디지털 포렌식 또는 사이버 보안 포렌식은 사이버 범죄를 수사하기 위해 전자적 증거를 발견, 분석, 보존하는 프로세스입니다.
오늘날 수사 절차의 이 중요한 측면은 전자 증거에서 귀중한 데이터를 추출하고 이를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하는 것을 목표로 합니다. 이 프로세스에는 관련된 디지털 소스 식별, 데이터의 무결성 유지 및 데이터 획득, 꼼꼼한 데이터 처리 및 분석, 최종적으로 파생된 인사이트 제시 등 세심한 일련의 단계가 포함됩니다.
컴퓨터, 휴대폰, 서버, 네트워크와 같은 디지털 미디어에 포함된 증거를 찾아내는 데 중점을 둔 디지털 포렌식을 통해 수사 팀은 전자 증거를 꼼꼼하게 조사하고 보호할 수 있습니다. 이는 사이버 범죄, 보안 위반, 디지털 범죄를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
디지털 포렌식의 역사는 새롭게 확산되는 사이버 범죄에 맞서기 위해 진화해 왔습니다. 1970년대 이전에는 전문화된 법률이 없어 사이버 범죄가 일반 범죄로 취급되었습니다. 그 후 1978년 플로리다 컴퓨터 범죄법(Florida Computer Crimes Act)에서 디지털 범죄의 개념을 도입하면서 무단 데이터 수정 및 삭제를 다루었습니다. 컴퓨터 범죄가 확대됨에 따라 저작권, 개인정보 보호, 괴롭힘 등에 대한 주법이 제정되었습니다.
1980년대에는 연방법이 컴퓨터 관련 범죄를 포괄하기 시작했습니다. 그리고 그 즈음에 FBI의 컴퓨터 분석 및 응답 팀과 같은 전문 법 집행 기관이 설립되었습니다. 1990년대에는 디지털 포렌식 자원에 대한 수요가 증가하여 해당 분야의 성숙도가 높아졌습니다. 그러나 표준화와 교육 부족이 여전히 문제로 남아 있었습니다. 2000년대에는 표준화와 협력의 필요성이 대두되면서 사이버 범죄 협약과 같은 지침과 조약이 탄생했습니다. ISO 표준, 상용 교육 프로그램, 디지털 미디어의 복잡성 증가가 이 분야에 추가로 영향을 끼쳤습니다.
가장 중요한 이점은 아마도 시스템 무결성과 보호일 것입니다. 디지털 포렌식은 컴퓨터 시스템을 꼼꼼하게 분석하고, 취약성을 식별하고, 보안 침해를 발견하여 시스템 무결성을 보호합니다. 이를 통해 조직은 잠재적인 사이버 인시던트에 대한 방어 체계와 전반적인 보안 태세를 강화할 수 있습니다. 시스템 또는 네트워크 침해가 발생한 경우 디지털 포렌식은 필수 정보를 캡처하고 디지털 증거를 체계적으로 보존하여 침해 규모와 그에 따른 피해에 대한 인사이트를 제공하는 중요한 역할을 맡습니다.
디지털 포렌식은 사이버 범죄자를 효율적으로 추적하는 강력한 수단으로도 사용됩니다. 이 분야에서는 디지털 발자국을 추적하여 기소에 사용할 수 있는 강력한 증거를 수집합니다. 디지털 포렌식을 통해 수집된 증거는 법적 영향력을 가지고 법정에서 인정될 수 있으므로 조직은 구체적인 증거로 사이버 범죄자에 대해 법적 대응을 강구하고 책임 소재를 파악하며 정의를 구현할 수 있습니다. 디지털 포렌식은 오늘날의 사이버 보안 전략에 없어서는 안 될 도구입니다. 이는 조직이 위험을 완화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사이버 범죄자를 추적하고 정의를 위해 필요한 법적 기반을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.
디지털 포렌식은 5가지 필수 단계로 구성된 체계적인 프로세스를 포함합니다. 식별부터 프레젠테이션까지 디지털 포렌식의 이점을 누리려면 각 단계가 매우 중요합니다.
