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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      KCI등재

      기계학습 기반 클라우드 디지털 포렌식 적용 및 비교분석 = Application and Comparative Analysis of Machine Learning-Based Cloud Digital Forensics

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      https://www.riss.kr/link?id=A109078507

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      최근 클라우드 시장의 규모가 성장하면서 클라우드 환경에서의 디지털 포렌식이 주목 받고 있다. 그러나 클라우드 환경에서의 디지털 포렌식은 기존의 환경과는 다르게 데이터의 분산성, 멀티테넌시 환경, 데이터 수집의 법적인 문제 등과 같은 제약사항들이 존재한다. 본 논문에서는 전통적인 디지털 포렌식과 클라우드 환경에서의 디지털 포렌식의 차이를 분석하고 아티팩트를 수집하여 분석을 진행한다. 클라우드 환경에서 디지털 포렌식을 위한 아티팩트를 수집하기 위해 KVM(Kernel- based Virtual Machine)를 이용하여 하이퍼바이저 레벨에서 가상 환경을 구축하고 libvirt API를 사용해 디지털 포렌식에 적절한 아티팩트를 수집하였다. 수집한 아티팩트는 매우 방대한 메타 데이터를 포함하고 있으며 기존의 아티팩트들과는 차이점이 존재하기 때문에 효율적인 분석을 위해 기계학습을 이용한 분석을 진행한다. 이를 통해 아티팩트의 특성을 이해할 수 있으며 학습된 데이터를 사용하여 디지털 포렌식을 효율적으로 진행할 수 있다.
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      최근 클라우드 시장의 규모가 성장하면서 클라우드 환경에서의 디지털 포렌식이 주목 받고 있다. 그러나 클라우드 환경에서의 디지털 포렌식은 기존의 환경과는 다르게 데이터의 분산성, ...

      최근 클라우드 시장의 규모가 성장하면서 클라우드 환경에서의 디지털 포렌식이 주목 받고 있다. 그러나 클라우드 환경에서의 디지털 포렌식은 기존의 환경과는 다르게 데이터의 분산성, 멀티테넌시 환경, 데이터 수집의 법적인 문제 등과 같은 제약사항들이 존재한다. 본 논문에서는 전통적인 디지털 포렌식과 클라우드 환경에서의 디지털 포렌식의 차이를 분석하고 아티팩트를 수집하여 분석을 진행한다. 클라우드 환경에서 디지털 포렌식을 위한 아티팩트를 수집하기 위해 KVM(Kernel- based Virtual Machine)를 이용하여 하이퍼바이저 레벨에서 가상 환경을 구축하고 libvirt API를 사용해 디지털 포렌식에 적절한 아티팩트를 수집하였다. 수집한 아티팩트는 매우 방대한 메타 데이터를 포함하고 있으며 기존의 아티팩트들과는 차이점이 존재하기 때문에 효율적인 분석을 위해 기계학습을 이용한 분석을 진행한다. 이를 통해 아티팩트의 특성을 이해할 수 있으며 학습된 데이터를 사용하여 디지털 포렌식을 효율적으로 진행할 수 있다.

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