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최신 이색적 수사 기법 분석 및 사례 소개

일반 리포트 2025년 05월 15일
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  • 최근 수사 분야에서는 디지털 기술의 발전과 함께 전통적인 방식이 아닌 첨단 수사 기법이 점차 도입되고 있다. 현재 시점인 2025년 5월 15일 기준으로, 이러한 변화는 수사 효율성과 증거 신뢰성의 향상으로 이어지고 있다. 특히, AI 기반 디지털 포렌식, 배달앱 사용 내역 활용, 바디캠 영상 무결성 확보, 안면인식 및 딥페이크 탐지 기술이 대표적인 사례로 나타나고 있으며, 각 방법론의 배경과 기술적 특징을 종합적으로 분석해볼 필요성이 더욱 커지고 있다.

  • 우선 AI 기반 디지털 포렌식은 글로벌 사이버범죄 수사에 필수적인 도구로 자리 잡았다. 특히, 바이도우모예 복올로 연구원의 접근법은 개방형 정보 수집과 머신 러닝을 통해 사건의 초기 정보를 보다 효과적으로 분석할 수 있는 기반을 마련하고 있다. 그리고 배달앱 데이터 활용 기법은 사용자 정보의 신뢰성을 높이면서, 동선 추적 및 거주지 파악에 강력한 도구로 작용하고 있다. 이는 전통적인 수사 기법으로는 얻기 어려운 실질적인 정보를 제공한다.

  • 바디캠의 무결성 확보는 수사 과정의 믿을 수 있는 증거 구조를 강화하고 있으며, 블록체인 기술을 통한 암호화 및 해시값 생성은 법적 증거로서의 효력을 담보받는 중요한 요소로 떠오르고 있다. 마지막으로 안면인식 및 딥페이크 탐지 기술은 범죄 예방과 수사 활동의 정확성을 높이는 데 기여하고 있으며, 이들 기술의 발전은 수사 현장에서의 윤리적 고려와 법적 요구사항에 대한 적절한 대응이 필요하다는 사회적 논의를 촉발하고 있다.

  • 종합적으로 볼 때, 이러한 이색적인 수사 기법들은 현재 진행 중인 수사 기술의 혁신을 가속화하고 있으며, 향후 수사 방식은 이들 기술의 통합과 자동화가 이루어질 것으로 기대된다.

AI 기반 디지털 포렌식

  • Bokolo 연구원의 AI 활용 글로벌 사이버범죄 수사 사례

  • 디지털 범죄가 심각한 위협으로 부각되는 이 시점에서, 바이도우모예 복올로(Biodoumoye Bokolo) 연구원은 인공지능(AI)을 활용하여 전통적인 포렌식 도구와 결합한 혁신적인 접근 방식으로 글로벌 사이버 범죄 수사를 혁신하고 있습니다. 복올로 연구원은 사이버 범죄의 복잡성이 증가함에 따라 기존의 수사 방식으로는 한계가 있다고 강조하며, AI의 역할이 특히 중요하다고 언급했습니다.

  • 그녀의 방법론은 개방형 정보 수집(Open Source Intelligence, OSINT) 기술을 활용하여 초기 정보를 수집하며, 이 정보를 바탕으로 후속 수사 과정을 준비하는 구조로 설계되었습니다. 이는 디지털 증거의 철저한 분석과 분류를 위해 필수적인 단계입니다. 복올로는 엔케이스(EnCase)와 오토프시(Autopsy)와 같은 포렌식 도구가 디지털 증거를 조사하는 데 있어 여전히 핵심적인 역할을 하고 있다고 지적했습니다.

  • AI의 구체적인 활용 사례로는 머신 러닝 알고리즘을 통한 악성 코드 분석이 있습니다. 복올로는 이를 통해 숨겨진 위협을 발견하고 수사 속도와 정확성을 높이고 있다고 설명했습니다. 특히, 랜섬웨어 공격과 같은 심각한 사건에서 복올로의 팀은 침입의 근원을 신속하게 파악하고 손상된 데이터를 복구하는 등 효율적인 대처를 보였습니다.