디지털 포렌식 프로세스의 첫 번째 단계는 식별이며, 이 단계는 전체 수사의 기반을 다지는 중요한 단계입니다. 이 단계에서는 수사의 목적을 이해하고 명확하게 정의합니다. 사이버 범죄, 데이터 유출, 디지털 인시던트 발생 시 범위와 목표를 식별하면 후속 단계를 진행하는 데 도움이 됩니다.
적절한 식별에는 인적 자원과 기술적 자원을 포함하여 수사에 필요한 자원을 평가하는 과정이 수반됩니다. 이 단계에서 자원을 적절히 할당하면 보존, 분석, 문서화, 프레젠테이션의 후속 단계가 원활하게 진행되고, 궁극적으로 성공적인 포렌식 수사로 이어집니다.
프로세스의 두 번째 단계인 보존은 수집된 디지털 증거의 무결성과 신뢰성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 단계에서 식별된 데이터는 변조, 변경, 오염을 방지하기 위해 격리 및 보호되고 주의 깊게 보존됩니다. 따라서 증거가 변경되지 않고 원래 상태를 그대로 반영하며, 이는 법적 절차에서 증거 능력을 인정받는 데 매우 중요합니다. 보존에는 원본 데이터를 그대로 유지하면서 사용할 저장 매체의 포렌식 복사본이나 이미지를 만드는 등 다양한 기법이 사용됩니다.
증거의 격리 및 보호는 조사 결과의 정확성과 신뢰성을 손상시킬 수 있는 무단 액세스나 의도하지 않은 변경을 방지하는 데 필수적입니다. 데이터를 쉽게 수정하거나 삭제할 수 있는 디지털 영역에서 보존 단계는 데이터 손실 및 조작에 대한 보호 장벽 역할을 합니다.
분석 단계는 보존된 디지털 증거에 대한 신중한 조사와 해석이 수반되므로 수사의 핵심입니다. 디지털 포렌식 전문가는 데이터 속에 숨겨진 세부 정보를 효과적으로 밝혀내기 위해 케이스의 성격에 따라 필요한 특정 도구와 기법을 찾아냅니다. 이러한 도구는 데이터 복구를 위한 특수 소프트웨어부터 인코딩된 정보를 해독하는 고급 암호 해독 알고리즘까지 다양합니다.
분석 중에 처리된 데이터는 포괄적인 정밀 조사를 거칩니다. 이때 키워드 검색, 타임라인 재구성, 데이터 카빙, 패턴 인식 등 다양한 포렌식 기법이 사용됩니다. 이와 같은 면밀한 조사는 관련 정보를 추출하고, 잠재적인 단서를 발견하며, 숨겨진 연결고리를 찾아내는 것을 목표로 합니다. 분석 결과는 무슨 일이 일어났는지, 관련자는 누구인지, 디지털 증거가 수사 목표를 어떻게 뒷받침하는지 등을 조리 있게 설명하기 위한 기반을 제공합니다.
문서화는 투명성, 책임성, 수사 절차의 재구성 능력을 보장하는 포괄적인 기록 보관 백본 역할을 합니다. 이 단계에서는 모든 가시적 데이터, 절차, 방법론, 관찰 결과에 대한 꼼꼼한 자료가 생성됩니다. 이 문서는 범죄 현장을 디지털 방식으로 재구성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 전체 수사에 대한 철저한 검토도 지원합니다.
문서화 단계에서는 디지털 증거의 식별, 보존, 분석을 포함하여 수사 전반에 걸쳐 취해진 조치를 자세히 설명합니다. 이 기록은 수사의 무결성을 유지하고 법원에서 조사 결과의 신뢰성을 확립하는 데 필수적입니다. 적절한 문서화에는 사용된 장비 및 소프트웨어, 적용된 방법론, 타임스탬프, 표준 절차와의 편차와 같은 정보가 포함됩니다. 또한 문서화를 통해 수사 과정에서 내린 결정을 뒷받침하는 이유를 제시합니다. 이는 비기술직 이해 관계자에게 절차를 설명하거나 법원 소송을 진행할 때 유용합니다.
