드론 조종기 및 클라우드 데이터 분석을 통한 드론 포렌식 연구

Abstract

드론은 민간 및 산업 전반에서 활용 범위가 확대됨에 따라 다양한 편의성을 제공하는 동시에, 새로운 범죄 수단으로도 악용되고 있다. 이러한 드론 범죄는 조종자가 현장과 분리된 환경에서 행위를 수행할 수 있다는 특성으로 인해 비행 로그 및 미디어 파일 등 디지털 증거에 기반한 포렌식 분석이 필수적이다. 기존의 드론 포렌식 연구는 주로 드론 기체에 저장된 데이터 분석에 집중되어 왔으나, 실제 수사 환경에서는 조종자 식별과 행위 추적을 위한 조종자 중심의 디지털 증거 분석이 중요하다. 특히 클라우드 기반으로 조종자 데이터가 관리되는 최신 드론 환경에서는 제조사 서버에 저장된 원격 데이터에 대한 분석이 요구된다. 이러한 배경 속에서 본 연구는 드론 시장에서 높은 점유율을 보유한 DJI와 Parrot 드론을 대상으로, 모바일 조종 어플리케이션과 임베디드 조종기를 포함하는 조종자 중심의 디지털 포렌식 분석 방법을 제안한다. 조종기의 로컬 저장소와 클라우드 서버로부터 조종자 관련 데이터를 수집하고 분석함으로써, 드론 범죄 재구성을 위한 통합 분석 절차를 제시한다.|As the use of drones continues to expand across both civilian and industrial sectors, drones provide various operational benefits while also being increasingly exploited as instruments for criminal activities. Owing to the characteristic that operators can perform actions remotely and be physically separated from the scene, forensic analysis based on digital evidence—such as flight logs and media files—is essential in drone-related crimes. Although existing drone forensic studies have primarily focused on analyzing data stored on the drone itself, operator-centric digital evidence analysis aimed at identifying operators and tracing their activities is crucial in real investigative environments. In particular, in modern drone ecosystems where operator data are managed through cloud-based services, forensic analysis of remotely stored data on manufacturers’ servers is required. Accordingly, this study proposes an operator-centric digital forensic analysis methodology targeting DJI and Parrot drones, which hold a significant share of the global drone market, by incorporating both mobile control applications and embedded remote controllers. By collecting and analyzing operator-related data from the local storage of controllers and cloud servers, this study presents an integrated analysis procedure for reconstructing drone-related crimes.