모바일 포렌식 기술의 원리와 삭제된 데이터 복구 방식 정리

현대인의 삶에서 스마트폰은 단순한 통신 기기를 넘어 개인의 일상, 업무, 금융, 위치 정보까지 모두 담고 있는 중요한 정보 저장소다. 통화 기록, 문자 메시지, SNS 대화, 사진, 위치 로그 등은 법적 분쟁이나 범죄 수사에서 핵심 디지털 증거가 된다. 이러한 데이터를 법적 효력을 갖는 형태로 수집하고 분석하는 기술이 바로 모바일 포렌식(Mobile Forensics)이다.

최근에는 기업 감사, 해킹 대응, 개인정보 유출 조사 등 민간 영역에서도 스마트폰 포렌식 수요가 급증하고 있다.

이 글에서는 모바일 포렌식의 작동 원리와, 삭제된 데이터를 복구하는 기술적 방식까지 자세히 살펴본다.

모바일 포렌식의 분석 대상과 필요성

모바일 포렌식은 스마트폰 내부의 다양한 데이터를 분석 대상으로 삼는다. 주요 항목에는 통화 목록, 문자 메시지, 채팅 앱 대화 내용(카카오톡, WhatsApp, Telegram 등), 연락처, 사진, 영상, 위치 정보, 브라우저 기록, 앱 설치 기록 등이 있다. 특히, 사용자가 삭제한 메시지나 앱 내 활동 기록은 단순한 수사뿐만 아니라, 퇴직자 정보 유출, 사내 기밀 전달 여부 확인 등 기업 감사 목적으로도 핵심 증거가 된다.

또한 모바일 기기는 항상 온라인 상태로 작동하기 때문에, 해킹이나 악성코드 감염이 의심되는 상황에서도 빠른 포렌식 분석이 필요하다. 일반적인 보안 로그만으로는 감지되지 않는 디지털 흔적(artifacts)이 기기 내부에 남아 있기 때문에, 모바일 포렌식은 단순 로그 분석보다 훨씬 세밀하고 정교한 기술이 요구된다. 특히 모바일 OS는 버전과 제조사에 따라 구조가 달라, 전문 지식 없이는 분석이 어렵다.

모바일 포렌식의 작동 원리와 수집 방식

모바일 포렌식의 시작은 데이터 수집 방식의 선택에서 시작된다. 일반적으로 사용되는 수집 방식은 다음과 같다:

• 논리적 추출(Logical Extraction): 일반적인 사용자 권한으로 접근 가능한 데이터만 추출한다. 루팅 없이 빠르게 수집 가능하지만, 삭제된 파일이나 숨겨진 시스템 영역 접근은 제한적이다.
• 물리적 추출(Physical Extraction): 스마트폰의 전체 메모리를 복사해 비트 단위로 수집하는 방식이다. 삭제된 데이터 복구, 메타데이터 추출에 효과적이며, 대부분의 분석은 이 방식이 선호된다.
• 파일 시스템 추출(File System Extraction): 디바이스의 디렉터리 구조와 권한 정보까지 함께 수집하며, 앱 데이터 분석에 유리하다.
• JTAG / Chip-off 방식: 기기를 분해하여 회로 단자에서 데이터를 추출하는 고급 분석 방식이며, 암호화된 기기나 고장 난 스마트폰에서 사용된다.

포렌식 분석가는 수집된 데이터를 분석 툴에 로딩하고, 해시값을 생성해 무결성을 검증한 뒤 분석에 들어간다.

이 과정에서 타임라인 재구성, 키워드 검색, 메타데이터 추적, GPS 경로 복원 등을 통해 사용자의 행위를 추적할 수 있다.

 

 삭제된 데이터 복구 방식과 모바일 포렌식 도구

많은 사람들이 스마트폰에서 데이터를 삭제하면 완전히 사라졌다고 생각하지만, 실제로는 삭제된 정보가 내부 저장소에 논리적 마크(삭제 처리)만 되어 있을 뿐, 물리적 정보는 일정 시간 동안 남아 있는 경우가 많다.

모바일 포렌식은 이 삭제 플래그가 지정된 영역을 식별하고 복구하는 과정을 수행한다.

복구 대상에는 단순 텍스트 메시지뿐만 아니라, 삭제된 사진, 앱 내 대화 내용, 클립보드 기록, 백그라운드 앱 로그 등도 포함된다. 특히 포렌식 도구는 앱 별로 데이터를 저장하는 경로와 암호화 방식을 이해하고 있어, 일반적인 백업이나 복구 프로그램보다 훨씬 정밀한 복구가 가능하다.

대표적인 모바일 포렌식 도구는 다음과 같다:

• Cellebrite UFED: 전 세계 수사기관에서 사용하는 대표적인 상용 도구로, Android/iOS를 모두 지원하며 삭제 데이터 복구 성능이 뛰어나다.
• MSAB XRY: 분석 속도가 빠르고, 실시간 로그 캡처 기능을 제공하며 법원 제출용 보고서 생성 기능이 강력하다.
• Magnet AXIOM: 모바일뿐 아니라 클라우드, PC, 브라우저 활동까지 통합 분석이 가능하며, 사용자 인터페이스가 직관적이다.
• Oxygen Forensic Detective: SNS, 메신저, 이메일까지 상세 분석이 가능하며, 분석 자동화 기능이 우수하다.

 

모바일 포렌식의 한계와 미래 전망

모바일 포렌식은 강력한 기술이지만 몇 가지 제한사항도 존재한다.
우선 최신 스마트폰은 기본적으로 암호화 기능이 강력하게 설정되어 있어, 암호를 모를 경우 기기 내 데이터 접근 자체가 불가능한 경우도 있다. 특히 iOS는 보안 설계상 루팅이나 비인가 접근을 거의 허용하지 않기 때문에 분석이 어려운 경우가 많다.

또한 데이터 저장 방식이 다양화되면서, 분석 대상도 복잡해지고 있다. 예를 들어, 메시지 데이터가 로컬에 저장되지 않고 클라우드에만 남는 경우가 있는데, 이럴 때는 클라우드 포렌식 또는 API 기반 접근 권한이 필요하다. 사용자 프라이버시 보호를 위해 백업 제한, 원격 잠금 기능 등도 강화되고 있어 포렌식 분석은 점점 더 높은 기술력과 법적 절차를 요구하게 된다.

앞으로는 인공지능을 활용한 자동화된 포렌식 분석, 사용자 행동 기반 위협 감지 기술 등이 본격적으로 접목되면서, 모바일 포렌식은 보안 산업 전반에서 필수 기술로 통합될 전망이다. 특히 기업 보안과 디지털 증거 관리 시스템에서도 이 기술은 더욱 중요해질 것이다.

 

모바일 포렌식은 스마트폰에 저장된 다양한 정보를 분석해 사건의 단서를 찾아내는 디지털 수사 기술이다.
삭제된 데이터 복구, 앱 분석, 위치 추적 등 다양한 기술이 활용되며, 보안과 법적 증거력 확보에 필수적인 역할을 수행하고 있다.