서버는 사용자의 요청에 따라 정보를 제공한다. 사용자는 외부 혹은 내부 네트워크에서 서버에 접근하여 데이터를 요청하고, 서버는 서버 내의 데이터 스토어에 저장되어 있는 데이터들을 지정된 방식에 맞게 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 일련의 처리 과정들은 서버의 로그로 보관되어지며, 로그는 처리 과정의 세부적인 정보들을 가지고 있다. 서버 관리자는 로그에 기록되어 있는 정보들을 이용해 사용자의 행동을 파악할 수 있으며, 악의적이거나 잘못된 접근 또한 감지할 수 있다. 로그데이터 안에는 접속시간, 사용자 IP, 포트정보, 프로토콜정보, 이벤트 등 사용자가 활동한 흔적들이 기록된다[1]. 어떤 사용자가 언제 어떠한 경로로 어떠한 행위를 하였는지에 대하여 로그는 기록하고 있다. 본 논문에서는 이벤트로 서버에 요청하는 쿼리문과 사용자의 IP주소를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 파악하고 분석하며, 분석된 행동 패턴과 사용자 정보를 기반으로 악의적인 접근을 방지하고 통제하고자 한다.
인터넷쇼핑몰 서버에의 고객의 상품에 대한 접근을 추적하여 고객의 성향을 추출하기 위한 웹마이닝에서는 웹서버가 생성하는 로그에서 필요한 정보를 수집하였다. 그러나 웹서버가 생성하는 로그는 단순 페이지 액세스의 정보만을 포함하고 있어, 현재 데이터베이스와 연동되어 동작하는 CGI 및 서버스크립트(JSP, ASP, PHP)등을 이용한 시스템에서는 CGI나 스크립트 파일명만 로그로 기록되고 분석시 가장 중요한 상품코드 및 상품 카테고리는 포함되지 않는다. 제안한 모델에서는 기존 쇼핑몰 시스템과의 연동 및 성능을 고려하여 웹서버에 분석전용 가상로그를 기존의 로그파일에 발생시키는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 기존 사이트에 복잡한 코드를 추가할 필요 없이 간단한 로그발생코드 한 줄을 추가함으로써 해결할 수 있었다. 또한 유효 로그 필터링 및 클리닝에 걸리는 시간은 일반로그 분석대비 30%정도 향상되었으며 일반 로그에서는 불가능한 고객이 접근한 상품정보코드 및 카테고리코드 등의 정보를 쉽게 추출할 수 있었다.
본 논문은 RAID5가 갖는 쓰기 문제를 극복하기 위하여 지금까지의 연구 중에서 가장 우수한 성능을 나타내는 패리티 로깅 기법의 단점을 개선한 새로운 패리티 로깅 기법을 제안한다. 제안된 기법은 패리티 로깅기법에서 가장 큰 오버헤드인 패리티 로그의 크기를 줄이기 위하여 로그 데이터를 압축하는 방법을 사용한다. 로그 데이터의 압축은 로그 데이터의 저장에 필요한 비휘발성 버퍼의 크기와 로그 데이터 접근시간을 감소시켜 전체적인 성능을 향상시킬수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능분석 결과에서 제안된 기법은 기존의 패리티 로깅 기법에 비하여 디스크 접근시간에서 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
시스템의 로그 정보는 불법적인 시스템 접근에 대한 문제를 해결하는데 결정적인 단서를 제공하기 때문에 로그 데이터의 수집 및 분석은 시스템 관리자에게 매우 중요하다. 리눅스 시스템에서는 다양한 종류의 로그 데이터를 수집하기 위하여 syslog 유틸리티를 이용해 오고 있다. 그러나 시스템 관리자는 syslog 유틸리티에서 지원하는 서비스에 의존해야 하는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 시스템 관리자로 하여금 syslog 유틸리티에서 지원하고 있지 않는 파일 접근에 대한 로그 정보를 수집할 수 있도록 하는 syslog 에이전트를 제시하고자 한다. 제시한 syslog 에이전트의 기본 개념은 FUSE를 생성한 후, syslog를 이용하여 FUSE가 마운트된 디렉토리에 존재하는 임의의 파일에 대한 접근 정보를 로그 파일에 저장하는 것이다. 제시한 기법의 기능적 타당성을 검토하기 위하여 리눅스(우분투 14.04)에서 FUSE 기반의 syslog 에이전트를 구현하여 임의의 파일 접근에 대한 정보를 로그 파일에 저장하고 저장된 로그 파일의 정보를 확인한다.
