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타임라인 분석 (Timeline Analysis)
가장 많이 사용하는 방법이 타임라인 분석이다. 사건이 일어난 시점을 중심으로 생성/수정/삭제/접근한 파일을 살펴보는 것이다.
Source: forensic-proof.com
Date Published: 11/3/2022
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[Forensics] 타임라인 분석 – 정보보안 엔지니어링
1. 타임라인 분석이란 ? 타임라인 분석은 파일시스템의 메타데이터( 할당/비할당 포함 )에 있는 파일 시간을 기준으로 각 파일 시간별 정렬을 통해 가장 …
Source: ethan-ncs.tistory.com
Date Published: 12/5/2021
View: 487
Timeline – 디지털 포렌식 아티팩트 & 증거 분석 기법 공유
[ Timeline 설정 ] “Windows 에서 PC의 내 활동을 수집하도록 허용” 활성화: 30일 동안 윈도우 타임라인에서 사용자 활동을 확인할 수 있으며 해당 기기에서 그 작업을 …Source: www.forensic-artifacts.com
Date Published: 6/15/2022
View: 5414
타임라인 분석 도구 – Digital Forensic Wikipedia
타임라인 분석 도구는 시스템이나 프로그램의 로그 파일들을 분석하여 타임라인을 제공하는 프로그램을 말한다. 타임 라인 정보는 파일의 생성, 수정, …
Source: forensic.korea.ac.kr
Date Published: 9/7/2021
View: 1379
170511 타임라인분석 – 지빵네
타임라인 분석이란? 사건이 일어난 시점을 중심으로 생성/수정/삭제/접근한 파일을 살펴보는 것이다. 분석대상에 대한 우선순위 선별로 효율적인 분석 …
Source: jihwan4862.tistory.com
Date Published: 3/4/2021
View: 6029
[김진국의 디지털포렌식-4] 타임라인 분석 – 데일리시큐
가장 많이 사용하는 방법이 타임라인 분석이다. 분석하는 대상과 관련된 사건이 일어난 시점을 중심으로 생성/수정/삭제/접근한 파일을 살펴보는 …
Source: www.dailysecu.com
Date Published: 3/20/2022
View: 7520
[논문]타임라인 분석 기법을 이용한 디지털 증거 분석 방법론
Study on advanced analysis method based on timeline chart for Digital Forensic Investigation · 초록 · Abstract.
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 2/22/2022
View: 5389
Google 지도 타임라인 – 컴퓨터 – 지도 고객센터
이동 정보 찾기 · 컴퓨터에서 Google 지도를 엽니다. · 휴대기기에서 사용하는 Google 계정으로 로그인합니다. · 왼쪽 상단에서 메뉴 메뉴 를 클릭합니다. · 타임라인 타임라인 …
Source: support.google.com
Date Published: 1/1/2022
View: 4189
타임라인 분석 기법을 이용한 디지털 증거 분석 방법론
Study on advanced analysis method based on timeline chart for Digital Forensic Investigation – Digital forensic;Timeline analysis;Digital evence.
Source: www.kci.go.kr
Date Published: 9/15/2021
View: 1918
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주제에 대한 기사 평가 타임 라인 분석
- Author: 트루바이블 TrueBible
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- Date Published: 실시간 스트리밍 시작일: 2022. 8. 3.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=pXEGR9-VLAc
디지털 포렌식 아티팩트 & 증거 분석 기법 공유
Timeline
개요
작업 표시줄에 있으며, 현재 실행 중인 어플리케이션이나 지난 활동을 표시
– 기본적으로 이른 시간, 특정 과거 날짜에 진행 중이던 작업에 대한 스냅샷 표시
– 기본적으로 이른 시간, 특정 과거 날짜에 진행 중이던 작업에 대한 스냅샷 표시 인터넷 검색 기록, 자주 열어본 파일 등을 시간대 별로 보여줍니다.
– 인터넷 검색기록은 edge로 한정되고 설정을 통해서 끌 수 있습니다.
