포렌식의 기술 전망을 분석하여, 미래 모바일 포렌식 기술의 발전 방향을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 2장에서 모바일 포렌식의 정의와 모바일 포렌식의 기술, OS(Operation System) 별 모바일 포렌식 도구 등 기술현황 및 현재 국내 및 해외에서 연구 중인 몇 가지 모바일 포렌식 기술을 조사하고 분석한다, 3장에서는 모바일 포렌식이 활용된 약 1,379건의 사례를 조사하여 각 사례에서 활용된 모바일 포렌식의 분야를 분석하고 데이터 세트를 구성한다. 이후, 미래 예측 모델에 자주 사용되는 회귀분석 모델 중 선형 분석을 활용하여 향후 모바일 포렌식의 전망을 예측한다.
데이터 셋은 Table. 2와 같이 국내 법원, 해외 법원, 국내 기사에 나와 있는 사례들을 조사하여 총 1,397개를 생성하였으며, 분석에 사용된 변수는 발생 연도, 텍스트(SMS 사용정보), 통신정보(휴대전화 통신정보), 인터넷 사용정보, 메신저(SNS) 사용정보, 저장된 파일, GPS, 기타 앱 및 악성코드를 포함하는 Etc 등 Table. 3과 같이 총 8개로 구성하였다.

이론/모형

개발한 선형 회귀식을 사용하여 y가 없는 x값에 대해 y를 예측하기 위하여 사용할 수 있다. 일반적으로 다음과 같이 최소제곱법(least square method)을 사용해 선형 회귀 모델을 세운다.

성능/효과

3의 Total Count는 연도에 관계없이 총 1,379건의 사례 가운데 해당 변수가 사용된 횟수를 나타낸다. 분석대상 총 1,379건의 사례 중 모바일 포렌식에서 가장 많이 사용된 정보는 Data임을 알 수 있으며, Messenger, Text, Call 등의 정보가 모바일 포렌식에 많이 사용되었다.
수집한 데이터를 연도별, 분야별로 확인한 결과 Fig. 1과 같이 Call, Messenger(SNS), Data 등의 정보에 대한 포렌식 빈도가 최근들어 급격하게 상승하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 최근 스마트 기기의 보급률 및 사용률 증가에 따른 현상인 것으로 분석된다.

후속연구

사이버 범죄 해결을 위해 수사기관에서는 모바일 포렌식 도구를 활용하고 있지만, 암호화 등 기술적인 측면, 기기 파손 등 환경적인 측면에서 한계가 존재하여 완벽하게 복구하지 못하는 것이 현실이다. 더욱이 미래사회가 발전하면서 모바일 포렌식의 활용성은 증가할 것을 예상해보면, 더 완전한 복구를 위해 필요한 모바일 포렌식의 분야를 예상하여 기술 개발을 위해 집중할 필요가 있다.
본 논문에서는 2장에서 모바일 포렌식의 정의와 모바일 포렌식의 기술, OS(Operation System) 별 모바일 포렌식 도구 등 기술현황 및 현재 국내 및 해외에서 연구 중인 몇 가지 모바일 포렌식 기술을 조사하고 분석한다, 3장에서는 모바일 포렌식이 활용된 약 1,379건의 사례를 조사하여 각 사례에서 활용된 모바일 포렌식의 분야를 분석하고 데이터 세트를 구성한다. 이후, 미래 예측 모델에 자주 사용되는 회귀분석 모델 중 선형 분석을 활용하여 향후 모바일 포렌식의 전망을 예측한다.
이는 최근 업무의 환경이 카카오톡, 텔레그램과 Facebook, Instagram 등 SNS를 활용하는 빈도가 높아짐에 기인하는 것으로 예상되며, 모바일 기기의 성능이 향상되고, 활용성이 높아짐에 따라 모바일 기기에 저장되는 파일과 데이터의 양 또한 증가할 것으로 예상되는 것에 기인하는 것으로 분석된다. 따라서 향후 모바일 포렌식의 기술은 모바일 기기를 컴퓨터시스템과 같은 요소로 인정하고 모바일 기기의 파일시스템을 추출하는 기술, 모바일 기기 응용프로그램 디버깅 또는 리버싱 기술과 같은 모바일 기기에 특화된 디지털포렌식 기술개발이 지속적으로 필요할 것으로 전망한다. 그래프에서 관심 있게 보아야 할 다른 측면은 악성코드를 포함한 기타 앱 분석의 필요성이 증가하고 있다는 점이다.
그래프에서 관심 있게 보아야 할 다른 측면은 악성코드를 포함한 기타 앱 분석의 필요성이 증가하고 있다는 점이다. 이는 과거와는 달리 모바일용 악성 코드가 증가하고, 다양한 앱이 출시됨에 따라 향후 모바일 악성코드 분석기술 또한 필요할 것으로 예상할 수 있다.
다만, 데이터 셋을 구성할 때 국내·외 법원 판례 및 기사에서 자료를 조사하였지만, 존재하는 모든 사례를 조사할 수 없어 데이터 셋에 한계가 있었다
본 논문에서는 모바일 포렌식에 관한 다양한 사례를 조사하고, 사례분석 결과를 기반으로 선형회귀분석 모형을 사용하여 미래 모바일 포렌식의 기술적 발전 방향을 예측하였다. 예측 결과 모바일 포렌식에서는 Data를 추출하는 기술, Messenger/SNS 포렌식 기술 등에 대한 지속적인 연구와 기술개발이 필요할 것으로 예상되었다. 다만, 데이터 셋을 구성할 때 국내·외 법원 판례 및 기사에서 자료를 조사하였지만, 존재하는 모든 사례를 조사할 수 없어 데이터 셋에 한계가 있었다.
다만, 데이터 셋을 구성할 때 국내·외 법원 판례 및 기사에서 자료를 조사하였지만, 존재하는 모든 사례를 조사할 수 없어 데이터 셋에 한계가 있었다. 향후 보다 많은 데이터 셋을 구성하여 예측분석 모형을 만든다면 더 정확한 예측이 가능할 것으로 예상된다. 또한, 조사한 정보에 따르면 여러 국가 및 기관 등에서 서로 다른 표준을 지정하고 다양한 포렌식 도구들을 활용하여 데이터를 추출해 증거로 사용하고 있다.
또한, 조사한 정보에 따르면 여러 국가 및 기관 등에서 서로 다른 표준을 지정하고 다양한 포렌식 도구들을 활용하여 데이터를 추출해 증거로 사용하고 있다. 모바일 포렌식에 사용되는 기술과 도구가 다르며 추출할 수 있는 데이터 역시 차이가 있기 때문에 모바일 포렌식에 대한 기술표준 등에 관한 연구도 지속되어야 할 것이다.

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Ana Lucila Sandoval Orozco, Jocelin Rosales Corripio, David Manuel Arenas Gonzalez, Luis Javier Garcia Villalba, "Theia: a tool for the forensic analysis of mobile devices pictures", Computing Vol. 98 No.12 , pp. 1251~1286, Jan. 2016. DOI : https://doi.org/10.1007/s00607-015-0482-5

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Belkasoft, https://belkasoft.com/x
Open source Android Forensics app and framework, https://github.com/nowsecure/android-forensics
Android Data Extractor Lite, https://github.com/mspreitz/ADEL
Bulk Extractor, https://github.com/simsong/bulk_extractor
Leekangjoon, "Traditional data analytics methodologies.: KDD, CRISP-DM", https://www.2e.co.kr/news/articleView.html?idxno301010
Wikipedia, "linear regression", https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%84%A0%ED%98%95_%ED%9A%8C%EA%B7%80

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