デジタルフォレンジック (サイバーセキュリティフォレンジック) とは、サイバー犯罪を調査するために電子的証拠を明らかにして、分析、保存するプロセスです。
最新の調査手順におけるこの重要な側面は、電子的証拠から貴重なデータを抽出し、それを実用的なインテリジェンスに変換することを目的としています。 このプロセスには、関連するデジタルソースを特定し、データの整合性を維持しながらデータを取得し、綿密に処理と分析を行い、最終的に得られたインサイトを提示するという一連のステップが含まれます。
デジタルフォレンジックは、コンピューター、携帯電話、サーバー、ネットワークなどのデジタルメディアに埋め込まれた証拠の解明を中心とし、調査チームは電子的証拠を綿密に調査して保護できます。 これは、サイバー犯罪、セキュリティ侵害、デジタル不正行為の理解に大きく貢献します。
デジタルフォレンジックの歴史は、新たなサイバー犯罪の蔓延に対抗するために進化してきたという特徴があります。 1970 年代以前は、専門的な法律がなかったため、サイバー犯罪は通常の犯罪として扱われていました。 1978 年に制定された Florida Computer Crimes Act (米国フロリダ州のコンピューター犯罪法) では、デジタル犯罪の概念が導入され、データの不正な改ざんや削除に対処しました。 コンピューター犯罪が拡大するにつれて、著作権、プライバシー、ハラスメントなどの州法が制定されました。
1980 年代には、連邦法でコンピューター関連の犯罪が対象になりました。 この時代には、FBI のコンピューター分析/対応チームのような、専門的な法執行機関が設立されました。 1990 年代には、デジタルフォレンジックリソースの需要が増加し、この分野の成熟につながりました。 ところが、標準化とトレーニングの欠如は課題として残っていました。 2000 年代には、標準化と協力関係の必要性が生じ、サイバー犯罪条約などの指針や条約が生まれました。 ISO 規格、商用トレーニングプログラム、デジタルメディアの複雑化により、この分野はさらに発展しました。
おそらく最も大きなメリットの 1 つは、システムの整合性と保護です。 デジタルフォレンジックは、コンピューターシステムを綿密に分析し、脆弱性を特定し、セキュリティ侵害を発見することで、システムの整合性を保護します。 これにより、組織は潜在的なサイバーインシデントに対する防御を強化し、全体的なセキュリティ態勢を強化できます。 システムやネットワークの侵害が発生した場合、デジタルフォレンジックは重要な情報を取得し、デジタル証拠を体系的に保存して、侵害の規模と結果として生じる損害に関するインサイトを提供するという重要な役割を果たします。
デジタルフォレンジックは、サイバー犯罪者を効率的に追跡するための強力な手段でもあります。 この分野では、デジタルフットプリントを追跡することで、訴追に使用できる説得力のある証拠を収集します。 デジタルフォレンジックによって収集された証拠は、法的に重要性があり、法廷でも認められるため、組織は具体的な証拠を用いてサイバー犯罪者に対する法的手段を追求し、説明責任を確保し、裁判を円滑に進めることができます。 デジタルフォレンジックは、最新のサイバーセキュリティ戦略に不可欠なツールです。 これは、組織がリスクを軽減するのに役立つだけでなく、サイバー犯罪者を追跡し、裁判に必要な法的基盤を確保する上で重要な役割を果たします。
デジタルフォレンジックには、5 つの重要なステップで構成される体系的なプロセスが含まれます。 識別から提示まで、デジタルフォレンジックのメリットを享受するためには、各ステップがきわめて重要です。
デジタルフォレンジックプロセスの最初のステップは識別です。これは、調査全体の基礎を作る重要なフェーズです。 このステップでは、調査の目的を理解し、明確に定義します。 サイバー犯罪、データ侵害、デジタルインシデントのいずれであっても、スコープと目的を識別することは、後続のステージを方向付けるのに役立ちます。
識別を適切に行うには、人的リソースと技術リソースの両方を含め、調査に必要なリソースを評価することが必要です。 このステージで適切なリソース割り当てを行うことで、保存、分析、文書化、提示の後続ステップをスムーズに進めることができ、最終的にデジタルフォレンジック調査の成功につながります。