– 인터넷 검색기록은 edge로 한정되고 설정을 통해서 끌 수 있습니다. 사건이 일어나는 시점을 중심으로 분석
– 사건 발생 시점을 정확히 알 수 없을 때에는 추가적인 분석 기법과 우선 순위 선정이 중요
포렌식 관점
현재 실행 중인 응용프로그램 정보
인터넷 검색 기록 확인
자주 열어본 파일 확인
사용자의 지난 활동 추적
사건이 일어난 시점을 중심으로 생성, 수정, 삭제, 접근한 파일 분석
레지스트리 주요경로
번호 레지스트리 경로 1 Users\
[ Timeline 실행 ]\AppData\Local\ConnectedDevicesPlatform\L. \ActivitiesCache.db 작업표시줄에 작업보기 아이콘을 누르거나 윈도우 키+ Tab 키를 누르면 됩니다.
현재를 기준으로 최대 30일 동안 사용자의 활동을 확인할 수 있습니다.
[ Timeline 설정 ]“Windows 에서 PC의 내 활동을 수집하도록 허용” 활성화:
30일 동안 윈도우 타임라인에서 사용자 활동을 확인할 수 있으며 해당 기기에서 그 작업을 다시 시작할 수 있습니다.
“Windows에서 이 PC의 내 활동을 클라우드로 동기화하도록 허용” 활성화:
해당 기기 뿐만 아니라 다른 기기에서도 해당 작업 내역을 확인하고 다시 시작할 수 있습니다.
Digital Forensic Wikipedia
개요 [ 편집 ]
타임라인 분석 도구는 시스템이나 프로그램의 로그 파일들을 분석하여 타임라인을 제공하는 프로그램을 말한다. 타임 라인 정보는 파일의 생성, 수정, 삭제, 접근 시간이나 USB의 접속 기록, 네트워크 접속 기록 등 시간 정보를 기반으로 만들어진다. 본 절에서는 log2timeline, plaso, 4n6time, Timeliner, Timeline Report에 대하여 살펴볼 것이다.
타임라인 분석 도구 기능 분석 [ 편집 ]
타임 라인 분석 도구의 기능은 입력 포맷의 다양성과, 호환되는 타임라인의 종류, 분석 결과의 출력, 분석 결과와 다른 도구와의 호환성에서 도구별로 차이를 보인다. 타임 라임 분석 도구의 기능 비교 테스트를 위한 평가 항목은 [표 1]과 같다.
[표 1] 타임라인 분석도구 테스트 세트 평가 항목 구분 상세 내용 타임라인 분석 도구 평가 항목 입력 파일 포맷 지원 여부 확인 – Apache access log– EVT, EVTX
– LNK 등 출력 파일 포맷 지원 여부 확인 – BeeDocs, CEF, CFTL
– CSV, Mactime, SIMILE 등 지원 OS 버전 도구의 독립적 사용 가능 여부 GUI / GUI 지원 여부 그래프 기능 지원 여부 타임라인 필터 기능 지원 여부 입출력 DB 연동 여부
타임라인 분석 도구의 평가 항목인 입력 파일과 출력 파일의 결과는 [표 2]와 [표 3]과 같다. log2timeline은 타 도구에 비해 두드러지게 많은 파일 포맷을 지원한다. 따라서 다른 도구와의 연계하여 활용하기가 매우 용이하다. 타임라인 분석 도구 중에서도 plaso는 이미지로부터 이벤트 정보를 추출하고 이를 plaso storage 파일로 저장하기 위해 log2timeline을 사용한다. 또한 4n6time은 데이터베이스를 생성할 때 log2timeline으로 생성된 CSV 파일을 입력으로 받는다. Timeliner도 log2timline의 출력 파일을 입력으로 받아서 분석을 하는 기능이 있다고 명시되어 있기는 하지만 테스트 결과 실제로 작동하지 않기 때문에 입력과 출력을 모두 X로 표시했다.
