본 논문에서는 안드로이드 기반의 효율적인 모바일 소프트웨어 개발을 위한 로그 서비스 관리 모델을 제안한다. 제안한 모델은 관점지향 프로그래밍을 적용하여 로깅 대상의 변경 없이 로그를 획득하며, 획득한 로그를 원격 호출 인터페이스를 사용하여 로깅 관리자에 전달한다. 로그 관리자는 안드로이드 기본 컴포넌트인 서비스 형태로 구성하며, 로깅 대상 어플리케이션 수행에 독립적으로 로그를 관리한다. 제안한 모델은 로깅을 위한 어플리케이션 변경을 최소화하고, 로깅이 어플리케이션 실행에 미치는 영향을 감소시킬 수 있다.
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.
웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 파악이 가능해졌다. 이에 따라서 스마트폰의 컨텍스트 파악을 통해서 사용자에게 각종 친화적 서비스 모델이 많이 생겨 나고 있다. 사용자의 경로 추론, 실내에서의 사용자의 위치파악, 사용자 위치기반 편의시설 추천 등이 그 예이며, 그 중 애플리케이션 추천은 대표적인 서비스라 할 수 있다. 애플리케이션 추천은 사용자의 컨텍스트에 따라서 애플리케이션 사용내역을 로그 데이터로 만들고, 로그 데이터를 기반으로 컨텍스트에 따라서 사용자의 애플리케이션 추천을 해주는 시스템이다. 여기서 로그 데이터를 가공하지 않고 통계를 통해 추천이 가능하지만, 로그 데이터를 사용하여 의사 결정 트리를 만들게 되면 보다 정확하고, 빠르게 추천이 가능하며 적은 로그 데이터로 더 많은 컨텍스트에 적용하여 추천 할 수 있다는 이점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 추출하고 이 데이터를 기반으로 의사결정트리를 만들어 앱을 추천하는 시스템을 제안한다. 이러한 컨텍스트 수집 방법과 추론모델을 이용한 애플리케이션 추천 시스템은 추후 사용자 친화적 서비스 연구에 많은 도움이 될 것이다.
사용자가 웹사이트를 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 흔적이 남는다. 로그분석이란 데이터를 기반으로 위에서 말한 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 리눅스 시스템은 사용자 로그인, 메일 등 모든 시스템의 활동에 대한 로그를 기록하고 이를 가지고 시스템의 문제에 대해서 분석할 수 있다. 현재 로그 파일을 대부분의 프로그램이 Wab로그에 초점을 맞추고 있으므로, 웹이외의 다른 서비스에 대한 지원이 부족한 상태이다. 많은 국내외 제품들이 존재하지만 대부분의 프로그램이 Wab에만 치중하고 있다. 본 논문에서는 Wab 로그 파일에 대한 분석뿐만 아니라 flop, telnet, mail 서비스에 대한 로그파일 분석을 통합적으로 수행하여 기존의 사용화 제품과는 차별화 된 로그 분석 도구를 개발하였다.
시스템 로그의 분석은 장애의 원인 분석 및 발생 가능성을 예측하는데 중요한 행위이다. 하지만, 로그의 특성상 관련 로그만을 추출하고 이를 대상으로 분석을 진행하는 것이 분석의 시간을 단축하는데 도움이 된다. 본 논문에서는 대용량의 로그파일에서 원하는 키워드를 포함하는 로그를 추출하는 여러 방식 중에서 가장 빠르게 추출할 수 있는 방식을 선택하기 위해서 슈퍼컴퓨터에서 생성된 실제 로그 파일을 대상으로 로그 필터링 속도를 비교하였다. 이를 통해서 선택된 방식을 이용하여 대규모 로그를 필터링하고 이를 기반으로 향후 구축할 로그 분석 솔루션을 구축할 예정이다.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
최근 사이버 공격이사회, 국가적 위협으로 대두되고 있다. 최근 신종 악성코드에 의한 A.P.T 공격이 사회적으로 큰 혼란을 야기하고 있다. 이에 따라 기업 내에서 방화벽, IPS, VPN 등의 네트워크 보안 시스템의 통합 관리를 목적으로 하는 통합관제시스템(ESM)의 필요성이 제기되었다. 그러나 기존의 ESM의 방식은 외부에서 내부로 유입되는 트래픽만을 모니터링하는 네트워크 기반 공격 탐지기법을 사용하기 때문에, 외부 사이버 공격만을 차단할 수 있다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 주요 IT 기반시설의 네트워크, 시스템, 응용 서비스 등으로부터 발생하는 데이터 및 보안 이벤트 간의 연관성을 분석하여 보안 지능을 향상시키는 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 통해 분산 기반의 저장/처리 기술 적용하고자 한다.본 기술을 적용한 지능형 정보 분석 플랫폼 구성을 통해, 가용성과 확장성을 확보하여 통합적 보안 관제가 가능하도록 한다. 뿐만 아니라 기업 내로의 악성코드 유입, 감염(전파) 그리고 실시간 모니터링이 가능하여 고객 서비스 만족도가 향상되는 파급효과가 기대된다.
다양한 보안 장비 내에서 발생하는 보안 로그의 양이 점차적으로 증가하고 있음에 따라, 보안 로그를 수집하여 실시간으로 공격을 분석을 통하여 대응해야한다. 그리하여 본 논문에서는 기존의 관계형 데이터베이스를 사용하지 않으며, 디스크 방식과 인-메모리방식을 혼용함으로써 초기구축비용을 절감할 수 있는 Map/Reduce 기반의 실시간 대용량 보안로그 분석 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 전면 카메라가 탑재된 모바일 기기를 이용한 페이스로그(facelog) 시스템을 제안한다. 우선 사용자의 모바일 기기 사용 여부를 확인하고, 사용 시 전면 카메라로 사진을 촬영한다. 촬영된 사진에 얼굴 탐지 알고리즘을 적용하여 얼굴이 탐지되었을 경우 얼굴의 종횡비를 계산하여 페이스로그에 적합한 영상인지 판단한다. 영상에 각종 상태를 판단할 수 있는 얼굴이 포함되어 있을 경우 해당 영상을 페이스로그 영상으로 수집한다. 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하여 제안하는 시스템을 실험하고, 실험 결과를 통해 제안 시스템이 페이스로그에 적합한 얼굴 영상을 효과적으로 수집함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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