1. 메모리 포렌식
디지털 포렌식과 같은 범죄 수사를 위한 디지털 증거 수집에 있어서 메모리 포렌식은 매우 중요한 기술이다. 암호화된 파일이 실행 또는 읽기를 위해선 메모리에 올라가게 되는 이 때 데이터는 일반적으로 복호화 되어 메모리에 올라가게 된다. 메모리 덤프를 통해 메모리의 이미지를 얻으면 복호화 된 데이터를 확인하는 것은 물론 복호화 키 또한 얻을 수 있다.
브라우저 검색 기록, 메신저 사용 내역, 암호화된 문서 등을 준비하여 여러 흔적을 남겨두고, 메모리 덤프 이미지를 확보하여 실제 데이터 추출이 가능한지를 시도해본다.
2. 실험 대상
2.1) Browser 사용 기록
브라우저를 통해 웹 사이트에 로그인한 사용자의 계정 정보를 메모리 덤프를 통해 추출할 수 있는지 여부를 점검하기 위해 여러 대상을 정하여 로그인 상태를 유지하였다. 가정한 시나리오는 사용자가 웹 사이트에 로그인하여 패스워드를 변경하여 변경 전 패스워드와 변경 후 패스워드를 메모리 영역에서 찾을 수 있는지 여부를 점검하기 위해 해당 시나리오를 각 사이트에서 각각 다른 패스워드로 변경했다. 대표적인 브라우저인 크롬 브라우저와 인터넷 익스플로러 브라우저에서 로그인 및 패스워드 변경을 수행하였고 대상 웹 사이트는 다음과 같다.
브라우저 |
웹 사이트 |
Chrome |
|
Chrome |
|
Chrome |
|
Internet Explorer |
|
Internet Explorer |
|
Internet Explorer |
각 사이트에 로그인 한 계정의 ID와 패스워드는 모두 동일하며 각 사이트별로 다른 패스워드로 변경하여 어느 사이트의 패스워드를 메모리 덤프를 통해 얻은 메모리 이미지에서 찾아볼 수 있는지 점검한다. 메모리 덤프를 통해 얻은 메모리 이미지로부터 각 사이트에 로그인 한 계정 정보를 찾아볼 수 있는지 여부를 점검하기 위해 위와 같은 정보를 설정했다.
2.2) 문서 암/복호화 키 (HWP)
대표적인 워드 프로세서인 Microsoft의 MS Word와 Hancom의 HWP는 모두 문서를 암호를 이용하여 암호화하는 기능을 제공한다. 암호화 된 문서가 사용자의 컴퓨터에서 열린 경우 입력된 암화 및 복호화 키는 문서 작성 프로세스의 메모리 영역에 남아있다. 따라서 메모리 덤프 후에 분석 대상 워드 프로세서의 메모리 영역으로부터 해당 문서 파일의 암/복호화 키를 추출할 수 있을 것이라고 기대할 수 있다. 이번 과제에서는 HWP 파일에 임의의 암호를 설정하여 저장하고 해당 문서를 열어 두고 메모리 덤프를 진행하였다.
2-3) 메신저 사용 내역
국내에서 대표적으로 사용되는 카카오톡 메신저와 그 외의 텔레그램, 네이트온 메신저를 모두 실행하여 로그인하고 대화 기록을 남긴다. 메모리 덤프를 통해 얻은 이미지에서 해당 메신저의 대화 내용 및 전송한 사진 등을 찾아볼 수 있는지 점검한다. 사전에 설정한 정보는 각 메신저 애플리케이션마다 다음과 같이 설정하였다.
3. 분석
3-1) 메모리 덤프
메모리 데이터의 일부 또는 전체를 다른 저장매체에 저장하는 행위를 일컬으며 시스템 오류를 디버깅하기 위한 목적 또는 프로그램의 실행 도중의 메모리에 존재하는 데이터를 추출하기 위해 수행한다. 메모리에는 디스크에서는 찾을 수 없는 복호화 된 파일 콘텐츠나 사용자의 패스워드, 프로세스의 임시 저장 데이터 등 메모리에서만 찾을 수 있는 정보가 존재하며 메모리 덤프를 통해서 이러한 정보를 추출할 수 있다. 또한 최근 유포되는 디스크에 코드를 남기지 않고 메모리에서 바로 실행되는 파일리스(fileless) 악성코드를 분석하기 위해서 사용할 수 있다. 디지털 포렌식과 같은 범죄 수사의 관점에서 증거수집을 위해 사용할 수 있다. 메모리 덤프 방법은 크게 네 가지로 볼 수 있으며 다음과 같다.
방법 |
설명 |
Crash Dumps |
시스템이 작업을 수행할 수 없는 치명적인 오류나 내부적인 조건 때문에 윈도우 크래시가 일어났을 때 대상 컴포넌트가 발생시킨 문제를 분석할 수 있 도록 시스템 메모리를 저장하는 것이다. |
Hibernation Files |
절전모드에 들어가게 되면 디스크에 ‘hiberfil.sys’라는 이름으로 메모리의 내용을 저장하고 시스템 전원을 차단하여 다음 부팅 시 시스템을 이전의 상태로 되돌릴 수 있도록 한다. 이러한 ‘hiberfil.sys’ 파일을 이용하는 방법이다. |
Firewire |
장치간의 연결 및 데이터 전송을 위해 Apple사에서 1986년 개발하여 1995년 IEEE 1394 표준으로 채택된 기술로 데이터 전송 속도 향상을 위해 DMA(Direct Memory Access) 기술을 이용한다. |
Virtual Machine Imaging |
VMware 가상 시스템을 일시 정지할 경우 정지된 상황과 동일한 상황을 생성해 주기 위하여 메 모리의 모든 내용을 .vmem 파일에 저장하여 유지한다. |
메모리 덤프 방법에 따라 위와 같이 크게 네 개의 방법으로 나눌 수 있으며 각 방법에 따라 덤프에 사용되는 도구 또한 차이가 있다.
