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디지털 증거의 선별적 압수수색에 관한 LSH(Locality Sensitive Hashing)기법 활용방안 연구 = The Application Plan Research on Locality Sensitive Hashing (LSH) Technique for the Selective Search and Seizure of Digital Information
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2020
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Currently, the selective search and seizure on electronic information allow the selective search and seizure in principle as far as electronic information in information storage devices is related to some incidents, but technically limitations exist.
In order to find out the relevance of the case, the method used by investigative agencies is to search based on keyword within electronic information. The method of keyword search mainly progresses in the way of “Boolean search”, which has a characteristic that abstracts the result at the time of perfect match to the keyword combination. Recently, to avoid such methods of search and seizure by investigative agencies, we can see some cases that investigators attempt various methods of avoiding investigation, such as changing keyword related to the facts of suspicion and designating unrelated file names. Also, due to technological advances, the capacity of information storage devices and the number of electronic information are becoming larger and larger than ever before, and the rate of increase is rising exponentially. The method of Electronic information search and seizure should also be changed through the development of various technologies, since the capacity of the information storage devices to be explored for electronic information is expected to become larger in the future.
In this paper, I propose a method of selective search and seizure of digital evidence using a kind of text mining, Locality Sensitive Hashing. The method I would suggest is to calculate additional words and sentences throughout the document from the existing keyword search method and quickly compare and list the similarities of documents in the data storage devices. This method confirmed the four improvements. First, it is possible to detect electronic information related to the suspected facts that could not be verified by the existing methods. Second, adding the existing selective search and seizure method will speed up the overall search for information storage devices. Third, it brings diversity in methods of selective search and seizure for electronic information. Finally, document similarity is better at protecting the privacy of the oppressed than keyword search.
I believe that if I introduce a variety of text mining techniques into electronic information search and seizure methods, starting with document similarity, I can gradually develop into a screening confiscation method that will give us a variety of possibilities to discover the actual truth.
현재 전자정보와 관련한 압수・수색 규정은 정보저장매체에 저장된 전자정보에 대하여 사건과 관련성이 있는 정보증거를 선별적으로 압수・수색하는 것을 원칙적으로 하지만, 기술적으로는 한계가 있다. 사건과의 관련성을 파악하기 위하여 수사기관은 정보저장매체에 기록된 전자적 정보에 대해 키워드를 기반으로 한 검색 방법을 주로 사용하고 있다.
키워드 검색 방법은 주로 불리언 서치(Boolean search)의 방법으로 진행되는데, 키워드 조합과 완벽하게 일치해야 그 결과를 추출할 수 있는 특징이 있다. 최근 수사기관의 이러한 압수・수색 방법을 피하고자 혐의사실과 관련 있는 키워드를 변경하고 관련 없는 파일명을 지정하는 등의 다양한 수사 회피 방법이 시도되는 사례를 확인할 수 있었다. 또한 기술의 발전으로 인해 정보저장매체의 용량과 전자정보의 개수가 과거보다 더욱 대용량화·대량화되어가고 있으며, 그 증가의 속도도 기하급수적이다. 전자정보를 압수하기 위해 탐색해야 할 정보저장매체의 용량이 더욱 대량화될 것이 예상되는 현재 전자정보 선별압수의 방법 또한 다양한 기술의 발전을 통해 변화하여야 한다.
이에 이 논문에서는 텍스트 마이닝의 한 종류인 문서유사도(Locality Sensitive Hashing)를 이용한 디지털 증거의 선별적 압수방법을 제안하고자 한다. 문서유사도 방법은 기존의 키워드 검색방법에서 추가로 문서전체의 단어 및 문장을 계산하여 정보저장매체에 저장된 문서의 유사도를 신속하게 비교하여 사건과의 관련성이 있는 정보증거를 나열할 수 있다. LSH방법의 도입은 기존의 키워드 검색방법에 비하여 4가지 개선효과가 있다. 첫째, 기존 방법에서는 확인할 수 없었던 혐의사실과 관련된 전자정보를 검출할 가능성이 생긴다는 점이다. 둘째, 기존의 선별적 압수방법에 이를 추가적으로 활용하면 정보저장매체에 대한 전반적인 탐색이 빨라진다는 점이다. 셋째, 전자정보의 압수·수색 방법에 관한 다양성이 확보된다는 점이다. 마지막으로 문서유사도 기법을 활용하면 키워드 검색기법보다 피압수자의 프라이버시 보호에 더욱 신중할 수 있다는 점이다.
요컨대, 이 논문에서 제안하는 문서유사도 기법을 넘어 다양한 텍스트 마이닝 기법이 추가적인 실효성 검토를 통해 전자정보의 선별적 압수·수색방법으로 도입하게 된다면, 피압수자에 대한 프라이버시 보호뿐만 아니라 사건의 실체적 진실발견에도 기여할 수 있는 디지털증거에 대한 선별적 압수방법으로 발전할 것으로 기대한다.
분석정보
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
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2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 1.06 | 1.06 | 0.95 |
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0.94 | 1.03 | 1.215 | 0.18 |
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