保存は、プロセスの 2 番目のステップで、収集されたデジタル証拠の整合性と信頼性を維持する上で重要な役割を果たします。 このフェーズでは、識別されたデータを分離して保護し、改ざん、改変、汚染を防止するために慎重に保存します。 これにより、証拠は変更されず、元の状態を反映したままになります。これは、法的手続きにおける証拠の許容性にとってきわめて重要です。 保存には、元のデータをそのまま維持しながら、使用するストレージメディアのフォレンジックコピーや画像を作成するなど、さまざまな技術を採用することが含まれます。
証拠の分離と保護は、調査結果の正確性と信頼性を損なう可能性のある不正アクセスや意図しない変更を防止するために不可欠です。 データを簡単に変更、消去できるデジタル領域において、保存ステップはデータの損失や操作に対する防護壁として機能します。
分析フェーズは、保存されているデジタル証拠の慎重な調査と解釈を伴うため、調査の中心的な役割を担います。 デジタルフォレンジックの専門家は、データ内に隠れた詳細情報を効果的に解明するために、ケースの性質に基づいて必要な特定のツールや技術を識別します。 これらのツールは、データ復旧用の専用ソフトウェアから、エンコードされた情報を解読するための高度な復号化アルゴリズムまで、多岐にわたります。
分析中に、処理されたデータは包括的な精査を受けます。 キーワード検索、タイムラインの再構築、データの切り分け、パターン認識など、さまざまなフォレンジック技術が適用されます。 この綿密な調査は、関連情報を抽出し、潜在的なリードを特定し、隠れたつながりを明らかにすることを目的としています。 分析結果は、何が起きたのか、誰が関与したのか、デジタル証拠が調査目標をどのようにサポートしているのかを明確にする、一貫性のあるストーリーを構築するための基盤となります。
ドキュメントは、透明性、説明責任、調査プロセスの再構築能力を確保する包括的な記録管理バックボーンとして機能します。 このフェーズでは、可視化されたすべてのデータ、手順、方法論、観察結果の詳細な記録が作成されます。 このドキュメントは、犯罪現場をデジタルで再現するのに役立つだけでなく、調査全体を徹底的にレビューすることもできます。
文書化フェーズには、デジタル証拠の識別、保存、分析など、調査全体で実行されたアクションの詳細が含まれます。 この記録は、調査の整合性を維持し、裁判所での調査結果の信頼性を確立するために不可欠です。 適切な文書には、使用する機器とソフトウェア、適用される方法論、タイムスタンプ、標準手順からの逸脱などの情報が含まれます。 さらに、調査中に行われた決定の背後にある理由についても説明しています。これは、技術系以外のステークホルダーに対して説明する場合や訴訟手続きでプロセスを説明する場合に役立ちます。
提示は、デジタルフォレンジックプロセスの最後のステップです。ここでは、綿密な調査の集大成が、明確で説得力のあるストーリーに変わります。 このフェーズでは、デジタル証拠の分析から導き出された結論の要約と説明を行います。 目標は、技術系と非技術系のオーディエンスが両方とも理解しやすい方法で結果を提示し、法的手続き、サイバーセキュリティ戦略、組織の意思決定に使用できる説得力のあるケースを作成することです。
提示中、デジタルフォレンジックの専門家は、収集された証拠、採用された方法、得られたインサイトを概説する包括的なレポートを作成します。 このレポートでは、一連のイベント、さまざまな関係者のロール、インシデントの影響を説明します。 証拠と結論の間に明確なつながりを持たせ、分析したデータがどのように調査目標を裏付けているかを示す必要があります。 法執行機関、法務専門家、経営陣などのステークホルダーとレポートの共有が必要になる場合があるため、効果的なコミュニケーションが重要です。
デジタルフォレンジック技術には、デジタル証拠の発見、分析、解釈に使用されるさまざまな特殊技術が含まれます。 これらの技術には、リバースステガノグラフィ、ストキャスティックフォレンジック、クロスドライブ解析、ライブ解析、削除済みファイルの復元などが含まれます。