디지털 포렌식 프로세스의 마지막 단계인 프레젠테이션은 꼼꼼한 수사를 마친 후 이를 명확하고 설득력 있게 설명하는 단계입니다. 이 단계에는 디지털 증거 분석에서 도출된 결론을 요약하고 설명하는 과정이 포함됩니다. 목표는 기술직 및 비기술직 대상 모두가 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 조사 결과를 제시하여 법적 절차, 사이버 보안 전략 또는 조직의 의사 결정에 사용할 수 있는 설득력 있는 케이스를 만드는 것입니다.
프레젠테이션 중에 디지털 포렌식 전문가는 수집된 증거, 사용된 방법론, 확보한 인사이트를 개략적으로 설명하는 포괄적인 보고서를 작성합니다. 보고서에서는 사건의 순서와 여러 당사자의 역할, 그리고 사건의 영향을 설명합니다. 또한 보고서에는 증거와 결론 사이의 명확한 연결고리가 포함되어야 하며, 분석된 데이터가 수사 목표를 어떻게 뒷받침하는지 입증해야 합니다. 효과적인 커뮤니케이션이 중요합니다. 법 집행 기관, 법률 전문가, 경영진 또는 기타 이해 관계자와 이 보고서를 공유해야 할 수 있기 때문입니다.
디지털 포렌식 기법은 디지털 증거를 발견, 분석, 해석하는 데 사용되는 다양한 전문화된 방법을 포괄합니다. 이러한 기법에는 역스테가노그래피, 확률적 포렌식, 교차 드라이브 분석, 실시간 분석, 삭제된 파일 복구가 포함됩니다.
스테가노그래피에는 겉으로 보기에 무해한 다른 파일이나 데이터에 정보를 숨기는 것이 포함됩니다. 역스테가노그래피는 이러한 파일에서 숨겨진 정보를 탐지하고 추출하는 프로세스입니다. 디지털 포렌식 전문가는 은밀한 통신이나 데이터 유출과 같은 악의적인 목적으로 사용될 수 있는 숨겨진 데이터를 식별하고 복구하기 위해 다양한 도구와 기법을 사용합니다. 캐리어 파일을 분석하고 고급 알고리즘을 사용하는 역스테가노그래피는 숨겨진 콘텐츠를 찾아내는 데 도움이 되며 사이버 범죄자의 의도와 행동을 이해하는 데 유용할 수 있습니다.
확률적 포렌식은 통계적, 확률적 방법을 활용하여 디지털 증거를 분석합니다. 이 기법은 암호화, 데이터 손상, 가변 데이터 구조와 같은 요인으로 인해 디지털 아티팩트에 내재된 불확실성을 확인합니다. 확률적 모델은 특정 사건이 발생할 가능성을 추정하여 사건 재구성을 돕고 수사 결과의 정확성을 높일 수 있습니다. 특히 사건의 정확한 순서가 불분명하거나 기존의 결정론적 접근 방식으로는 충분히 설명할 수 없는 시나리오에 유용합니다.
교차 드라이브 분석에는 여러 저장 장치의 데이터를 조사하고 비교하는 작업이 포함됩니다. 이 기법은 포렌식 수사관이 특정 케이스와 연결될 수 있는 다양한 장치 간의 연결, 관계 또는 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 교차 드라이브 분석은 다양한 소스의 정보를 상호 연관시켜 개인, 그룹, 활동 간의 숨겨진 관계를 밝힐 수 있습니다. 이 기법은 조직적 사이버 범죄 또는 여러 장치에 걸쳐 분산된 악의적인 그룹 활동과 관련된 경우에 특히 효과적입니다.
