SQL 카빙은 삭제되었거나 표준 수단을 통해 더 이상 직접 접근할 수 없는 SQL 데이터베이스 기록을 복구하기 위해 디지털 포렌식에서 사용되는 특수 기술입니다. 이 기술은 데이터베이스 시스템 내의 데이터 조작, 삭제 또는 손상과 관련된 조사의 맥락에서 특히 유용합니다. 다음은 응용 프로그램, 프로세스, 법의학 조사의 중요성을 포함하여 SQL 조각에 대한 개요입니다.
SQL 카빙이란 무엇인가요?
SQL 조각에는 해당 항목이 시스템 파일 테이블의 활성 파일에 속하지 않는 경우에도 SQL 데이터베이스 항목의 구조와 일치하는 패턴을 찾기 위해 저장소 미디어(예: 하드 드라이브 또는 SSD)를 검색하는 작업이 포함됩니다. 목표는 물리적 저장 매체에 덮어쓰지 않았지만 삭제 또는 데이터베이스 손상으로 인해 더 이상 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 참조되지 않는 데이터를 재구성하는 것입니다.
SQL 조각의 응용
SQL 조각은 다음을 포함한 다양한 시나리오에서 사용됩니다.
데이터 위반 조사: 중요한 데이터가 불법적으로 액세스 또는 추출되었는지 확인하기 위해 조사관은 SQL 조각을 사용하여 삭제된 로그 또는 승인되지 않은 데이터베이스 쿼리를 복구할 수 있습니다.
손상 복구: 시스템 오류나 악의적인 공격으로 인해 데이터베이스가 손상된 경우 SQL 카빙을 사용하면 기존 데이터베이스 복구 방법으로는 읽을 수 없는 중요한 데이터를 복구하는 데 도움이 될 수 있습니다.
법률 및 규정 준수 문제: 기업은 법적 요청을 준수하거나 데이터 보존 및 개인정보 보호법을 준수하고 있음을 입증하기 위해 데이터를 복구해야 할 수 있습니다.
SQL 조각 과정
SQL 조각 프로세스는 복잡할 수 있으며 SQL 서버(예: MySQL, PostgreSQL 또는 Microsoft SQL Server)에서 사용하는 데이터베이스 구조에 대한 철저한 이해가 필요합니다. 프로세스의 일반적인 개요는 다음과 같습니다.
미디어 획득: 첫 번째 단계에서는 데이터베이스가 저장된 저장 미디어의 정확한 비트별 복사본을 생성하는 작업이 포함됩니다. 이는 원본 데이터를 보존하고 복구 프로세스로 인해 잠재적인 증거가 변경되지 않도록 하기 위해 수행됩니다.
패턴 인식: 분석가는 특수 포렌식 도구를 사용하여 복사된 데이터에서 SQL 데이터 구조와 일치하는 패턴을 검색합니다. 여기에는 해당 데이터베이스에 일반적인 특정 SQL 명령이나 데이터 유형을 찾는 것이 포함될 수 있습니다.
데이터 추출 및 재조립: SQL 데이터의 잠재적인 조각이 식별되면 이를 추출하고 재조립해야 합니다. 여기에는 각 데이터 조각의 경계를 결정하고 해당 데이터가 논리적으로 어떻게 결합될 수 있는지 결정하는 작업이 포함되며 이는 특히 어려울 수 있습니다.
검증 및 분석: 복구된 데이터의 무결성과 관련성을 검증해야 합니다. 여기에는 알려진 백업이나 데이터의 모양에 대한 기타 소스를 기준으로 데이터를 확인한 다음 조사 맥락 내에서 분석하는 작업이 포함될 수 있습니다.
과제와 한계
덮어쓴 데이터: SQL 데이터가 저장된 디스크 영역을 덮어쓴 경우 복구가 불가능할 수 있습니다. 데이터베이스가 있는 시스템을 정기적으로 사용하면 데이터를 덮어쓸 가능성이 높아집니다.
조각화: 사용량이 많은 데이터베이스는 데이터 저장소가 조각화되어 복구된 SQL 조각을 정확하게 모으기가 더 어려워질 수 있습니다.
기술적 복잡성: SQL 카빙에는 고급 도구뿐만 아니라 데이터베이스 구조 및 데이터 패턴에 대한 깊은 지식이 필요하므로 상당한 전문 지식이 필요한 기술입니다.
결론
SQL 카빙은 디지털 포렌식의 강력한 도구로, 겉으로는 접근하기 어려운 소스에서 중요한 정보를 찾아낼 수 있습니다. 이 기술을 이해하고 구현함으로써 법의학 분석가는 직접적인 데이터 액세스 방법이 부족한 복잡한 조사에서 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 기술과 데이터 저장 방법이 발전함에 따라 이 데이터를 복구하고 분석하는 기술도 발전할 것이며 디지털 포렌식 분야에서 지속적인 학습과 적응의 중요성이 강조될 것입니다.
