횡령 의심을 회사가 조사·증거 수집하는 방법? 종업원의 업무상 횡령의 조사 프로세스나 대응을 해설
2024년 10월 29일
【리얼 세미나】Bryan Cave Leighton Paisner LLP/ FRONTEO 대담
2024년 10월 30일
기업이 직면한 부정이나 정보 유출 문제의 해결과 적절한 대처에 빠뜨릴 수 없는 것이 '법의학 조사'입니다. 그러나 포렌식 조사의 비용감은, 법무 담당자에게는 꽤 까다로운 것입니다. 조사회사(벤더)가 제출하는 견적의 형식이나 항목도 다양하고, 견해도 알기 어렵고, 최종적인 청구액이 상정외가 되는 사례도 있는 것 같습니다. 이 기사에서는 포렌식 조사의 비용 시세를 해설하는 것과 동시에, 포렌식 조사의 비용 컨트롤에 필요한 지식도 전합니다.
법의학 조사란?
포렌식 조사는 사내 부정이나 정보 유출 등의 사고에 대해 실시하는 감식 조사입니다. 디지털 데이터의 액세스의 흔적이나 데이터의 복원으로부터 원인이나 증거를 규명하는 것을 특히 「디지털 포렌식」이라고 합니다.
법의학 조사의 목적과 대상
사내 부정이 일어난 원인이나 사이버 공격의 경로 등을 규명하는 것으로, 책임의 소재를 밝힐 수 있어 재발 방지책도 세울 수 있습니다. 이를 위해 디지털 장치에 저장된 데이터를 대상으로 부정 행위의 증거를 밝히는 것이 포렌식 조사의 목적입니다.
법의학 조사에서 대응할 수있는 주요 사건 사례
기업에서는 실로 다양한 인시던트로 포렌식 조사가 활용됩니다.
기밀정보나 개인정보의 유출은 퇴직 시 등에 정보를 꺼내는 직원의 부정행위를 식별하기 위해 포렌식 조사를 합니다. 사내에서의 품질 부정이나 횡령, 킥백 등의 부정 행위도 포렌식 조사의 대상으로, 이러한 경우에는 직원이 증거를 감멸하는 경우가 있어, 데이터 복원 등의 기술도 요구됩니다.
또, 기업간의 담합·카르텔이나 구매등의 부정등도, 포렌식 조사가 활용됩니다. 노무 문제나 괴롭힘 문제에서도 직원의 행동 확인에 포렌식 조사가 유효한 경우가 있습니다. 또한 악성 액세스 및 악성코드 감염과 같은 사이버 공격에 대해서는 법의학 조사에서 피해 상황과 침입 경로를 자세히 조사합니다.
법의학 조사에서 수행
법의학 조사는 먼저 "청문회"에서 시작됩니다. 조사의 목적을 명확히 한 후, 「증거 보전」으로서 데이터의 보전과 수집을 개시. 다음에, 그 모은 데이터를 전용의 해석 툴을 이용해 「조사・해석」해, 피해의 경위나 경로를 밝혀 갑니다. 마지막으로 리포트에서 「보고」를 실시해 완료됩니다.
법의학 조사 비용, 시세
포렌식 조사를 조사 회사(벤더)에 의뢰했을 경우의 비용면에 관해서, 조사의 비용감, 비용의 내역이나 요금 체계 이미지, 비용에 관련된 요소를 소개해 갑니다.
법의학 조사의 비용감
포렌식 조사의 비용감은, 조사의 내용이나 조사 범위등의 요인에 의해, 수만엔~수백만엔으로 상당히 폭이 있습니다. 게다가 대규모로 제3자 위원회에 의한 조사·보고가 실시되는 것과 같은 대규모의 안건이라면, 작업량도 필요한 기간도 방대해져, 다액의 비용이 될 것이 예상됩니다.
포렌식 조사 비용의 내역 · 요금 체계
포렌식 조사를 조사 회사에 의뢰했을 경우, 데이터 호스팅(보전비)을 비롯해, 데이터 처리나 검색(기술적 비용), 그리고 증거가 될 수 있을까의 분석·해석(리뷰 비용)이 주된 비용의 내역이 됩니다 . 일반적으로 검토 과정은 비용의 대부분을 차지합니다.
기준으로서, 포렌식 조사에 드는 비용의 시세는 기기 1대에 대해 수십만엔~이 되는 것이 일반적입니다. 산출 방법으로서는, 「PC 1대당」과 같은 기기 단위나 「1GB당」과 같은 데이터량으로의 산출을 볼 수 있습니다.
벤더에 따라서는 견적의 항목이 적고, 「작업 일식」으로 금액이 적혀 있는 등, 「단가×상정량」의 기재가 없는 채 금액을 제시해 오는 케이스도 있는 것 같습니다.
법의학 조사 비용의 변동 요소
조사 내용과 복잡성에 따라 비용이 달라집니다. 예를 들어 로그 분석이나 데이터 복원과 같은 기본적인 조사가 중심인 경우에 비해 광범위한 네트워크 추적이나 대규모 정보 유출 등이라면 보다 고액의 비용이 듭니다. 그 밖에도 조사회사가 조사에 사용하는 기술이 다르기 때문에 이 관점도 비용에 영향을 미친다.
법의학 조사 기간
법의학 조사에 필요한 기간은 조사 대상이 PC1대라면 몇 시간부터, 안건의 규모나 복잡성에 따라서는 수개월로 조사하는 기기의 대수나 조사 항목, 조사 목적 등에 따라 크게 달라집니다.
