안드로이드 환경에서의 STT(Speech-To-Text) 애플리케이션에 대한 포렌식 분석 기법 연구

초록

최근 인공지능 기술의 발전과 스마트 기기의 보급으로 음성 인식 기술의 활용이 확대되었으며, 특히 STT(Speech-To-Text) 기술은 회의, 통화, 강의 기록 등에서 핵심적인 정보 기록 수단으로 자리 잡고 있다. 이에 따라 STT 애플리케이션이 생성하는 데이터는 디지털 수사의 핵심 증거가 될 수 있으며, 저장 구조와 삭제 처리 방식에 대한 포렌식 분석의 필요성이 증가하고 있다. 기존 연구는 음성 진위 검증에 집중되어 있는 반면, 로컬 아티팩트 식별과 복구를 다룬 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 ClovaNote, Daglo, Otter.ai를 대상으로 로컬 저장소 구조와 SQLCipher 기반 암호화된 데이터베이스 복호화 방안을 제시하였으며, 이를 통해 삭제 데이터의 잔존 여부 및 사용자 행위 추적 가능성을 분석함으로써 STT 데이터의 디지털 수사 활용 가능성을 제시하고자 한다.

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