다음 표가 각 방법에 따른 사용 가능한 도구와 각각의 도구의 장단점을 나타낸다.
분 류 |
도구 및 명칭 |
장 점 |
단 점 |
Hardware |
Tribble |
특정 소프트웨어를 설치하지 않아도 되기 때문에 시스템에 영향이 적음 |
하드웨어 장비가 미리 설치되어 있어야 함 |
Firewire |
User mode로 메모리의 접근을 허용하지 않는 윈도우에서도 덤프 가능 |
실행 도중 크래쉬 발생 가능 |
|
Software |
WinDD(Win) |
윈도우 버전 및 bit에 상관 없이 덤프 가능 |
순수한 메모리 덤프 획득 어려움 |
MDD(Win) |
유저 레벨에서 동작 |
4GB 이상의 램 정보 수집 불가, 64bit 불가 |
|
DumpIt(Win) |
윈도우 버전 및 bit에 상관 없이 덤프 가능 |
- |
|
DD(Linux) |
간단하게 동작 가능 |
부가정보를 제공하지 않음 |
|
Mac Memory Reader (MAC OS) |
유저 레벨에서 동작 |
전체 메모리가 아닌 에러가 있는 영역만 덤프 |
|
Crash |
(윈도우 기반) |
시스템의 자원이 부족할 때 쓰기 좋음 |
재부팅 필요 |
Virtual Machine Imaging |
MDD(Win) |
세션이 정지된 상태로 덤프 |
가상화 기반 엔진 필요 |
Hibernation Files |
Hibernation |
추가적인 프로그램이나 장비 불필요 |
전체 메모리가 아닌 사용중인 영역만 덤프 |
분석 대상이 윈도우 OS 환경의 메모리 데이터이므로 윈도우에서 작동하는 도구 중 DumpIt을 사용하여 메모리 덤프를 수행했다.
실행 후 ‘y’ 버튼 입력을 통해 쉽게 메모리 덤프를 수행할 수 있다.
3-2) 분석
메모리 덤프를 통해 얻은 이미지를 Volatility, HxD, Memoryze 등의 분석 도구를 통해 분석을 수행한다.
메모리 덤프를 통해 얻은 이미지를 분석하여 정보를 추출하기 위해 먼저 Volatility를 이용하여 대상 시스템에 대한 정보를 파악했다.
Volatility는 이미지 파일을 자동 분석하여 이미지 파일로부터 위과 같이 대상 시스템의 정보를 보여준다.
해당 기능을 통해 얻은 정보는 사전에 시나리오를 설정하여 이미지를 획득한 환경과 일치했다.
Volatility는 이미지 파일을 분석하여 실행되고 있던 프로세스 정보를 추출해준다.
추출해주는 정보는 해당 프로세스의 이름, PID, PPID 등의 정보를 추출해준다.
사전에 설정한 정보가 IE 브라우저, Chrome, KaKaoTalk, Telegram, NateOn에 한정되어 있으므로 해당 프로세스들에 대해서만 분석을 수행한다.
3-2-1) 메신저 패스워드
먼저 HxD 에디터를 통해 문자열 검색으로 특정 데이터들을 검색하였다.
Password 입력 형식으로 정의될 수 있는 문자열인 ‘password’를 검색한 결과 다음과 같이 몇몇 패스워드를 찾을 수 있었다.
해당 메모리 영역의 전후 문자열들을 통해 카카오톡 로그인 정보임을 확인했다.
‘pass’ 문자를 검색한 화면이다. 해당 메모리 영역의 전 후 문자열 데이터를 분석한 결과와 해당 패스워드 문자를 통해 유추하면 해당 메모리 영역에서 추출한 데이터는 ‘페이스북’에 로그인 한 계정 정보임을 알 수 있었다.
3-2-2) 문서 복호화 키
메모리 영역에서 HWP 파일의 암/복호화 키 검색이 가능했으며 따라서 암호화 된 문서 파일을 읽는 도중 메모리 덤프를 수행하면 해당 파일을 암/복호화 할 수 있는 키를 메모리 영역에서 얻을 수 있음을 확인하였다.
3-2-3) 메신저 사용 내역
네이트온 메신저에서 남긴 대화 내용의 텍스트 부분을 메모리 영역에서 검색을 한 결과 UTF 인코딩 형식으로 찾아볼 수 있었다.
마찬가지 방법으로 계속해서 탐색을 해본 결과 같은 방법으로 카카오톡 메신저에서 사용된 것으로 추정되는 문자열을 찾을 수 있었다.
3-2-4) 브라우저 사용 내역
URL 기반으로 메모리 영역을 탐색하던 도중 다음과 같은 메모리 영역을 찾을 수 있었다. 해당 메모리 영역에선 네이버의 로그인 페이지 URL과 변경 전의 패스워드와 변경 후의 패스워드가 모두 노출되어 쉽게 추출할 수 있었다.
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