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A Study on Intelligent Digital Forensics Tool and Data Reduction Framework

지능형 디지털 포렌식 도구 및 데이터 간소화 프레임워크에 관한 연구

  • Ryu, Junghyun (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University of Science and Technology (SeoulTech)) ;
  • Lee, Jaedong (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University of Science and Technology (SeoulTech)) ;
  • Seok, Sang-Gi (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University of Science and Technology (SeoulTech)) ;
  • Park, Jonghyuk (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University of Science and Technology (SeoulTech))
  • 류정현 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이재동 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 석상기 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박종혁 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2017.11.01

Abstract

범죄수사 과정에서 많은 양의 데이터를 시간 내에 분석하는 것은 성공적인 포렌식의 필수 요소이다. 컴퓨터와 사람 모두에게 있어, 시간과 자원의 제한은 수사 결과에 부정적인 영향을 가져온다. 그러므로 현재 사용되고 있는 다양한 포렌식 도구에는 시간과 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 사례기반추론 및 멀티에이전트 시스템과 같은 인공지능 기반의 도구를 통해 디지털 포렌식 수사를 효과적으로 도울 수 있다. 본 논문에서는 인공지능을 활용한 지능형 포렌식 도구 및 프레임워크를 분석하고, 오늘날의 프레임워크의 한계점과 미래에 관해 논의한다. 인공지능 기반 시스템의 목적은 수사에서의 증거를 포함한 데이터를 분석하고 연관성을 밝힘으로서 포렌식 전문가에게 중요한 단서를 제공하고 직접 분석해야하는 데이터의 양을 줄이는 것에 있다. 이러한 인공지능의 활용은 많은 양의 데이터를 수사할 때 사람이 간과할 수 있는 증거들을 연결시켜주는 데에 큰 도움이 된다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단