웹 서버에서 로그파일은 웹 서버에 대한 접속정보를 저장한다. 이 정보를 분석하면 웹 서비스를 하는데 있어서 서비스의 질을 높이는데 좋은 참고자료가 될 뿐 아니라 웹 서버에 이상이 생겼을 경우 발생한 오류를 조기에 발견하는 데에도 사용되는 중요한 자료이다. 현재 이러한 로그파일은 텍스트 파일로 저장이 되어있으며 오랜 시간이 지나 그 웹 페이지가 삭제되었을 경우 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지를 찾아보기가 어렵다. 본 연구에서는 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지의 이미지를 저장하는 방법으로 이러한 단점을 보안하고 오랜 시간이 지난 후에도 그 웹 페이지를 볼 수 있는 방법을 제안한다. 이 아이디어가 구현되어 실현되면 또한 Digital Forensic으로써 범죄 수사에도 많은 도움이 될 뿐만 아니라 휴대전화로 풀 인터넷 브라우징이 가능한 풀브라우저에도 적용될 수 있다.
웹 서버에서 로그파일은 웹 서버에 대한 접속정보를 저장한다. 이 정보를 분석하면 웹 서비스를 하는데 있어서 서비스의 질을 높이는데 좋은 참고자료가 될 뿐 아니라 웹 서버에 이상이 생겼을 경우 발생한 오류를 조기에 발견하는 데에도 사용되는 중요한 자료이다. 현재 이러한 로그파일은 텍스트 파일로 저장이 되어있으며 오랜 시간이 지나 그 웹 페이지가 삭제되었을 경우 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지를 찾아보기가 어렵다. 본 연구에서는 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지의 이미지를 저장하는 방법으로 이러한 단점을 보안하고 오랜 시간이 지난 후에도 그 웹 페이지를 볼 수 있는 방법을 제안한다. 이 아이디어가 구현되어 실현되면 또한 Digital Forensic 으로써 범죄 수사에도 많은 도움이 될뿐만 아니라 휴대전화로 풀 인터넷 브라우징이 가능한 풀브라우저에도 적용될 수 있다.
웹 로그 분석은 서비스 개선에 있어 필수적인 절차 중 하나이다. ScienceON은 다양한 과학기술 문헌과 정보를 서비스하는 대표적인 정보 서비스이며, 우리는 지속적인 개선을 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 본 연구는 2020년 5월과 2021년 5월 생성된 ScienceON 웹 로그에 대해 인간과 웹 크롤러로 구분하여 심층적인 분석을 하는 데 목표를 두고 있다. 먼저 S(검색), V(상세보기), D(다운로드) 타입에 해당하는 웹 로그만 추출하여 각 시기에 대해 658,407와 8,727,042 레코드로 정규화하였다. 그리고, 파이썬 'user_agents' 라이브러리를 이용하여 인간과 웹 크롤러로 로그를 분리하였으며, 각 로그에 대해 60초를 기준으로 세션 크기를 설정하고 분석하였다. 인간과 달리 웹 크롤러는 세션 당 평균 행위 패턴(Average Behaviors per Session)의 길이가 상대적으로 길고, 행위 패턴이 V 중심으로 이루어짐으로 확인하였다. 향후 웹 크롤러를 쉽게 탐지하고 대응하며, 인간 사용자의 행위 패턴에 대응할 수 있도록 서비스를 개선할 예정이다.
1990년대 중반 이후 기업들은 인터넷상에서 사용자의 행동에 대한 관심이 높아짐에 따라, 인터넷상에서 사용자의 웹 사이트 클릭 정보가 남아 있는 웹 로그파일에 대한 관심 역시 높아지고 있다. 웹 로그파일에는 사용자 IP, 사용시간, 방문한 주소, 참조주소, 쿠키 파일 등 다양한 정보가 남기 때문에 이것을 이용하면 사용자의 웹 사이트 행위를 구체적으로 분석할 수 있다. 또한, 특정한 유형의 사용자와 관련된 웹 사이트를 찾아 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수도 있다. 본 연구에서는 SPSS사의 데이터마이닝 도구인 클레멘타인을 이용하여 웹 마이닝을 할 수 있는 방법론을 소개하고, 실제 인터넷 허브 사이트의 로그화일을 대상으로 분석을 수행하였다.
웹 서비스는 개방형 서비스로 정보 공유가 주요 목적이다. 하지만 상대적으로 웹 서비스에 대한 공격 및 해킹 사고 또한 급증하고 있다. 현재 웹 해킹 등의 공격을 탐지하기 위해서는 웹 로그의 분석을 통해 우선적으로 수행 가능하며 중요한 역할을 수행하고 있다. 실제 웹 로그 분석을 통해 웹 서비스의 취약점을 분석하고 보완하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 대용량의 웹 로그 정보에 대해 SOM 알고리즘을 적용하여 웹 DoS 공격 등과 같은 웹 서비스에서의 이상 탐지를 수행하였다. 구체적으로 대용량 웹 로그 정보에 대해 SOM 기반으로 BMU(Best Matching Unit)의 발생 빈도를 조사해 발생 빈도가 가장 높은 유닛을 이상(Abnormal) 유닛으로 판단하여 입력된 웹 로그 데이터에 대한 DoS 공격 탐지 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 WEB대상으로 UI테스트를 최초 설계할 때, 웹로그를 분석하여 사용자들의 패턴을 파악하고 자동으로 테스트 시나리오와 케이스를 설계하여 제공하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 메세지큐를 활용하여 로그 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고, 분석 시스템과 사용자들이 사용하는 웹서버를 분리하여 로그분석으로 인한 시스템 과부하 현상을 예방 할 수 있다. 또한 로그분석을 통해 추출된 데이터를 통해 사용자들이 실제로 자주 사용하거나 사용했던 사용 경로를 이용하여 자동으로 테스트 시나리오와 테스트 케이스에 대한 자료들을 접할 수 있어 테스트 분석, 설계 과정에서의 소요되는 시간이 감축되는 것을 기대할 수 있으며, 실제 사용자들이 자주 이용하는 패턴으로 테스트 대상을 정할 수 있기 때문에 후에 테스트를 통한 결함이 조치가 된다면 사용자들이 결함 경험을 줄일 수 있을 것이라 기대한다.
