현대사회에서는 사이버 해킹 공격이 많이 일어나고 있다. 공격이 증가함에 따라 이를 다양한 방법으로 방어하고 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 OpenIOC, STIX, MMDEF 등과 같은 공격자의 방법론 또는 증거를 식별하는 기술 특성 설명을 수집해 놓은 표현들을 기반을 머신러닝과 logstash라는 로그 수집기를 결합하는 새로운 시스템을 제안한다. 시스템은 pc에 공격이 가해졌을 때 로그 수집기를 사용하여 로그를 수집한 후에 로그의 속성 값들의 리스트를 가지고 머신러닝 알고리즘을 통해 학습시켜 분석을 진행한다. 향후에는 제안된 시스템을 실시간 처리 머신러닝 알고리즘을 사용하여 필요로그정보의 구성을 해주면 자동으로 로그정보를 수집하고 필터와 출력을 거쳐 학습을 시켜 자동 침입탐지시스템으로 발전할 수 있을 것이라 예상된다.
최근 카메라를 비롯한 다양한 센서 기술 및 디지털 저장장치의 발달로 사용자의 일상생활의 기록인 라이프 로그를 수집하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 라이프 로그는 모바일 디바이스에 포함된 다양한 센서를 통해 실외에서 수집되는 경우와 실내에 카메라를 중심으로 한 센서를 설치하여 수집되는 경우로 나누어 볼 수 있으며, 수집된 로그는 다양한 방법을 통해 분석하여 사용자에게 요약이나 검색과 같은 서비스 제공에 활용될 수 있다. 본 논문은 오피스 환경에 다수의 카메라를 설치하여 수집한 실내 비디오 로그 데이터를 대상으로 하며, 사용자의 어플리케이션 로그를 분석하여 요약을 위해 활용한다. 다수의 카메라는 오피스의 가운데 부분을 비추도록 하여, 발생한 하나의 이벤트에 대한 다양한 시점의 영상을 얻을 수 있도록 하였다. 전체 요약 과정은 크게 데이터 어노테이션, 사용자 로그분석을 이용한 이벤트 시퀀스 요약, 도메인 지식을 이용한 카메라 뷰의 선택으로 나뉘어 수행된다. 최종적으로 실험을 통해 제안하는 요약 방법이 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문은 Secure OS 기반으로 운용되는 중요 임무 서버에서 효율적인 상세 보안 감사 방법을 다룬다. 이를 위해서 임무 서버들 내에서 프로세스, 객체, 사용자 명령, DB 쿼리 수준에서의 상세한 보안 로그가 3종의 로그 수집 모듈에 의하여 수집된다. 로그 수집 모듈은 자체 개발한 것으로서, 보안 시스템의 한 구성 요소로 포함되어 있다. Secure OS의 모듈은 프로세스와 객체 단위의 시스템 보안 로그를, BackTracker의 모듈은 사용자 수행명령 세션 로그를, SQLTracker의 모듈은 데이터베이스 쿼리를 상세한 수준으로 수집한다. 특정 사용자 혹은 객체에 대한 사용 행위를 감사하고 추적하고자 할 때, 본 보안 로그 간의 상호연관 기법은 상세 감사 및 모니터링 업무를 효과적으로 지원할 수 있다.
각 조직의 시스템관리자 또는 보안 관리자는 보안 침해사고가 발생한 경우 사고의 원인 분석과 이를 통해 감염 및 피해를 입은 시스템 분석을 위해서 조직 및 기관에서 사용되고 있는 컴퓨팅 기기의 로그 정보를 지속적으로 수집하여야 하여야 한다. 그리고 수집된 로그는 취약성이 있는 기기를 식별하여 보안사고 예방 활동에도 활용 할 수 있다. 또한, 최근 많이 발생하고 있는 내부자를 통한 정보 유출을 사전에 예방하는 데에도 활용 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 윈도우 시스템이 기본으로 제공하는 기능과 명령어를 사용 할 수 있는 오픈소스를 이용하여 로그 정보를 수집 시스템을 개발 하였다. 그리고 수집된 로그 정보를 다양한 관점에서 조회 및 분석이 가능 하도록 오픈소스 기반의 검색엔진 시스템과 연동할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
최근 사이버 공격은 다양한 정보시스템에 심각한 피해를 주고 있다. 로그 데이터 분석은 이러한 문제를 해결하는 하나의 방법이다. 보안 로그 분석시스템은 로그 데이터 정보를 수집, 저장, 분석하여 보안 위험에 적절히 대처할 수 있게 한다. 본 논문에서는 보안 로그 분석을 위하여 분산 검색 엔진으로 사용되고 있는 Elasticsearch와 다양한 종류의 로그 데이터를 수집하고 가공 및 처리할 수 있게 하는 Logstash를 사용하여 보안 로그 분석시스템을 설계하고 구현하였다. 분석한 로그 데이터는 Kibana를 이용하여 로그 통계 및 검색 리포트를 생성하고 그 결과를 시각화할 수 있게 하였다. 구현한 검색엔진 기반 보안 로그 분석시스템과 기존의 Flume 로그 수집기, Flume HDFS 싱크 및 HBase를 사용하여 구현한 보안 로그 분석시스템의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 Elasticsearch 기반의 로그 분석시스템을 사용할 경우 하둡 기반의 로그 분석시스템에 비하여 데이터베이스 쿼리 처리시간 및 로그 데이터 분석 시간을 현저하게 줄일 수 있음을 보였다.