[표 2] log2timeline 입력 / 출력 도구 입력 파일 출력 파일 log2timeline Apache2 Access / Error logs BeeDocsCEF
CFTL
CSV
Mactime
SIMILE
SQLite 파일
TLN
TLNX
Google Chrome history Encase dirlisting Windows Event Log files (EVT/EVTX) EXIF(다양한 미디어 파일에서 exif 정보나 메타데이터 추출) Firefox bookmarks Firefox 2/3 history FTK Imager Dirlisting CSV 파일 Linux 로그파일 Internet Explorer history 파일, index.dat 파일 Windows IIS W3C 로그 파일 ISA server text export 파일 Mactime body 파일 McAfee AntiVirus 로그 파일 MS-SQL Error 로그 파일 Opera Global and Direct browser history 파일 Office 2007 문서 메타데이터 추출을 위한 OpenXML 메타데이터 PCAP 파일 생성일자 캡처를 위한 PDF 파일 Windows Prefetch 디렉터리 Windows 휴지통(INFO2orI$) Windows 복구지점 Safari Browser history 파일 Windows XP SetupAPI.log 파일 Adobe Local Shared Object 파일(SOL/LSO) Squid Access 로그(httpd_emulateoff) TLN (timeline) body 파일 UserAssist key of the Windows registry volatility psscan,psscan2 모듈 결과파일 Windows 바로가기아이콘(LNK) Windows WMIProv 로그파일 Windows XP Firewall 로그파일(W3Cformat)
[표 3] plaso, 4n6time, Timliner, Timeline Report 입력 / 출력 도구 입력 파일 출력 파일 plaso 디스크 이미지 파일 plaso storage 파일 4n6time타임라인 생성 시
– 디스크 이미지
– 로컬드라이브
데이터베이스 생성 시
– 타임라인 데이터가 담긴
protobuf 파일
– log2timeline CSV파일
타임라인 생성 시
– 타임라인 데이터가 담긴
protobuf 파일
데이터베이스 생성 시
– MySQL파일
– SQLite파일
Timeliner X X Timeline Report X HTML
XLS(TSV)
타임라인 분석 도구의 지원 OS, 독립성, 인터페이스, 그래프 기능, 타임라인 필터 기능, 입출력 DB 연동 기능에 대한 비교 결과는 [표 4]와 같다. 독립성이란 다른 도구 없이 독립적으로 실행 가능한지에 대한 평가다. Timeliner와 Timeline Report의 경우는 각각 PostgreSQL과 Encase가 있어야 동작할 수 있기 때문에 독립성이 없다. [표 4]에서 평가하는 항목에서는 4n6time이 모든 기능을 충족한다. 또한 타임라인 분석 도구 중 유일하게 그래프 기능이 제대로 동작한다. 4n6time은 CLI 상에서 이미지 또는 드라이브의 타임라인 정보를 추출하는 명령어 입력 작업을 간소화한다. 분석자는 GUI 환경에서 빠르게 타임라인 데이터를 수집하고, 필터링 및 출력 작업을 할 수 있다. 또한 필터링 조건도 시각화되어 CLI처럼 옵션을 일일이 익힐 필요 없이, 직관적으로 사용할 수 있는 장점이 있다.
170511 타임라인분석
타임라인 분석이란?
사건이 일어난 시점을 중심으로 생성/수정/삭제/접근한 파일을 살펴보는 것이다.
분석대상에 대한 우선순위 선별로 효율적인 분석 가능
침해 대응시 공격자가 모든 시간정보를 변경하기 어렵다는점 이용, 공격에 대한 단서 및 추적 용이.
등의 효과를 볼 수있다.
모든 분석작업에서 기본적으로 시간데이터는 함께 분석 되기 때문에 중요하다고 볼 수 있다.
파일에 대한 생성/이동/복사 등에 대한 작업을 실행 할 때 MAC time 은 어떤 상태를 보이는가
복사 이동 생성시간 변경 유지 수정시간 유지 유지 접근시간 변경 변경
* 타임스탬프
: 파일 타임 스탬프는 1601년 1월 1일 12:00AM, UTC(Coordinated Universal Time) 을 시작으로 100나노세컨드단위로 64비트값으로 저장된다. 시스템은 프로그램이 파일을 생성, 접근 수정했을 경우 파일타임을 기록한다.
NTFS의 타임스탬프
– UTC포맷 시간값을 저장
– 타임존 변경에 영향을 받지 않음
예) 타임존이 Asis/Seoul(+9)일때 NTFS파일시스템에 저장되어 있는 파일의 시간값이 2016/1/1 10:00 AM이면, 저장될 때에는 UTC기준으로 2016/1/1 01:00 AM 시간으로 저장된다.
FAT의 타임스탬프
– 로컬타임 기준으로 시간값 저장
– 타임존 변경에 영향을 받는다.
예) 타임존이 Asis/Seoul(+9)일때 FAT파일시스템에 저장되어 있는 파일의 시간값이 2016/1/1 10:00 AM이면, 저장될 때에에도2016/1/1 10:00 AM 시간으로 저장된다.
