다중 메타데이터 기반 JPEG 이미지 파일 출처 식별: 모바일 메신저 앱 16종을 대상으로 (A study on multiple metadata-based JPEG image file source identification: a forensic analysis of 16 mobile instant messaging apps)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털포렌식학회
· 수록지 정보 : 디지털포렌식연구 / 17권 / 4호 / 1 ~ 16페이지
· 저자명 : 김민수, 김준호, 박정흠

초록

스마트폰 보급의 확대로 사용자들 간의 의사소통이나 정보 교류를 위한 소셜 미디어의 사용률이 증가하고 있다. 특히 소셜 미디어 중 실시간 소통을 위한 인스턴트 메시징 애플리케이션이 많이 활용되고 있다. 하지만 이러한 애플리케이션을 통한 조작된 이미지 공유, 기밀 유출, 음란물 공유 등과 같은 범죄도 일어나고 있다. 수사 시 이러한 불법 공유된 멀티미디어 파일의 출처를 식별해야 하므로, 다양한 소셜 미디어 애플리케이션을 통해 전송된 이미지의 출처를 식별하는 연구가 많이 행해졌다. 하지만 기존 연구는 이미지 메타데이터를 시그니처화하여 이미지 출처를 탐지하기 때문에 메타데이터가 조금만 변하더라도 탐지가 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 머신러닝을 활용하여 이미지를 분류하는 기존 연구들은 적은 종류의 메타데이터나 DCT 계수만을 특징으로 하여 단일 모델을 사용함으로써 비교적 분류 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 인스턴트 메시징 애플리케이션에서 전송된 이미지의 메타데이터를 추출하고, 추출한 메타데이터를 머신러닝 모델에 학습시켜 이미지의 출처 애플리케이션을 분류하는 방법을 제안한다. 총 16개의 애플리케이션에 대해 실험을 진행하였으며, 98% 이상의 정확도로 출처 애플리케이션을 분류 가능함을 보였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 디지털포렌식 수사 시 활용한다면, 인스턴트 메시징 애플리케이션을 통해 불법 공유된 멀티미디어 파일에 대한 출처를 식별하여 사건의 경위를 파악하거나 상세한 타임라인을 구성하는 데 도움을 줄 수 있다.

영어초록

With the proliferation of smartphones, the use of social media for communication and information exchange between users is increasing. In particular, instant messaging applications for real-time communication are widely used among social media. However, crimes such as image manipulation, leakage of confidential information, and sharing of pornography are also occurring through these applications. Since investigations require identifying the source of these illegally shared multimedia files, many studies have been conducted to identify the source of transmitted images through various social media. However, existing studies detect image sources by signatureizing image metadata, so there is a limitation in that it is difficult to detect even if the metadata changes slightly. In addition, existing studies that classify images using machine learning had relatively low classification accuracy by using a small type of metadata or only a DCT coefficient as a feature and using a single model. In this paper, a method is proposed to classify the source application of an image by extracting the metadata of an image transmitted from an instant messaging application and training the extracted metadata with a machine learning model. Experiments were conducted on a total of 16 applications, and it was shown that the source application could be classified with an accuracy of 98% or higher. If the method proposed in this paper is used in digital forensic investigations, it can help identify sources for illegally shared multimedia files through instant messaging applications to understand the circumstances of events or form detailed timelines.

참고자료

· 없음