윤현호, 김재헌, 조현수, 원종은, 김견우, 조재현,

Vol. 30, No. 2, pp. 189-196, 4월. 2020
10.13089/JKIISC.2020.30.2.189, Full Text:
Keywords: CNN, Digital Forensics, Data Fragment Classification
Abstract

일반적으로 시그니처와 파일 메타정보가 없는 파편화된 파일은 복구가 어렵다. 특히 멀티미디어 파일은 파편화 가능성이 크고 높은 엔트로피를 가지고 있으므로 현재 시그니처 기반의 카빙으로는 복구하는 것이 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 파편화된 파일에 대한 연구가 진행되고 있지만 멀티미디어 파일에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 시그니처(Signature)와 파일 메타정보가 없는 파편화된 멀티미디어 파일의 타입을 분류하는 연구이다. 파일 타입에 따라 특정 바이트 값의 빈도 차이를 통해 각 파일 타입의 특징값을 추출하며, 그에 맞는 Gray-Scale테이블을 설계하고 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 이용하여 JPG, PNG, H.264, WAV 총 4가지 멀티미디어의 파일 타입을 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문을 통해 시그니처와 파일 메타정보가 없는 파편화된 파일 타입의 분류 연구를 촉진하여 다양한 파일의 복구 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

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