  • AI를 활용한 패턴 인식 및 이상 탐지 기술은 대규모 데이터셋을 다룰 때 분석의 속도와 정확성을 비약적으로 향상시킵니다. 이는 현재 진행 중인 글로벌 사이버 범죄 수사에서 복올로의 기술적 기여가 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

  • AI 알고리즘을 이용한 디지털 증거 분석 및 분류

  • AI 알고리즘은 디지털 포렌식에서 증거 분석 및 분류에 혁신적 변화를 가져오고 있습니다. 복올로는 AI 기반 도구를 활용하여 대규모 로그 처리와 타임라인 재구성을 자동화하고 있습니다. 이는 전통적인 수사 방식의 수작업 과정을 단순화하고, 인적 오류를 줄이며 일관성을 높입니다.

  • 또한, 그녀는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 활용해 사건 문서와 다크 웹 통신에서 중요한 인사이트를 추출하는 데 있어 AI 알고리즘의 역할이 크다고 강조합니다. 이러한 기술은 범죄 수사에 있어 필요한 정보를 보다 쉽게 수집하여 신속하고 정확한 결정을 내리는 데 기여합니다.

  • AI의 활용은 데이터 분석에 그치지 않고 멀티미디어 증거의 변조와 무단 변경 여부를 scrutinizing하는 데 있어 딥러닝 모델, 특히 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 적용하여 신뢰성을 향상시키고 있습니다. 이러한 접근 방식은 수사 현장에서 발생하는 다양한 증거를 보다 효과적으로 분석할 수 있게 만들어 줍니다.

  • 결론적으로 AI 기반 디지털 포렌식의 발전은 기존 수사 기술을 혁신하며, 범죄 수사를 좀 더 정교하고 효율적으로 만드는 데 필수적인 요소가 되고 있습니다. 이는 범죄 예방과 수사 정확성을 높이는 중요한 기여로 이어지고 있습니다.

배달앱 데이터 활용 수사 기법

  • 윤석열 전 대통령 사저 압수수색 시 배달앱 로그 분석 사례

  • 2025년 4월 30일, 검찰은 윤석열 전 대통령 부부의 사저를 압수수색하며 배달앱 사용 내역을 포함한 영장을 제시했다. 이는 뇌물수수 의혹 등을 조사하는 과정에서 이루어진 사건으로, 검찰이 윤 전 대통령이나 김건희 여사가 언제, 어떤 음식을 어디서 배달 받았는지를 확인하기 위한 목적으로 밝혀졌다. 이러한 수사는 고찰되었던 대로 배달앱 데이터가 현장 수사에서 그 역할이 증가하고 있다는 점을 보여준다. 검찰이 배달앱 사용 내역을 수사 도구로 활용한 이유는 전통적인 방법으로는 얻기 힘든 실거주지 확인이 가능하기 때문이다. 과거에는 피의자의 지정된 주소를 확인하기 위해 여러 방법을 통해 저변의 정보 수집을 하였으나, 배달앱은 사용자가 주소를 정확하게 입력해야 하기 때문에 이러한 점에서 더욱 신뢰할 수 있는 정보 제공이 가능하다. 그 과정에서 피의자는 모바일 기기 위치 정보, 특히 전원이 꺼져 있는 경우 실거주지 파악이 어려운 문제를 피할 수 있게 된다.