[김진국의 디지털포렌식-4] 타임라인 분석
사건발생 시점 중심으로 생성-수정-삭제-접근 파일 살펴보는 것
–
computer-forensics.sans.org/blog/category/timeline-analysis-computer-forensics
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저장매체가 대용량화됨에 따라 저장매체에 저장되는 파일의 수는 보통 수십만 개에 이른다. 이 파일을 모두 분석하는 것은 현실적으로 어렵다. 파일 이외에도 삭제된 공간, 슬랙 공간, 비할당 공간 등 분석해야 할 영역이 다양하다. 게다가 특정 대상으로 발생한 사건이 아니라면 보통 다수의 시스템을 분석해야 한다. 그렇다면 효과적인 분석을 위해 어떤 방법을 사용해야 할까?가장 많이 사용하는 방법이 타임라인 분석이다. 분석하는 대상과 관련된 사건이 일어난 시점을 중심으로 생성/수정/삭제/접근한 파일을 살펴보는 것이다. 사건이 발생한 시점을 정확히 알고 있는 경우, 손쉽게 관련 증거를 찾을 수 있는 사건이 있는 반면, 정확한 시점을 알고 있어도 관련 증거를 찾기 어려운 사건도 있다. 후자의 경우 추가적인 분석 기법이 더 필요하다. 하지만 모두 분석의 실마리는 사건이 발생한 시점이다.사건 발생 시점을 가늠할 수 없는 경우에는 문제가 발생한다. 수십만 개의 파일을 모두 분석해야 할까? 당연히 그렇지 않다. 이런 상황에서는 무엇보다도 분석가의 경험과 판단이 중요하다. 사건의 성격에 따라 분석해야 할 대상의 우선 순위를 정해야 하기 때문이다.회사 기밀이 외부로 유출됐다고 가정해보자. 회사의 80~100명 규모의 회사로 업무망과 외부망을 분리해서 사용하고 있다. 주요 회사 기밀은 각 팀의 팀장만 접근할 수 있도록 접근 제어가 되어 있다. 공격자는 외부자일 수도 있지만, 내부자일 수도 있다. 네트워크를 이용한 유출도 가능하지만 물리적인 매체를 통한 유출도 가능하다. 이런 상황이라면 당신은 어떤 순서로 분석을 해 나갈 것인가? 정답은 없으니 한번 고민해보자. 시작을 어떻게 하냐에 따라 결과가 나오기까지 걸리는 시간은 매우 큰 차이가 난다. 주어진 정보가 적다고 느낄 수 있다. 하지만 증상 혹은 의심만 가지고 분석에 임하는 경우에 비하면 많은 정보가 주어진 것이다.위와 같이 사건이 발생한 시점을 알 수 없는 사건이라고 하더라도 분석 과정에서 이상 징후가 발생한다면 해당 시점을 기준으로 다시 타임라인 분석을 수행하는 것이 일반적이다. 이렇듯 디지털 포렌식 분석에서 타임라인 분석은 필수 불가결한 존재이다.타임라인 분석이 분석에 유용한 것은 사실이지만 항상 의미 있는 결과가 나오는 것은 아니다. 악성 코드를 가상환경에서 동적 분석하는 경우, 실행한 흔적을 바로 살펴볼 수 있기 때문에 타임라인만으로도 많은 정보를 얻어낼 수 있다. 하지만, APT(Advanced Persistent Threat) 공격과 같은 공격 기법은 피해자가 공격이 발생한지 상당한 시간이 지난 후에 공격을 인지하기 때문에 어려움이 많다.타임라인 분석은 앞서 언급했듯이 시간 정보가 필요하다. 운영체제와 애플리케이션은 다양한 곳에 시간 정보를 남긴다. 다음은 윈도우 환경에서 시간 정보가 남는 데이터 목록이다.-파일시스템 시간 정보 (FAT은 3개, NTFS는 8개)-프리패치 파일의 생성 시간과 파일 내부의 최종 실행 시각-레지스트리 하이브 구조에서 하이브 키의 마지막 접근 시간-EVT 이벤트 로그의 이벤트 생성 시간, 이벤트 작성 시간-EVTX 이벤트 로그의 이벤트 생성 시간-링크(LNK) 파일의 파일시스템 시간과 내부에 저장된 대상의 생성/수정/접근 시간-휴지통의 삭제 시간-IIS 로그의 이벤트 발생 시간-인터넷 익스플로러 사용 흔적의 수정, 접근, 만료 시간-크롬 사용 흔적의 방문 시간, 다운로드 시작 시간-파이어폭스 사용 흔적의 방문 시간, 수정, 접근, 만료, 다운로드 시작/종료 시간-XP 방화벽 로그의 이벤트 발생 시간-시스템 복원 지점에 백업된 파일의 파일시스템 시간 정보위에서 살펴본 기본적인 윈도우의 시간 흔적 이외에도 응용프로그램마다 남기는 시간 정보도 다양하다. 