[논문]브라우저 익스텐션 기반 암호화폐 지갑의 디지털 포렌식 아티팩트 수집 및 분석 연구

김주은; 서승희; 석병진; 변현수; 이창훈

doi:10.13089/jkiisc.2023.33.3.471

브라우저 익스텐션 기반 암호화폐 지갑의 디지털 포렌식 아티팩트 수집 및 분석 연구
A Study on the Digital Forensics Artifacts Collection and Analysis of Browser Extension-Based Crypto Wallet 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.33 no.3, 2023년, pp.471 - 485

김주은 (서울과학기술대학교) , 서승희 (서울과학기술대학교) , 석병진 (서울과학기술대학교 전기정보기술연구소) , 변현수 (서울과학기술대학교) , 이창훈 (서울과학기술대학교)

초록
AI-Helper

최근 사용자의 익명성이 보장되는 블록체인의 특성으로 인해 블록체인 기반 기술인 암호화폐가 불법 거래 등의 범죄에 악용되는 사례가 증가하고 있다. 하지만 암호화폐는 암호화폐 지갑에서 보호되어 범죄 자금환수에 어려움이 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 범죄에 사용된 암호화폐를 추적·환수하기 위해 브라우저 익스텐션 월렛 4종(Metamask, Binance, Phantom, Kaikas)을 대상으로 사용자 행위에 기반하여 로컬 PC의데이터와메모리영역에서 아티팩트를 획득하고, 디지털 포렌식 관점에서의 활용 방안을 분석한다. 분석 결과로 브라우저의 캐시데이터에서 획득한 API명을 통해 피의자가 사용한 지갑과 암호화폐의 종류를 확인했으며 송금 거래에 사용된 URL과지갑 주소를 획득했다. 또한 쿠키 데이터에서 사용된 디바이스를 식별할 수 있는 Client ID를확인하고, 메모리에서 니모닉 코드를 획득 가능함을 확인했다. 추가적으로, 획득가능한 니모닉 코드의 지속성을 측정하고 획득을 자동화하기 위한 알고리즘을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, due to the nature of blockchain that guarantees users' anonymity, more and more cases are being exploited for crimes such as illegal transactions. However, cryptocurrency is protected in cryptocurrency wallets, making it difficult to recover criminal funds. Therefore, this study acquires artifacts from the data and memory area of a local PC based on user behavior from four browser extension wallets (Metamask, Binance, Phantom, and Kaikas) to track and retrieve cryptocurrencies used in crime, and analyzes how to use them from a digital forensics perspective. As a result of the analysis, the type of wallet and cryptocurrency used by the suspect was confirmed through the API name obtained from the browser's cache data, and the URL and wallet address used for the remittance transaction were obtained. We also identified Client IDs that could identify devices used in cookie data, and confirmed that mnemonic code could be obtained from memory. Additionally, we propose an algorithm to measure the persistence of obtainable mnemonic code and automate acquisition.

주제어

표/그림 (21)

그림 Fig. 1. Browser Extension Wallet Metamask Main Network and Goerli Testnet Network Functions
그림 Fig. 2. Extract Artifacts and Visualization Process
표 Table 1. Version and Coin Type by Wallet
표 Table 2. Tools for Analyzing Browser Extension Wallet Artifacts
표 Table 3. Path of Google Chrome Caches and Cookies files
그림 Fig. 3. _ga Cookie Data Form in Google Chrome
그림 Fig. 4. Compare _ga Cookie at Different Times of 'infura.io' Host by Metamask
표 Table 4. Artifacts of Cache files for Metamask
표 Table 5. Artifacts of Cookies for Metamask
표 Table 6. Artifacts of Cache files for Binance
표 Table 7. Artifacts of Cookies for Binance
표 Table 8. Artifacts of Cache files for Phantom
표 Table 9. Artifacts of Cookies for Phantom
표 Table 10. Artifacts of Cache files for Kaikas
그림 Fig. 5. Cryptocurrency Secret words in Memory raw file
그림 Fig. 6. Psuedo code for Get Mmnemonic code in Memory raw file
그림 Fig. 7. Metamask Artifacts Count for Persistence
그림 Fig. 8. Binance Artifacts Count for Persistence
그림 Fig. 9. Phantom Artifacts Count for Persistence
그림 Fig. 10. Kaikas Artifacts Count for Persistence
표 Table 11. Artifacts for Browser Extension Wallet

