Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권1호
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pp.73-88
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2022
This exploratory study aims to understand the potential of log data analysis and expand its utilization in user research methods. Transaction log data are records of electronic interactions that have occurred between users and web services, reflecting information-seeking behavior in the context of digital libraries where users interact with the service system during the search for information. Two ways were used to analyze South Korea's National Digital Science Library (NDSL) log data for three days, including 150,000 data: a log pattern analysis, and log context analysis using statistics. First, a pattern-based analysis examined the general paths of usage by logged and unlogged users. The correlation between paths was analyzed through a χ2 analysis. The subsequent log context analysis assessed 30 identified users' data using basic statistics and visualized the individual user information-seeking behavior while accessing NDSL. The visualization shows included 30 diverse paths for 30 cases. Log analysis provided insight into general and individual user information-seeking behavior. The results of log analysis can enhance the understanding of user actions. Therefore, it can be utilized as the basic data to improve the design of services and systems in the digital library to meet users' needs.
Application log files contain error messages; operational data and usage information that can help manage applications and servers. Log analysis system is software that read and parse log files, extract and aggregate information in order to generate reports on the application. In currently, the importance of log files of firewalls is growing bigger and bigger for the forensics of cyber crimes and the establishment of security policy. In this paper, we designed and implemented the SILAS(SysLog-based Integrated Log mAanagement System) in distribute network environments. It help to generate reports on the the log fires of firewalls - IP and users, and statistics of application usage.
In this paper, we propose a log management service model for efficient developments of android applications. The proposed model consists of two major parts which are the log collector and the log manager service. The log collector can capture the log information of a target application without modifications, because the collector is composed by aspect-oriented programming. The collected logs are transformed to chunk of data, and the chunk of data is sent to the log management service. The log management service is an android service component and an independent application in another process. So, the log management service can reduce the workload of logging in the target application. Through a case study, we show that the proposed log management service model can reduce the log processing time compared to other models without modifications of a target application.
정보 시스템을 이용한 정보 서비스의 향상을 위해서는 이용자의 이용기록을 저장하고, 이를 분석하고 검토함으로써 개선된 서비스를 제공할 수 있는 프로세스의 도입이 요구되고 있다. 또한, 정보센터의 기관특성과 서비스 전략에 따라 필요로 하는 이용기록 및 분석방법에도 차이점이 나타날 수 있다. 본 연구에서는 이용자가 정보 센터에서 제공하는 정보 서비스를 활용하면서 발생하는 이용기록에 대하여 유형별 특징을 살펴보았다. 또한 이를 실제로 운영하는 정보 센터의 분석사례를 통하여 정보 서비스를 개선할 수 있는 구체적인 방안을 모색하였다.
선박 통합 네트워크는 선박에 탑재된 여러 장비에서 발생하는 다양한 정보를 상호 교환하고 통합 관리하기 위한 목적을 가진다. 선박 통합 네트워크에서는 UDP(User Datagram Protocol) 멀티캐스팅 방식으로 시스템 간의 정보를 송수신하는데, UDP는 신뢰성을 보장하지 않기 때문에 정보의 소실 혹은 손상이 발생할 수 있다. 따라서 선박 통합 네트워크 표준은 정보의 소실 혹은 손상으로 인해 발생되는 오류를 기록하기 위한 기능을 정의한다. 이 논문에서는 시스템에서 발생한 오류를 내부적으로 기록하는 내부 로그와 외부의 로그 서버로 송신하여 기록하는 외부 로그 기능에 관하여 분석한다. 또한 분석된 내용을 바탕으로 선박 통합 네트워크에서 오류를 로그 메시지로 만들어 처리 및 송수신하는 모듈을 개발하고, 외부 로그를 기록하고 관리하기 위한 로그 서버를 개발한다.
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.
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.
이 연구는 NTFS 파일시스템에서 디스크의 에러를 복구를 위해 사용하는 저널링 파일($LogFile)에 기록되어 있는 로그 레코드들을 컴퓨터포렌식에 활용하는 방법에 관한 것이다. $LogFile에는 파일 연산의 과정을 그대로 담고 있어서 포렌식의 관점에서는 증거의 보고이다. 그러나 이 구조는 완전하게 공개되어 있지 않아서 구조를 정확히 알고 있지 않다는 어려움이 있다. 이 연구에서는 로그레코드들 기록된 주소 영역에 대해서 역공학적 방법으로 주소 데이터의 구조를 명확히 밝히고 로그레코드마다 그에 관련된 대상 파일이 어떤 것인지 분석하여 포렌식 대상 파일을 식별하고 포렌식 정보를 취득에 활용한다.
In this paper, we analyze the quality status of Health and Welfare division's standardized log and asses the characteristics of the institutions' logs analysis to establish the criteria to minimize hazards and control the quality of log's institutional details to limit extraction. As a result, extraction condition's proposed development direction to adequately assess and control health and welfare abuses privacy control target log. This improvement over the status and quality of information shared with relation to institutional work of the log quality characteristics is made possible. In addition, quality control and inspection standards were prepared in accordance with the institutional log characteristics. Future research will include performing continuous analysis and improvement activities on the quality of logs with integrated control of sharing personal information and distributing information about logs' quality to proactively target organ. Therefore, we expect that correcting proactive personal information misuse and leakage is possible to achieve.
In this paper, we propose a real-time remote logging model for development of android applications using LBS(Location based Service). The model has two major parts: Mobile Log Management Service and Remote Log Server. Mobile Log Management Service consists of the log collector and the remote log manager. The log collector is an aspect of AOP which can collect logs from the target application without modifications of source codes. The remote log manager has a background service component so that it can receive logs whenever the log collector captures logs from the target application. Remote Log Server communicates with Mobile Log Management Service by socket interface. Therefore, Remote Log Server can show logs in real-time. To validate the efficiency of the proposed model, we show a case study, and compare the model with other models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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