이런 시간 정보를 생성 시간을 기준으로 정렬하거나 혹은 수정/접근 시간을 기준으로 정렬해서 타임라인 분석을 수행할 수 있다.단순히 생성/수정/접근 시간을 기준으로 정렬하는 것 이외에도 각 시간 정보의 의미에 따라 생성 시간과 수정 시간을 비교해보거나 파일시스템 시간과 파일 내부 시간의 연관 관계를 살펴봐야 한다. 이런 연관 관계를 살펴보기 위해서는 각 시간 정보의 의미에 대해서 잘 알고 있어야 하며 많은 경험이 필요하다.특히, NTFS의 시간 정보의 경우, 내부 구조의 속성($STDINFO, $FNA)에 따라 각각 4개씩(생성/수정/접근/엔트리 수정) 총 8개의 시간 정보가 저장된다. 이 시간 정보는 파일의 생성, 이동, 복사, 수정, 이름 변경에 따라 서로 다른 특징을 가진다. 이런 특징을 기반으로 공격자의 의도적으로 시간 정보를 조작했는지 여부도 살펴볼 수 있으며 사용자의 행위를 추적할 수 있다. 그리고 사건이 발생한 이후 빠른 대응이 이루어졌다면 NTFS의 메타데이터 파일인 $LogFile을 이용해 세밀하게 흔적을 분석할 수 있다.그렇다면 이런 분석 작업을 모두 수동으로 해야 할까? 불과 얼마 전까지만 해도 수동적인 작업을 많이 들여야 했지만 최근에는 log2timeline 이라는 도구로 많은 부분을 자동화할 수 있다. 하지만, 추출된 타임라인에서 특정 행위를 판단하는 역할은 여전히 분석가의 몫이다.log2timeline의 활용이나 추가적으로 타임라인 분석을 살펴보고 싶다면 SANS 포렌식 블로그의 “Timeline Analysis” 카테고리를 참고해보기 바란다.여러 흔적에 대해 통합 타임라인 분석을 수행하면 단일 흔적을 분석하는 것에 비해 좀 더 효과적인 분석을 할 수 있다. 하지만, 최근의 공격 기법은 매우 고급화가 되어 있어 이런 타임라인 분석 기법을 무력화하기 위한 안티포렌식 기법이 많이 사용된다. 그로 인해, 침해의 흔적은 밝혀내지만 각 흔적이 서로 연결되지 않는 경우가 많다. 결국, 전체적인 공격의 흐름을 밝혀내지 못하는 경우도 많다.이런 문제점을 극복해보고자 최근에는 포렌식 준비도(Forensic Readiness)에 대한 연구가 활발하다. 포렌식 준비도란, 사건 발생 시 분석을 신속하고 정확하게 하기 위해 사전에 준비가 되어있는지는 검증하는 제도이다. 준비는 장비와 같은 하드웨어적인 시스템을 도입하는 것도 필요하겠지만, 그보다 더 중요한 것은 내부의 보안 정책 강화이다.예를 들어, 각 시스템의 로그 설정만 제대로 되어 있어도 쉽게 분석할 수 있는 사건이 많다. 하지만 로그 설정이 되어 있는 시스템의 경우에도 공격자가 로그 서비스를 중지시켰음에도 불구하고 몇 달이 지나도록 모르고 방치되는 경우가 비일비재하다. 따라서 포렌식 분석이 용이하도록 시스템 설정을 변경하고 지속적으로 변경된 설정을 모니터링 하는 것이 필요하다.공격을 제대로 방어하기 위해서는 “공격은 막을 수 없다”라는 전제를 바로 인식할 수 있어야 한다. 원천적으로 막을 수 없다면 사고가 발생했을 때, 신속하고 정확하게 대응하는 것이 중요할 것이다. 이를 위해, 보안컨설팅 이후, 시스템 운용 중에 포렌식 준비도에 대해 검증해보는 것이 필요하다.강원대학교와 고려대학교 정보보호대학원을 졸업하고 현재는 안철수연구소 A-FIRST 팀에서 침해사고 포렌식 분석 업무를 담당하고 있다. 국내의 디지털포렌식과 관련된 정보 공유를 위해 개인 블로그인 FORENSIC-PROOF와 디지털포렌식 커뮤니티인 FORENSIC INSIGHT를 운영하고 있다.