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

연구에서 대상으로 하는 브라우저 익스텐션 월렛 4종은 모두 BIP-39 표준을 따르며, 각 지갑의 니모닉 코드는 공식 BIP-39 Wordlist에 따라 2048개의 단어 중 12단어 혹은 24단어로 구성된다. 본 절에서는 윈도우 슬라이드 기법을 활용해 방대한 크기의 메모리 데이터에서의 니모닉 코드 추출을 자동화하기 위한 알고리즘을 제안한다.
지갑 주소와 니모닉 코드 정보는 암호화폐 지갑의 불법자금 환수를 위한 핵심 정보로, 자금 환수를 목적으로 디지털 포렌식 수사 시 원활한 조사를 위해 암호화폐 지갑 서비스별 아티팩트 수집 및 분석 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 브라우저 익스텐션 월렛(Browser Extension Wallet) 4종(Metamask, Binance, Phantom, Kaikas)을 대상으로 암호화폐 지갑에 대한 디지털 포렌식 아티팩트 획득 및 분석 연구를 수행한다. 브라우저 익스텐션 월렛은 인터넷 브라우저 상에서 확장 프로그램으로 동작하는 암호화폐 지갑으로, 설치과정이 간단하고 계정 생성이 쉬워 많은 사용자를 보유하고 있다.

제안 방법

가상 환경에서 대상 지갑 4종 각각에 대해 로그인, 암호화폐 송금, 지갑 잠금, 브라우저 창 종료, 프로세스 종료 순서로 사용자 정상 행위를 수행하고, 각 행위마다 메모리 캡처와 브라우저 캐시 파일 추출을 반복했다. 이후 추출한 데이터를 로컬 PC로 옮겨 유의미한 아티팩트를 추출한 뒤, 지속성 및 무결성 측정을 위해 행위별로 수집된 아티팩트의 개수를 확인하고 그래프로 가시화했다.
가시화 단계에서는 해당 시점 캐시 파일에서 추출한 지갑 주소 아티팩트의 개수를 확인하고, 마찬가지로 해당 시점의 메모리 덤프 파일에서 추출할 수 있는 니모닉 코드 아티팩드의 개수를 확인하여 비교했다. 각 데이터가 수집된 시점을 기준으로 아티팩트의 개수를 꺾은선 그래프로 시각화하여 데이터의 지속성을 확인했다.
본 논문에서는 개인 암호화폐 지갑 서비스인 브라우저 익스텐션 월렛의 사용자가 증가함에 따라, 그중 다운로드 수가 높은 서비스 4종(Metamask, Binance, Phantom, Kaikas)을 대상으로 아티팩트 수집 및 분석 연구를 수행했다. 각 지갑들의 로그인, 암호화폐 송금, 지갑 잠금, 브라우저 창 종료, 프로세스 종료 행위 시점에 따라 각 파일시스템 및 메모리 데이터를 수집하고, 유의미한 아티팩트를 추출하고 지속성을 확인했다. 그 결과 크롬 브라우저의 캐시 및 쿠키 파일에서 지갑의 주소와 장치 및 사용자 식별자를 확인했으며, 메모리 데이터에서 니모닉 코드를 수집할 수 있음을 확인했다.
따라서 다양한 암호화폐와 지갑에서 브라우저 아티팩트가 생성되는 결과와 형태, 지속성을 정리함으로써 유의미한 연구결과를 보인다. 또한 단순 검색 기반 니모닉 코드 탐색의 오탐률을 줄이기 위해 슬라이딩 윈도우 방식을 활용한 새로운 검색 방법 알고리즘을 제시한다.
본 장에서는 행위 실험 과정에서 캡쳐한 메모리 덤프 파일에서 획득 가능한 아티팩트에 대해 기술하고, 슬라이딩 윈도우 방식을 통해 니모닉 코드 추출을 자동화하는 방식을 제안한다.
그림의 상단 부분에 해당하는 과정으로 대상 지갑들이 공통적으로 제공하는 기능을 기반으로 실험을 수행했다. 지갑 4종 각각에 대해 로그인, 암호화폐 송금, 지갑 잠금, 브라우저창 종료, 그리고 프로세스 종료 순서로 사용자 행위를 수행하고 아티팩트를 수집했다. 이러한 사용자 행위와 데이터 수집은 가상환경 상에서 수행했다.
행위에 따른 아티팩트의 변화와 지속성을 한눈에 확인하기 위해 사용자 정상 행위에 해당하는 로그인, 송금, 지갑 잠금, 브라우저 탭 닫기, 프로세스 종료를 수행했다. 각 행위 수행 후 지갑 주소와 니모닉 코드 획득을 위한 수집 절차를 거치고, 시간대별로 획득 가능한 아티팩트의 개수를 그래프로 나타냈다.

