• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.920-923
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• 2020

사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존의 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기에 적절하지 않다. 딥러닝(Deep Learning) 기반 침입 탐지는 새로운 탐지 규칙을 생성하는데 적절하다. 그 이유는 딥러닝은 데이터 학습을 통해 새로운 침입 규칙을 자체적으로 생성하기 때문이다. 침입 탐지 시스템 데이터 세트는 가장 널리 사용되는 KDD99 데이터와 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 본 논문에서는 1차원 벡터를 이미지로 변환하고 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용하여 두 데이터 세트에 대한 성능을 실험했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정했다. 그 결과 LID-DS 데이터 세트의 Accuracy가 KDD99 데이터 세트의 Accuracy 보다 약 8% 높은 것을 확인했다. 또한, 1차원 벡터에 대한 데이터를 Kibana를 사용하여 데이터를 시각화하여 대용량 데이터를 한눈에 보기 어려운 단점을 해결하는 방법을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제24권1호
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• pp.3-9
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• 2024

현재 사이버 공격과 보안 위협은 지속적으로 진화하고 있으며, 조직은 신속하고 효율적인 보안 대응 방법을 필요로 한다. 본 논문은 Unified Threat Management (UTM) 장비를 활용하여 네트워크 보안을 향상시키고, 이러한 장비를 통해 수집되는 내부망의 로그 데이터를 Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana, 이하 ELK Stack)을 활용하여 효과적으로 관리하고 분석하는 내부망 보안 강화방안을 제안하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.185-190
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• 2024

2022년 대한민국의 부동산 시장이 하락되는 모습을 볼 수 있다. 이에 따른 원인에는 코로나19와 러시아의 우크라이나 침공이 가장 큰 원인으로 꼽히고 있다. 이 둘의 문제로 경기 침체에 불을 지핌으로써 물가가 떨어지면서 그이후로 환율과 금리 등이 높아지는 문제가 발생하였다. 기존에 활발했던 부동산 시장이 앞서 말한 문제들 때문에 실거래수가 줄어들어 높은 이자로 인해서 부동산 시장이 하락하는 모습을 볼 수 있다. 공공데이터 포털, KOSIS와 서울특별시에서 제공하는 데이터를 Logstash로 수집해서 Elasticsearch로 전달해 Kibana에서 제공하는 대시보드 기능을 이용해 인플레이션, 환율, 대출금리를 시각화로 나타내 원인들을 분석하고 결과를 도출했다. 그리고 서울특별시에서 가장 실거래수가 많은 노원구, 가장 적은 종로구의 특정 아파트 3개를 골라 매 월마다 변하는 실거래가를 Data Table로 나타냈다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.382-389
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• 2018

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.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.159-162
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• 2024

This paper proposes a novel safety autonomous platform (SAP) architecture that can automatically and precisely manage on-site safety through ensemble artificial intelligence models generated from video information, worker's biometric information, and the safety rule to estimate the risk index. We practically designed the proposed SAP architecture by the Hadoop ecosystem with Kafka/NiFi, Spark/Hive, Hue, ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Ansible, etc., and confirmed that it worked well with safety mobility gateways for providing various safety applications.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.39-42
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• 2018

Log analysis and monitoring have a significant importance in most of the systems. Log management has core importance in applications like distributed applications, cloud based applications, and applications designed for big data. These applications produce a large number of log files which contain essential information. This information can be used for log analytics to understand the relevant patterns from varying log data. However, they need some tools for the purpose of parsing, storing, and visualizing log informations. "Elasticsearch, Logstash, and Kibana"(ELK Stack) is one of the most popular analyzing tools for log management. For the ingestion of log files configuration files have a key importance, as they cover all the services needed to input, process, and output the log files. However, creating configuration files is sometimes very complicated and time consuming in many applications as it requires domain expertise and manual creation. In this paper, an auto configuration module for Logstash is proposed which aims to auto generate the configuration files for Logstash. The primary purpose of this paper is to provide a mechanism, which can be used to auto generate the configuration files for corresponding log files in less time. The proposed module aims to provide an overall efficiency in the log management system.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.65-73
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• 2018

본 논문에서는 시뮬레이션 분석 과정의 복잡성을 줄이고 시뮬레이션 다량 수행을 가능토록 하기 위해 Elastic Stack 기술을 이용한 시뮬레이션 결과 분석 환경을 제안한다. 제안된 Elastic Stack 기반 시뮬레이션 결과 분석 환경은 물리적으로 떨어진 다양한 자원 상에서 수행되고 있는 시뮬레이션의 결과들을 중앙의 분석 서버로 자동 전송하고, 전송된 데이터들을 일괄적으로 관리하여 일련의 처리 및 분석 작업이 쉽게 적용될 수 있도록 지원하며, 다양한 가시화를 제공하는 서비스를 연결하여 분석 결과를 게시하는 과정을 손쉽게 구성할 수 있도록 지원한다. 또한, 각 서비스를 네트워크를 이용한 느슨한 연결 상태로 수행할 수 있어 확장성(scalability)을 제공한다. 제안된 시뮬레이션 결과 분석 환경의 유용성을 확인하기 위해 전염병 확산 시뮬레이션을 수행하고 별도의 분리된 서버에서 이에 대한 일련의 분석이 진행되는 과정을 보인다.