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<DFRWS USA 2019> - 4일차

【 2019. 7. 17. 】

□ Workshop : CASE(사이버범죄 수사 분석 표준 표현) 온톨로지
   (원제 : The Cyber-investigation Analysis Standard Expression, CASE)

  ◦ 발표자 : Cory Hall

  ◦ 워크숍 내용

     - CASE* 커뮤니티에 대한 현재까지의 진행사항을 설명하고 워크숍에 참가한 분들의 간단한 소개로 워크숍을 시작함

       * 정부 및 법 집행기관, 학술, 영리 및 비영리 기관 등이 모여서 만들고 있으며 효과적으로 사이버수사를 하기위해 수집하는 데이터를 규격화 함

     - CASE는 2015년에 처음으로 아이디어가 발표되었으며 2017년 관련논문이 소개되고 2018년에 8월부터 현재까지 커뮤니티가 만들어지고 있는 과정임

     - 범죄에 사용되는 디지털기기들이 점점 복잡해지고 새로운 기술들이 적용되고 있으며 그에 대응하는 포렌식 도구들이 다양함 (출력되는 결과값이 상이함)

     - 데이터 용량이 기하급수적으로 증가하므로 데이터 결과값을 기계중심이 아닌 사람이 이해할 수 있는 언어로 체계적 재해석할 필요가 있음

     - 상이한 디지털포렌식 도구의 분석결과를 포맷을 통일하여 도구간 교차검증이 가능하도록 함으로써 신뢰성 제고 가능함

     - 상업적인 디지털포렌식 도구들이 분석대상 디지털기기의 데이터베이스를 해석하는 방식이 상이하므로, 결과 포맷의 일괄적인 통일은 쉽지 않은 과제임

     - CASE에 대한 활용방안에 대하여 참가자들의 의견을 모았으며, “포렌식 도구에 대한 신뢰성 확보”, “국제 수사기관과의 데이터 협조”, “ISO 17025 인증”, “개인정보 보호를 위한 규격” 등 다양한 의견이 공유됨

  ◦ 시사점

     - CASE 커뮤니티는 현재 시작되는 단계로, 위원회 참여를 독려하고 있음

     - 많은 디지털포렌식 관련 업체에서 CASE 커뮤니티에 참여하는 만큼, 디지털포렌식 도구에 실제 반영될 가능성이 높음

     - 우리나라도 선제적으로 참여하여 만들어지고 있는 표준 규격(온톨로지)에 의견을 개진할 필요가 있음

<DFRWS USA 2019> - 4일차

【 2019. 7. 17. 】

□ Session IV: Special Topics in Forensics (포렌식 특별주제)

  ◦ 좌 장 : Wietse Venema, Ph.D. (Google)

  ◦ 발표 3

     - 주제 : 아동성학대물 수사에 사용되는 포렌식툴, 인공지능필터링, 안전한 제시의 효용성에 대한 전문가 설문조사
      (원제 : A Practitioner Survey Exploring the Value of Forensic Tools, AI, Filtering, & Safer Presentation for Investigating Child Sexual Abuse Material (CSAM))

     - 발표자 : Laura Sanchez

     - 발표내용

       △ 아동 성적 학대물(CSAM) 조사자들의 심리적 외상 또는 트라우마등의 어려움을 줄이기 위해 CSAM 자동 검출도구, 트리아지 모델, 인공지능 필터링등 다양한 기법이 연구되고 있음

       △ 그러나 이러한 기법들의 효용성, 정확성에 대한 실태조사는 많지 않음. 이에 실무자들을 상대로 사용도구 및 기술이 제공하는 가치에 대해 MITRE*와 연계된 사법기관 및 관련조직에 있는 CSAM 실무자들을 상대로 설문조사를 진행함

        * MITRE Corporation: 더 안전한 세상을 만드는 것을 주요 임무로 하는 미국연방 정보 지원 비영리 단체

       △ 설문결과, 안전 보기(safe-viewing)보다 필터링 기술을 더 중요하게 생각하며, 오탐지보다 미탐지에 더 큰 관심이 있는 것으로 확인됨(아동포르노에 노출되는 것은 어쩔 수 없는 직업적 제약으로, 오히려 정확한 탐지를 더욱 중요하게 여김)

       △ 실무자들은 데이터 과학 및 인공 지능(AI)에 익숙하지 않은 것으로 나타났으며 자동 누드 탐지, 연령 추정 및 피부 색조 탐지기능을 가장 많이 활용하고 있는 것으로 나타남