대상 데이터

디지털 포렌식 아티팩트 수집 및 분석을 위해 브라우저 익스텐션 월렛이 사용된 브라우저의 캐시 파일과 메모리 영역의 데이터를 분석했다. 전체 실험 과정은 Fig.
본 논문에서는 개인 암호화폐 지갑 서비스인 브라우저 익스텐션 월렛의 사용자가 증가함에 따라, 그중 다운로드 수가 높은 서비스 4종(Metamask, Binance, Phantom, Kaikas)을 대상으로 아티팩트 수집 및 분석 연구를 수행했다. 각 지갑들의 로그인, 암호화폐 송금, 지갑 잠금, 브라우저 창 종료, 프로세스 종료 행위 시점에 따라 각 파일시스템 및 메모리 데이터를 수집하고, 유의미한 아티팩트를 추출하고 지속성을 확인했다.
본 연구에서 대상으로 하는 브라우저 익스텐션 월렛 4종은 최소 수십만에서 수천만의다운로드 수를 가지며, 각각 ETH(이더리움), BNB(바이낸스), SOL(솔라나), KLAY(클레이튼)를 주거래 화폐로 서비스한다. 따라서 다양한 암호화폐와 지갑에서 브라우저 아티팩트가 생성되는 결과와 형태, 지속성을 정리함으로써 유의미한 연구결과를 보인다.
연구 대상 지갑 중 ETH, BNB, KLAY 코인의 지갑은 지갑 주소의 길이는 40이고 16진수 문자열로 구성되어 있어 ‘0x[a-fA-F0-9]{40}’ 형태의 정규표현식을 적용할 수 있다
연구에서 대상으로 하는 브라우저 익스텐션 월렛 4종은 모두 BIP-39 표준을 따르며, 각 지갑의 니모닉 코드는 공식 BIP-39 Wordlist에 따라 2048개의 단어 중 12단어 혹은 24단어로 구성된다. 본 절에서는 윈도우 슬라이드 기법을 활용해 방대한 크기의 메모리 데이터에서의 니모닉 코드 추출을 자동화하기 위한 알고리즘을 제안한다.

