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저자정보
김예은 (성신여자대학교) 도예진 (성신여자대학교) 한상연 (성신여자대학교) 김성민 (성신여자대학교)
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제16권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
34 - 48 (15page)

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최근 토어 네트워크가 보장하는 익명성을 기반으로 한 다크 웹을 통해 불법적인 거래가 다수 발생함에 따라, 다크 웹 내의 범죄 행위 추적을 위한 디지털 포렌식 수사의 중요성이 강조되고 있다. 토어 브라우저의 경우 범용 웹 브라우저와 달리 웹 아티팩트 흔적을 남기지 않아 분석이 제한적이다. 그러나 메모리 덤프 기반 포렌식을 수행할 경우 사용자의 행위에 관한 평문이 그대로 저장되어 포렌식 아티팩트를 획득할 수 있다. 이에 본 논문에서는 메모리 포렌식을 통해 토어 브라우저를 통한 다크 웹 내 사용자 행위를 분석하는 프레임워크를 제안한다. 호스트 내 토어 설치 여부 및 접속 여부와 같은 포렌식 수사 과정에서 필요한 아티팩트를 수집한 뒤, 평문 형태로 저장되는 사용자의 다크 웹 검색 내역을 메모리 덤프로부터 추출한다. 제안한 프레임워크는 사용자의 불법적 행위를 효과적으로 탐지하기 위해 토어 히든 서비스들로부터 웹 크롤링을 통해 자동으로 수집한 키워드들을 바탕으로 패턴 매칭을 수행함으로써 수사의 효율성을 보장한다. 또한 실제 범죄에서 수사망을 피하기 위해 사용하는 은어들도 수집해 패턴 매칭을 함으로써 실질적인 범죄 행위 탐지가 가능함을 보여준다. 효율성 검증을 위해 다크 웹을 통한 불법적인 거래 시나리오를 설정한 뒤 이를 시뮬레이션한 결과, 제안한 프레임워크가 성공적으로 범죄 행위를 탐지하는 것을 확인하였다.
#다크 웹 #토어 네트워크 #메모리 포렌식 #디지털 포렌식 #Dark Web #Tor Network #Memory Forensic #Digital Forensic

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 배경 지식
Ⅳ. 메모리 덤프 기반 토어 아티팩트 분석
Ⅴ. 키워드 매칭 기반 사용자 행위 분석
Ⅵ. 범죄 시나리오 시뮬레이션을 통한 키워드 매칭 기반 행위 분석 실효성 검증
Ⅶ. 결론
참고문헌 (References)

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