암호화된 네트워크 트래픽 분석의 혁신: 사용자 식별 및 행동 분석을 통한 새로운 포렌식 분석 도구

본 연구는 암호화된 네트워크 트래픽 분석의 어려움을 극복하고 사용자 식별 및 행동 분석의 정확도를 높인 혁신적인 네트워크 포렌식 분석 도구를 제시합니다. 5천만 개의 패킷을 사용한 실험 결과, 높은 정확도를 달성하여 사이버 범죄 수사에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

증가하는 사이버 범죄 속에서 네트워크 포렌식은 디지털 조사에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 기존의 컴퓨터 기반 조사를 보완하여 분석 대상 시스템을 파악하고 증거를 확보하는 데 도움을 줍니다. 하지만 기존의 네트워크 포렌식 분석 도구(NFATs)는 파일 시스템 포렌식 분석 도구(FS FATs)에 비해 사용 가능한 데이터 제공 측면에서 부족한 점이 있습니다. 분석은 주로 IP 주소에 초점을 맞추는데, 이는 조사관에게 중요한 관심사인 사용자 신원과 일치하지 않습니다.

Nathan Clarke 등 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 암호화된 트래픽에서도 사용자를 식별하고 네트워크 기반 애플리케이션 사용 방식을 이해할 수 있는 새로운 NFAT 접근 방식을 제시했습니다. 5천만 개의 패킷으로 구성된 자체 데이터 세트를 사용하여, 성능 향상을 위한 세 가지 점진적인 개발 단계를 거쳐 실험을 진행했습니다. 실험 결과, 평균 93.3%의 True Positive Identification Rate (TPIR)을 달성했으며, 41%의 사용자는 100% TPIR을 기록했습니다. 특히 Skype, Wikipedia, Hotmail 서비스는 높은 인식 성능을 보였습니다.

연구진은 네트워크 트래픽 모델링을 통해 암호화된 네트워크 트래픽을 더 효과적으로 분석하고, 새로운 네트워크 포렌식 분석 도구를 통해 이러한 상호 작용을 시각화하는 방법을 개발하고 평가했습니다. 이는 조사관이 사용자 상호 작용에 대한 관련 질문을 쉽게 할 수 있도록 설계된 새로운 NFAT 인터페이스를 제시합니다. 27명의 사용자를 대상으로 한 실험 결과는 기존 네트워크 포렌식 분석의 한계를 극복하고, 암호화된 환경에서도 정확한 사용자 식별 및 행동 분석이 가능함을 보여줍니다. 이는 사이버 범죄 수사 및 디지털 포렌식 분야에 중요한 발전으로 평가됩니다.

주요 결과:

• 평균 93.3%의 True Positive Identification Rate (TPIR) 달성
• 41%의 사용자는 100% TPIR 기록
• Skype, Wikipedia, Hotmail 서비스에서 높은 인식 성능 확인
• 새로운 네트워크 포렌식 분석 도구 인터페이스 제시

이 연구는 암호화된 네트워크 트래픽 분석 분야에 중요한 기여를 하였으며, 향후 사이버 범죄 수사 및 디지털 포렌식 기술 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 하지만, 더욱 다양한 애플리케이션과 더 큰 규모의 데이터 세트를 사용한 추가 연구가 필요합니다. 또한, 개인 정보 보호 문제에 대한 신중한 고려도 중요합니다.