디지털 포렌식 자동화의 한계와 분석가 개입이 필요한 진짜 이유

디지털 포렌식 분야는 시간이 갈수록 다루는 데이터의 양이 많아지고 분석 대상도 복잡해지고 있다.

이 흐름 속에서 자동화 도구의 등장은 필연적이었다.

수많은 로그 파일과 디스크 이미지, 다양한 포맷의 데이터를 사람이 수작업으로 일일이 처리하기에는

물리적인 한계가 존재하기 때문이다.

그래서 현장에서는 반복적이고 기계적인 작업을 줄이기 위해 자동화 솔루션을 적극적으로 활용하고 있다.

그러나 사건을 분석한다는 것은 단순한 기술적 작업이 아니라, 의미를 해석하는 사고 과정이다.

도구는 데이터를 보여줄 수 있지만,

그것이 무엇을 의미하는지는 분석가의 판단 없이는 결코 완성되지 않는다.

이 글에서는 디지털 포렌식 자동화 도구의 기능과 활용 사례를 간단히 살펴보고,

그 한계와 함께 왜 인간 분석가의 개입이 반드시 필요한지를 실제적인 시각에서 정리한다.

 

자동화 도구가 잘하는 일

디지털 포렌식 자동화 도구는 처리 속도와 효율 면에서 이미 실무의 필수 요소가 되었다.

EnCase, X-Ways, FTK, Magnet AXIOM 등은 이미지 마운트, 해시 대조, 파일 복구, 로그 정렬 등의 과정을 자동으로 수행한다.

예를 들어, 수십 기가바이트에 이르는 디스크 이미지에서 특정 확장자의 파일을 추출하거나, 수천 개의 로그에서 특정 시간대의 접속기록을 찾는 작업은 자동화 도구가 압도적으로 빠르다.

그동안 수작업으로 하던 시간이 줄어들고, 분석가는 더 고차원적인 작업에 집중할 수 있게 된다.

최근에는 AI 기반 이상 탐지 기능도 도입되어, 의심스러운 행위나 비정상적 트래픽 흐름을 자동으로 감지하는 수준까지 도달했다.

이를 통해 과거보다 훨씬 많은 양의 데이터를 단시간에 분석할 수 있게 되었고, 간단한 사건은 분석자의 개입 없이도 전체 흐름을 정리할 수 있게 됐다.

자동화가 놓치는 포렌식의 본질

하지만 자동화의 뛰어난 성능에도 불구하고, 모든 사건을 기계적으로 분석할 수는 없다.

예를 들어 어떤 사용자가 USB를 연결해 파일을 복사했다는 로그는 자동으로 수집할 수 있다.

그러나 그 행위가 단순한 문서 백업이었는지, 의도적인 정보 유출이었는지를 판별하려면

사용자의 직무, 시점, 파일의 성격까지 종합적으로 고려해야 한다.

자동화 도구는 사건의 '무엇'을 보여주지만, '왜'를 설명하지 못한다.

포렌식의 핵심은 정황을 해석하고 흐름을 복원하는 데 있는데, 자동화는 데이터의 표면을 보여줄 뿐 사건의 맥락이나 동기는 분석하지 않는다.

또한 자동화 분석은 미리 정의된 규칙에 기반한다.

즉, 시스템이 사전에 학습하거나 입력받은 패턴만 인식할 수 있기 때문에, 기존에 없던 공격 방식이나 신종 위협에는 대응이 어렵다. 악의적인 공격자는 이러한 자동화의 한계를 노리고, 비표준 포맷이나 암호화 방식으로 흔적을 감추는 경우도 많다.

이때 분석가의 감각과 경험이 없으면 그 흔적은 그대로 지나치게 된다.

분석가의 개입이 반드시 필요한 이유

포렌식 분석가는 단순한 결과를 받아들이는 사람이 아니다. 오히려 분석가는 그 결과를 의심하고, 확인하고, 해석하는 사람이다.

실제로 실무에서는 자동화된 보고서를 그대로 채택하지 않는다.

로그에 나타난 숫자와 시간, 파일 이름 그 자체보다 더 중요한 건 그 행동이 어떤 의도로 이루어졌는가에 대한 해석이다.

예를 들어 새벽 3시에 발생한 FTP 접속이 정기적인 백업 작업인지, 혹은 인가되지 않은 접근인지 판단하려면, 사용자의 직무, 시스템 설정, 서버 내 정책 등을 전반적으로 이해해야 한다.

또한 법적인 측면에서도 자동화 도구는 단지 ‘도구’ 일뿐이다.

법원이나 감사 기관이 원하는 건 도구가 제시한 데이터 자체가 아니라, 그 데이터가 어떤 사건을 입증하는지에 대한 논리적 해석이다.

분석가는 이 데이터를 기반으로 하나의 ‘디지털 시나리오’를 만들어야 하며, 그 시나리오 안에 사건의 동기와 시간의 흐름, 관련 인물 간의 관계까지 정리되어 있어야 한다.

결국 포렌식 분석에서 사람은 단순한 조력자가 아니라 핵심 결정자다.

데이터는 누구나 볼 수 있지만, 그 안에서 의미를 찾고 흐름을 읽어내는 작업은단 한 사람, 숙련된 분석가만이 할 수 있는 일이다.

자동화와 인간 분석의 조화

자동화 도구는 이제 분석 현장에서 없어서는 안 될 존재가 되었다.

하지만 그 도구만으로는 사건을 완전히 설명할 수 없다.

자동화가 잘하는 영역과 인간이 반드시 개입해야 하는 영역은 서로 다르며, 이 둘은 경쟁이 아니라 보완의 관계에 있다.

실제 사건 분석에서 자동화는 처리 속도와 정확성을 확보해 주고, 인간 분석가는 그 결과를 의미 있는 흐름으로 재구성한다.

분석가는 시스템이 감지한 이상 행위를 다시 살펴보고, 정상 행위와의 차이를 비교하며, 의도와 시나리오를 만들어낸다.

또한 사람이 개입함으로써 자동화의 오류를 바로잡을 수 있다.

예를 들어 시스템이 무해한 프로그램을 악성 행위로 오탐지하는 경우가 있다.

이럴 때 분석가는 기술적 맥락과 사용자 행위를 함께 고려하여 불필요한 경고를 제거하고, 진짜 문제에 집중할 수 있다.

포렌식의 목표는 단순한 기술적 증거가 아니라,디지털 안에서 벌어진 행위를 설명하는 것이다.

그 설명은 기술만으로는 완성되지 않으며, 반드시 사람의 해석이 함께 들어가야 한다.

디지털 포렌식, 결국 사람의 해석이 중심이다

아무리 자동화 기술이 발전해도, 포렌식 분석에서 사람의 역할은 줄어들지 않는다.

오히려 도구가 처리해 주는 부분이 늘어날수록, 분석가는 더 중요한 판단과 해석에 집중해야 한다.

사건은 언제나 예상하지 못한 방식으로 발생하고, 공격자는 항상 새로운 수법을 사용한다.

자동화는 정해진 규칙을 따르지만, 분석가는 그 틀을 넘어선 의심을 한다. 바로 그 지점이 디지털 포렌식의 진짜 힘이다.

이 글은 디지털 포렌식 자동화 도구가 어떻게 활용되고 있는지를 설명하면서,

그 기능이 절대적인 것이 아님을 강조했다.
결국 포렌식은 도구보다 분석가, 속도보다 해석,

그리고 데이터보다 사람이 중심이 되는 작업임을 잊지 말아야 한다.