성능/효과

Fig. 1.은 각각 이더리움 메인넷 환경과 이더리움 테스트넷인 Goerli 환경의 Metamask 실행화면으로, 테스트넷에서는 메인넷과 다르게 구매, 송금 이외의 기능에서 제한이 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이더리움 이외의 네트워크를 사용한 지갑에서도 마찬가지로 기능 제한이 존재하기 때문에 송금 거래 기능만 사용하여 실험을 수행했다.
각 지갑 별로 캐시 및 쿠키 데이터에서 수집 할 수 있는 지갑 주소 아티팩트는 해당 지갑이 사용된 트랜잭션과 거래 내역을 조사할 수 있는 정보로, 자금 세탁 추적 기술 등을 통해 범죄 수익금 환수에 도움을 줄 수 있다.
각 지갑들의 로그인, 암호화폐 송금, 지갑 잠금, 브라우저 창 종료, 프로세스 종료 행위 시점에 따라 각 파일시스템 및 메모리 데이터를 수집하고, 유의미한 아티팩트를 추출하고 지속성을 확인했다. 그 결과 크롬 브라우저의 캐시 및 쿠키 파일에서 지갑의 주소와 장치 및 사용자 식별자를 확인했으며, 메모리 데이터에서 니모닉 코드를 수집할 수 있음을 확인했다. 수집한 니모닉 코드와 사용자 계정 정보 관련 아티팩트는 암호화폐를 이용한 범죄 사건을 수사하는 과정에서 관련 거래 추적 및 사실 확인, 범죄수익 환수를 위한 중요 단서 및 증거로 활용될 수 있다.
두 번째로 사용자 행위에 따라 메모리 데이터에서 수집 가능한 니모닉 코드의 개수가달라지는 것을 확인할 수 있다. 이는 지갑별로, 수행되는 행위별로 메모리에 저장되는 변수의 수가 달라지기 때문이다.
디지털 포렌식 관점에서 브라우저 익스텐션 월렛 4종을 분석한 결과 브라우저 캐시 파일과 쿠키 데이터, 그리고 메모리에서 월렛의 사용에 따른 사용자 행위 관련 아티팩트를 수집할 수 있음을 확인했다.
본 연구에서 대상으로 하는 브라우저 익스텐션 월렛 4종은 최소 수십만에서 수천만의다운로드 수를 가지며, 각각 ETH(이더리움), BNB(바이낸스), SOL(솔라나), KLAY(클레이튼)를 주거래 화폐로 서비스한다. 따라서 다양한 암호화폐와 지갑에서 브라우저 아티팩트가 생성되는 결과와 형태, 지속성을 정리함으로써 유의미한 연구결과를 보인다. 또한 단순 검색 기반 니모닉 코드 탐색의 오탐률을 줄이기 위해 슬라이딩 윈도우 방식을 활용한 새로운 검색 방법 알고리즘을 제시한다.
이에 따라 프로세스 사용량이 많거나, 메모리 용량이 본 연구의 실험 환경보다 작아진다면 니모닉 코드 잔존 여부가 달라질 수도 있다. 또한 지갑에 따라 로그인이나 지갑 잠금 행위에 의해 니모닉 코드 잔존 여부가 달라지는 것을 확인했다. 본 연구의 대상 지갑 4종은 오픈 소스이므로, 추후 각 지갑의 소스 코드를 분석하여 프로세스 메모리 구조적인 관점에서 입력된 계정 정보 및 니모닉 코드의 플로우를 확인할 예정이다.
또한 지갑 잠금, 브라우저 종료 등의 행위를 하더라도 지갑 주소 관련 아티팩트의 개수가 유지된다는 특징이 있다. 로그인 이후부터 지갑이 실행되는 동안은 메모리에서 온전한 니모닉 코드를 획득할 수 있었지만, 크롬 프로세스를 종료할 경우 메모리에서 니모닉 코드 데이터가 사라지는 것을 확인했다.
Kaikas 지갑의 경우 캐시 및 쿠키 데이터에서 지갑 주소 관련 아티팩트를 획득할 수 없다. 메모리 덤프 파일에서는 로그인 이후부터 니모닉 코드 획득이 가능하나, Phantom과 마찬가지로 브라우저 창을 종료하지 않아도 지갑이 잠기면 메모리에서 니모닉 코드가 사라지는 것을 확인했다.
분석을 통해 대상 지갑 4종 모두 로그인, 송금 행위 수행 시 브라우저에서 수집 가능한캐시 데이터 관련 아티팩트의 개수가 증가하며, 브라우저 아티팩트가 메모리 아티팩트에 비해 상대적으로 지속성이 높다는 것을 확인했다. 메모리 아티팩트 역시 로그인, 송금 행위 수행 시 아티팩트 개수가 증가하지만, 지갑 잠금, 탭 종료 행위가 수행될 경우 아티팩트의 지속 시간이 감소하는 것을 확인할 수 있다.
분석을 통해 대상 지갑 4종 모두 로그인, 송금 행위 수행 시 브라우저에서 수집 가능한캐시 데이터 관련 아티팩트의 개수가 증가하며, 브라우저 아티팩트가 메모리 아티팩트에 비해 상대적으로 지속성이 높다는 것을 확인했다. 메모리 아티팩트 역시 로그인, 송금 행위 수행 시 아티팩트 개수가 증가하지만, 지갑 잠금, 탭 종료 행위가 수행될 경우 아티팩트의 지속 시간이 감소하는 것을 확인할 수 있다.
실험을 통해 Metamask와 Binance의 경우 지갑 주소 정보, Client ID, 니모닉 코드를 모두 획득할 수 있었다.
연구 결과 암호화폐 지갑이 동작하는 구글 크롬 브라우저의 캐시 및 쿠키 데이터에서지갑의 세부 정보와 지갑 주소를 수집하였고, 메모리 상에서 니모닉 코드를 수집할 수 있었다.
첫 번째로 캐시 및 쿠키 파일에서 수집한 지갑 주소의 경우 지갑 잠금, 브라우저 종료 행위가 수행되더라도 데이터가 일정 시간 유지된다. 파일 시스템에서 추출한 정보로, 비휘발성 데이터이기 때문에 지속성이 길다는 특징을 가진다.
는 Metamask의 아티팩트 지속성을 나타낸 그래프이다. 캐시 데이터의 지갑 주소 관련 아티팩트는 로그인 행위 이후 동작이 수행될 때마다 기록되는 데이터의 수가 증가하여, 크롬 프로세스가 종료된 이후에도 데이터의 수가 그대로 유지되는 것을 확인했다. 메모리 덤프 파일에서 획득한 니모닉 코드 관련 아티팩트는 로그인 행위 이후부터 생성되며, 지갑 잠금 동작 수행 시부터 획득 가능한 니모닉 코드의 개수가 감소한다.

