본 논문은 데이터베이스 SQL 교육 효과를 높이는 방법에 대하여 연구하였다. 실무에서 요구되는 다양한 데이터베이스 응용 사례를 프로그래밍 할 수 있도록 학부 학생들에게 SQL을 교육하기 에는 한정된 교육시간이 부족할 수밖에 없다. 따라서 학부 학생들에게 적은 량의 강의 시간에도 불구하고 실무적 응용이 가능한 수준의 SQL 능력을 배양할 수 있도록 강의 커리큘럼을 개발하는 것이 데이터베이스 교육에서 대단히 중요하다. 본 논문은 다양한 데이터베이스 응용 사례를 유형화하고, 그 유형에 대응하는 SQL 패턴을 제안하였다. SQL 패턴의 수가 몇 개 되지 않음으로 학부 학생들에게 효과적인 SQL 교육이 가능할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 현재 운영되는 수강신청 시스템에서의 데이터베이스 성능을 향상시키기 위하여 SQL문 분석을 하였다. 수강신청 업무와 관련된 트랜잭션들에서 사용 중인 SQL문장들을 실행계획을 통하여 현행 데이터베이스 성능을 측정하였으며, SQL 분석을 통하여 보완한 SQL문장들이 성능이 향상된 결과를 확인하였다. 전반적으로 실행계획 분석을 통하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시켰으며, 수강신청 SQL 의 일부 개선방법을 시험결과로 보였다. 개선된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화한 최적화된 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 제안된 방법으로 재조정된 수강신청 시스템은 이전에 운영하던 수강신청시스템에 비하여 성능적 측면에서 우수한 결과를 나타내었으며, 통합 성능 시험 결과 1.8배 ~ 18배의 응답시간 단축을 가져왔다.
본 논문은 MS-SQL 데이터베이스의 환경과 OLE 원격 접속 기능, C++ 환경을 바탕으로 MS-SQL 데이터베이스 암호정책과 사용자 계정 패스워드 접속 시도, 패스워드 없는 사용자 계정, 패스워드를 일정 기간 이상 변경하지 않은 경우 등에 대한 점검을 통해서 보안취약점 기능을 설계한다. MS-SQL 데이터베이스와 C++의 연동을 위해서는 OLE DB 기능을 사용한다. OLE DB 연동을 통해 계정마다 암호정책 강제 적용의 유무를 확인하고, 계정별 패스워드 접속 실패 유무, 패스워드 없는 사용자, 패스워드를 일정 기간 이상 변경하지 않은 경우 등을 종합적으로 판단하여 보안취약점 유무를 판단한다. MS-SQL 데이터베이스 패스워드 기능과 관련하여 여러 가지 기능들을 판단해서 보안취약점을 점검할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제시하는 기능을 활용하여 MS-SQL 데이터베이스 보안을 강화하고자 한다.
정보시스템 감리의 중요성이 커지면서 공공기관이나 기업에서 높은 품질의 시스템을 구축하기 위해 많은 비용을 투자하고 있으며 효율적인 감리 작업을 수행할 수 있는 도구에 관한 연구도 많이 진행되고 있다. 정보시스템의 핵심인 데이터베이스 관련 감리 작업에서 다양한 모니터링 도구를 활용해 많은 검사항목에 대해 감리할 수 있지만, 데이터베이스 성능에 많은 영향을 미칠 수 있는 SQL 감리에는 기능적으로 부족한 면이 존재한다. 대다수의 모니터링 도구들은 메타 정보 기반으로 검사하기 때문에 메타 정보가 없거나 정확하지 않으면 SQL 감리 작업을 수행하기가 어렵고 SQL 문장의 구체적인 문제점을 도출할 수도 없다. 따라서 본 연구에서는 ANTLR를 활용한 SQL 검사기를 설계하고 구현한다. 구현된 SQL 검사기를 통해 기존의 수작업으로 SQL을 검사하는 것보다 효율적으로 수행할 수 있다. 그리고 기능적인 측면에서 다른 모니터링 도구에 비해 더 많은 검사 규칙을 SQL 검사 작업에 적용할 수 있다. 본 연구에서 제시한 SQL 검사기는 개발 단계부터 운영단계까지 감리 작업을 수행하여 정보시스템의 안정성을 높일 수 있다고 기대한다.
정보시스템 감리는 정보시스템을 성공적으로 구축하기 위한 요건이지만 정보시스템의 규모가 커질수록 감리작업 수행의 효율성이 저하되는 문제가 있다. 정보시스템 하위 감리 영역에도 동일한 문제가 존재하는데 본 논문에서는 데이터베이스 성능을 위한 SQL 감리 도구를 구현하여 데이터베이스 감리의 효율성 문제를 다루고자 한다. 본 본문에서 데이터베이스 성능을 위한 SQL 감리 도구를 설계하는 과정에서 SQL 감리작업에 필요한 요구사항들을 분석한다. 이를 바탕으로 SQL 감리 도구의 프로세스를 정보시스템 감리 절차에 따라 SQL 감리의 특성에 맞추어서 설계한다. 이후 데이터베이스 설계 방법론을 적용하여 SQL 감리 수행과정의 모든 정보를 저장하는 통합 레파지토리도 설계하였다. 구현하는 과정에서는 설계된 내용에 따라 감리작업 정의모듈, 감리작업 수행 모듈, 감리작업 결과 보고 모듈로 나누어 구현하였다. 구현한 도구를 활용하여 중국 모 전력 공사 프로젝트에 적용하여 보았고, SQL 감리에 활용할 수 있는 도구들과 비교해 보았다. 본 논문에서 구현한 SQL 감리 도구는 전반적인 SQL 감리 작업을 수행 할 수 있으며 데이터베이스 성능을 위한 감리 작업에 소요되는 비용을 줄이고 결과의 정확성을 높일 수 있을 뿐만아니라 SQL 파싱을 통해 검사규칙을 확장하여 적용할 수 있다.
