[論文レビュー] Digital Forensic Investigation of Cloud Storage Services

Hyunji Chung, Jungheum Park+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2017

Digital and Cyber Forensics参考文献 1被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、クラウドストレージサービスにおける包括的なデジタルフォレンジック調査フレームワークを提案しており、Windows、Mac、iPhone、Androidデバイスのあらゆるアーティファクトをカバーしている。クライアント側のアーティファクトとクラウドサービスのログからの証拠を収集・分析・相関させる、マルチプラットフォームに適した手順を提示することで、クラウド環境におけるインcidet応答およびデジタル調査の質を向上させている。

ABSTRACT

The demand for cloud computing is increasing because of the popularity of digital devices and the wide use of the Internet. Among cloud computing services, most consumers use cloud storage services that provide mass storage. This is because these services give them various additional functions as well as storage. It is easy to access cloud storage services using smartphones. With increasing utilization, it is possible for malicious users to abuse cloud storage services. Therefore, a study on digital forensic investigation of cloud storage services is necessary. This paper proposes new procedure for investigating and analyzing the artifacts of all accessible devices, such as Windows, Mac, iPhone, and Android smartphone.

研究の動機と目的

• クラウドストレージ環境におけるデジタルフォレンジックスの課題が増加する中、不正利用やデータ漏洩の増加に対応する。
• クラウドストレージサービスにアクセスするために使用される多様なデバイス（Windows、Mac、iPhone、Android）におけるクライアント側のアーティファクトを特定・分析する。
• クラウドストレージプラットフォームを対象とした、標準化され、繰り返し可能な調査手順を開発する。
• クライアントデバイスとクラウドサービスのログからの証拠を統合することで、インcidet応答およびフォレンジック分析の有効性を向上させる。
• 法執行機関およびデジタル捜査官が、クラウドストレージエコシステム内での悪意ある行動を追跡できるように支援する。

提案手法

• クラウドストレージサービスに特化した、段階的なフォレンジック調査手順を提案する。
• Windows、Mac、iPhone、Androidデバイスからのクライアント側アーティファクト（キャッシュファイル、設定ファイル、同期ログなど）を収集・分析する。
• ローカルデバイスのアーティファクトとクラウドサービスログを相関させ、ユーザー行動を再構築し、異常を検出する。
• リバースエンジニアリングおよび静的・動的解析技術を活用して、クラウドストレージアプリケーションからフォレンジックス関連データを抽出する。
• 証拠収集ワークフローを標準化し、フォレンジックス的に妥当で、プラットフォームに依存しない手順を確保する。
• デバイスレベルのアーティファクトの分析結果をクラウドプロバイダーのメタデータと統合し、包括的なデジタルタイムラインを構築する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、多様なクライアントデバイス（Windows、Mac、iOS、Android）からのフォレンジックスアーティファクトを、クラウドストレージ調査において体系的かつ効果的に収集・分析できるか？
• RQ2 クライアントデバイスに存在する、クラウドストレージサービスにおけるユーザー行動を明らかにする鍵となるデジタルアーティファクトは何か？
• RQ3 クライアント側のアーティファクトからの証拠をどのようにしてクラウドサービスログと相関させ、完全な出来事のタイムラインを再構築できるか？
• RQ4 クラウドストレージサービスの調査において、チェーン・オブ・コントロールの維持とフォレンジックス的妥当性を確保するために、どのような課題が存在するか？
• RQ5 標準化されたフォレンジックス手順が、さまざまなクラウドストレージプラットフォームおよびデバイスタイプにどの程度適用可能か？

主な発見

• 提案されたフレームワークは、クラウドストレージサービスにアクセスするために使用される主要なオペレーティングシステムおよびデバイスからのフォレンジックスアーティファクトを、正常に特定・収集できた。
• キャッシュファイル、設定ファイル、同期ログなどのクライアント側アーティファクトには、ユーザー行動を再構築する上で重要な証拠が含まれている。
• ローカルデバイスのアーティファクトとクラウドサービスログの相関により、ユーザー相互作用の詳細なデジタルタイムラインの再構築が可能になった。
• 複数のソースからの証拠統合により、クラウド環境におけるデジタルフォレンジック調査の信頼性と包括性が向上した。
• この手順は、さまざまなクラウドストレージプラットフォームに適応可能であり、多様なデバイスエコシステムにおいてフォレンジックス的妥当性を維持できる。