후속연구

Phantom의 경우 Client ID 데이터를 제외한 지갑 주소와 니모닉 코드를 획득할 수 있었고, Kaikas의 경우에는 메모리에서 니모닉 코드만 획득할 수 있었다. 대상 지갑 모두 라이브 상태일 때 수사가 이뤄진다면 지갑 복구 구문인 니모닉 코드를 메모리에서 획득할 수 있어 지갑 복원 및 자금 환수가 가능할 것이다.
브라우저 익스텐션 월렛은 인터넷 브라우저 상에서 확장 프로그램으로 동작하는 암호화폐 지갑으로, 설치과정이 간단하고 계정 생성이 쉬워 많은 사용자를 보유하고 있다. 데스크톱 앱 형태로 동작하는 지갑 또한 브라우저 익스텐션 버전의 월렛 서비스를 추가로도 입하고 있는 추세로, 암호화폐 수사에 있어 본 연구의 결과가 매우 유의미하게 활용될 것으로 기대된다.
프로세스 메모리는 프로세스의 동작을 실시간으로 처리하기 위한 임시 저장 공간으로, 프로세스의 실행 동작에 따라 저장되는 데이터가 크게 달라진다. 따라서 크롬 브라우저 종료, 지갑 로그아웃 및 잠금 등 사용자의 가변적 행위에 따른 아티팩트의 수집의 변화와 지속성을 정리할 필요가 있다. 아티팩트의 지속성이란 프로세스 종료 혹은 지갑 로그아웃 등의 행위가 발생한 후 대상 암호 지갑 4종과 관련한 아티팩트가 유지되어 추출이 가능한지 여부를 뜻한다.
본 연구의 대상 지갑 4종은 오픈 소스이므로, 추후 각 지갑의 소스 코드를 분석하여 프로세스 메모리 구조적인 관점에서 입력된 계정 정보 및 니모닉 코드의 플로우를 확인할 예정이다. 또한 현재는 연구 대상이 지갑 4종으로 한정되어 있으나, 추후 대상 지갑을추가하고 모바일 앱으로 상용되고 있는 서비스까지 범위를 넓혀 실험을 통해 다양한 지갑의 복구 방안을 도출할 계획이다. 추가적으로 암호화된 개인 키의 복호화 메커니즘과 니모닉 코드를 활용한 개인 키 유도 메커니즘을 찾아 암호지갑 복호화 도구를 개발할 예정이다.
또한 지갑에 따라 로그인이나 지갑 잠금 행위에 의해 니모닉 코드 잔존 여부가 달라지는 것을 확인했다. 본 연구의 대상 지갑 4종은 오픈 소스이므로, 추후 각 지갑의 소스 코드를 분석하여 프로세스 메모리 구조적인 관점에서 입력된 계정 정보 및 니모닉 코드의 플로우를 확인할 예정이다. 또한 현재는 연구 대상이 지갑 4종으로 한정되어 있으나, 추후 대상 지갑을추가하고 모바일 앱으로 상용되고 있는 서비스까지 범위를 넓혀 실험을 통해 다양한 지갑의 복구 방안을 도출할 계획이다.
다만 파일 시스템과 달리 메모리에서 수집한 아티팩트는 휘발성 데이터로, 크롬이나지갑 프로세스가 종료되면 니모닉 코드 아티팩트를 수집하기 어렵다. 수집을 위해서는 지갑이 활성화되어 있는 상태여야 하며, 라이브 상태에서의 수사가 필수적이라는 한계가 있다. 이에 따라 프로세스 사용량이 많거나, 메모리 용량이 본 연구의 실험 환경보다 작아진다면 니모닉 코드 잔존 여부가 달라질 수도 있다.
