포렌식 데이터의 분류체계와 활용방안 : 클라우드 스토리지 데이터를 중심으로 = Taxonomy of forensic data and utilization plan : Case of Cloud storage service

국문 초록 (Abstract)

클라우드 스토리지 서비스는 장소나 기기에 제약 받지 않고 언제 어디서든 데이터를 활용할 수 있기 때문에 활발하게 사용되고 있다. 다양한 클라우드 스토리지 서비스가 단순한 데이터 저장소에서 벗어나 생성, 편집, 공동작업, 삭제, 공유, 댓글 등 다양한 기능을 제공하는 추세이다. 따라서 클라우드 서버에는 사용자가 생성한 데이터 뿐만 아니라 클라우드 서비스에서 사용자의 데이터를 관리하거나 유용한 데이터를 제공하기 위한 다양한 데이터를 저장한다. 이에 본 논문에서는 기본적인 파일 콘텐츠와 메타데이터 뿐만 아니라 클라우드 스토리지의 종합적인 통계 데이터 등 사용자의 활동을 추적할 수 있는 방대한 정보를 데이터 분류 체계에 따라 분류하고 체계적으로 수집 및 분석할 수 있는 프레임워크를 제안한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Cloud storage services are actively used because data can be used anytime, anywhere without being restricted by places or devices. Various cloud storage services are moving away from simple data stores and providing various functions such as creations, editing, collaboration, deletion, sharing, and comments. Therefore, the cloud server stores not only the data generated by the user, but also additional data for managing the user’s data or providing useful data in the cloud service.
Accordingly, this paper proposes a framework that can classify vast amounts of information, systematically collect and analyze the information that can track user’s activities such as basic file content and metadata, as well as comprehensive statistical data of cloud storage.

목차 (Table of Contents)

• 초록 i
• ABSTRACT ii
• 목차 iii
• 표 목차 v
• 그림 목차 vi
• 1장. 서론 1
• 2장. 배경지식 및 관련연구 2
• 2.1 Client-centric Artifacts 2
• 2.2 Cloud Native Artifacts 3
• 3장. 연구 목적 및 방법 5
• 3.1 연구 목적 5
• 3.2 연구 방법 6
• 4장. 원격지 클라우드 스토리지 데이터 분류 체계 8
• 4.1 클라우드 스토리지 서비스별 기능 파악 8
• 4.2 클라우드 스토리지 서비스의 네이티브 아티팩트 분류 체계 12
• 5장. 클라우드 스토리지 구성 데이터의 조사 및 결과 15
• 5.1 조사 방법 15
• 5.2 Box 16
• 5.2.1 Box 네이티브 아티팩트 식별 16
• 5.2.2 Box 네이티브 아티팩트 수집 23
• 5.3 Dropbox 26
• 5.3.1 Dropbox 네이티브 아티팩트 식별 26
• 5.3.2 Dropbox 네이티브 아티팩트 수집 결과 29
• 5.4 조사 결과 31
• 6장. 원격지 클라우드 스토리지 데이터 수집 및 분석 프레임워크 32
• 6.1 분류체계에 따른 네이티브 아티팩트 식별 32
• 6.2 네이티브 아티팩트 수집 32
• 6.2.1 인증 데이터 수집 32
• 6.2.2 Internal API 호출 34
• 6.2.3 데이터 파싱 및 정규화 34
• 6.3 데이터 분석 34
• 6.3.1 수집 데이터 정규화 34
• 6.3.2 데이터 분석 35
• 6.4 타임라인 기반 분석 및 보고서 작성 36
• 7장. 프레임워크 개념 증명 도구 구현 36
• 7.1 도구 소개 및 프로세스 36
• 7.2 구현 결과 37
• 8장. 결론 39
• 참고문헌 41