현재 온라인 마케팅 분석을 위해 웹로그 분석시스템을 사용하여 마케팅 결과에 대한 분석을 하고 있지만, 전환에 대한 원인 분석이 사용자의 접속 당시 정보에 의한 데이터로만 분석되고 있어, 본 연구에서는 전환 데이터 분석에 대한 좀 더 현실적으로 분석하기 위한 알고리즘 연구를 제안한다.
웹 마이닝은 사용자의 웹 이용 분석을 위해 웹에서 발생한 데이터를 대상으로 유용한 패턴을 찾아내는 기법이다. 하지만 기존의 웹 마이닝은 웹 로그의 연속적인 특성을 충분히 반영하여 분석하지 못하였다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 프로세스 마이닝을 활용하여 프로세스 모델에 의한 순차적인 관계에 따른 웹 접속 로그를 분석하는 프레임워크를 제시한다. 프로세스 모델에 기반한 웹 로그 분석은 웹 페이지들을 이동한 사용자들의 행위를 이해하고 문제점과 개선방안을 도출하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 제안한 방법론을 이용하여 대학정보시스템의 웹 로그를 분석하여 적용 가능성과 그 분석 결과를 제시하였다.
네트워크 서버 접근시 발생되는 로그는 네트워크 관리에 필수적인 다양한 정보를 가지고 있다. 이러한 정보에서 네트워크 관리에 유용한 정보를 추출하여 사용자 접속량, 비정상적인 접근 등을 예측하여 네트워크 관리의 효율성을 높이고 비용을 줄일 수 있다. 네트워크 관리자는 SNMP를 활용하여 네트워크상 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율과 같은 정보를 기반으로 서버의 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 6가지 로그를 분석하여 사용자의 접속량을 예측에 필요한 정보를 추출한 후 시계열 분석 방법인 이동평균법과 지수평활법을 적용하여 실험하였다. 또한 SNMP 시뮬레이터를 활용하여 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율에 관한 OID를 추출하여 서버의 상태와 장애 예측을 시계열 분석방법으로 실험한 후 엑셀과 R 프로그래밍언어를 통해 시각화된 예측 결과를 제시하였다.
최근 무료 WiFi Zone이 확대되고 있고, Smart Phone으로 무료 WiFi에 접속하여 인터넷으로 접속하여 메신저를 하거나, 메일확인, 정보검색 등을 한다. 하지만 무료 WiFi Zone에서 Smart Phone으로 인터넷을 할 때, 개인정보를 해킹 당 할 수가 있다. 본 논문에서 안드로이드 O,S, Smart Phone에서 무료 WiFi를 이용하여 접속한다. 먼저 메신저와 웹사이트 로그인을 한다. 이때 AirPcap을 이용하여 패킷을 캡처한다. Packet 분석 툴인 WireShark를 사용하여 Packet의 내용을 분석하고, ID, PW와 메신저 대화 내용을 해킹한다. 해킹한 개인정보 ID, 비밀번호를 이용하여 인터넷 사이트에 접속을 하여 관리자 권한을 획득한다. 그리고 Smart Phone에서 WiFi접속 시 공격에 대한 보안대책을 제시한다. 본 연구는 Smart Phone에서 무료 WiFi 접속 때, 보안성 강화연구와 무선 해킹과 방어 기술 발전에 초석이 될 것이다.
최근 대부분의 인터넷 환경이 쳅 기반 시스템으로 발전하면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 일반 사용자가 대형 포털 사이트 웹 서버 접속시 생성되는 로그 정보를 분석하여 웹 서버에 대한 공격을 탐지하거나 웹 마이닝 기술과 접목하기 위해서는 대용량의 웹 로그 정보에 대한 효율적인 분석 기법이 필요하다. 기존 웹 로그 전처리 기법은 로그 문자열의 순차적인 탐색을 수행하므로 대용량의 웹 로그 고속화 처리에 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 웹 로그 정보에 대해 B-트리 인덱싱 벡터 구조를 이용하여 필드별 분류 및 고속 검색 알고리즘을 개발하였다 이를 통해 효율적으로 대용량 로고로부터 효율적인 세션 분석 기능과 개선된 검색 성능을 제공할 수 있었으며 웹 서버에 대한 공격 탐지에도 활용할 수 있었다.
