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- 저자 : 전옥엽(Oc-Yeub Jeon) (검색결과 5 건)
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디지털 오디오 파일의 편집 여부 분석 절차에 대한 연구
박남인(Nam In Park),심규선(Kyu-Sun Shim),전옥엽(Oc-Yeub Jeon) 한국디지털포렌식학회 2019 디지털 포렌식 연구 Vol.13 No.4
최근 스마트폰을 비롯한 스마트 기기의 대중화 등의 영향으로 사진이나 동영상 촬영 오디오 녹음이 빈번하고 쉽게 이루어짐에 따라, 이러한 형태의 디지털 파일이 증거물로써 활용되는 사례도 증가하고 있다. 이러한 디지털 파일이 디지털 증거물로써 법적 효력을 갖추기 위해서, 디지털 증거물에 대한 원본 확인이 필수적이다. 특히, 디지털 오디오 파일의 특성상 원본파일로부터 대량 복제 및 디지털 편집 프로그램 등을 통해 정교한 위변조가 가능하며, 실제로 디지털 오디오 파일을 조작하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 다양한 실제 사례들을 분석한 후, 디지털 오디오 파일에 대한 오디오 신호 및 파일 포맷 분석을 통한 편집 여부 분석 절차에 대해 제안하였다. 실제 사례들을 분석한 결과, 편집이 이루어진 파일에 대해서 디지털 오디오 파일의 조작 과정에서 발생하는 조작흔적을 통해 원본이 아님을 제한적으로 증명할 수 있음을 확인하였고, 일부 특정 조건에서는 제안한 편집 여부 분석 절차로도 위변조 여부가 검출되지 않을 수 있다는 것이 확인하였다. Recently, due to the popularization of smart devices such as smartphones and the like, photography and video recording audio recordings are frequently and efficiently performed. Thus the use of digital files of those types is increasing. For these digital files to be legally valid as digital evidence, the proof of origin for digital evidence was essential. Mainly, due to the characteristics of the digital audio file, it is possible to make a sophisticated forgery and falsification through the mass copying and digital editing program from the original record. In this way, it has been increasing more and more cases of manipulating digital audio files. In this paper, we propose the procedure of analyzing the file format of digital audio files and the audio signal after the analysis of various actual cases. As a result, it has confirmed that the digital audio files can be not original through traces generated during the manipulation of the digital audio file in case of the manipulated data. Moreover, it has confirmed that the proposed authentication analysis procedure may not clarify whether or not the digital audio file has been a forgery in some specific condition.
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자동차용 AVN 시스템 디지털 포렌식 분석 사례 및 활용 방안
이정환(Jung-Hwan Lee),박현찬(Hyunchan Park),이지우(Ji-Woo Lee),전옥엽(Oc-Yeub Jeon) 한국자동차공학회 2021 한국 자동차공학회논문집 Vol.29 No.9
Since the forensic approach to digital devices began, evidence subject to digital forensics has been steadily increasing. The reason is that general devices are equipped with storage media on their operating systems, and they are becoming the subject of digital forensics. In particular, electronic and autonomous driving performance is rapidly growing in the automotive field. Since these functions are installed, various user convenience functions have been provided. In the automotive field, various parts are becoming electronic; however, the audio, video, and navigation(AVN) system that directly connects with users to exchange data is the most important in the digital forensic field. In this paper, we introduce some examples of data acquisition and analysis of the damaged vehicle AVN system.
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삼성 스마트폰에서 생성된 통화녹음파일에 대한 위변조 검출을 위한 법과학적 분석 방법
박남인(Nam In Park),이지우(Ji Woo Lee),김진환(Jin-Hwan Kim),임재성(Jae Sung Lim),나기현(Gi-Hyun Na),전옥엽(Oc-Yeub Jeon) 한국디지털포렌식학회 2022 디지털 포렌식 연구 Vol.16 No.1
스마트폰의 대중화로 인해 스마트폰을 이용한 범죄가 늘어나고 있다. 특히 안드로이드 계열의 스마트폰은 통화 녹음 기능을 내장하고 있기 때문에 통화녹음 파일에 대한 증거물 확보가 매우 중요하다. 이렇게 수집된 디지털 증거물은 법적 효력을 갖기 위해, 무결성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 삼성 스마트폰에 기본 내장된 통화기능에서 제공하는 통화녹음 파일에 대한 위변조 분석 방법에 대해 제안하였다. 제안한 위변조 분석 방법은 통화녹음 파일에 대한 분석과 통화녹음 파일이 기록된 스마트폰 내의 미디어로그 및 통화 내역 분석으로 구분된다. 먼저, 정상통화녹음 파일에 대한 오디오 대역폭, 음성 지연 구간, 파일 구조 및 통화녹음 파일을 기록한 스마트폰에 미디어로그 및 통화 내역 등을 분석하였다. 그 후, 스마트폰에서 제공하는 편집기능을 통해 통화녹음파일을 편집하였을 때, 음성 지연 구간, 파일 구조 및 스마트폰에 기록된 미디어로그와 통화 내역의 변화를 비교분석하였다. 그 결과, 통화녹음 파일에 대해 임의로 조작을 가했을 때, 음성 지연구간, 파일 구조 및 스마트폰 내에 미디어로그의 시간 정보가 변경되는 것이 확인되었다, 이러한 방법으로 통화녹음 파일에서 추출한 시간 정보들과 해당 파일이 기록된 스마트폰의 미디어로그 및 통화 내역의 시간정보가 일치하는지와 파일 구조와 음향학적 특성을 이용해서, 제시된 통화녹음파일의 진본임을 확인하였다. Due to the popularization of smartphones, crime using smartphones is increasing. In particular, since Android-based smartphones have a built-in call recording function, it is very important to secure evidence for the call recording file. For the digital evidence collected in this way to have legal effect, its integrity must be guaranteed. In this paper, we propose a forgery analysis method for call recordings generated by the built-in call function of Samsung smartphones. The proposed forgery analysis method is divided into the analysis of the call recordings itself and the media-log and call history analysis in the smartphone with the call recording. First, we analyzed the audio bandwidth of the normal call recording, the audio latency, the file structure, and the media-log, and call history in the smartphone that includes the call recordings. After that, we compared and analyzed the difference of the audio latency, the file structure, the media-log, and call history when the call recording was edited through the editing function provided by the smartphone. As a result, it was confirmed that time information of the audio latency time, file structure and media-log in the smartphone were changed when an arbitrary manipulation was applied to the call recording. In this way, we can classify the forensic authentication as comparing the time information extracted from the call recording and the media-log/call history in smartphone with the call recordings plus analyzing the file structure and acoustic characteristics.
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