웹 서비스는 개방형 서비스로 정보 공유가 주요 목적이다. 하지만 상대적으로 웹 서비스에 대한 공격 및 해킹 사고 또한 급증하고 있다. 현재 웹 해킹 등의 공격을 탐지하기 위해서는 웹 로그의 분석을 통해 우선적으로 수행 가능하며 중요한 역할을 수행하고 있다. 실제 웹 로그 분석을 통해 웹 서비스의 취약점을 분석하고 보완하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 대용량의 웹 로그 정보에 대해 SOM 알고리즘을 적용하여 웹 DoS 공격 등과 같은 웹 서비스에서의 이상 탐지를 수행하였다. 구체적으로 대용량 웹 로그 정보에 대해 SOM 기반으로 BMU(Best Matching Unit)의 발생 빈도를 조사해 발생 빈도가 가장 높은 유닛을 이상(Abnormal) 유닛으로 판단하여 입력된 웹 로그 데이터에 대한 DoS 공격 탐지 성능을 향상시킬 수 있었다.
최근에 인터넷을 통한 의약품 정보가 범람하고 있다. 그러나 지금까지 일반인들이 웹페이지를 통하여 의약품 정보를 검색하는 패턴과 획득하는 방법에 대한 연구 결과가 미비한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 의약품 정보를 제공하는 특정 회사의 웹 로그 파일을 WiseLog 툴을 사용하여 분석하였다. 특히 사용자 유형에 따른 웹페이지 사용 형태와 웹페이지 메뉴 사용 형태, 그리고 검색 메뉴 사용 형태의 3가지에 대한 웹 로그 파일 통계 결과 자료를 분석하였다. 그 결과 인터넷에서의 의약품 정보를 제공하는 회사들을 위한 보완 및 개선 방안들을 제시하였다.
Convenience and promptness of the internet have been not only making the electronic commerce grow rapidly in case of website, analyzing a navigation pattern of the users has been also making personalization and customization techniques develop rapidly for providing service accordant to individual interestingness. Web personalization and customization skill has been utilizing various methods, such as web log mining to use web log data and web mining to use the transaction of users etc, especially e-CRM analyzing a navigation pattern of the users. In this paper, We measure exact duration time of the users in web page and web site, compute weight about duration time each page, and propose a way to comprehend e-loyalty through the computed weight.
웹기반 교육에서 학습과정을 평가한다는 것은 개별 학습자들의 학습 활동을 평가하는 것을 의미하기 때문에 학습자의 특정 수업내용에 대한 학습 시간, 학습 패턴, 학습 참여도(의견 교환, 질문), 학습 환경 등의 정보가 요구된다. 본 연구의 목적은 웹 기반 교육에서 쟁점이 되고 있는 학습과정 평가문제를 해결하기 위해 최적의 웹 로그 마이닝을 이용하여 학습자 개인별 학습현황에 관한 정보를 얻어 이를 수행 평가에 반영하고자 함이다. 연구 내용 및 결과로는 먼저, 학습현황 분석을 위한 항목을 선정하고 웹 로그 마이닝을 위한 로그 데이터 전처리 과정을 실행하였다. 다음으로는, 위의 웹 로그 데이터를 기초로 학습자별 데이터베이스를 구축하고 질의어를 사용하여 학습현황을 분석하였다.
웹 브라우저는 인터넷을 사용하기 위한 필수적인 응용 프로그램이다. 만약 용의자가 범죄 행위 시 웹 브라우저를 사용하였다면, 범죄와 관련된 흔적은 웹 브라우저 로그 파일에 저장이 된다. 따라서 용의자의 컴퓨터에 저장되어 웹 브라우저 로그 파일을 조사 한다면, 사건과 관련된 유용한 정보를 얻을 수 있다. 특히 검색어는 범죄 수사 시 매우 유용한 정보를 제공한다. 그러나 영어가 아닌 언어는 인코딩되어 표현되기 때문에 국내 범죄 수사 시 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 웹 브라우저 로그 파일 조사에 관련한 사전 연구와 도구들에 대하여 살펴보고 이러한 보그 파일을 포렌식 관점에서 분석하는 방법을 소개한다. 그리고 소개한 방법을 적용한 도구를 실제 사건에 적용한 사례에 대하여 설명한다.