최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.
최근 안드로이드 모바일 기기의 사용자가 증가함에 따라 디지털 포렌식 분야에서도 안드로이드에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 해당 플랫폼 및 기기의 고유한 특성을 이용한 증거수집 및 분석에 대한 연구는 부족한 실정이다. 안드로이드 시스템의 특징 중 하나인 안드로이드 로그는 기기의 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터로서, 안드로이드 하부 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동 내역과 관련한 기록이 저장되기 때문에 포렌식적으로 매우 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 로그의 고유한 특성을 사용자 행위와 연계하여 유의미한 정보를 이끌어내는 안드로이드 로그 수집 분석 시스템을 제안하고 나아가 로그 분석의 효율성을 극대화하여 현장에서 실시간 증거 분석이 가능하도록 해주는 효율적 분석 기법을 제안한다. 실험에서는 제안하는 로그 수집 분석 시스템을 이용함으로써 다양한 사용자 행위 정보를 수집하여 구체적이고 직관적으로 표현 가능함을 보이고, 제안하는 로그 분석 기법이 일반 정규식 검색 방법에 비해 10배 이상 검색시간을 단축함을 보인다.
인터넷의 발전으로 내부네트웍을 보호하기 위한 보안제품들의 개발이 활발해졌다. 이에 따라, 여러 종류의 보안제품이 개발되었고 이에 따라 포맷이 다른 보안로그의 종류도 다양하다. 이는 각 시스템에서 발생된 로그들을 통합하기 위하여 표준적인 포맷이 필요함을 의미한다. 따라서, 이러한 로그들을 수집하여 통합하고 연계성을 갖게 하는 것이 중요한 의미를 갖게 되었다. 본 논문에서는 기존의 보안로그 형태를 정형화하기 위하여 분석하며 이를 토대로, 로그수집 Agent를 이용하여 여러 시스템에 설치되어 있는 IDS/Firewall/Router의 로그를 수집, 분석, 정형화시켜 침입을 방지하고 침입자를 발견하는 로그분석기를 제안하고 설계한다.
전자상거래에서 쇼핑몰의 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 웹사이트 상에서 사용자 행동 패턴 정보를 수집해야 한다. 본 논문에서는 사용자 패턴 수집 시스템으로 쇼핑몰 서버에 기능을 추가하고 지능형 웹로그 서버를 정의하며 이를 설계, 구현하였다. 전자상거래 쇼핑몰 서버에는 사용자 행위 정보를 로그에 포함시켜 지능형 웹로그 서버에 전송하는 기능을 추가하였다. 그리고 지능형 웹로그 서버는 쇼핑몰 서버로부터 받은 로그 데이터를 분석하고 데이터베이스화하여 저장한다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO기술을 사용한다. 그리고 저장된 데이터베이스를 레코드셋 단위로 원격에서 제어 가능하게 한다. 또 생성된 데이터베이스에서 필요한 데이터를 선별하여 XML DB로 저장한다. 이와 같은 사용자 패턴 수집 시스템은 데이터베이스 접근 속도가 빠르고, 관계형이나 비관계형 둘 다의 데이터베이스 접근이 가능하다는 장정을 가지며, 원격 데이터 베이스 접근 시 서버의 부하를 줄일 수 있다는 장점이 있다.
스마트폰 및 웨어러블 디바이스의 발달과 함께 이러한 기기들로부터 라이프로그를 수집하는 플랫폼 및 시각화와 관련된 연구들도 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 연구들은 라이프로그의 송수신 시 특정 디바이스 및 플랫폼에 종속되어 다양한 기기로부터 데이터 수집이 불가능하다. 또한, 사용자의 위치 정보와 같이 특정 영역에 특화되어 있는 라이프로그에 대하여 다양한 분석 결과를 시각화하여 제공하지 않는다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 라이프로그 수집 플랫폼에서 사용자의 위치 정보를 분석하고 라이프로그의 수집을 위한 인터페이스와 시각화 도구를 개발한다. 이를 위해 제안 시스템 개발 시 필요한 요구사항을 정의하고 분석한다. 이후 분석한 요구사항에 따라 RESTful API 기반의 인터페이스와 다양한 그래프 및 지도 등을 이용한 라이프로그 시각화 도구를 개발하고 구현 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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