  • 배달앱 이용 내역을 통한 동선 및 거주지 추적

  • 배달앱의 데이터는 단순히 음식 주문 내역을 넘어서는 중요한 포렌식 도구로 여겨지고 있다. 최근 검찰에 따르면, 배달앱을 통해 특정 인물의 지난 동선 추적 및 거주지 확인이 용이하다는 사실이 드러났다. 배달앱은 아파트의 몇 층인지, 호수가 어디인지를 사용자가 스스로 입력하도록 되어 있어, 지역 밀집도가 높은 도시의 경우에도 상대적으로 정확한 정보 제공이 가능하다. 또한, 다른 사건과의 연관성을 밝히기 위해 배달앱 사용 내역을 분석하는 일이 잦아지고 있다. 실제로 한 검사 출신 변호사는 지난 몇 년간의 범죄 수사 기법이 전통적인 방법에서 이러한 디지털 정보를 활용하는 방향으로 눈을 돌리고 있다고 설명했다. 배달의민족, 쿠팡이츠, 요기요 등의 데이터는 이미 많은 수사에서 피의자의 소재 파악 및 범죄 연관성 증명에 사용되고 있으며, 이는 시간이 지남에 따라 더욱 확대될 것으로 예상된다. 결국 배달앱 데이터는 단순히 소비자의 패턴을 분석하는 것이 아니라, 수사기관이 법적인 절차를 통해 맥락을 파악할 수 있도록 도와주는 역할로서 그 중요성이 점차 부각되고 있다.

바디캠 영상 무결성 확보 및 증거 활용

  • 경찰청 바디캠 추가 도입 계획과 현황

  • 2025년 5월 15일 현재, 경찰청은 추가적인 바디캠 도입을 계획하고 있으며 목표들은 실질적인 수사력 강화를 위한 기초가 되고 있습니다. 경찰청의 발표에 따르면, 2023년 8월 기준으로 6, 380대의 바디캠이 현장에서 운용되고 있으며, 2025년에는 총 8, 766대를 추가 도입할 예정입니다. 이 계획은 단순히 장비 수를 늘리는 것이 아니라, 바디캠을 통해 촬영된 영상의 증거로서 신뢰성을 확보하려는 목적이 분명합니다. 그러나 이러한 장비 확장이 효과를 발휘하기 위해서는, 법원에서 인정하는 증거 요건 충족이 필수적입니다.

  • 특히 디지털 증거는 물리적 증거와 다르게 복제나 편집이 용이하여, 무결성과 신뢰성 검증이 중요합니다. 실제 법원에서는 바디캠 영상이 증거로 발송될 경우, 영상 수집, 저장, 제출 과정에서 발생할 수 있는 모든 오류나 조작을 검증할 수 있는 메커니즘이 필수적이라는 입장을 고수하고 있습니다. 이러한 요구는 대법원 및 하급심에서 채택된 판례들에도 잘 드러나 있습니다.

  • 블록체인 기반 무결성·기밀성 확보 방안

  • 바디캠 영상의 무결성과 기밀성을 확보하기 위한 기술적 접근이 중요해지고 있습니다. 전문가들은 촬영 즉시 암호화와 해시값의 자동 생성을 필수 조건으로 제안하고 있으며, 이는 영상의 무결성을 확인할 수 있는 실질적인 방법이 됩니다. 해시값은 파일의 고유 식별값으로, 원본 파일이 변조되지 않았음을 입증하는 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술적 조치를 통해 바디캠 영상을 법정에서 신뢰할 수 있는 증거로서 인정받을 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

  • 아이서티가 개발한 '에드론뷰(EDRON-VIEW & I-VPM)' 솔루션은 이러한 요구를 충족하는 한 예로, 데이터의 무결성 및 기밀성을 지키기 위한 다양한 보안 기술을 적용하고 있습니다. 이 시스템은 경찰청 및 여러 공공기관에 적용되어 실제로 성능이 검증된 바 있으며, 저전력 소모와 실시간 보안 검증을 통해야 하는 바디캠의 특성에 적합하게 설계되었습니다. 향후 스마트폰 촬영 영상에 대해서도 보안을 강화하는 방향으로 기술이 발전할 것으로 기대됩니다.

  • 결론적으로, 바디캠 영상의 법적 효력을 담보하기 위해서는 이러한 보안 기술이 선택이 아닌 필수로 자리잡아야 하며, 이를 통해 경찰청의 바디캠 도입이 단순한 장비의 확장을 넘어 실질적인 수사력 증대와 법정 증거능력의 향상으로 이어질 수 있도록 해야 합니다.

