AVLS is nowadays pretty considered on one of important parts in telematics service with a computerization of vehicle. However, with an implementation of commercial OS, individual OS and firmware on AVLS terminals, the cost and developing period are significantly increased. In this paper, we present the effective log-file creation methode about automobile status and location information within a restricted memory through designing AVLS terminals based on embedded linux. The proposed method shows 0.8% better performance on bzip2 compressor comparing to gzip compressor in the compressibility. In addition, bzip2 is faster than gzip about 2.14 times in the speed of compression.
The process of tracking suspicious behavior manually on a system and gathering evidence are labor-intensive, variable, and experience-dependent. The system logs are the most important sources for evidences in this process. However, in the Microsoft Windows operating system, the action events are irregular and the log structure is difficult to audit. In this paper, we propose a model that overcomes these problems and efficiently analyzes Microsoft Windows logs. The proposed model extracts lists of both common and key events from the Microsoft Windows logs to determine detailed actions. In addition, we show an approach based on the proposed model applied to track illegal file access. The proposed approach employs three-step tracking templates using Elastic Stack as well as key-event, common-event lists and identify event lists, which enables visualization of the data for analysis. Using the three-step model, analysts can adjust the depth of their analysis.
Many researchers have proposed the various methods to detect illegal intrusion in order to improve internet environment. Among these researches, IDS(Intrusion Detection System) is classified the most common model to protect network security. In this paper, we propose new log format instead of Apache log format for SSL integrity verification. We translate file-DB log format into R-DB log format. Using these methods we can manage Web server's integrity, and log data is transmitted verification system to be able to perform both primary function of IDS and Web server's integrity management at the same time. The proposed system in this paper is also able to use for wire and wireless environment based on PDA.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권1호
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pp.33-41
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2016
Big data management is becoming an increasingly important issue in both industry and academia of information science community today. One of the important categories of big data generated from software systems is log data. Log data is generally used for better services in various service providers and can also be used to improve system reliability. In this paper, we propose a novel big data management architecture specialized for log data. The proposed architecture provides a scalable log management system that consists of client and server side modules for efficient handling of log data. To support large and simultaneous log data from multiple clients, we adopt the Hadoop infrastructure in the server-side file system for storing and managing log data efficiently. We implement the proposed architecture to support various client environments and validate the efficiency through measurement studies. The results show that the proposed architecture performs better than the existing logging architecture by 42.8% on average. All components of the proposed architecture are implemented based on open source software and the developed prototypes are now publicly available.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3182-3202
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2015
Flexibly expanding the storage capacity required to process a large amount of rapidly increasing unstructured log data is difficult in a conventional computing environment. In addition, implementing a log processing system providing features that categorize and analyze unstructured log data is extremely difficult. To overcome such limitations, we propose and design a MongoDB-based unstructured log processing system (MdbULPS) for collecting, categorizing, and analyzing log data generated from banks. The proposed system includes a Hadoop-based analysis module for reliable parallel-distributed processing of massive log data. Furthermore, because the Hadoop distributed file system (HDFS) stores data by generating replicas of collected log data in block units, the proposed system offers automatic system recovery against system failures and data loss. Finally, by establishing a distributed database using the NoSQL-based MongoDB, the proposed system provides methods of effectively processing unstructured log data. To evaluate the proposed system, we conducted three different performance tests on a local test bed including twelve nodes: comparing our system with a MySQL-based approach, comparing it with an Hbase-based approach, and changing the chunk size option. From the experiments, we found that our system showed better performance in processing unstructured log data.
비디오 월 컨트롤러의 운용 중에 오류가 발생하면 제어 시스템은 로그 파일을 생성하고 로그를 기록한다. 로그 기록으로 인한 시스템의 부하를 줄이기 위해 로그레벨을 사용하는데, 평상시에는 로그레벨을 낮게 설정하여 가급적 로그를 기록하지 않고 오류가 발생하였을 때 로그레벨을 변경하여 상세한 로그를 기록하도록 운용하고 있다. 이로 인해 오류를 인지하더라도 즉각적인 원인 분석 및 대처가 불가능하고 로그레벨을 변경하기 위해서는 운영자의 개입이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 Contextual Bandit을 이용하여 운용 상황에 따라 로그레벨을 자동으로 설정하는 모델을 제안한다.
