KakaoTalk is a chat application with an overwhelming share in South Korea and is a dialogue channel that allows users to communicate with various contents such as text, photos, voice, video and calls. Since all transmission and reception messages are stored in database (DB) format on a user's smartphone and PC, an analysis of the remaining traces (artifacts) on the user's smartphone or PC is critical in a forensics study. In this paper, the analysis was carried out in two stages. First, we extracted artifacts from KakaoTalk for mobile devices in Android 6 environment and KakaoTalk for PC in Windows 10 environment each, and then analyzed the similarities and differences between them. Artifacts were divided into five types and 54 detailed attributes, 18 of which (33.3 percent) were commonly identified on KakaoTalk for mobile devices and Kakao Talk for PC, while 36 (66.7 percent) were only available on either KakaoTalk for mobile devices or KakaoTalk for PC. It is advantageous for investigators to complement and utilize KakaoTalk artifacts for mobile devices and KakaoTalk artifacts for PCs in the actual investigation environment. In the second stage, the content of KakaoTalk messages, the only artifact acquired in the first stage that contained the user's thoughts or feelings and required further analysis, was analyzed by sentimental analysis using Deep-learning-based natural language processing techniques. This provided meaningful information that can help investigators figure out the truth of case.
카카오톡은 국내에서 압도적인 점유율을 가진 채팅 애플리케이션으로 텍스트, 사진, 음성, 동영상, 화상 통화 등 다양한 콘텐츠로 소통할 수 있는 대화 창구이다. 모든 송·수신 메시지는 사용자의 스마트폰과 PC에 데이터베이스 (DB) 형태로 저장되기 때문에 포렌식 연구에서 사용자의 스마트폰 또는 PC에 잔 존하는 흔적들 (artifacts)에 대한 분석은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 두 단계로 나누어 분석을 진 행하였다. 우선 안드로이드 6 환경의 모바일용 카카오톡과 윈도우즈 10 환경의 PC용 카카오톡에서 각 각 아티팩트를 추출한 뒤 공통점과 차이점을 분석하였다. 아티팩트는 5개 유형, 54개 세부 속성으로 구분되며 이 중 18개 (33.3%)의 아티팩트가 모바일용 카카오톡 및 PC용 카카오톡에서 공통적으로 확 인되었고, 36개 (66.7%)의 아티팩트는 모바일용 카카오톡 또는 PC용 카카오톡 한쪽에서만 획득 가능 하였다. 이는 실제 수사환경에서 수사관이 모바일용 카카오톡 아티팩트와 PC용 카카오톡 아티팩트를 상호 보완하여 활용하는 것이 유리함을 의미한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 획득한 아티 팩트들 중 사용자의 사상이나 감정이 담겨 있어 추가적인 분석이 요구되는 유일한 아티팩트, 카카오톡 메시지를 심층학습 기반 자연어 처리 기법을 활용하여 감성 분석하였다. 이는 사용자의 주관 (최근 관 심사, 심리적 상태, 채팅 참여자와의 밀접도 등) 파악에 상당히 유의미한 정보를 제공한다.