Ashwaq A., Al-otaibi;Reem M., Alotaibi;Nermin, Hamza
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.107-115
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2022
Recently, big data applications need another database different from the Relation database. NoSQL databases are used to save and handle massive amounts of data. NoSQL databases have many advantages over traditional databases like flexibility, efficiently processing data, scalability, and dynamic schemas. Most of the current applications are based on the web, and the size of data is in increasing. NoSQL databases are expected to be used on a more and large scale in the future. However, NoSQL suffers from many security issues, and one of them is access control. Many recent applications need Fine-Grained Access control (FGAC). The integration of the NoSQL databases with FGAC will increase their usability in various fields. It will offer customized data protection levels and enhance security in NoSQL databases. There are different NoSQL database models, and a document-based database is one type of them. In this research, we choose the CouchDB NoSQL document database and develop an access control mechanism that works at a fain-grained level. The proposed mechanism uses role-based access control of CouchDB and restricts read access to work at the document level. The experiment shows that our mechanism effectively works at the document level in CouchDB with good execution time.
빅데이터와 함께 등장한 NoSQL은 기존 관계형 데이터베이스로는 해결하기 힘든 문제를 새로운 아키텍처와 데이터 모델로 해결하고자 한다. 관계형 데이터베이스와는 달리 NoSQL 데이터베이스는 기능과 아키텍처 그리고 한계점이 제품마다 다르기 때문에 NoSQL 데이터베이스를 선택하기 위해서는 많은 고려사항이 필요하다. 이렇게 데이터베이스의 선택의 폭이 넓어진 만큼 선택의 어려움은 더욱 증가했다고 볼 수 있다. 또한 NoSQL 데이터베이스의 발전은 기존의 관계형 데이터베이스의 기능을 확장하는 데도 기여했다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스를 보다 정확히 이해하기 위해 관계형 데이터베이스와 비교 분석하고 오픈 소스 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL의 최신 NoSQL 관련 기능에 대해 알아본다. 또한 NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용해 NoSQL과 PostgreSQL의 성능을 비교하고 앞으로의 발전 방향에 대해서 논한다.
MySQL 데이터베이스는 현재 데이터베이스 시장 점유율에서 2위를 차지하고 있다. 특히 InnoDB 스토리지 엔진은 MySQL 5.5 버전부터 디폴트 스토리지 엔진으로 사용되어 왔으며, 많은 기업에서 InnoDB 스토리지 엔진으로 MySQL 데이터베이스를 사용하고 있다. 디지털 포렌식 분야에서 InnoDB 스토리지 엔진에 대한 구조적 특징과 로그에 관한 연구는 꾸준히 진행되어 왔으나, 삭제된 데이터에 대해 레코드 단위로 복구하는 방법에 대해서는 연구되지 않았다. 기업 조사 시 데이터베이스 관리자가 사전에 증거 인멸을 목적으로 데이터를 훼손하는 경우가 많으므로 이를 복구하는 것은 포렌식 수사 과정에서 중요하다. 본 논문에서는 MySQL InnoDB 스토리지 엔진의 구조를 분석하여 삭제된 데이터를 레코드 단위로 복구하는 기법을 제안하고 제작한 도구를 활용하여 이를 검증한다. 이는 디지털 포렌식 관점에서 데이터베이스 안티포렌식 행위에 대해 대비할 수 있으며, MySQL InnoDB 데이터베이스와 관련된 사건 발생시, 고의로 삭제된 데이터를 복구하는데 활용할 수 있다.
웹과 클라우드 컴퓨팅 환경 구축시에 필수적으로 사용되는 것이 데이터베이스 시스템이다. 이러한 데이터베이스 시스템에는 오라클과 MS-SQL 등과 같은 상용 프로그램도 있지만, 상용 프로그램에 필적할 성능을 가진 무료 프로그램도 다수 존재한다. 특히, PostgreSQL, MySQL, MariaDB 등은 비용도 들지 않지만, 소스도 공개되어 있어서 다양한 환경에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 소스가 공개된 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 동향에 대해 알아본다.
최근 빅 데이터나 소셜 네트워크 서비스의 활용도가 증가하면서 기존 관계형 데이터베이스의 한계를 극복한 NoSQL 데이터베이스의 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 디지털 포렌식 관점에서 관계형 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법은 꾸준히 연구되어 왔으나 NoSQL 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 메모리 기반의 Key-Value Store NoSQL 데이터베이스인 Redis를 소개하고 디지털 포렌식 관점에서 살펴보아야 할 아티팩트의 수집과 분석, 삭제된 데이터 복구 기법을 제안한다. 또한 제안된 데이터 복구 기법을 도구로 구현하여 복구 기법을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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