그 결과 크롬 브라우저의 캐시 및 쿠키 파일에서 지갑의 주소와 장치 및 사용자 식별자를 확인했으며, 메모리 데이터에서 니모닉 코드를 수집할 수 있음을 확인했다. 수집한 니모닉 코드와 사용자 계정 정보 관련 아티팩트는 암호화폐를 이용한 범죄 사건을 수사하는 과정에서 관련 거래 추적 및 사실 확인, 범죄수익 환수를 위한 중요 단서 및 증거로 활용될 수 있다. 암호화폐를 사용한 범죄 디지털 포렌식 수사 과정에서 거래내역 수집 및 불법 자금의 환수를 위한 방안으로 활용될 것으로 기대된다.
수집한 니모닉 코드와 사용자 계정 정보 관련 아티팩트는 암호화폐를 이용한 범죄 사건을 수사하는 과정에서 관련 거래 추적 및 사실 확인, 범죄수익 환수를 위한 중요 단서 및 증거로 활용될 수 있다. 암호화폐를 사용한 범죄 디지털 포렌식 수사 과정에서 거래내역 수집 및 불법 자금의 환수를 위한 방안으로 활용될 것으로 기대된다.
이에 따라, 개인 키 및 니모닉 코드가 은행 거래의 공인인증서와 같이 자산의 소유권 증명 또는 지갑 복구 수단으로 사용되는 것을 알 수 있다. 지갑 주소와 니모닉 코드 정보는 암호화폐 지갑의 불법자금 환수를 위한 핵심 정보로, 자금 환수를 목적으로 디지털 포렌식 수사 시 원활한 조사를 위해 암호화폐 지갑 서비스별 아티팩트 수집 및 분석 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 브라우저 익스텐션 월렛(Browser Extension Wallet) 4종(Metamask, Binance, Phantom, Kaikas)을 대상으로 암호화폐 지갑에 대한 디지털 포렌식 아티팩트 획득 및 분석 연구를 수행한다.
또한 현재는 연구 대상이 지갑 4종으로 한정되어 있으나, 추후 대상 지갑을추가하고 모바일 앱으로 상용되고 있는 서비스까지 범위를 넓혀 실험을 통해 다양한 지갑의 복구 방안을 도출할 계획이다. 추가적으로 암호화된 개인 키의 복호화 메커니즘과 니모닉 코드를 활용한 개인 키 유도 메커니즘을 찾아 암호지갑 복호화 도구를 개발할 예정이다.
또한 최근 사용의 편리성으로 인해 브라우저 익스텐션 월렛의 사용자는 계속해서 증가하고 있지만 디지털 포렌식 관점에서의 암호화폐 지갑 분석 연구는 하드웨어 지갑이나 애플리케이션 형태의 지갑 위주로 수행되고 있으며, 브라우저 익스텐션 월렛을 대상으로 하더라도 비트코인이나 이더리움 화폐만을 다루고 있는 실정이다. 하지만 최근 NFT 거래나 스테이킹(Staking) 등을 통한 수익 창출에 다양한 암호화폐를 지원하는 암호 지갑이 사용됨에 따라 다양한 지갑 서비스를 대상으로 하는 디지털 포렌식 관점의 아티팩트 수집 및 분석 연구가 필요하다.

