Telegram 포렌식 대응 기법 고도화 방법 연구: 인증 우회, 로컬·클라우드 기반 아티팩트 통합 수집 및 데이터 정규화를 중심으로

초록

Telegram은 클라우드 기반 메신저 서비스로서 Web, Desktop, Mobile 등 다양한 플랫폼을 지원하며, 수사기관에 사용자 정보를 제공하지 않는다는 특성으로 인해 사이버 범죄자들에게 널리 활용되고 있다. 그러나 기존 Telegram 관련 디지털포 렌식 연구는 대체로 단일 플랫폼에 국한되어 진행되어 왔으며, 이는 Telegram의 계정 기반 데이터 동기화 특성을 충분히 반영하지 못해 사용자의 전체 행위 흐름을 포괄적으로 파악하는 데 한계가 있다. 따라서 Telegram의 전 플랫폼에 대한 포 괄적인 조사가 필요하다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 다중-플랫폼에 적용할 수 있는 포렌식 수사 방법론을 제안한다. 특히 Telegram의 사용자 인증 과정에서 남는 로그인 세션을 활용하여 원격지 서버상의 데이터를 확보하고, 플랫폼별로 남는 데이터의 양과 범위가 다르다는 점을 고려하여 가장 많은 데이터를 확보할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 수집 방법에 따라 획득할 수 있는 데이터 범위를 식별하여 가능한 많은 증거를 효과적으로 확보하는 방법을 설명 한다. 이를 통해 플랫폼 간 데이터 구조의 차이를 정량·정성적으로 분석하고, 실제 수사 환경에서 활용 가능한 통합 수집 전략을 체계화한 데에 기여한다. 나아가서 본 연구에서 제안된 다양한 방법들을 기반으로 다중-플랫폼을 고려한 종합적 인 Telegram 포렌식 프레임워크를 제시한다.

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