[포렌식 이야기] 암호화와 디지털 포렌식

📌 디지털 포렌식을 공부하고 싶은데 아는 것이 없어 이론 공부와 이것저것 공부한 것을 작성해 보려고 합니다. 아직은 배움의 과정입니다. 완벽하지 않고 틀릴 수도 있습니다. 재미있게 봐주세요. 🙏

들어가며

디지털 영역에서는 기술의 끊임없는 발전이 새로운 보안 조치와 그에 상응하는 위협을 가져왔다. 이 디지털 풍경의 두 중요한 구성 요소는 해킹의 끊임없는 위협에 대한 최전선 방어를 형성하는 암호화와 디지털 포렌식이다.

암호화 이해하기

기본적으로, 암호화는 정보를 인코딩하는 과정으로, 오직 인가된 당사자만이 그것에 접근할 수 있다. 이것은 간단한 이메일, 기업 데이터 파일, 데이터베이스에 저장된 수백만 명의 개인 정보와 같은 민감한 정보를 잠재적 위협으로부터 보호하는데 중요한 역할을 한다.

오늘날 가장 인기 있는 암호화 방법론 중 하나는 Advanced Encryption Standard (AES)이다. 이것은 데이터의 암호화와 복호화에 동일한 키를 사용하는 대칭 암호 알고리즘이다. AES는 128, 192, 256비트의 키 크기를 가지며 데이터를 블록으로 나누고 블록에 대해 여러 라운드의 대체와 치환을 수행하는 방식으로 작동한다.

다른 주요 암호화 유형은 공개 키 암호화로도 알려진 비대칭 암호화이다. RSA (Rivest-Shamir-Adleman)와 ECC (Elliptic Curve Cryptography)는 널리 사용되는 비대칭 암호화 방법이다. 이러한 방법은 데이터를 암호화하기 위한 공개 키와 데이터를 복호화하기 위한 개인 키 두 개의 키를 사용한다. 공개 키는 자유롭게 배포 될 수 있으며 개인 키는 기밀로 유지되어야 한다.

디지털 포렌식: 통찰력

한편, 디지털 포렌식은 디지털 장치에서 발견된 데이터의 회복, 조사, 해석을 포함하는 포렌식 과학의 한 분야이다. 그 목적은 전자 데이터를 발견하고 해석하는 것이며, 가장 원래의 형태에서의 증거를 보존하고 문서화된 관리 연속성을 유지하는 것이다.

이 과정에는 여러 단계가 포함된다.

1. 보존: 첫 번째 단계는 디지털 현장을 보존하는 것이다. 이는 데이터의 완벽한 복사본(포렌식 이미지)을 만들고 원본 장치를 안전하게 보관하여 데이터 변경을 방지하는 것을 포함한다.
2. 취득: 이는 디지털 장치에서 데이터를 추출하는 것과 관련이 있다.
3. 분석: 포렌식 조사관은 그 다음 데이터를 분석하여 사건과 관련된 모든 증거를 찾는다.
4. 보고: 분석의 결과는 법적 절차에 사용할 수 있거나 보안 조치를 개선하기 위해 보고서로 컴파일된다.

디지털 포렌식에서 자주 사용되는 도구로는 디스크 및 파일 시스템 조사를 위한 디지털 포렌식 플랫폼인 Autopsy와 사건 대응 및 악성 코드 분석을 위한 오픈 소스 메모리 포렌식 프레임워크인 Volatility가 있다.

해킹과 그 함의

가장 넓은 의미에서 해킹은 컴퓨터 시스템 또는 네트워크의 약점을 식별하고 정보에 무단 접근하거나 악의적인 활동을 수행하기 위해 이를 활용하는 과정을 나타냅니다. 일부 해킹은 악의적인 목적(블랙 햇 해킹이라고도 함)으로 수행되지만, 윤리적 해킹(또는 화이트 햇 해킹)은 악의적인 당사자에 의해 악용 될 수 있는 잠재적인 보안 취약점을 식별하는데 중요한 역할을 한다.

암호화, 포렌식 및 해킹: 미묘한 균형

암호화와 디지털 포렌식은 해킹의 영역에서 중심적인 역할을 한다. 강력한 암호화는 정보를 보호하며, 해커의 작업을 더 어렵게 만듭니다. 그러나 시스템이 침해되면 디지털 포렌식이 어떻게 침해가 발생했는지, 어떤 정보가 접근되었는지 및 누가 책임이 있는지 파악하기 위해 활용된다.

점점 세련되는 암호화 알고리즘으로 인해 해커들은 그것들을 위반하기 위해 더 능숙해져야 한다. 이 진화하는 도전은 새롭고 고급 해킹 기술의 개발을 촉진한다. 예를 들어, 양자 컴퓨터의 사용은 큰 숫자를 효율적으로 인수 분해 할 수 있는 쇼어의 알고리즘으로 인해 RSA 및 ECC 암호화 방법에 위협을 가하고 있다.

응답으로 디지털 포렌식도 계속 발전하며, 해킹 기술의 발전에 맞춰 새로운 도구와 방법론이 개발되고 있다. 기계 학습과 인공 지능은 데이터 분석을 자동화하고 인간 조사자가 놓칠 수 있는 패턴을 식별하는 데 점점 더 활용되고 있다.

이 점점 변화하는 디지털 풍경에서 암호화와 디지털 포렌식의 복잡한 무도는 계속된다. 양쪽 분야의 실무, 도구 및 방법론은 지속적으로 정제되고 재정의되며 사이버 위협의 변화하는 풍경에 대응하고 있다.

기계 학습과 디지털 포렌식

디지털 포렌식에서 기계 학습 기술의 통합은 데이터 분석 과정을 자동화하고 결과의 정확성을 향상시킴으로써 해당 분야를 혁명화하였다. 기계 학습은 파일 분류를 자동화하거나 데이터의 패턴을 식별하고 보안 위반을 나타낼 수 있는 이상 징후를 감지하는 데 사용될 수 있다.

블록체인 기술과 암호화

비트코인과 같은 암호화폐 뒤에 있는 기본 기술인 블록체인 기술은 암호화 장면에 최근 추가되었다. 그것은 중앙 집중화되지 않은, 변경 불가능한 모든 거래 데이터의 원장을 유지하기 위해 암호화 원리를 사용한다.

결론

암호화, 디지털 포렌식 및 해킹의 상호 연결된 세계는 기술적 발전, 해커의 창의성 및 디지털 자산을 보호하려는 자들의 결정에 의해 지속적으로 발전하고 있다.

해커들이 시스템을 위반하는 새로운 방법을 고안함에 따라 강력한 암호화와 효과적인 디지털 포렌식 방법론에 대한 필요성이 계속 커질 것이다. 마찬가지로 디지털 시스템에 대한 의존성이 증가함에 따라 이 복잡한 풍경을 이해하고 탐색하는 중요성도 증가한다.

암호화, 디지털 포렌식 및 해킹의 기술적 측면을 더 깊게 이해함으로써 사람들은 디지털 자산을 보호할 뿐만 아니라 이러한 흥미롭고 중요한 분야의 발전에 기여할 수 있다.

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