참고문헌 (28)

Understanding the blockchain investigation method of preventing money laundering using cryptocurrency., "money laundering", IT Word, 2022.03.07, 1
"Room N 'Devil's Deal'...Cryptocurrency grows and cryptocurrency catch", "cryptocurrency crime", News1, 2020.03.27, 1
T. Thomas, M. Piscitelli, I. Shavrovand I. Baggili, "Memory FORESHADO W: Memory FOREnSics of HArDware？CryptOcurrency wallets - A Tool and？Visualization Framework," Forensic Science International: Digital Investigation, vol. 33, pp.301002-301012, Jul. 2020.
Min-taek Lim, Jeong-yoon Kang, Junsung Park, Moon-gyu Lee and Hyeon-deok Jeoung, "A Study on the Extraction of Cryptocurrency Transaction Information Based on Memory Analysis,"？Journal of Digital Forensics, 16(1), pp.99-117, Mar. 2022.
S. Zollner, K.K.R. Choo and N.A. LeKhac, "An Automated Live Forensic and Postmortem Analysis Tool for Bitcoin on Windows Systems," IEEE Access, vol. 7, pp. 158250-158263, Oct. 2019.

상세보기
Hyun-jae Park, So-jeong Kim and Jung-heum Kim, "A study on techniques to assist cryptocurrency-related investigationsthrough collecting and analyzing OS and application artifacts on," Journal of Digital Forensics, 16(4), pp.？138-150, Dec. 2022.
Ji-hun Son and Jung-heum Park, "Forensic analysis of MetaMask cryptocurrency wallet artifacts," Journal of Digital Forensics, 16(4), pp.151-165, Dec.？2022.
Hyeon Kwon, Kyung-ju Lee, Ha-young？Kim, Yeong-woong Kim and Gi-bum Kim. "Seizure of Ransomwar e Group's？Virtual Assets Using Network Investigative Technique," Journal of Digital？Forensics, 16(3), pp.130-142, Sep. 2022.
Hyeon Kwon. "Acquisition Method of？Virtual Asset Restoration Information？in Memory," Master's thesis, Sungkyunkwan University, Feb. 2023.
Chrome Web Store, "Metamask", valibale on : https://chrome.google.com/webstore/detail/metamask/nkbihfbeogaeaoehlefnkodbefgpgknn?hlko, accessed 2023.05.08.
Chrome Web Store, "Binance chrome extension", https://chrome.google.com/webstore/detail/binance-wallet/fhbohimaelbohpjbbldcngcnapndodjp?hlko, accessed 2023.05.08.
Chrome Web Store, "Phantom chrome extension", https://chrome.google.com/webstore/detail/phantom/bfnaelmomeimhlpmgjnjophhpkkoljpa?hlko, accessed 2023.05.08
Chrome Web Store, "Kaikas chrome extension", https://chrome.google.com/webstore/detail/kaikas/jblndlipeogpafnldhgmapagcccfchpi?hlko, accessed 2023.05.08.
GOERLI FAUCET, "goerlifaucet", https://goerlifaucet.com/, accessed 2023.03.10.
Binance Smart Chian Test(BNBT) "Binance testnet", https://testnet.binance.org/faucet-smart/, accessed 2023.05.08.
Solana Devnet, "solana testnet", https://solfaucet.com/, accessed 2023.05.08.
KLAY Faucet, "klaytn testnet", https://baobab.wallet.klaytn.foundation/faucet/, accessed 2023.05.08.
MetaSwap, "metaswap", https://support.metamask.io/hc/en-us/articles/4405093054363-User-Guide-Swaps, accessed 2023.05.08.
Etherscan, "etherscan api", https://docs.etherscan.io/api-endpoints/accounts, accessed 2023.03.10.
cryptocompare, "cryptocompare", https://min-api.cryptocompare.com/documentation?keyPrice&catSingleSymbolPriceEndpoint, accessed 2023.05.08.
INFURA, "infura api", hhttps://docs.infura.io/infura/networks/ethereum/how-to/make-requests, accessed 2023.05.08.
Binance, "'binance", https://docs.bnbchain.org/docs/overview, accessed 2023.03.10.
Moonpay, "moonpay", https://www.moonpay.com/ko/about-us, accessed 2023.03.10.
CoinGecko, "coingecko", https://www.coingecko.com/en/api/documentation, accessed 2023.05.08.
BNB Chain, "bnb chain", https://forum.bnbchain.org/, accessed 2023.05.08.
Phantom, "phantom", https://help.phantom.app/hc/en-us/articles/13515761228051-Security-Tips-for-Phantom-users, accessed 2023.03.10.
Kaiks, "kaias", https://docs.kaikas.io/02_api_reference/01_klaytn_provider, accessed 2023,05.08
Github, "bitcoin bip", https://github.com/bitcoin/bips, accessed 2023.03.10.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증