디지털 증거 확보를 위한 포렌식 기본 원칙 및 수행 절차

디지털 포렌식 정의

디지털 포렌식은 디지털 환경에서 발생하는 법적 문제와 관련된 복잡한 문제를 해결하기 위해 고안된 과학적인 방법입니다. 여기에는 컴퓨터, 스마트폰, 네트워크 시스템 및 기타 디지털 장치나 저장 매체에서 데이터를 식별, 보존, 분석, 복구 및 보고하는 프로세스가 포함됩니다. 디지털 포렌식의 주요 목적은 범죄 수사, 법적 분쟁 해결, 사기 수사, 정보 유출 조사, 시스템 보안 취약성 평가 등 다양한 상황에서 중요한 디지털 증거를 제공하는 것입니다.

디지털 포렌식 전문가는 특별히 설계된 소프트웨어 및 하드웨어 도구를 사용하여 데이터의 원래 상태를 변경하지 않고 안전하게 데이터를 추출합니다. 이 프로세스에는 파일 시스템의 구조, 메모리, 네트워크 로그, 암호화 기술 및 운영 체제 작동 방식에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이러한 전문성을 바탕으로 수집된 데이터에서 법적으로 중요한 정보를 찾아내고, 해당 정보의 출처, 생성 시기, 변경 사항을 정밀하게 분석할 수 있습니다.

데이터 무결성과 신뢰성을 유지하는 것은 디지털 포렌식에서 가장 중요한 원칙 중 하나입니다. 이를 위해서는 사용된 방법과 도구, 수행된 작업 및 발견된 결과에 대한 자세한 기록과 함께 모든 조사 프로세스를 체계화하고 문서화해야 합니다. 이는 수집된 증거가 법정에서 증거로 활용되기 위한 필요조건이다.

클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 모바일 기기 등 신기술의 출현으로 현대 디지털 포렌식 분야는 계속 진화하고 새로운 도전에 직면해 있습니다. 따라서 디지털 포렌식 전문가는 지속적인 교육과 기술 발전을 통해 최신 도구와 방법을 습득하고 적용해야 합니다. 이를 통해 디지털 포렌식은 법적 문제 해결 및 정보 보안에 있어 필수적인 역할을 계속 수행할 수 있습니다.

디지털 포렌식 절차 및 기술

디지털 포렌식 기본 원칙

디지털 포렌식의 기본원칙으로 정당성, 재현성, 신속성, 연계 보관성 그리고 무결성 원칙이 있습니다. 디지털 포렌식 수행 과정에서 각각의 원칙을 준수하고 수집된 디지털 증거는 법적 근거로 활용할 수 있습니다.

 

정당성 원칙
디지털 포렌식 조사는 합법적인 권한과 절차에 따라 시작되어야 합니다. 조사 과정에서 수집되는 모든 데이터와 증거는 법적으로 허용된 방법으로만 이루어져야 하며, 개인의 프라이버시 권리와 법적 규정을 존중해야 합니다. 이는 조사의 결과가 법정에서 증거로서 인정받기 위한 기본적인 전제 조건입니다.

재현성 원칙
디지털 포렌식 분석과정은 다른 전문가가 동일한 조건에서 조사를 반복했을 때 같은 결과를 얻을 수 있도록 재현 가능해야 합니다. 이를 위해 사용되는 도구, 기술 및 절차는 검증된 것이어야 하며, 모든 조사 단계는 상세하게 문서화되어야 합니다. 재현성은 분석의 신뢰성을 보장하며, 조사 과정의 객관성을 유지하는 데 중요합니다.

신속성 원칙
디지털 증거는 시간에 민감하며, 오랜 시간이 지나면 손상되거나 손실될 수 있습니다. 따라서, 디지털 포렌식 조사는 가능한 한 신속하게 수행되어야 합니다. 이는 증거의 보존 상태를 최적으로 유지하고, 증거의 효력이 저하되는 것을 방지하는 데 필요합니다.

연계 보관성(Chain of Custody) 원칙
디지털 증거의 수집, 전송, 보관 및 분석 과정에서 모든 활동은 철저하게 기록되어야 합니다. 이러한 기록에는 증거를 취급한 모든 사람의 신원, 날짜 및 시간, 증거의 상태 변화 등이 포함됩니다. 연계 보관성은 증거의 신뢰성을 보증하며, 증거가 조작되지 않았음을 증명하는 데 필수적입니다.

무결성 원칙
수집된 디지털 증거는 원본 상태로 보존되어야 하며, 어떠한 변조도 없어야 합니다. 증거의 무결성을 보장하기 위해, 해시 함수와 같은 디지털 서명 기술을 사용하여 증거의 원본 상태를 검증할 수 있습니다. 무결성의 유지는 증거가 법적으로 유효하게 유지되도록 하는 핵심 원칙입니다.

디지털 포렌식 수행 절차

디지털 포렌식 수행 절차의 법적 분쟁을 해결하기 위해 각 단계별로 신뢰성 확보 및 법적 유효성에 중요한 역할을 합니다. 수행 절차는 증거 수집, 증거 보존, 조사 및 분석 그리고 보고서 작성으로 나눠서 살펴볼 수 있습니다.

