A safe Linux system for security enhancement should have an audit ability that prohibits an illegal access and alternation of data as well as trace ability of illegal activities. In addition, construction of the log management and monitoring system is a necessity to clearly categorize the responsibility of the system manager or administrator and the users' activities. In this paper, the Linux system's Security Log is analyzed to utilize it on prohibition and detection of an illegal protrusion converting the analyzed security log into a database. The proposed analysis allows a safe management of the security log. This system will contribute to the enhancement of the system reliability by allowing quick response to the system malfunctions.
The Windows Event Log is a Log that defines the overall behavior of the system, and these files contain data that can detect various user behaviors and signs of anomalies. However, since the Event Log is generated for each action, it takes a considerable amount of time to analyze the log. Therefore, in this study, we designed and implemented an XML-based Event Log analysis tool based on the main Event Log list of "Spotting the Adversary with Windows Event Log Monitoring" presented at the NSA.
As security log plays important roles in various fields, the integrity of log data become more and more important. Especially, the stored log data is an immediate target of the intruder to erase his trace in the system penetrated. Several theoretical schemes to guarantee the forward secure integrity have been proposed, even though they cannot provide the integrity of the log data after the system is penetrated. Authentication tags of these methods are based on the linear-hash chain. In this case, it is difficult to run partial validation and to accelerate generating and validating authentication tags. In this paper, we propose a log authentication mechanism, based on Mekle Tree, which is easy to do partial validation and able to apply multi threading.
In IT system, logs are an indicator of the previous key events. Therefore, when a security problem occurs in the system, logs are used to find evidence and solution to the problem. So, it is important to ensure the integrity of the stored logs. Existing schemes have been proposed to detect tampering of the stored logs after the key has been exp osed. Existing schemes are designed separately in terms of log transmission and storage. We propose a new log sys tem for integrating log transmission with storage. In addition, we prove the security requirements of the proposed sc heme and computational efficiency with existing schemes.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.18
no.1
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pp.16-21
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2020
Owing to the convergence of the communication network with the control system and public network, security threats, such as information leakage and falsification, have become possible through various routes. If we examine closely at the security type of the current control system, the operation of the security system focuses on the threats made from outside to inside, so the study on the detection system of the security threats conducted by insiders is inadequate. Thus, this study, based on "Spotting the Adversary with Windows Event Log Monitoring," published by the National Security Agency, found that event logs can be utilized for the detection and maneuver of threats conducted by insiders, by analyzing the validity of detecting insider threats to the control system with the list of important event logs.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.6
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pp.1399-1410
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2015
Gartner is requiring companies to considerably change their survival paradigms insisting that companies need to understand and provide again the upcoming era of data competition. With the revealing of successful business cases through statistic algorithm-based predictive analytics, also, the conversion into preemptive countermeasure through predictive analysis from follow-up action through data analysis in the past is becoming a necessity of leading enterprises. This trend is influencing security analysis and log analysis and in reality, the cases regarding the application of the big data analysis framework to large-scale log analysis and intelligent and long-term security analysis are being reported file by file. But all the functions and techniques required for a big data log analysis system cannot be accommodated in a Hadoop-based big data platform, so independent platform-based big data log analysis products are still being provided to the market. This paper aims to suggest a framework, which is equipped with a real-time and non-real-time predictive analysis engine for these independent big data log analysis systems and can cope with cyber attack preemptively.
In this paper, we propose to implement an integrated monitoring system using log data to reduce the load of analysis task of information security officer and to detect information leak in advance. To do this, we developed a transmission module between different model DBMS that transmits large amount of log data generated by the individual security system (MSSQL) to the integrated monitoring system (ORACLE), and the transmitted log data is digitized by individual and individual and researches about the continuous inspection and measures against malicious users when the information leakage symptom is detected by using the numerical data.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.5
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pp.961-968
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2014
In order to prevent leakage of personal information by insiders a large number of companies install pc security solutions like DRM(Digital Right Management), DLP(Data Loss Prevention), Personal information filtering software steadily. However, despite these investments anomalies personal information occurred. To establish proper security policy before implementing pc security solutions, companies can prevent personal information leakage. Furthermore by analyzing the log from the solutions, companies verify the policies implemented effectively and modify security policies. In this paper, we define the required security solutions installed on PC to prevent disclosure of personal information in a variety of PC security solution, plan to integrate operations of the solutions in the blocking personal information leakage point of view and propose security policies through PC security solution log analysis.
Service operating management to keep stable and effective environment according as user increase and network environment of the Internet become complex gradually and requirements of offered service and user become various is felt constraint gradually. To solve this problem, invasion confrontation system through proposed this log analysis can be consisted as search of log file that is XML's advantage storing log file by XML form is easy and fast, and can have advantage log files of system analyze unification and manages according to structure anger of data. Also, created log file by Internet Protocol Address sort by do log and by Port number sort do log, invasion type sort log file and comparative analysis created in other invasion feeler system because change sort to various form such as do log by do logarithm, feeler time possible.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.1009-1017
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2022
Log data has been used as a basis in understanding and deciding the main functions and state of information systems. It has also been used as an important input for the various applications in cybersecurity. It is an essential part to get necessary information from log data, to make a decision with the information, and to take a suitable countermeasure according to the information for protecting and operating systems in stability and reliability, but due to the explosive increase of various types and amounts of log, it is quite challenging to effectively and efficiently deal with the problem using existing tools. Therefore, this study has suggested a multiclass classification of the security severity level of multi-source event log using machine learning based on natural language processing. The experimental results with the training and test samples of 472,972 show that our approach has archived the accuracy of 99.59%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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