실시간 포렌식이라고도 하는 실시간 분석에는 시스템 작동 중에 시스템을 조사하는 작업이 포함됩니다. 이 기법을 사용하려면 기능을 저해하지 않고 실시간 시스템에서 실행 중인 프로세스, 네트워크 연결, 열린 파일 등의 휘발성 데이터를 추출하기 위한 특수 도구와 전문 지식이 필요합니다. 실시간 분석은 시스템을 종료할 경우 데이터 손실이 발생할 수 있어 휘발성 데이터의 보존이 중요한 경우에 흔히 사용됩니다. 또한 기존의 사후 사건 분석으로는 명확히 밝힐 수 없는 진행 중인 사이버 공격, 의심스러운 활동 또는 맬웨어의 존재에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
삭제된 파일 복구는 저장 장치에서 의도적으로 또는 실수로 삭제된 파일을 검색하는 프로세스입니다. 파일이 지워진 것처럼 보이더라도 덮어쓰기 전까지는 파일이 존재했다는 흔적이 저장 매체에 남아 있는 경우가 많습니다. 디지털 포렌식 도구와 기법을 사용하여 이러한 잔여 부분을 복구할 수 있으므로 수사관은 은폐를 시도했을 수 있는 중요한 증거를 검색할 수 있습니다. 삭제된 파일 복구는 악의적 활동 및 의도에 대한 귀중한 인사이트를 제공하기 때문에 용의자가 자신의 흔적을 숨기려고 시도한 경우 필수적입니다.
각 디지털 포렌식 유형은 사이버 범죄, 보안 사고, 기타 디지털 범죄를 수사하는 데 특화된 역할을 수행합니다. 이러한 기법들은 법 집행 기관과 사이버 보안 전문가가 디지털 사건의 상황을 이해하고 가해자에게 책임을 묻는 데 도움을 줍니다.
디스크 포렌식은 하드 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브, 광학 미디어와 같은 물리적 스토리지 장치에 저장된 데이터를 분석하는 데 중점을 둡니다. 수사관은 파일 시스템, 파티션, 데이터 구조를 검사하여 삭제된 파일을 복구하고 숨겨진 정보를 식별하며 사건의 타임라인을 작성합니다. 디스크 포렌식은 사이버 범죄, 무단 액세스, 데이터 유출과 관련된 증거를 찾아내고 사용자 활동 및 데이터 조작에 대한 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다.
네트워크 포렌식은 보안 인시던트와 사이버 공격을 조사하기 위해 네트워크 트래픽을 캡처하고 분석합니다. 이벤트를 재구성하고, 무단 액세스를 식별하고, 악의적 활동을 추적하여 데이터 유출, 명령 및 제어 서버와의 통신과 같은 공격자 방법을 찾아냅니다.
무선 포렌식은 Wi-Fi 네트워크, Bluetooth 장치 및 기타 무선 기술을 포괄하는 무선 통신 장치와 네트워크를 조사하는 데 중점을 둡니다. 이 접근 방식은 무선 환경에서의 무단 액세스, 장치 상호 작용, 잠재적인 보안 위반을 밝혀냅니다.
데이터베이스 포렌식에서는 무단 액세스나 데이터 변조를 탐지하기 위해 데이터베이스와 해당 콘텐츠를 꼼꼼하게 조사합니다. 숙련된 수사관은 데이터베이스 로그, 테이블, 쿼리 및 저장 프로시저를 조사하여 이상치를 찾아내고 데이터 조작 또는 위반과 관련된 이벤트를 시간순으로 작성합니다. 이 프로세스는 데이터베이스를 표적으로 하는 사이버 범죄나 무단 활동의 디지털 증거를 발굴하는 데 필수적입니다.
맬웨어 포렌식에서는 악성 소프트웨어의 동작, 기능, 영향을 파악하기 위해 악성 소프트웨어를 분해합니다. 수사관은 맬웨어 샘플을 꼼꼼하게 분석하여 출처, 확산 수단, 잠재적인 데이터 손상을 찾아냅니다. 이러한 형태의 포렌식은 사이버 공격을 이해하고 효과적인 예방 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다.