본 논문에서는 리눅스 커널 백도어 침입자에 대한 추적과 커널 백도어의 공격에 대한 대응방법을 다룬다. 해커는 일반적으로 시스템에 침입하여 접속로그파일을 지우거나 위조된 주소정보를 사용하기 때문에 현재 로그기반의 침해사고 분석방법으로는 침입자를 추적하는데 한계가 있다. 이에 대한 해결책으로 DeFor 시스템을 제안한다. 이 시스템은 삭제된 로그복구와 전체 하드디스크 이미지 증거 분석을 통하여 침입자 위치를 추적하고, 신속하게 대응함으로써 해킹 피해를 최소화할 수 있다.
스마트기기가 보편화되고 있고 무선랜의 사용량이 증가함에 따라 로그 AP를 이용한 공격 가능성도 높아지고 있다. 로그 AP에 접속할 경우, 로그 AP는 중간자 공격(Man-in-the-middle attack)을 수행할 수 있으므로, 매우 쉽게 개인 정보를 획득할 수 있게 된다. 다양한 종류의 로그 AP를 탐지하는 방법에 관해 많은 연구가 이루어지고 있고, 이 논문에서는 그 중, 정상 AP에 무선으로 연결하고 이를 중계해서 자신은 정상 AP의 SSID를 보여줌으로써 정상 AP인 것처럼 하여 사용자를 속이는 로그 AP를 탐지하는 방법을 제안한다. 이런 로그 AP를 탐지하는 데 있어서 기계 학습 알고리즘의 일종인 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여, 사용자의 환경에 따라 자동으로 탐지 기준을 설정하여 로그 AP를 90% 이상의 확률로 탐지하는 알고리즘을 제안하고, 이의 성능을 실험을 통해 입증한다.
오늘날 많은 서비스 지원이 웹 사이트를 통해 제공되고 있다. 웹 사이트의 이용 및 효율성을 최적화하기 위하여 방문자들의 이용 패턴 분석이 매우 중요하다. 본 연구에서는 BPI Challenge 2016에서 제공하는 웹 사이트 접속 로그를 분석하여 이용 패턴 분석 및 이용자 그룹별 비교 분석 연구를 수행하였다. 이 데이터는 네덜란드 고용보험사(UWV)의 IT 시스템의 웹 사이트 접속 로그를 제공하며, 고객의 인적 정보, 해당 기관의 웹 사이트를 사용할 때의 고객 행동을 설명하는 클릭 데이터 등의 대한 정보를 포함하고 있다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 사용 고객의 사용 패턴과 고객 그룹 간 특징을 분석하여, 궁극적으로 웹 서비스를 이용하는 고객들을 대상으로 서비스 품질을 향상시키고자 한다.
기업에서 내부자에 의한 기업 기밀 유출 방지는 기업의 생존을 위한 필수 과제이다. 내부자에 의한 정보유출 사고를 막기 위해 기업에서는 보안 솔류션을 도입하여 적용하고 있으나 접근 권한이 있는 내부자의 이상행위를 효과적으로 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이번 연구에서는 기업의 제품 제조 이력, 품질 정보 등을 담고 있는 제조정보시스템의 작업자 작업화면 접근 로그 데이타를 기계학습 기법의 비지도학습 알고리즘을 활용하여 정상적인 접근 로그와 비정상적인 접근 로그를 효과적으로 군집화하는 방법을 연구하여 이상징후 탐지를 위한 최적화된 속성 선택 모델을 제시하고자 한다.
최근 들어 기업정보 시스템의 성공적인 활용은 기업의 효과적인 전략 수행과 기업 경영 목적 달성에 핵심적인 역할을 하고 있다. 기업정보 시스템의 도입 성공 여부를 결정하는 인자 중의 하나가 시스템 활용도로서, 정보시스템 활용도를 측정하는 효과적인 방안을 마련하는 것은 기업 경영에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 기법을 이용한 로그 데이터 분석을 통해 정보 시스템 활용도를 평가한다. 즉, 기본적인 접속 로그 통계뿐만 아니라 정보시스템을 실제로 사용하는 순서를 패턴화하고 유사 사용 기능을 군집화하여, 정보시스템 설계시에 예상하였던 시스템 사용 순서/기능과 실제 현황을 비교함으로써 기존 정보시스템을 개선하거나 확장하는데 피드백을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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