DB 포렌식: 디지털 범죄 수사를 위한 데이터베이스 증거 수집 및 분석 기법

DB 포렌식: 디지털 범죄 수사를 위한 데이터베이스 증거 수집 및 분석 기법

• 개요
• DB 포렌식의 중요성
• DB 포렌식 절차
• 소스를 통한 분석 기법
  • 1. SQL 쿼리 분석
  • 2. 트리거 및 저장 프로시저 검사
  • 3. 사용자 계정 및 권한 분석
• DBMS별 포렌식 특성
  • Oracle 데이터베이스
  • MS SQL Server
  • MySQL/MariaDB
  • PostgreSQL
• 데이터 파일 직접 분석
  • 데이터 파일 구조 이해
  • 파일 카빙(File Carving) 기법
  • 페이지 분석
• 현장에서의 분석 기법
  • 라이브 시스템 분석 전략
  • 활성 연결 분석
  • 비휘발성 데이터 우선 수집
  • 현장 대응 체크리스트
• DB 포렌식 도구
  • 오픈소스 도구
  • 상용 솔루션
  • 개발 도구
• 실제 사례 연구
  • 사례 1: 금융 데이터 조작 사건
  • 사례 2: 의료정보 유출 조사
  • 사례 3: 기업 비밀 유출 포렌식
• 법적 고려사항
  • 증거 수집의 적법성
  • 개인정보 보호
  • 법정 증언 준비
• 결론
• Keywords

개요

• DB 포렌식은 디지털 포렌식의 한 분야로, 데이터베이스 시스템에서 증거를 식별, 수집, 보존, 분석하는 과정을 의미.
• 사이버 범죄, 내부자 위협, 데이터 유출 등 다양한 범죄 수사에 활용.
• 데이터베이스의 구조적 특성과 DBMS별 특징을 이해해야 효과적인 포렌식 수행 가능.
• 증거의 무결성 유지가 법적 효력을 위해 매우 중요.

DB 포렌식의 중요성

• 기업 정보의 80% 이상이 데이터베이스에 저장됨.
• 금융 사기, 개인정보 유출, 기업 비밀 도용 등 다양한 범죄 증거가 DB에 남음.
• 디지털 증거는 법정에서 물리적 증거와 동일한 가치 보유.
• 데이터 기반 의사결정이 증가함에 따라 DB 포렌식의 중요성 증대.
• 규제 준수(GDPR, HIPAA, SOX 등)와 법적 분쟁 해결에 필수적 역할.

DB 포렌식 절차

1. 준비 단계

   • 조사 범위 설정
   • 대상 DB 시스템 파악
   • 법적 승인 확보(영장 등)
   • 포렌식 도구 준비

2. 증거 수집 단계

   • 휘발성 데이터 우선 수집(메모리, 캐시 등)
   • 데이터베이스 파일 수집
   • 로그 파일 확보
   • 메타데이터 수집
   • 시스템 설정 정보 확보

3. 보존 단계

   • 증거의 무결성 보장(해시값 계산)
   • 증거 사본 생성
   • 증거 보관 연속성(Chain of Custody) 문서화
   • 안전한 저장 환경 구축

4. 분석 단계

   • 데이터 복구 및 재구성
   • 타임라인 분석
   • 이상 트랜잭션 탐지
   • 패턴 분석
   • 삭제된 데이터 복구

5. 보고 단계

   • 조사 결과 문서화
   • 발견사항 요약
   • 증거 제시 방법 확립
   • 법정 증언 준비

소스를 통한 분석 기법

1. SQL 쿼리 분석

• 감사 로그(Audit Log)를 통해 실행된 쿼리 추적
• 시간별, 사용자별 쿼리 패턴 분석
• 비정상적 쿼리 식별(대량 데이터 추출, 구조 변경 등)

-- 예시: 감사 로그에서 비정상적인 데이터 접근 패턴 찾기
SELECT username, operation, timestamp, table_name
FROM audit_log
WHERE operation = 'SELECT'
AND table_name = 'customer_credit_cards'
AND timestamp BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'
ORDER BY timestamp;

2. 트리거 및 저장 프로시저 검사

• 악의적으로 삽입된 트리거 식별
• 데이터 유출 목적의 저장 프로시저 확인
• 권한 상승 코드 분석

3. 사용자 계정 및 권한 분석

• 비정상적 권한 부여 확인
• 계정 생성 및 수정 이력 조사
• 권한 남용 사례 탐지

DBMS별 포렌식 특성

Oracle 데이터베이스

• Redo 로그와 Undo 세그먼트를 통한 데이터 복구
• System Change Number(SCN) 기반 타임라인 구성
• Alert 로그, Listener 로그 분석
• AWR(Automatic Workload Repository) 보고서 활용

MS SQL Server

• 트랜잭션 로그(.ldf 파일) 분석
• tempdb 임시 파일 조사
• SQL Server Profiler 결과 활용
• 시스템 테이블(sys.objects, sys.dm_exec_sessions 등) 검사