안면인식·딥페이크 탐지 기술

  • 최신 안면인식 원리와 수사 활용

  • 안면인식 기술은 사람이 가지는 얼굴의 고유한 특징을 수치화하여 저장된 데이터와 비교하는 방식으로 작동합니다. 이 기술의 발전은 주로 딥러닝 알고리즘 덕분이며, 머신 러닝을 통해 얼굴 특징을 보다 정밀하게 분석할 수 있게 되었습니다. 얼굴의 주요 특징 지점, 즉 '결절점'이라 불리는 지점들을 인식하여 이를 데이터베이스에 저장하고, 실시간으로 캡처된 이미지와 비교하여 일치를 확인합니다. 예를 들어, 얼굴의 눈 사이 거리, 코 길이, 이마의 폭 등이 이에 해당합니다. 이러한 기술은 법 집행 기관에서 범죄자의 신원 확인, 실종자 찾기 등 다양한 수사 활동에 활용됩니다.

  • 현재 한국에서는 여러 기관에서 안면인식 기술을 실험적으로 적용하고 있으며, 대형 공항과 치안 유지시설에서 보안 목적으로 사용되고 있습니다. 안면인식 기술은 보안의 강화뿐만 아니라 범죄 예방에 큰 기여를 하고 있으며, CCTV와 결합하여 특정 인물의 동선을 추적하는 데에도 효과적입니다. 그러나 이 기술의 사용이 확산됨에 따라 개인의 사생활 침해 우려도 증가하고 있으며, 이를 해결하기 위한 윤리적, 법적 가이드라인이 필요하다는 주장이 끊이지 않고 있습니다.

  • 딥페이크 음성·영상 위조 식별 기법

  • 딥페이크 기술은 인공지능을 활용하여 기존의 이미지나 영상을 조작하는 기법으로, 최근에는 음성 합성에 있어서도 흔히 사용되고 있습니다. 이러한 기술은 높은 수준의 자연스러움과 신뢰성을 제공하지만, 그로 인해 범죄와 사기의 도구로 악용되는 경우도 증가하고 있습니다. 예를 들어, 최근 진행된 사건에서는 AI가 생성한 음성을 통해 보이스피싱 범죄가 발생하였으며, 이는 법 집행기관의 대응을 더욱 복잡하게 만들고 있습니다.

  • 딥페이크 탐지 기술은 이러한 음성과 영상의 위조를 식별하기 위해 다양한 접근 방식을 활용합니다. 주로 데이터베이스에서 학습한 특성을 바탕으로 음성이나 영상에서의 이질적인 패턴을 찾아내는 방식입니다. 특히, 음성의 경우 주파수, 톤, 말투 등의 변별력을 분석하여 진짜와 인공지능이 생성한 음성을 구분할 수 있도록 설계되었습니다. 이렇게 정교한 기술을 통해 범죄 수사를 지원하며, 공공 안전을 확보하는 데 기여하고 있습니다.

마무리

  • 현재 2025년 5월 15일 기준으로 분석된 네 가지 이색적 수사 기법은 디지털 정보의 증가와 최신 기술 발전이 결합된 결과물로, 전통적 수사 방식을 보완하고 있다. AI 기반 포렌식은 대규모 데이터를 분석하여 유의미한 증거를 신속하고 효율적으로 도출하고 있으며, 배달앱 데이터 활용은 피의자의 이동 경로와 거주지를 파악하는 데 혁신적인 방식으로 자리 잡고 있다.

  • 바디캠 영상의 무결성 확보 기술은 법원에서의 신뢰성을 높이기 위한 의무로 자리 잡고 있으며, 이는 수사기관이 수집하는 정보의 신뢰도를 높이는 데 기여하고 있다. 또한 안면인식 및 딥페이크 탐지 기술은 범죄 예방과 수사 정확성을 강화하며, 범죄율 감소와 사회 안전망 형성에 기여하고 있다.