ステガノグラフィには、一見何の変哲もないファイルやデータの中に情報を隠すことが含まれます。 リバースステガノグラフィは、これらのファイルから隠れた情報を検出して抽出するプロセスです。 デジタルフォレンジックの専門家は、さまざまなツールや技術を使用して、秘密通信やデータ流出などの悪意のある目的に使用される可能性のある隠されたデータを特定して復元します。 リバースステガノグラフィは、キャリアファイルを分析し、高度なアルゴリズムを採用することで、隠れたコンテンツを発見でき、サイバー犯罪者の意図と行動を理解する上で価値があります。
ストキャスティックフォレンジックでは、統計的手法と確率的手法を活用してデジタル証拠を分析します。 この技術では、暗号化、データ破損、可変データ構造などの要因によるデジタルアーティファクト固有の不確実性を認識します。 確率論的モデルは、特定のイベントが発生する可能性を推定し、イベントの再構築を支援し、調査結果の精度を向上させることができます。 これは、イベントの正確なシーケンスが不明な場合や、従来の決定論的アプローチでは不十分な場合に特に役立ちます。
クロスドライブ解析では、複数のストレージデバイス間のデータの検査と比較が行われます。 この技術は、フォレンジック調査担当者が特定のケースにリンクされている可能性のある、さまざまなデバイス間の接続、関係、パターンを特定するのに役立ちます。 クロスドライブ解析により、さまざまなソースからの情報を相関させることで、個人、グループ、アクティビティ間の隠れた関係を明らかにできます。 この技術は、組織化されたサイバー犯罪や、複数のデバイスにまたがる共同の悪意のあるアクティビティを含むケースで特に有効です。
ライブ解析は、ライブフォレンジックとも呼ばれ、システムが稼働している間にシステムを検査します。 この技術では、実行中のプロセス、ネットワーク接続、オープンファイルなどの揮発性データを、機能を中断せずに稼働中のシステムから抽出するための特別なツールと専門知識が必要です。 ライブ解析は、システムをシャットダウンするとデータが失われる可能性があるため、揮発性データの保存が重要な場合によく使用されます。 従来のようなインシデント発生後の分析では明らかにならなかった、継続的なサイバー攻撃、疑わしいアクティビティ、マルウェアの存在に関するインサイトを提供できます。
削除済みファイルの復元は、意図的または誤ってストレージデバイスから削除されたファイルを取り戻すプロセスです。 ファイルが消去されているように見える場合でも、ファイルが上書きされるまで、その存在の痕跡がストレージメディアに残ることがよくあります。 デジタルフォレンジックのツールや技術を使用すれば、その残骸を回収でき、調査担当者は、隠されようとした可能性のある重要な証拠を回収できます。 削除済みファイルの復元は、容疑者が追跡を隠そうとした場合に不可欠です。これは、容疑者のアクティビティや意図に関する貴重なインサイトを提供するためです。
デジタルフォレンジックの各種類は、サイバー犯罪、セキュリティインシデント、その他のデジタル不正行為の調査において特別な役割を果たします。 これらの技術を総合すると、法執行機関やサイバーセキュリティの専門家がデジタルインシデントの状況を理解し、加害者の責任を追及するのに役立ちます。
ディスクフォレンジックは、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、光学メディアなどの物理ストレージデバイスに保存されているデータの分析に重点を置いています。 調査担当者は、ファイルシステム、パーティション、データ構造を調査して、削除済みファイルを復元し、隠れた情報を特定して、イベントのタイムラインを確立します。 ディスクフォレンジックは、サイバー犯罪、不正アクセス、データ侵害に関連する証拠を明らかにし、ユーザーアクティビティとデータ操作に関するインサイトを提供します。
ネットワークフォレンジックは、セキュリティインシデントとサイバー攻撃を調査するために、ネットワークトラフィックをキャプチャして分析します。 イベントを再構築し、不正アクセスを特定し、悪意のあるアクティビティを追跡して、データ窃盗やコマンドアンドコントロールサーバーとの通信などの攻撃者の手法を明らかにします。
ワイヤレスフォレンジックは、Wi-Fi ネットワーク、Bluetooth デバイス、その他のワイヤレステクノロジーを含む、ワイヤレス通信デバイスとネットワークの調査に重点を置いています。 このアプローチでは、ワイヤレス環境内の不正アクセス、デバイスインタラクション、潜在的なセキュリティ侵害が明らかになります。