MySQL/MariaDB

• Binary 로그 분석
• InnoDB 트랜잭션 로그 검사
• General 쿼리 로그 활용
• Error 로그 확인

PostgreSQL

• WAL(Write-Ahead Logging) 파일 분석
• pg_stat_activity 뷰를 통한 세션 정보 확인
• pg_log 디렉토리 로그 파일 조사

데이터 파일 직접 분석

데이터 파일 구조 이해

• 데이터베이스 파일 헤더 분석
• 페이지/블록 구조 파악
• 할당 맵 및 메타데이터 검사

파일 카빙(File Carving) 기법

• 데이터베이스 파일에서 삭제된 레코드 복구
• 파일 시스템 수준의 복구 기법 적용
• 데이터 패턴 인식을 통한 복원

페이지 분석

• 데이터 페이지 내 레코드 구조 분석
• Slack space 검사(페이지 내 미사용 공간)
• 페이지 헤더 정보 활용

graph TD
    A[DB 파일] --> B[페이지 헤더 분석]
    A --> C[데이터 레코드 식별]
    A --> D[삭제된 레코드 탐색]
    B --> E[페이지 메타데이터 추출]
    C --> F[데이터 구조 매핑]
    D --> G[삭제된 데이터 복구]
    E --> H[페이지 간 관계 분석]
    F --> I[유의미한 데이터 추출]
    G --> I
    H --> I
    I --> J[증거 보고서 작성]

현장에서의 분석 기법

라이브 시스템 분석 전략

• 시스템 중단 없는 증거 수집 방법
• RAM 덤프 및 메모리 분석
• 실행 중인 쿼리 캡처
• 네트워크 트래픽 분석

활성 연결 분석

• 데이터베이스 접속 세션 모니터링
• 비정상적 접속 패턴 식별
• 권한 없는, 또는 의심스러운 접근 시도 탐지

비휘발성 데이터 우선 수집

• 임시 파일 및 스왑 파일 확보
• 캐시된 쿼리 결과 수집
• 공유 메모리 영역 덤프

현장 대응 체크리스트

1. 시스템 시간 기록 및 동기화
2. 실행 중인 프로세스 목록 확보
3. 네트워크 연결 상태 기록
4. 사용자 세션 정보 수집
5. 데이터베이스 상태 정보 기록
6. 디스크 및 메모리 스냅샷 생성

DB 포렌식 도구

오픈소스 도구

• DB Forensics Framework: 다양한 DBMS 지원
• Log Parser: 로그 파일 분석 도구
• Recovery Manager: 삭제된 데이터 복구 솔루션
• Autopsy: 디지털 포렌식 플랫폼, DB 파일 지원

상용 솔루션

• EnCase Forensic: 종합적인 디지털 포렌식 도구
• FTK (Forensic Toolkit): 데이터 복구 및 분석
• Oxygen Forensic Detective: 데이터베이스 분석 기능
• Cellebrite UFED: 모바일 기기의 DB 분석

개발 도구

• DB Browser for SQLite: SQLite 파일 분석
• Hex Editor Neo: 바이너리 수준 파일 분석
• WinHex: 헥스 에디터 및 디스크 에디터
• Oracle LogMiner: Oracle 로그 분석 도구

실제 사례 연구

사례 1: 금융 데이터 조작 사건

• 은행 내부자에 의한 계좌 잔액 조작
• 트랜잭션 로그 분석으로 비정상 패턴 발견
• 삭제된 감사 로그 복구로 증거 확보
• 수정된 저장 프로시저에서 악의적 코드 발견

사례 2: 의료정보 유출 조사

• 환자 정보 대량 유출 사건
• 데이터베이스 접근 로그 분석
• 비인가 계정 생성 패턴 발견
• 주기적 데이터 추출 쿼리 식별

사례 3: 기업 비밀 유출 포렌식

• 퇴사 예정 직원의 데이터 유출 의심
• 특정 시간대 대량 쿼리 발견
• 임시 테이블 생성 및 삭제 흔적 확인
• 데이터베이스 백업 파일 생성 증거 확보

법적 고려사항

증거 수집의 적법성

• 적절한 법적 근거(영장, 동의 등) 확보
• 증거 수집 과정의 문서화
• 디지털 증거 무결성 유지

개인정보 보호

• 조사 과정에서 불필요한 개인정보 접근 최소화
• 비관련 데이터의 익명화 처리
• 데이터 보호 규정 준수

법정 증언 준비

• 기술적 내용의 명확한 전달 방법 준비
• 분석 과정 및 방법론 설명 자료 준비
• 반대 심문에 대한 대응 전략

결론

• DB 포렌식은 현대 디지털 수사에서 핵심적인 역할 수행.
• 데이터베이스 구조와 DBMS별 특성 이해가 성공적인 포렌식의 기반.
• 소스 분석, 데이터 파일 검사, 현장 대응 기법의 통합적 적용 필요.
• 증거의 무결성 보장과 적법한 절차 준수는 법적 효력을 위해 필수적.
• 지속적인 기술 발전에 따른 포렌식 방법론 업데이트 필요.

Keywords

Database Forensics, 데이터베이스 포렌식, Digital Evidence, 디지털 증거, DBMS Analysis, 데이터 복구, Chain of Custody, 증거 보존, SQL Injection, 데이터 유출, Forensic Tools, 포렌식 도구