  • 향후 수사 기법은 이러한 기술들의 통합 및 자동화뿐만 아니라, 개인정보 보호와 법적 절차 준수를 포함하는 방향으로 발전할 것으로 전망된다. 이는 실질적인 수사력 증대뿐만 아니라 시민의 권리 보호를 더욱 중요하게 다루는 환경을 조성할 것으로 기대된다.

  • 결론적으로, 디지털 환경에서 수사는 더욱 복잡해지고 있으며, 이를 해결하기 위한 혁신적 접근 방식이 필요하다. 각 기술들이 협력하여 수사 현장의 실효성을 높이는 한편, 법과 윤리를 존중하면서 지속 가능하고 신뢰할 수 있는 수사 환경을 구축해야 할 것이다.

용어집

  • 디지털 포렌식: 디지털 포렌식은 컴퓨터 및 디지털 기기에서 데이터를 수집하고 분석하여 법적 증거를 제공하는 절차입니다. 이 기술은 사이버 범죄와 같은 사건에서 유용하며, 데이터를 안전하게 보존하고 분석하는 데 중점을 둡니다.
  • AI 수사: AI 수사는 인공지능 기술을 활용하여 범죄 수사 과정을 개선하는 기법을 의미합니다. 머신 러닝과 데이터 분석을 통해 수사 속도와 정확성을 높이며, 복잡한 범죄 패턴을 인식하는 데 도움을 줍니다.
  • 바디캠: 바디캠은 경찰이나 보안 요원이 착용하여 사건 현장을 비디오로 녹화하는 장치입니다. 수사 과정에서 중요한 증거를 제공하며, 영상의 무결성을 보장하기 위한 기술이 필요합니다.
  • 배달앱 데이터: 배달앱 데이터는 음식 배달 서비스에서 수집한 사용자 정보와 주문 기록입니다. 이는 수사 도구로 활용되어 피의자의 동선 및 거주지를 확인하는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 안면인식: 안면인식 기술은 사람의 얼굴을 분석하여 그 특성을 식별하는 시스템입니다. 범죄자의 신원을 확인하거나 실종자를 찾는 데 사용되며, 주로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 얼굴 특징을 분석합니다.
  • 딥페이크 탐지: 딥페이크 탐지 기술은 인공지능을 이용해 조작된 음성이나 영상을 식별하는 기법입니다. 이 기술은 음성과 영상의 패턴을 분석하여 실제와 위조된 데이터를 구별할 수 있도록 제공합니다.
  • 블록체인: 블록체인은 정보의 불변성과 보안성을 보장하는 분산 원장 기술입니다. 디지털 증거의 무결성을 확인하는 데 활용되며, 수사 과정에서 데이터의 조작을 방지하는 시스템으로 주목받고 있습니다.
  • 증거 무결성: 증거 무결성은 수사 과정에서 수집된 증거가 변조되지 않았음을 입증하는 특성을 의미합니다. 법원에서 증거로 인정받기 위해서는 무결성을 검증할 수 있는 기술적 조치가 필수적입니다.
  • 법원 판례: 법원 판례는 법원이 선고한 사례로, 향후 유사 사건의 판단 기준으로 사용됩니다. 디지털 증거와 관련된 판례들은 증거 무결성 및 진위 확인의 중요성을 강조하며, 법적 절차의 정립에 기여합니다.
  • 자연어 처리 (NLP): 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 디지털 포렌식에서 사건 문서나 다크 웹 통신의 분석에 사용되어 중요한 인사이트를 제공합니다.
  • 합성곱 신경망 (CNN): 합성곱 신경망은 이미지 분석에 효과적인 딥러닝 알고리즘입니다. 디지털 포렌식에서 멀티미디어 증거의 변조 여부를 확인하는 데 적용되어 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.

출처 문서