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영어

Conventional digital forensic tools face several challenges, including dependence on high-performance hardware, high operational costs, spatial limitations, and restricted scalability. In addition, the rapidly evolving domestic digital forensic environment reveals critical issues such as technological disparities among investigative and public institutions, shortages in equipment and skilled personnel, and lack of standardization in analysis results. To address these challenges, this study proposes a SaaS-based integrated digital forensic evidence analysis platform. We analyze the architectures and characteristics of both cloud-based forensic systems and existing forensic tools, identifying their respective strengths, weaknesses, and limitations. By integrating cloud computing technologies with commercial forensic tools, the proposed platform ensures a reliable and scalable forensic analysis environment. Designed with small-scale institutions and local governments in mind, the platform supports cost-effective and standardized analysis, even in low-performance environments. Emphasizing file-level analysis, avoiding reliance on high-end systems, ensuring easy maintenance, and utilizing national integrated networks, the platform demonstrates practical applicability for public institutions. It is expected to lower initial barriers to entry, contribute to technological standardization, and enhance the reliability of forensic results.

한국어

기존의 포렌식 도구들은 고성능 분석용 하드웨어 의존성과 높은 초기 투자비용, 공간적 제약, 기능 확장 한계 등의 문제를 갖고 있다. 더욱이 빠르게 변화하는 디지털 포렌식 환경 대응, 수사 ㆍ공공기관의 분석기술 격차해소, 부족한 장비 및 인력 확보, 분석결과 표준화 등은 해결해야할 주요 과제이다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 방안으로 SaaS 기반의 디지털 포렌식 증거분석 통합 플랫폼을 제안한다. 이를 위해 클라우드 기반 포렌식 시스템과 기 존 포렌식 도구의 구조와 특징을 분석하고, 각 시스템의 장단점 및 한계점을 도출하였다. 이를 바탕으로, 클라우드 컴퓨팅 기술과 상용 포렌식 도구를 결합하여 신뢰성과 확장성을 확보한 분 석 환경을 설계하였다. 제안한 플랫폼을 사용하면 소규모 기관이나 지방자치단체에서도 저예산 ㆍ저성능 환경에서 신속하고 표준화된 포렌식 분석이 가능하다. 또한 파일 단위 분석 지향, 고성 능 시스템 지양, 유지보수 용이성, 국가융합망 활용 등 공공기관에서의 실질적인 적용 가능성을 고려하여 실무적 장점을 갖추었으며, 초기 진입장벽을 낮추고, 기술 평준화 및 결과 신뢰성 향상 에 기여할 것으로 기대된다.