データベースフォレンジックでは、データベースとそのコンテンツを綿密に精査し、不正アクセスやデータ改ざんのインスタンスを検出します。 有能な調査担当者は、データベースログ、テーブル、クエリ、ストアドプロシージャを詳しく調べて、異常を明らかにし、データの操作や侵害に関連するイベントの時系列を確立します。 このプロセスは、サイバー犯罪やデータベースを標的とした不正なアクティビティのデジタル証拠を明らかにするために不可欠です。
マルウェアフォレンジックでは、悪意のあるソフトウェアを分析して、その動作、機能、影響を把握します。 調査担当者は、マルウェアサンプルを綿密に分析して、マルウェアの発生源、拡散手段、潜在的なデータ侵害を明らかにします。 この形式のフォレンジックは、サイバー攻撃を理解し、効果的な予防戦略を策定する上で重要な役割を果たします。
コンピューターフォレンジックは、ディスクフォレンジック、メモリフォレンジック、マルウェアフォレンジックなどのさまざまな構成要素を含む包括的な用語です。 これには、コンピューター上のデジタルアーティファクトの体系的な分析が含まれ、さまざまなサイバー犯罪やセキュリティインシデントの調査に役立ちます。
メモリフォレンジックでは、コンピューターやデバイスの揮発性メモリ (RAM) を分析して、実行中のプロセス、開いているファイル、従来のディスクフォレンジックではアクセスできない可能性のあるその他のデータを明らかにします。 この技術は、高度な攻撃やルートキットなど、静的解析では検出を逃れる可能性のある悪意のあるアクティビティを調査するために不可欠です。
モバイルデバイスフォレンジックは、スマートフォン、タブレット、その他のモバイルデバイスからデータを抽出して分析することに重点を置いています。 調査担当者は、テキストメッセージ、通話ログ、メール、アプリケーションデータ、その他の関連情報を復元して、イベントを再構築し、モバイルデバイスが関与するサイバー犯罪に関連する証拠を収集します。
フォレンジックデータ分析では、調査に関連するパターンやインサイトを明らかにするために、大規模なデータセットを徹底的に調査して解釈します。 データ分析と統計の技術を採用して、デジタル証拠を処理したうえで解釈し、調査担当者が複雑なデータセットから有意義な結論を導き出すのに役立ちます。
調査担当者によるデジタル証拠の収集と分析を支援するために設計されたソフトウェアは多岐にわたります。 ここでは、さまざまなデジタルフォレンジックツールのカテゴリと例について概要を説明します。
ライブメモリフォレンジックツール (WindowsSCOPE): これらのツールは、ライブシステムの揮発性メモリ (RAM) 分析に重点を置いています。 WindowsSCOPE は、メモリフォレンジックに使用されるツールで、調査担当者は実行中のプロセス、ネットワーク接続、開いているファイルをキャプチャして分析できます。 従来のディスクベースの分析を回避する可能性のある、隠れたアクティビティやルートキットを明らかにするのに役立ちます。
商用フォレンジックプラットフォーム (CAINE、Encase)：CAINE (Computer Aided Investigative Environment) や Encase などの商用プラットフォームは、デジタルフォレンジック用の包括的なツールスイートを提供しています。 CAINE は、データ復元やメモリ分析などのさまざまなツールを備えたオープンソースプラットフォームです。 Encase は、ディスクイメージング、データ復元、高度な分析機能などの機能を提供する商用プラットフォームです。
オープンソースツール (Wireshark、HashKeeper)：Wireshark は、ネットワークフォレンジック用に広く使用されているオープンソースツールで、調査担当者はネットワークトラフィックをキャプチャして分析し、パケットレベルの検査を行うことができます。 HashKeeper は、ハッシュデータベースを作成することでデータベースファイルの調査を迅速化し、既知のファイルを迅速に特定できるように設計されています。
ディスク/データキャプチャツール (FTK Imager、DC3DD)：これらのツールは、ストレージメディアの取得とイメージングを容易にし、収集プロセス中のデータの整合性を確保します。 たとえば、FTK Imager や DC3DD では、元のデータを変更することなく、分析用にドライブのビット単位のコピーを作成します。