컴퓨터 포렌식은 디스크 포렌식, 메모리 포렌식, 맬웨어 포렌식 등 다양한 하위 분야를 포함하는 포괄적인 용어입니다. 여기에는 컴퓨터의 디지털 아티팩트에 대한 체계적인 분석이 포함되며, 광범위한 사이버 범죄 및 보안 인시던트를 조사하는 데 도움이 됩니다.
메모리 포렌식에서는 컴퓨터나 장치의 휘발성 메모리(RAM)를 분석하여 기존 디스크 포렌식을 통해 액세스할 수 없는 실행 중인 프로세스, 열린 파일, 기타 데이터를 찾아냅니다. 이 기법은 정적 분석에서 탐지를 회피할 수 있는 지능형 공격, 루트킷, 기타 악의적 활동을 조사하는 데 필수적입니다.
모바일 장치 포렌식은 스마트폰, 태블릿 및 기타 모바일 장치에서 데이터를 추출하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 수사관은 문자 메시지, 통화 기록, 이메일, 애플리케이션 데이터 및 기타 관련 정보를 복구하여 사건을 재구성하고 모바일 장치와 관련된 사이버 범죄의 증거를 수집합니다.
포렌식 데이터 분석에서는 대규모 데이터 세트에 대한 철저한 검사와 분석을 통해 수사와 관련된 패턴과 인사이트를 밝혀냅니다. 데이터 분석 및 통계 기법을 사용해 디지털 증거를 처리하고 해결하여 수사관이 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 결론을 도출하도록 돕습니다.
수사관이 디지털 증거를 수집하고 분석하는 데 도움이 되도록 설계된 소프트웨어는 매우 다양합니다. 다음은 다양한 디지털 포렌식 도구의 범주와 예를 보여줍니다.
실시간 메모리 포렌식 도구(WindowsSCOPE): 이러한 도구는 실시간 시스템의 휘발성 메모리(RAM)를 분석하는 데 중점을 둡니다. WindowsSCOPE는 메모리 포렌식에 사용되는 도구로, 이를 통해 수사관은 실행 중인 프로세스, 네트워크 연결, 열린 파일을 캡처하고 분석할 수 있습니다. 기존의 디스크 기반 분석을 피할 수 있는 숨겨진 활동과 루트킷을 찾아내는 데 도움이 됩니다.
상용 포렌식 플랫폼(CAINE 및 Encase): CAINE(Computer Aided INvestigative Environment) 및 Encase와 같은 상용 플랫폼은 디지털 포렌식을 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다. CAINE은 데이터 복구, 메모리 분석 등을 위한 다양한 도구를 갖춘 오픈 소스 플랫폼입니다. EnCase는 디스크 이미징, 데이터 복구, 고급 분석과 같은 기능을 제공하는 상용 플랫폼입니다.
오픈 소스 도구(Wireshark 및 HashKeeper): Wireshark는 네트워크 포렌식에 널리 사용되는 오픈 소스 도구로, 이를 통해 수사관은 패킷 수준 검사를 위해 네트워크 트래픽을 캡처하고 분석할 수 있습니다. HashKeeper는 알려진 파일을 빠르게 식별하는 데 도움이 되는 해시 데이터베이스를 생성하여 데이터베이스 파일 조사를 가속화하도록 설계되었습니다.
디스크/데이터 캡처 도구(FTK Imager 및 DC3DD): 이 도구는 저장 매체의 획득과 이미징을 용이하게 하여 수집 프로세스 중에 데이터 무결성을 보장합니다. 예를 들어 원본 데이터를 변경하지 않고 분석을 위해 비트 단위의 복사본을 생성하는 FTK Imager 및 DC3DD가 있습니다.
파일 보기 도구(Hex Fiend 및 X-Ways Forensics): 파일 보기 도구를 사용하면 수사관이 콘텐츠를 변경하지 않고도 다양한 파일 유형을 검토할 수 있습니다. Hex Fiend 및 X-Ways Forensics와 같은 도구는 파일의 16진수 및 텍스트 보기를 제공하여 파일 구조를 이해하고 숨겨진 정보를 찾아내는 데 도움을 줍니다.
