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<DFRWS USA 2019> - 3일차

【 2019. 7. 16. 】

□ Session III: IoT Forensics

  ◦ 좌 장 : Frank Adelstein, Ph.D. (NFA Digital)

  ◦ 발표 4

     - 주제 : IoT 장치 조사를 위한 전자기 측면 채널 분석 활용
              (원제 : Leveraging Electromagnetic Side-Channel Analysis for the Investigation of IoT Devices)

       * DFRWS USA 2019 ‘Best Student Paper’ 선정

     - 발표자 : Asanka Sayakkara (University College Dublin)

     - 발표내용

       △ IoT 기기 자체에 남아 있는 데이터 확보하기 위해 IoT 기기의 Live 조사 중 전자기 방사선 방출을 통해 점검하는 방법을 제시함

       △ EM-SCA(electromagnetic side-channel analysis) 기법으로 IoT 장치의 내부에서 작동중인 소프트웨어 파악와 암호알고리즘 분류를 테스트함

       △ IoT기기의 펌웨어의 악성코드 감염여부를 EM-SCA (Machine Learning과 연계) 기법으로 탐지 가능함을 입증함

       △ IoT 장치 데이터 조사를 위한 디지털포렌식 분석관을 위한 현장에서 실시간 사용 가능한 확장 가능한 EM-SCA 분석 소프트웨어 프레임워크 구현의 필요성 확인

<DFRWS USA 2019> - 3일차

【 2019. 7. 16. 】

□ Session III: IoT Forensics

  ◦ 좌 장 : Frank Adelstein, Ph.D. (NFA Digital)

  ◦ 발표 3

     - 주제 : AI 스피커 디지털포렌식 분석 (원제 : Digital Forensic Practices and Methodologies for AI Speaker Ecosystems)

     - 발표자 : 조우연 (아주대학교 ICS 연구실)

     - 발표내용

       △ 클라우드 플랫폼 기반 Iot 시스템 중 하나인 AI 스피커 에코시스템에 대한 디지털포렌식 분석 방법 제시함

       △ 한국에서 사용중인 대표적인 4가지 모델(Naver의 Clova, KAKAO의 Kakao I, SKT의 NUGU, KT의 GiGA Genie)을 상대로 디지털포렌식 분석 방법 테스트함

       △ 자체 개발한 Naver의 Clova에 대한 디지털포렌식 분석 도구 소개함

       △ Android 기반의 모바일 앱과 연계된 AI 스피커는 전원이 꺼진 상태에서 모바일 앱 분석으로 데이터 확인하는 등 5가지의 디지털포렌식 분석방법 제시함

       △ AI 스피커와 연계된 모바일 장치 모두에서 사용자를 식별할 수 있는 개인 정보가 확인

<DFRWS USA 2019> - 3일차

【 2019. 7. 16. 】

□ Session III: IoT Forensics

  ◦ 좌 장 : Frank Adelstein, Ph.D. (NFA Digital)

  ◦ 발표 1

     - 주제 : ‘Nintendo 3DS NAND’의 포렌식 분석 (원제 : Forensic analysis of the Nintendo 3DS NAND)

     - 발표자 : Gus Pesslano

     - 발표내용

       △ 게임 콘솔 중 하나인 Nintendo 3DS의 데이터가 저장된 메모리 NAND를 무결성을 확보한 상태로 메모리 Dump 하는 방법을 제시함

       △ NAND는 저작권보호 등의 목적으로 암호화 되어 있어, 기존의 JTAG 방법으로는 암호키를 가지고 있지 않으면 데이터 분석이 불가하고, Live 획득은 데이터 분석은 가능하나 무결성이 보장되지 않음

        ⇒ ‘Boot9’로 알려진 부트ROM의 RSA 서명확인에서 발견된 결함을 이용하여 NAND에서 펌웨어를 우회하여 물리적 이미징 가능함

       △ 게임 콘솔에서 분석가능한 아티팩트로는 시스템 활동, 삭제 된 이미지, 인터넷 기록 항목, 관련 친구 목록 정보, 콘솔의 일련 번호 및 일반 텍스트 WiFi 액세스 포인트 암호 추출 가능하고 해석방법 제시함