ファイル表示ツール (Hex Fiend、X-Ways Forensics)：ファイル表示ツールを使用すると、調査担当者はコンテンツを変更することなく、さまざまなファイルタイプを調べることができます。 Hex Fiend や X-Ways Forensics などのツールは、ファイルの 16 進数表示やテキスト表示を提供し、ファイル構造の理解や隠された情報の発見に役立ちます。
ネットワーク/データベースフォレンジックツール (NetworkMiner)：NetworkMiner や Network Forensic Analysis Tool (NFAT) などのネットワークフォレンジックツールは、ネットワークトラフィックを分析してサイバー犯罪の証拠を得るのに役立ちます。 SQL Power Injector などのデータベースフォレンジックツールは、データベース内の脆弱性や不正アクセスを検出するのに役立ちます。
特殊な分析ツール (Autopsy、RegRipper、Volatility)：Autopsy は、グラフィカルインターフェイスを備えたオープンソースのデジタルフォレンジックプラットフォームで、ファイル分析、キーワード検索、タイムライン生成などのさまざまなフォレンジックタスクをサポートします。 RegRipper は、Windows レジストリデータの分析に重点を置いています。 Volatility は、RAM ダンプから有用な情報を抽出するのに役立つメモリフォレンジックフレームワークです。
これらのツールは、データの取得、保存、分析、提示を支援し、調査担当者が証拠をまとめて、サイバー犯罪、セキュリティインシデント、その他のデジタルアクティビティのコンテキストを理解するのに役立ちます。
デジタルフォレンジックには、調査担当者と法務担当者が対処しなければならないいくつかの課題があります。 重要な課題の 1 つは、徹底的な調査の実施に伴うコストが高額となる可能性があることです。 専門的なハードウェア、ソフトウェア、トレーニングリソースの取得により、特に小規模組織や法執行機関の予算を圧迫する可能性があります。 特定のケースが複雑になると、ニッチなスキルを持つ専門家の関与が必要になり、コストがさらに増加する可能性があります。
もう 1 つの課題は、法務担当者にコンピューターシステム、ネットワーク、デジタル技術への十分な理解が求められることです。 このことは、デジタルフォレンジックの調査結果を効果的に解釈し、法的な文脈で証拠を正確に提示するためにきわめて重要です。 このような技術的熟練がなければ、デジタル証拠の誤った解釈や表示という危険性が生まれ、法的手続きに瑕疵が生じる可能性があります。
デジタルフォレンジックで使用されるツールと方法論も、法廷での証拠の有効性と許容性を確保するために、厳格な基準を遵守する必要があります。 これらの基準を満たしていないと、法的手続き中に証拠が反証されたり、異議を申し立てられたりする可能性があります。 技術が急速に進化し、デジタル環境が多様化するのに伴い、これらの基準を維持することがますます複雑になり、継続的な更新とフォレンジックプラクティスの適応が必要になります。
ServiceNow の Legal Matter Management は、デジタルフォレンジックを必要とする法務の領域にまで、その機能を拡張します。 これは、複雑な法務ケースを管理するための、安全でプロジェクト中心のアプローチを提供します。 法務部門は、事前定義された構成可能な案件テンプレートを使用して、展開プロセスを迅速化し、フェーズ、タスク、マイルストーン、所有権のコントロールを強化できます。
さらに、ServiceNow の Legal Matter Management アプリケーションは、デジタルフォレンジックや法務調査用にパッケージ化された案件テンプレートを提供し、複雑な案件の迅速な解決を促進します。 このバンドルされたアプローチにより、eDiscovery の管理クエリと非管理クエリの効率的な追跡と解決が可能になり、組織全体の可視性と効率性が向上し、リスクを最小限に抑えてプライバシーを保護するという目標をサポートします。 詳しくは、ServiceNow の法務サービスデリバリをご覧ください。