AI 디지털 포렌식 실무 사례 — 삭제 파일부터 메신저까지AI Digital Forensics in Practice — From Deleted Files to Messenger Logs

디지털 포렌식 현장에서 AI·LLM은 이미 실무에 깊이 들어와 있습니다. 에이치엠컴퍼니 ADFS본부 상무 박재현은 기업 내부조사에서 AI를 활용해 대량 디지털 증거를 분석하는 작업을 직접 수행하고, 그 방법론을 정립해 왔습니다.

사례 1 — 삭제된 파일 복원과 LLM 선별: 횡령 의심 임직원의 PC에서 삭제된 계약서·품의서 수백 건을 EnCase로 복원한 뒤, LLM으로 쟁점 조항과 이상 패턴(비정상 금액·허위 거래처명)을 자동 선별했습니다. 사람이 일일이 읽었다면 수주가 걸릴 분량을 하루 안에 고위험 구간으로 압축해 감사인이 집중할 수 있었습니다.

사례 2 — 메신저·이메일 타임라인 재구성: 리베이트 정황이 의심된 조직에서 수년치 업무용 메신저와 개인 이메일 백업을 확보해 LLM으로 거래처명·금액·날짜 키워드를 추출했습니다. AI가 자동 생성한 사건 타임라인이 실제 거래 흐름과 교차 검증되어, 부정 사실을 입증하는 핵심 증거가 됐습니다.

공통 원칙 — 증거 무결성: 두 사례 모두 수집 단계에서 해시값을 기록하고 복제본으로만 분석해 원본 훼손을 막았습니다. AI의 선별 결과는 반드시 원문과 교차 검증했습니다. '사람이 증명할 수 없는 AI의 판단'은 어떤 사례에서도 증거로 쓰이지 않았습니다.

AI 디지털 포렌식의 핵심은 속도가 아니라 신뢰성입니다. 방대한 증거를 빠르게 선별하는 것은 AI가 하지만, 그 결과가 징계·소송에서 흔들리지 않으려면 '기술 + 절차 + 설명가능성'을 함께 설계해야 합니다. 이것이 박재현이 기업 내부조사 현장에서 지켜온 원칙입니다.

In the field, AI and LLMs are already deeply embedded in digital forensics practice. Park Jae-hyun, Executive Director of the ADFS Division at HM Company, has personally conducted AI-assisted analysis of large digital evidence sets in corporate investigations and has established the methodology.

Case 1 — Recovering deleted files and LLM triage: In a suspected embezzlement case, hundreds of deleted contracts and approval documents were recovered from an employee's PC using EnCase, then fed to an LLM to automatically flag unusual clauses and anomalies (abnormal amounts, fictitious vendor names). What would have taken weeks by hand was compressed into a single day, letting auditors focus on the high-risk material.

Case 2 — Reconstructing a messenger and email timeline: In an organization suspected of kickbacks, years of workplace messenger logs and personal email backups were obtained. An LLM extracted vendor names, amounts, and date keywords, and the AI-generated event timeline was cross-checked against actual transaction records — becoming the key evidence that proved the misconduct.

The common principle — evidentiary integrity: In both cases, hash values were recorded at collection and analysis was performed only on copies, preventing any tampering with originals. Every AI selection was cross-verified against the source. No 'AI judgment that a human cannot explain' was ever used as evidence.

The core of AI digital forensics is not speed but reliability. AI handles the rapid triage of vast evidence, but for those results to hold up in discipline or litigation, 'technology + procedure + explainability' must all be designed together. This is the principle Park Jae-hyun has upheld in every corporate investigation he has conducted.