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데이터베이스 포렌식에서 칼럼 정보 없이 삭제된 레코드 복구를 위한 분석
Record extraction from database pages without columns information 원문보기

한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회, 2017 Nov. 01, 2017년, pp.349 - 352  

김선경 (한국방송통신대학교 정보과학과) ,  박지수 (충남대학교 SW중심대학사업단) ,  손진곤 (한국방송통신대학교 정보과학과)

초록
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파일시스템 포렌식으로 삭제된 파일을 복구할 수 있지만 데이터베이스에서 이용한 데이터 파일의 경우 레코드는 복구할 수 없다. 따라서 데이터베이스 포렌식이 연구되고 있다. 데이터베이스 포렌식은 각 데이터베이스 고유 저장 특성을 이용하여 데이터파일에서 삭제된 레코드를 추출하는 기법이다. 그러나 칼럼 정보를 얻지 못할 경우 기존 데이터베이스 포렌식으로는 레코드 복구가 불가능하다. 데이터 파일의 구성단위인 페이지를 읽어 칼럼구조를 유추하면 레코드를 복원할 가능성이 있다. 본 논문은 칼럼 정보 없이 데이터 파일에 레코드가 저장된 형태를 분석하여 삭제된 레코드를 포함한 파일에 잔존하는 레코드를 복구를 위한 분석과 실험을 하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 하지만, 수사현장에서는 일부의 데이터 파일만 획득하여 칼럼의 구조를 직접적으로 파악이 불가능할 수 있다. 본 연구는 실제로 데이터가 저장되어 있는 일부 데이터파일만을 획득했을 경우에도 칼럼구조를 유추하여 삭제된 레코드를 포함한 데이터를 복구를 이한 분석을 하고 실험을 통하여 복구 가능성을 보여준다. 실험은 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 Oracle 데이터베이스, MySQL InnoDB 데이터베이스, 스마트폰에서 사용되는 SQLite를 대상으로 실험하였다[3].
  • 이런 것이 실패할 경우 데이터가 들어 있는 데이터 파일이 있음에도 불구하고 데이터 추출이 불가능했다. 본 연구의 동기는 데이터 파일만을 가지고 테이블에 대한 메타데이터 없이 레코드의 추출을 위한 분석을 하고 가능성을 확인하기 위하여 실험하였다.
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