인터넷의 급속한 보급으로 인하여 많은 웹 서버들이 생겨나게 되었다. 이러한 웹 서버의 관리와 운영에 모니터링 시스템이 많이 쓰이고 있다. 대부분의 모니터링 시스템들은 각 서버의 자원 활용 상태나 서비스의 가용성에 대한 정보를 제공하고 있지만 웹 서버의 또 다른 문제인 해킹에 대한 정보는 제공되지 않고 있다. 이것은 해킹에 대한 예방이 기존의 보안 솔루션으로 가능했기 때문인데, 요즘 화두가 되고 있는 웹 해킹에 대해서는 기존의 보안 솔루션으로 예방이 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 웹 애플리케이션의 취약성에 대해 알려주고 웹 해킹 시도로 의심되는 행위에 대한 로그를 제공해 주는 모니터링 시스템을 구현한다. 구체적으로 웹 애플리케이션 언어들 중에서 많이 쓰이는 PHP에 대한 웹 해킹 취약성에 대하여 조사하여 웹 애플리케이션의 취약성 정보를 제공해 주고 웹 해킹 의심로그를 생성해 주는 시스템을 구현한다. 구현된 시스템은 관리되는 서버의 웹 애플리케이션의 취약성을 알 수 있고 웹 해킹 시도로 의심되는 로그를 남겨줌으로써 웹 서버 관리자에게 웹 해킹에 대한 보안성 향상에 필요한 정보를 제공해주는 이점이 있다.
인터넷이 확산과 더불어 보안의 문제도 증가하고 있다. 이로 인해 네트워크 보안과 서비스에 대한 관리자의 책임 또한 더욱더 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 웹로그를 분석하여 웹호스팅 환경에서 장시간 사용되지 않아 보안성이 약한 사용자 계정을 관리자로 하여금 시스템 보안의 틈새를 찾고 이를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위해 WLA(Web Log Analyzer)를 구현하여 웹서버가 수행될 때 기록되는 각각의 로그를 분석한다. 그 결과 웹호스팅을 사용한 계정 이름의 수를 포함한 UUL(Used User List)를 구축하고 일정기간 사용하지 않는 호스팅 서비스 이용자를 찾아내고, 관리할 수 있게 한다.
온라인 기업의 경우 쉽게 가질 수 있는 고객데이터는 고객이 자사의 홈페이지에 접속하여 남기고 간 흔적(Web Log)이나, 고객이 직접 제공하는 데이터 일 것이다. 현재 많은 온라인 기업이 가장 기본적인 분석으로 웹 로그 분석을 시행하고 있으나, 그 양이 너무 많아 수시로 처리하는데는 문제가 있기도 하지만, 가장 쉽고, 기본적인 분석임은 피할 수 없는 사실이다. 기존의 웹 로그 분석에 관한 연구들이 웹 로그 분석을 통하여 사용자패턴 분석에 그친대 비하여 본 논문은 무선 페이지를 위한 컨텐츠추출 및 기존의 데이터중심의 마케팅 전략에서 벗어나 동양적인 정서를 가미한 마케팅 전략도 함께 제시한 것에 그 의의가 있다.
최근에 클라우드 환경의 발전과 더불어 다양한 영역에서 웹을 통한 서비스가 확대되고 있다. 사용자가 웹 서비스에 접속할 때마다 웹 서버에 사용자의 로그 정보가 저장된다. 이러한 로그 정보는 사용자의 웹 서비스 성향을 분석하는 자료로 활용되며 또한 시스템에서 보안 문제가 발생시에 사용자의 시스템 접속을 추적하기 위한 중요한 자료로 사용된다. 현재 대부분 웹 서버의 경우 사용자의 로그 정보를 중앙 집중 방식으로 관리한다. 사용자 로그 정보를 중앙 집중식으로 관리할 경우 운영 측면에서 단순하지만 외부의 악의적인 공격에 매우 취약한 단점을 갖는다. 중앙 집중 관리의 경우 외부 공격에 의해 웹 서버에 저장된 사용자 로그 정보가 임의로 조작될 수 있으며 심한 경우 조작된 정보가 유출될 수 있다. 이러한 경우 웹 서비스의 신뢰를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 웹 서버의 공격에 대한 원인 발생지와 공격자의 추적이 어려워진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 중앙 집중식 로그 관리 방법의 대안으로 블록체인 기술을 적용하여 클라우드 환경에서 사용자 로그 정보를 관리하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 로그 정보가 클라우드 환경을 갖는 프라이빗 네트워크에 블록체인으로 분산 저장되기 때문에 외부 공격으로부터 안전하게 로그 정보를 관리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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