[論文レビュー] Identifying critical features for network forensics investigation perspectives

Richard A. Ikuesan, Shukor Abd Razak+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 5, 2012

Digital and Cyber Forensics参考文献 40被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、デジタル証拠、インシデント対応、法的コンプライアンスの異なる視点から、ネットワークフォレンジック調査のための重要な特徴を特定し、構造的な手法を用いて分析している。本研究では、視点別に特化した特徴と特性を有する包括的なモデルを提案しており、調査の包括性を高め、サイバー犯罪調査における体系的で特徴に基づくプロセスを実践者にガイドする。

ABSTRACT

Research in the field of network forensics is gradually expanding with the propensity to fully accommodate the tenacity to help in adjudicating, curbing and apprehending the exponential growth of cyber crimes. However, investigating cyber crime differs, depending on the perspective of investigation. There is therefore the need for a comprehensive model, containing relevant critical features required for a thorough investigation for each perspective, which can be adopted by investigators. This paper therefore presents the findings on the critical features for each perspective, as well as their characteristics. The paper also presents a review of existing frameworks on network forensics. Furthermore, the paper discussed an illustrative methodological process for each perspective encompassing the relevant critical features. These illustrations present a procedure for the thorough investigation in network forensics.

研究の動機と目的

• デジタル証拠、インシデント対応、法的コンプライアンスなどの異なる調査視点と整合する体系的なフレームワークの欠落を解消すること。
• 複数の運用的および法的視点から、効果的かつ包括的なネットワークフォレンジック調査に不可欠な特徴を同定・特徴づけること。
• これらの重要な特徴を統合した一貫性のある調査ワークフローを形成する手法的プロセスを開発すること。
• 既存のネットワークフォレンジックフレームワークをレビューし、それらが視点別要件に対応する点での限界を明らかにすること。
• 調査の目的と文脈に応じて適切なツールと手順を選択するのを支援するモデルを提供すること。

提案手法

• 視点別特徴統合の欠落を特定するため、既存のネットワークフォレンジックフレームワークを比較分析する。
• デジタル証拠収集、インシデント対応、法的コンプライアンスの3つの主要な調査視点を定義し、それぞれが独自の目的と制約を持つことを明確にする。
• 各視点に特化した重要な特徴（例：データ整合性、迅速性、真正性、監査可能性）を同定・特徴づける。
• 各視点に対して、同定された重要な特徴を組み込んだ段階的な手順を明示する手法的プロセスを開発する。
• 実際の調査シナリオへのモデル適用を示すために、例示的な事例ベースの例を用いる。
• サイバーセキュリティおよびデジタル証拠管理分野の確立されたフォレンジック原則・基準との整合性を確認することで、モデルの実用性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 デジタル証拠収集の視点から、効果的なネットワークフォレンジック調査に必要な重要な特徴は何か？
• RQ2 インシデント対応と法的コンプライアンスの視点において、ネットワークフォレンジックにおける重要な特徴はどのように異なるか？
• RQ3 視点別に特化した重要な特徴を一貫性のある調査プロセスに統合するための手法的フレームワークは何か？
• RQ4 既存のネットワークフォレンジックフレームワークは、異なる調査視点が求める独自の要件に対し、どのように不足しているか？
• RQ5 視点別特徴を有する統合モデルは、ネットワークフォレンジック調査の包括性と信頼性をどの程度向上できるか？

主な発見

• 本研究では、デジタル証拠、インシデント対応、法的コンプライアンスの各視点に不可欠な、データ整合性、迅速性、真正性といった明確な特徴のセットを同定した。
• 各調査視点は、独自の特徴の組み合わせを要するため、ネットワークフォレンジックに万能なアプローチは不適切であることが示された。
• 提案された手法は、体系的で特徴に基づくプロセスを提供しており、異なる運用的文脈において調査の包括性と一貫性を高めている。
• 既存フレームワークのレビューから、視点別特徴統合に対する支援が限定的であることが判明し、現在のネットワークフォレンジックモデルにおける重要なギャップが浮き彫りになった。
• 例示的な事例研究により、本モデルが複雑な多視点調査を実践者が効果的に進めるのを支援する実用的適用性が示された。
• 本モデルは、各調査視点の目的と制約に合わせたフォレンジック手順を整えることで、意思決定の質を向上させることを支援する。