대다수의 웹 검색 포탈들은 인터넷 상의 정보들을 주제별로 분류한 디렉토리 서비스를 제공하며, 이러한 디렉토리들에 대한 접근 과정을 기록한 로그는 이용자의 실제 디렉토리 접근 행위를 사실적으로 반영한다. 본 연구는 디렉토리 서비스 이용자들의 다양한 디렉토리 접근 행태를 파악하기 위해 네이버에서 생성된 디렉토리 접근 로그들을 분석하였다. "세션"을 한 명의 이용자가 단일한 정보 요구를 지니고 디렉토리들을 접근한 일련의 과정으로 정의한 후, 본 연구에서는 전체 세션들을 정보 획득까지의 경로에 따라 여섯 가지 유형으로 분류하는 방법론을 개발하였다. 또한 세션 유형별 디렉토리 접근 빈도, 세션 내 항해 길이, 세션 내 주제에 대한 분석 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 디렉토리 서비스 구축을 위한 근거로서 활용될 것으로 기대된다. 것으로 기대된다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.283-291
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2000
인터넷 서비스 제공자들이 관심을 가지고 있는 것 중 하나는 인터넷 사용자들의 서비스 이용 패턴과 경향을 분석하는 것이다. 이를 통해 매출 증대와 실제 경영에 도움이 되는 사용자의 특성을 이해할 수 있기 때문이다. 이와 관련된 기본적인 접근방법은 사용자가 웹 서버에 접근했을 때 서버에 남는 웹 로그를 분석하여 사용자 패턴을 분석하는 것이다. 웹 로그 분석에 전형저인 통계기법이 사용되고 있다. 그러나 단순 통계 기법만으로는 알려지지 않는 데이터들 사이에 숨겨진 유용한 정보를 찾는 데에는 한계가 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 마이닝 기술을 이용한 새로운 접근 방법이 시도되고 있다. 그러나 실제로 웹 로그에서부터 데이터 마이닝 기술을 이용하는 데에는 전처리 과정의 어려움과 실제 유용한 패턴을 어떻게 정의하는 가가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 로(raw) 데이터인 웹 로그에서 유용한 패턴을 찾기 위한 전처리 과정을 알아보고, 웹 마이닝 시스템에 적합한 트랜잭션의 데이터 구조를 제시한다. 그리고 정의된 데이터 구조를 통한 패턴 발견 과정인 웹 사이트의 개념계층을 이용한 통계 기법과 연관규칙(Association Rules) 탐사에 대해 알아본다. 마지막으로 정의된 데이터 구조를 통한 새로운 유용한 패턴을 정의한ㄷ.
네트워크 기술의 발전으로 인터넷의 보급률이 증가함에 따라, 네트워크 사용량 또한 증가하고 있다. 그러나 네트워크 사용량이 증가함에 따라 악의적인 네트워크 접근 또한 증가하고 있다. 이러한 악의적인 접근은 네트워크에서 발생하는 보안 로그를 분석함으로써 탐지가 가능하다. 그러나 대규모의 네트워크 트래픽이 발생함에 따라, 보안 로그의 처리 및 분석에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 MapReduce 환경에서 네트워크 공격 탐지를 위한 실시간 로그 분석 시스템을 개발한다. 이를 위해, Hadoop의 MapReduce를 통해 보안 로그의 속성을 추출하고 대용량의 보안 로그를 분산 처리한다. 아울러 처리된 보안 로그를 분석함으로써 실시간으로 발생하는 네트워크 공격 패턴을 탐지하고, 이를 시각적으로 표현함으로써 사용자가 네트워크 상태를 보다 쉽게 파악할 수 있도록 한다.
IOT의 발전으로 많은 디바이스들이 사용자들에게 제공되어 데이터를 얻거나 제어함으로서 유용하게 사용되고 있다. 보통 하나의 디바이스에 다수의 사용자가 접근하여 데이터를 얻거나 제어 함으로써 서비스를 받게 된다. 그러나 하나의 디바이스를 여러 사용자가 이용하게 되면 어떤 사용자에 의해 디바이스가 오작동을 할 수 있고 결함이 발생할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 경우를 예방하고 디바이스를 관리하기 위해 FUSE와 Syslog를 이용하여 디바이스 접근에 대한 정보 로그하는 기법을 제시한다. 이를 위하여 리눅스(Ubuntu 16.04)에서 문자 디바이스 드라이버 모듈을 작성하여 커널에 삽입하고, 디바이스에 접근을 시도하는 테스트 프로그램을 작성하여 디바이스에 접근할 때 접근 정보를 로그하는 기법을 제시한다.
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.
웹 네비게이션 마이닝은 웹 접근 로그 데이타를 분석하여 웹을 항해하는 패턴을 발견하는 기법이다. 하지만 사용자들은 웹을 항해할 때 정상적인 계층적 경로를 따르지 않는 경우가 많기 때문에 웹 접근 로그 데이타에는 웹 항해 패턴 발견에 장애가 되는 잡음 정보가 많이 포함된다. 결과적으로 웹 접근 로그 데이타만을 이용한 기존의 웹 네비게이션 마이닝은 이런 잡음을 해결하기 위한 전처리 과정의 복잡성 등으로 인하여 웹 항해 패턴을 효율적으로 발견하는 데 좋은 성능을 보여주지 못했다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 웹 접근 로그 데이타 외에 웹의 하이퍼링크 구조 정보를 함께 이용하여 웹 네비게이션 패턴을 효율적으로 발견하는 기법을 제시하였다. 웹 사이트의 계층적인 하이퍼링크 구조로부터 생성된 WebTree라 불리는 구조를 이용하여 웹 접근 로그 데이타에 포함된 비정상적인 경로에 대한 잡음을 효율적으로 제거하였다. 이 기법을 이용해 구현된 SPMiner(Sequence Pattern Miner) 시스템은 로그 데이타와 하이퍼링크 계층구조를 함께 이용함으로써 전처리의 오버헤드를 현저히 감소시켰고 결과적으로 효율적으로 네비게이션 패턴을 찾아주고 이를 추천에 이용할 수 있는 기반을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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