네트워크 및 데이터베이스 포렌식 도구(NetworkMiner): NetworkMiner 및 NFAT(Network Forensic Analysis Tool)와 같은 네트워크 포렌식 도구는 사이버 범죄의 증거를 찾기 위해 네트워크 트래픽을 분석하는 데 도움이 됩니다. SQL Power Injector와 같은 데이터베이스 포렌식 도구는 데이터베이스의 취약성과 무단 액세스를 탐지하는 데 도움이 됩니다.
전문 분석 도구(Autopsy, RegRipper, Volatility): Autopsy는 그래픽 인터페이스를 갖춘 오픈 소스 디지털 포렌식 플랫폼으로, 파일 분석, 키워드 검색, 타임라인 생성 등 다양한 포렌식 작업을 지원합니다. RegRipper는 Windows 레지스트리 데이터 분석에 중점을 둡니다. Volatility는 RAM 덤프에서 유용한 정보를 추출하는 데 도움이 되는 메모리 포렌식 프레임워크입니다.
이러한 도구는 데이터 수집, 보존, 분석, 프레젠테이션을 지원하여 수사관이 증거를 종합해 사이버 범죄, 보안 인시던트 및 기타 디지털 활동의 맥락을 이해하는 데 도움을 줍니다.
디지털 포렌식은 수사관과 법무 실무자가 해결해야 하는 몇 가지 과제를 제시합니다. 한 가지 중요한 문제는 철저한 조사로 인해 발생하는 높은 비용입니다. 특수 하드웨어, 소프트웨어, 교육 자원을 확보하면 특히 소규모 조직이나 법 집행 기관의 경우 예산이 부족해질 수 있습니다. 특정 사건의 경우 복잡성으로 인해 틈새 기술을 보유한 전문가의 참여가 필요할 수 있으며, 이로 인해 비용이 더 증가할 수 있습니다.
또 다른 과제는 법무 실무자가 컴퓨터 시스템, 네트워크, 디지털 기술을 충분히 이해하고 있어야 한다는 점입니다. 이는 디지털 포렌식 수사의 결과를 효과적으로 해석하여 증거가 법적 맥락에서 정확하게 제시되도록 보장하는 데 있어 중요합니다. 이러한 기술적 숙련도가 없으면 디지털 증거를 잘못 해석하거나 왜곡하여 잠재적으로 법적 절차에 문제를 일으킬 위험이 있습니다.
법정에서 증거의 타당성과 증거력을 인정받으려면 디지털 포렌식에 사용되는 도구와 방법론이 엄격한 표준을 준수해야 합니다. 이러한 표준을 충족하지 못하면 법적 절차 중에 증거가 반증되거나 증거력에 의문이 제기될 수 있습니다. 빠르게 진화하는 기술의 특성과 다양한 디지털 환경으로 인해 이러한 표준을 유지하는 데 복잡성이 가중되므로, 포렌식 관행을 지속적으로 업데이트하고 조정해야 합니다.
ServiceNow의 Legal Matter Management는 디지털 포렌식을 요구하는 영역을 포함해 법무 영역으로까지 역량을 확장하며, 복잡한 법무 케이스를 관리하기 위한 안전한 프로젝트 중심 접근 방식을 제공합니다. 법무 팀은 사전 정의되고 구성 가능한 문제 템플릿을 사용하여 배포 프로세스를 가속화하고 단계, 작업, 마일스톤, 소유권을 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다.
또한 ServiceNow의 Legal Matter Management 애플리케이션은 디지털 포렌식 및 법무 수사를 위한 사전 패키징된 문제 템플릿을 제공하여 복잡한 문제를 더 빠르게 해결할 수 있도록 지원합니다. 이러한 번들 접근 방식을 사용하면 전자 검색 관리 및 비관리 쿼리를 효율적으로 추적하고 해결할 수 있어 전사적 가시성과 효율성을 높이고 위험 최소화 및 개인정보 보호라는 목표를 지원할 수 있습니다. ServiceNow의 Legal Service Delivery에 대해 자세히 알아보세요.