Design and Implementation of Dark Web Content Forensics Software using On and Off-Blockchain
Hyunsu Mun, Taejoon Lee, Youngseok Lee · 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 · 2022
익명성이 보장되는 다크 웹과 가상화폐가 대중화됨에 따라 범죄자들은 불법 콘텐츠 거래를 쉽게 할 수 있게 되었다. 범죄 수사 기관은 다크 웹 모니터링을 통해 불법 콘텐츠 거래 내역 정황이 기록된 HTML 문서, 이미지 등을 수집하더라도 디지털 콘텐츠는 변조가 쉽기 때문에 법적인 증거 능력을 가지기 어렵다. 본 논문에서는 온-오프 블록체인 및 동적 콘텐츠 제거를 활용한 다크 웹 포렌식 증거 수집 소프트웨어를 제안한다. 디지털 콘텐츠의 포렌식을 위하여 다크 웹 수집 노드 및 검증 노드를 이용해 블록체인에 데이터 해시 값을 기록하여 무결성, 동일성, 신뢰성을 보장하였다. 수집 노드 및 검증 노드가 수집한 다크 웹 데이터는 HTML 문서뿐 아니라 이미지와 같은 대용량 파일로 구성되기 때문에 본 소프트웨어는 오프-블록체인을 통해 대용량 데이터를 공유하고, 데이터 해시 값을 온-블록체인에 기록한다. 이 연구는 다크 웹에서 수집한 데이터의 증거 능력을 보장하여 수사 기관이 다크 웹내 범죄 수사 및 모니터링을 할 수 있도록 기여한다.