 

증거 수집

증거 수집 단계에는 디지털 장치 또는 시스템에서 데이터를 식별하고 안전하게 추출하는 작업이 포함됩니다. 전문가는 장치의 전원 상태, 네트워크 연결 및 실행 중인 프로그램을 주의 깊게 평가하고 데이터 손실이나 변조를 방지하기 위한 조치를 취해야 합니다. 데이터 추출은 일반적으로 실시간 포렌식 기술을 사용하여 실행 중인 시스템에서 정보(메모리 내용 포함)를 얻거나 시스템을 안전하게 종료하여 하드 드라이브와 같은 저장 매체에서 데이터를 복사합니다. 이 과정에서 생성된 디지털 증거의 사본은 해시 함수를 사용하여 무결성을 검증하고 향후 분석을 위해 안전한 위치에 저장됩니다.

 

증거 보존

보존 단계에서는 수집된 데이터를 원래 상태로 유지하고 변조를 방지하는 것이 목표입니다. 이를 위해 디지털 증거물은 암호화된 형태로 저장되며 접근권한이 엄격히 제한됩니다. 또한, 증거의 관리 연속성을 유지하기 위해 증거의 모든 처리 및 이동이 기록됩니다. 증거의 신뢰성을 확보하고, 법정 증거로 활용할 수 있도록 준비하는 과정입니다.

 

조사 및 분석

분석 단계에서는 수집된 데이터의 내용을 심층 조사하여 범죄의 증거가 될 수 있는 정보를 찾습니다. 이 프로세스에는 파일 시스템 분석, 삭제된 파일 복구, 시스템 및 이벤트 로그 분석, 검색 기록 보기, 암호화된 파일 해독이 포함될 수 있습니다. 전문가들은 특별히 설계된 포렌식 소프트웨어를 사용하여 이 작업을 수행하며, 발견된 모든 정보는 법적 문제의 맥락 내에서 설명됩니다.

 

보고서 작성

마지막 단계는 분석 결과를 종합하고 법적 절차에 사용할 수 있는 보고서를 작성하는 것입니다. 보고서에는 조사 배경, 사용된 방법, 발견된 증거의 요약, 분석 결과에 대한 설명이 포함됩니다. 보고서는 법적 문서의 요구 사항을 충족하고 필요한 경우 전문가 증언을 준비하기 위해 명확하고 이해하기 쉬운 언어로 작성됩니다.

디지털 포렌식 기술

디지털 포렌식 기술은 점점 더 복잡해진 디지털 범죄와 사이버 보안 위협을 대응할 수 있도록 다양한 도구와 방법론이 적용되고 있습니다. 포렌식 전문가들은 기술 발전과 새로운 위협에 대응을 위해 최신 도구를 습득하고 활용하여 디지털 증서를 정확하게 수집, 분석 그리고 해석할 수 있습니다.

 

로그 분석

시스템 로그, 애플리케이션 로그, 네트워크 트래픽 로그 등 다양한 로그 파일을 분석하는 것은 사용자 활동, 시스템 오류 및 비정상적인 액세스 시도를 추적하는 데 중요합니다. 로그 분석 도구는 대량의 로그 데이터를 효율적으로 처리하고, 이벤트 타임라인을 정렬하여 보안 이벤트의 타임라인을 재구성할 수 있습니다. 이는 사고가 어떻게 발생했는지 명확하게 이해하고 잠재적인 보안 위협을 식별하는 데 중요합니다.

 

암호화된 데이터 복호화

암호화 기술은 데이터를 보호하기 위해 널리 사용되지만 법의학 조사에서는 암호화된 데이터를 해독해야 하는 과제가 있습니다. 포렌식 전문가는 다양한 암호 해독 도구와 기술을 사용하여 암호화된 파일, 통신 및 저장된 비밀번호를 접근 가능한 정보로 변환합니다. 이 프로세스에는 복잡한 알고리즘과 키 관리에 대한 깊은 이해가 필요한 경우가 많습니다.

 

데이터 복구

데이터 복구 기술은 삭제되거나 손상된 파일을 복구하는 데 사용됩니다. 이 과정에서 전문가들은 디스크의 물리적, 논리적 수준에서 작업하여 데이터의 흔적을 발견하고 이를 사용 가능한 형태로 재구성합니다. 파일 시스템의 메타데이터, 여유 공간, 할당되지 않은 공간을 분석하여 기존 데이터를 복구할 수 있습니다. 고급 복구 도구는 포맷된 드라이브나 손상된 저장 매체에서도 데이터를 복구할 수 있습니다.

 

디지털 이미지 분석

디지털 이미지 분석은 이미지 파일의 원본, 정확성, 변경 여부를 확인하는 기술입니다. 이는 메타데이터 분석, 이미지 해시 검사 및 고급 이미지 포렌식 기술을 통해 수행됩니다. 예를 들어 스테가노그래피(메시지를 숨기는 기술)를 탐지하거나 이미지에 숨겨진 정보를 추출하는 등이 있습니다. 이러한 분석은 범죄 관련 영상의 신뢰성을 평가하기 위해 필요하다.

 

클라우드 및 모바일 포렌식

클라우드 포렌식은 클라우드 스토리지, SaaS 어플리케이션, 클라우드 기반 인프라에서 제공되는 서비스 데이터에 접근할 수 있도록 데이터 소유권, 위치, 서비스 환경에서의 데이터 격리 등 복잡한 환경을 다루어야 합니다. 모바일 포레식은 데이터를 추출 및 분석하는 과정에서 연락처, 메시지, 사진, 위치, 애플리케이션 데이터등의 정보를 활용하여 법적 증거에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.