포렌식 조사 비용이 고액인 이유와 견적 확인의 주의점
법의학 조사 비용이 비싼 이유는 도구 (설비) 비용, 인건비, 수요가 적습니다.
조사회사(벤더)가, 데이터 해석을 위한 설비를, 어떠한 종류나 규모의 사안에도 대응할 수 있도록(듯이) 개발·유지해 계속하기에는 그만한 비용이 필요합니다. 또한 포렌식 기술자는 데이터 관련 기기와 네트워크 등 IT 관련 전문 지식과 경험이 요구되므로 인건비에도 영향을 미칩니다. 법의학 조사는 부정 행위가 있었을 때 필요로 하는 성질 때문에, 수요도 많지 않고, 1건당의 비용이 부피가 크다고 말할 수 있을 것입니다.
그럼에도 불구하고 저렴한 견적을 제시하는 조사 회사는주의가 필요합니다. 포렌식 조사의 내역에서 소개한 다양한 공정 중에서도 초기 데이터 보전·수집 등의 작업 품질은 전체 리뷰 품질에 직결됩니다. 초기 공정의 데이터 취급의 기술·품질이 불충분하면, 리뷰의 비용이 의도하지 않고 부풀어 오르고, 최종적인 비용이 견적으로부터 크게 증액해 버릴 수 있는 것입니다.
법의학 조사 회사 선택 방법
여기까지 소개한 바와 같이, 포렌식 조사의 비용은 조사에 걸리는 엔지니어의 가동량이나 데이터량 등에 따라 크게 달라집니다. 조사회사(벤더)를 적절히 선택하기 위한 착안점・포인트를 해설합니다.
조사 회사의 비용을 계산하는 방법, 요금 설정의 정확성
포렌식 조사는 데이터 처리나 검색 비용, 그리고 증거가 될 수 있는지의 분석·해석(리뷰)이나 데이터 호스팅 등이 비용의 내역이 됩니다만, 통상은 리뷰의 공정이 비용의 대부분을 차지합니다.최종적인 금액은 조사 범위, 조사 내용에 의해 크게 바뀌어, 수만엔~수백만엔으로 상당히 폭이 있습니다.추가 요금을 포함한 비용 형태가 명확한 벤더를 선택하는 것이 좋습니다.
덧붙여 조사에 AI를 이용하는 것의 인지도 최근에는 확산되고 있어, AI를 활용해 조사를 비약적으로 효율화하는 것으로 대폭적인 코스트 메리트를 얻을 수 있습니다. 견적을 모을 때는 반드시 AI와 리뷰를 포함한 총 비용도 요구하고 단가뿐만 아니라 전체 비용도 확실히 비교합시다.
조사회사의 경험이나 전문지식・기술
조사 결과는 엔지니어의 숙련도, 도구(설비) 등에 따라 달라집니다. 다수의 조사 실적을 가진 회사라면, 높은 기술력과 데이터 복구의 노하우가 축적되고 있어 특히 대규모·특수한 조사에서도 케이스 마다 최적의 수법, 적정한 코스트로 대응할 수 있을 것입니다.
또한 고급 데이터 복원 및 분석에는 엔지니어의 숙련도와 전문 도구가 필수적입니다. 덧붙여 조사에 AI(인공 지능)를 이용하는 것의 인지도 최근에는 퍼지고 있어, AI를 활용해 조사를 비약적으로 효율화하는 것으로 대폭적인 코스트 메리트를 얻을 수 있습니다. 견적시에는 AI 이용이나 리뷰를 포함한 총 비용도 요구하고 단가뿐만 아니라 전체 비용도 확실히 비교합시다.
조사회사의 평판
후보가 되는 조사회사를 활용한 적이 있는 기업 등에 레퍼런스를 취하는 것으로, 평판을 확인할 수 있습니다.조사회사에 대해 레퍼런스처가 되는 기업이나 변호사를 문의해, 그 기업이나 변호사로부터 조사회사의 실제의 평판을 듣습니다.수고는 걸리지만, 자사와 안건에 매치한 최적의 회사 선택을 위해 추천하는 방법입니다.
포렌식 조사는 압도적인 실적과 자사 AI 활용의 「FRONTEO」에
FRONTEO는 일본에서의 포렌식의 리딩 컴퍼니로서 「디지털 포렌식 연구회」의 설립에도 기여하는 등, 2003년의 창업시부터 부정 조사에 임해 왔습니다. 그 실적과 자사 개발 AI 엔진에 의한 정확한 조사력이 FRONTEO의 강점입니다.
조사 실적과 그에 기초한 기술 · 노하우
20년 이상의 역사와 부정조사 건수 2,000건 이상이라는 실적으로부터, 세상을 떠들썩하게 하는 불상사안건의 「제삼자위원회」에서도 FRONTEO의 포렌식 기술이 많이 채용. 축적된 노하우와 높은 신뢰성으로 많은 기업의 과제 해결에 기여하고 있습니다.
자체 개발 AI로 실현되는 신속하고 유연한 대응
분석·해석으로 활약하는 자사 개발의 AI 엔진 「KIBIT(키비트)」는 심플하고 고성능의 알고리즘으로, 타제품과는 달리 소량의 교사 데이터, 단기간에서의 도입, 가벼운 계산 처리라고 하는, 포렌식 조사에 유리한 특징이 있습니다. 조기의 구현이 가능한 데다 기업 독자적으로 개발된 시스템이나 특수 데이터에 대해서도 유연하게 커스터마이즈. 대규모 안건이라도 노하우와 기술을 구사하여 정확하게 조사를 추진합니다. 포렌식 조사는 꼭 FRONTEO에 상담해 주십시오.