최근 플래시 저장장치의 사용이 대중화되면서 플래시 저장장치의 특성에 맞는 로그 구조 파일시스템에 대한 관심도 높아지고 있다. 로그 구조 파일시스템은 사용자의 임의 쓰기를 파일시스템에서 순차 쓰기로 바꾸어 처리한다. 이 순차 쓰기를 유지하기 위해 파일시스템에서 가비지 컬렉션(Garbage Collection)을 해 주어야 하는데, 이때 오버헤드로 인해 쓰기 성능이 감소하는 것을 막기 위한 기법으로 SSR (Slack Space Recycling)이 제시되었다. 그런데, SSR은 임의 쓰기를 발생시키기 때문에, 임의 쓰기 성능이 낮은 저가형 저장장치에서 쓰기 성능을 감소시키는 문제가 있다. 본 논문에서 제시하는 부분 가비지 컬렉션은 SSR방식으로 데이터를 기록하기 전에 유효한 블록들을 일부만 복사하여 옮김으로써 무효화 된 공간의 크기를 늘려 임의 쓰기 수를 줄여서 쓰기 성능을 증가시키는 기법으로, SD 카드에서 쓰기 성능을 최대 두 배 이상 증가시켰다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권2호
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pp.29-43
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2004
As the development of an information technique, gradually, mobile device is going to be miniaturized and operates at high speed. By such the requirements, the devices using a flash memory as a storage media are increasing. The flash memory consumes low power, is a small size, and has a fast access time like the main memory. But the flash memory must erase for recording and the erase cycle is limited. JFFS is a representative filesystem which reflects the characteristics of the flash memory. JFFS to be consisted of LSF structure, writes new data to the flash memory in sequential, which is not related to a file size. Mounting a filesystem or an error recovery is achieved through the sequential approach. Therefore, the mounting delay time is happened according to the file system size. This paper proposes a MJFFS to use a multi-checkpoint information to manage a mass flash file system efficiently. A MJFFS, which improves JFFS, divides a flash memory into the block for suitable to the block device, and stores file information of a checkpoint structure at fixed interval. Therefore mounting and error recovery processing reduce efficiently a number of filesystem access by collecting a smaller checkpoint information than capacity of actual files. A MJFFS will be suitable to a mobile device owing to accomplish fast mounting and error recovery using advantage of log foundation filesystem and overcoming defect of JFFS.
통신망과 저장장치의 발달에 따라 내부 사용자에 의한 중요 정보 자산의 외부 유출이 증가하고 있으므로 이에 대한 보안을 강화해야할 필요성이 증대되고 있다. 제안한 파일유출 모니터링시스템은 클라이언트에서 파일이 저장매체에 저장/복사되거나 파일이 종이문서로 인쇄되어 외부로 유출되는 경우에 로그를 발생시켜 서버에서 이를 모니터링한다. 모니터링 방법은 커널 레벨에서 I/O Manager에 의해 발생하는 IRP의 필터링과 Win32 API 후킹 기법을 사용하였다. 특히 파일을 저장매체에 저장하는 경우, 네트워크 공유를 통하여 파일을 저장하는 경우 및 파일의 인쇄를 통하여 유출하는 경우에 로그를 발생시키고 모니터링하는 방법을 구현하였다. 모니터링시스템은 윈도우즈 2000 및 XP 실험환경에서 파일의 복사와 인쇄 시 로그가 $100\%$ 발생되고 모니터링 기능이 수행됨을 확인하였다.
본 논문에서는 로그 분석을 어렵게 하는 요인을 제안하고 이후 분석에 도움을 주는 로그 내 다양한 객체 인식 기법을 설계한다. 오늘날의 IT 시스템에서 로그는 다수의 고급 AI 분석 기술의 핵심적인 원천 데이터이다. 로그에는 유용한 정보가 많이 포함되어 있지만 로그는 본질적으로 반구조화되어 있기 때문에 로그 내 유용 정보에 기술을 직접적으로 적용시키기 어렵다. 로그 분석을 방해하는 요소는 file path, identifier, json 등 다양한 객체이다. 이러한 객체에 대한 BERT기반의 패턴 인식 알고리즘을 설계하고 객체 인식을 수행한다. 본 실험에서 정의한 패턴 인식 알고리즘은 객체의 정의, GROK 패턴, 그리고 정규 표현식에 기반한다. 기존에 알려진 패턴과 정규 표현식을 기반으로 한 간단한 패턴 매칭이 효과적이지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 그 결과 기존 패턴과 정규 표현식만을 사용하는 것보다 훨씬 나은 정확도를 보여준다. 또한, BERT 모델의 경우 인식 객체 이외의 객체를 분류하는 정확도가 99%에 달하는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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