PUKYONG

프로파일링 시각화를 위한 빅데이터 포렌식 분석 모델

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Abstract
Recently, the competition among global IT companies for the market occupancy of the Big-Data is fierce. Big-Data is all the things and people around the world connected to the Internet, and it is becoming more and more intelligent. In addition, for the purpose of providing users with a customized services to variety of context-awareness, Big-Data platform and related research have been active area. For example, today as digital devices are widespread, a variety of user's private information is created and managed in digital form. In this thesis, we analyze third party instant messengers of Windows 8 Style UI and propose a digital forensic methodology. And, we are well aware of the Android-based map and navigation applications. What we want to show is GPS information analysis by using the R. And we propose a unstructured data analysis applying the KoNLP model using public data in the digital forensics modules. In addition, we propose a structured data analysis applying the hierarchical clustering model using and k-means algorithm GPS data in the digital forensics modules. The proposed model is expected to help support the Big-Data services and efficient criminal investigation process.
Author(s)
이찬진
Issued Date
2016
Awarded Date
2016. 2
Type
Dissertation
Keyword
디지털 포렌식
Publisher
부경대학교 대학원
URI
https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/13163
http://pknu.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002228590
Affiliation
부경대학교 대학원
Department
대학원 컴퓨터공학과
Advisor
정목동 교수
Table Of Contents
제 I 장 서론 1
1.1 연구의 필요성 및 목적 3
1.2 연구의 방법 및 범위 4
1.3 연구의 공헌도 4

제 II 장 관련 연구 6
1. Windows 8 Style UI 관련 아티팩트 접근 관련 연구 6
2. 스마트폰 메신저와 위치정보 앱 포렌식 관련 연구 7
3. 계층적 군집화 알고리즘 9
4. k-평균 알고리즘 10
5. KoNLP를 활용한 연관성 프로파일링 12
6. 지리적 프로파일링 13

제 III 장 메시지정보·위치정보 분석 15
1. Windows 8 Style UI 인스턴스 메신저 애플리케이션 16
1.1 Facebook 16
1.2 Viber 19
1.3 Line 22
2. 안드로이드 내비게이션, 맵 애플리케이션 24
2.1 Atlan3D Navi 25
2.2 KT Navi 26
2.3 Naver Map 27
2.4 Google Map 29
3. Windows 8 및 안드로이드 위치정보 요약 31

제 IV 장 빅데이터 포렌식 분석 모델 32
1. 제안 모델의 구조 32
1.1 빅데이터 포렌식 모듈 33
2. 제안 모델의 알고리즘 34
2.1 메시지정보 34
2.2 위치 정보 36
3. 메시지정보와 위치정보에 대한 수사절차 38
3.1 Stage 1 38
3.2 Stage 2 38
3.3 Stage 3 40
3.4 Target Stage 42
3.5 Arrest Stage 42

제 V 장 구현 및 평가 43
1. 구현 43
1.1 비정형 데이터 구현 44
1.2 비정형 데이터 구현 결과 평가 48
1.3 정형 데이터 구현 49
1.4 정형 데이터 구현 결과 평가 56
1.5 소셜 네트워크 관계 데이터 구현 57
1.6 소셜 네트워크 관계 데이터 구현 결과 평가 59
2. 빅데이터 포렌식 분석 모듈 전체 평가 60

제 VI 장 결론 및 향후연구 62

참고문헌 64
Degree
Master
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대학원 > 컴퓨터공학과
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