[논문]타임라인 분석 기법을 이용한 디지털 증거 분석 방법론
디지털 범죄의 증가와 더불어 전 세계적으로 국가 수사기관을 중심으로 디지털 포렌식(Digital Forensics)의 중요성이 매우 급속하게 증가하고 있다. 디지털 포렌식은 범죄 사실을 규명하기 위해 각종 증거를 과학적으로 분석하는 분야인 법과학(forensic science) 분야 중 하나로 디지털 기기에 저장되어 있는 각종 데이터를 조사하여 사건을 규명하는 분야를 의미한다 .
범죄 사실을 규명하기 위해 각종 증거를 과학적으로 분석하는 분야인 법과학(forensic science) 분야 중 하나로 디지털 기기에 저장되어 있는 각종 데이터를 조사하여 사건을 규명하는 분야를 의미한다
컴퓨터에서 사용 흔적 분석에 사용되는 모든 증거 종류에서 시간 정보 구조를 일원화하여 저장할 필요성이 있는 이유는 무엇인가?
Google 지도 타임라인
타임라인 관리
Google 지도 타임라인에는 내 위치 기록을 토대로 추정한 방문 장소와 이동 경로가 표시됩니다. 언제든지 타임라인을 수정하고 타임라인에서 위치 기록을 삭제할 수 있습니다. 내 타임라인은 비공개 정보이며 나에게만 표시됩니다. 모바일과 컴퓨터에서 타임라인을 이용할 수 있습니다.
웹 및 앱 활동과 같은 설정이 사용 설정되어 있으면 위치 기록을 일시중지하거나 위치 기록에서 위치 데이터를 삭제해도 다른 Google 사이트, 앱, 서비스를 사용할 때 Google 계정에 위치 데이터가 저장될 수 있습니다. 예를 들어 웹 및 앱 활동을 사용 설정한 경우에는 Google 검색 및 지도에서 이루어진 활동으로 인해 위치 데이터가 저장되고, 카메라 앱 설정에 따라 사진에도 위치 데이터가 포함될 수 있습니다.
타임라인 분석 기법을 이용한 디지털 증거 분석 방법론
최근 다양한 유형의 증거 분석에서 디지털 증거 분석 기법의 도입이 가속화되고 있으며 중요도가 증가하고 있다. 하지만 개인용 디스크 용량이 커지면서 저장하는 파일의 용량의 수가 증가하면서 전체 데이터를 모두 분석하는 것은 시간과 노력이 많이 소요된다. 대부분의 디지털 증거는 항상 시간정보를 저장하고 있으며, 시간 정보는 디지털 증거 분석에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 시간 유형이 다양하여 단순히 저장된 시간을 기준으로 사건을 분석하면 잘못된 분석결과를 도출할 가능성이 크다. 따라서 본 논문에서는 다양한 디지털 증거의 시간 유형에 대하여 고찰하고, 하나의 시간 축을 기준으로 디지털 증거 분석을 수행할 수 있는 타임라인 분석 기법에 대하여 설명한다.
Recently, importance of digital forensics has increased and using analysis methods of digital evidence in the analysis of evidence of various types. However, analysis time and effort is steadily increasing because personal disk capacity is too big and it has many number of files. Most digital evidence has time property, such as access time, creation time, and modification time. These time information of digital evidence is one of most important factors in the digital forensic area. But if digital examiner simply analyze based on binary source only, it is possible to have wrong result because time has various types. In this paper, we classify various type of time in the digital evidence and describe advanced analysis method based on timeline chart for digital forensic investigation.
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