본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

디지털 포렌식을 위한 데이터베이스 블록 크기의 탐지 기법

Detecting Methods of the Database Block Size for Digital Forensics

2

조회

0

다운로드

0

인용

0

참고문헌

키워드

주제분류컴퓨터학

초록

디지털 기기 사용이 일반화되면서 수사 과정에서 물적 증거 수집을 위해 디지털 포렌식 기법을 사용한다. 이 중 파일 포렌식 기법은 삭제된 파일을 복구하는 것으로, 여러 개의 파일로 구성된 데이터베이스가 삭제되어도 복구할 수 있다. 그러나 데이터베이스에서 레코드가 삭제된 경우는 파일 복구를 하여도 수정된 레코드 내용이 복원되지 않는다. 이에 삭제된 레코드를 복구하는 기법인 데이터베이스 포렌식이 필요하다. 데이터베이스 포렌식은 데이터베이스 설정 파일로부터 메타데이터를 획득하고, 데이터 파일에서 삭제된 레코드를 복구한다. 그러나 데이터베이스에서 블록 크기와 같은 데이터베이스 메타데이터를 획득하지 못하면 레코드 복구가 어렵다. 본 논문에서는 데이터베이스 메타데이터인 블록 크기를 탐지하기 위한 세 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 기법은 블록에 존재하는 빈공간의 최대 크기를 이용하며, 두 번째 기법은 블록이 나타나는 위치를 이용한다. 세 번째 기법은 두 번째 기법보다 더 빠르게 블록 크기를 찾을 수 있도록 개선한다. 실험 결과는 세 가지 탐지 기법 모두 세 종류의 DBMS의 블록 크기를 정확하게 찾을 수 있음을 보인다.

Abstract

As the use of digital devices is becoming more commonplace, digital forensics techniques recover data to collect physical evidence during the investigation. Among them, the file forensics technique recovers deleted files, therefore, it can recover the database by recovering all files which compose the database itself. However, if the record is deleted from the database, the modified record contents will not be restored even if the file is recovered. For this reason, the database forensics technique is required to recover deleted records. Database forensics obtains metadata from database configuration files and recovers deleted records from data files. However, record recovery is difficult if database metadata such as block size cannot be obtained from the database. In this paper, we propose three methods for obtaining block size, which is database metadata. The first method uses the maximum size of free space in the block, and the second method uses the location where the block appears. The third method improves the second method to find the block size faster. The experimental results show that three methods can correctly find the block size of three DBMSes.

참고문헌 (11)

  1. Min Chen, "Big Data : A Survey", Mobile Networks and Applications, 19(2), pp.171~209 (2014)
  2. "Scientific Investigation - Digital Investigation Support"[URL]
  3. James Wagner, "Database Forensic Analysis Through Internal Structure Carving", Digital Investigation, 14, pp.106~115 (2015)
  4. R. Chopade, "Ten Years of Critical Review on Database Forensics Research", Digital Investigation, 29, pp.180~197 (2019)
  5. M. A. M. Guimaraes, "Database Forensics", Information Security Curriculum Development Conference, pp.62~65 (2010)
  6. James Wanger, "DB3F & DB-Toolkit : The Database Forensic File Format and the Database Forensic Toolkit", Digital Investigation, 29, pp.42~50 (2019)
  7. 최종현, "Oracle 데이터베이스의 삭제된 레코드 복구 기법", 정보보호학회논문지, 23(5), pp.947~955 (2013), 한국정보보호학회[DOI]
  8. 장지원, "IBD 구조적 특징을 이용한 MySQL InnoDB의 레코드 복구 기법", 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템, 6(2), pp.59~66 (2017), 한국정보처리학회[DOI]
  9. 신지호, "Microsoft SQL Server 삭제 이벤트의 데이터 잔존 비교", 정보보호학회논문지, 27(2), pp.223~232 (2017), 한국정보보호학회[DOI]
  10. 정성균, "MySQL InnoDB의 삭제된 레코드 복구 기법 개선방안에 관한 연구", 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템, 6(12), pp.487~496 (2017), 한국정보처리학회[DOI]
  11. A. Silberschatz, "Database System Concepts", pp.456~457 (2010), McGraw-Hill Education

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (3건)