As the number of document files increases exponentially due to the digitization of work, the target to be analyzed during a digital forensic investigation is rapidly increasing. In this situation, investigators should be able to quickly select digital evidence related to events for selective seizure with limited resources and time. In general, Selection for document files was done by directly searching for specific keywords or by identifying documents related to events through text similarity measurements using natural language processing techniques. In this way, many of the same keywords can be used to identify document files with similar contents. But although the contents of the document are different, there is a limitation in that it cannot be identified if the appearance of the document is similar due to similar visual functions. In this paper, we propose a method for classifying documents that reflected the visual features of a group by document writing group. An experiment was conducted on Hangul(HWP) documents published on the website of a total of seven public institutions, and it was shown that the document writing group could be classified with more than 95% accuracy. If the method proposed in this paper is used in conjunction with a selection based on text similarity, it will be possible to identify case-related document files effectively.
더보기업무의 디지털화로 문서 파일의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라, 디지털 포렌식 수사 시 분석해야 할 대상은 빠르게 증가하고 있다. 이러한 상황에서 수사관은 선별 압수를 위해 제한된 자원과 시간 내 사건과 관련된 디지털 증거만을 빠르게 선별할 수 있어야 한다. 일반적으로 문서 파일에 대한 선별은 특정 키워드를 직접적으로 검색하거나 자연어 처리 기술을 활용한 내용적 유사도 측정을 통해 사건과 관련된 문서들을 식별하는 방식으로 행해졌다. 이러한 방법으로 같은 키워드가 다수 사용되어 내용이 유사한 문서 파일 식별이 가능하지만, 유사한 서식이 적용되어 외형적으로는 매우 유사하나, 내용이 다른 문서들은 식별하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 특정 집단에서 문서 서식을 지정하여 작성된 문서를 대상으로 작성 집단별로 분류하는 방법을 제안한다. 총 7개의 공공기관 홈페이지에 공개된 한글(HWP) 문서를 대상으로 실험을 진행하였으며, 95% 이상의 정확도로 문서 작성 집단을 분류 가능함을 보였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 내용적 유사도를 통한 기반의 검색과 함께 활용한다면, 연관성이 있는 문서 파일들을 보다 효과적으로 식별할 수 있을 것이다.
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