최근 ICT융합과 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 학문 분야에서도 ICT융합에 대한 요구가 증가하는 추세이며 그 사례로 디지털 인문학(Digital Humanities)이나 지역정보학(Area Informatics)등의 분야가 대표적이다. 지역연구는 특정지역에 대한 문화를 통합적으로 연구하는 것을 의미한다. 이와 관련하여 해외지역을 전문적으로 연구하는 연구자들은 해당지역과 관련된 정보를 획득하기 위해 웹사이트를 활용하는 것이 일반적이다. 부산외국어대학교 지중해지역원에서 운영 중인 다국어 지중해 웹서비스 시스템 (Multilingual Mediterranean Web Service System, 이하 MMWS)은 해외지역 중에서도 지중해지역을 연구하는 연구자 또는 일반인을 대상으로 전문정보 및 일반정보를 제공하는 웹사이트이다. 본 논문에서는 해외지역 웹사이트 MMWS를 분석하고 이 분석 결과를 기반으로 웹사이트를 활성화하는 방안에 대해 알아본다. 세부적으로 로그 분석을 통해 MMWS를 분석하며 이를 위한 프로그램으로 구글에서 제공하는 로그 분석 시스템인 구글 애널리틱스를 활용한다. 또한 웹사이트 활성화 방안으로 ICT융합 콘텐츠를 웹사이트에 활용하는 방안에 대해 연구한다.
웹 로그 분석은 서비스 개선에 있어 필수적인 절차 중 하나이다. ScienceON은 다양한 과학기술 문헌과 정보를 서비스하는 대표적인 정보 서비스이며, 우리는 지속적인 개선을 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 본 연구는 2020년 5월과 2021년 5월 생성된 ScienceON 웹 로그에 대해 인간과 웹 크롤러로 구분하여 심층적인 분석을 하는 데 목표를 두고 있다. 먼저 S(검색), V(상세보기), D(다운로드) 타입에 해당하는 웹 로그만 추출하여 각 시기에 대해 658,407와 8,727,042 레코드로 정규화하였다. 그리고, 파이썬 'user_agents' 라이브러리를 이용하여 인간과 웹 크롤러로 로그를 분리하였으며, 각 로그에 대해 60초를 기준으로 세션 크기를 설정하고 분석하였다. 인간과 달리 웹 크롤러는 세션 당 평균 행위 패턴(Average Behaviors per Session)의 길이가 상대적으로 길고, 행위 패턴이 V 중심으로 이루어짐으로 확인하였다. 향후 웹 크롤러를 쉽게 탐지하고 대응하며, 인간 사용자의 행위 패턴에 대응할 수 있도록 서비스를 개선할 예정이다.
수많은 로그 히스토리의 자료에서 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 포렌식 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 포렌식 알고리즘을 제안하고 설계하여, 실제 기업의 웹 서버 시스템에 제안한 알고리즘을 구현해 본다. 그리고 웹 로그 히스토리 정보에 대한 무결성이나 정보출처에 대한 인증을 적용한 웹 발신 로깅 시스템 구성실험을 한다. 회사의 이메일, 웹메일, HTTP(웹게시판, 블로그 등), FTP, Telnet 및 메신저(MSN, NateOn, Yahoo, DaumTouch, BuddyBuddy. MsLee, AOL, SoftMe)의 서버에서 웹 로그 히스토리 분석을 위해 사용한 웹 포렌식 알고리즘과 플로우를 설계하고 코딩을 통한 구현을 한다. 구현 결과 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다.
수많은 로그 히스토리의 자료에서 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 포렌식 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 포렌식 알고리즘을 제안하고 설계하여, 실제 기업의 웹 서버 시스템에 제안한 알고리즘을 구현해 본다. 그리고 웹 로그 히스토리 정보에 대한 무결성이나 정보출처에 대한 인증을 적용한 웹 발신 로깅 시스템 구성실험을 한다. 회사의 이메일, 웹메일, HTTP(웹게시판, 블로그 등), FTP, Telnet 및 메신저(MSN, NateOn, Yahoo, DaumTouch, BuddyBuddy, MsLee, AOL, SoftMe)의 서버에서 웹 로그 히스토리 분석을 위해 사용한 웹 포렌식 알고리즘과 플로우를 설계하고 코딩을 통한 구현을 한다. 구현 결과 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다.
이 연구에서는 웹기반 온라인목록 이용자들의 전반적인 검색행태를 알아보기 위해, 7년 동안의 트랜잭션 로그를 분석하였다. 웹기반 온라인목록의 검색형태는 검색전략과 검색실패의 관점에서 조사하였다. 검색전략에서는 검색유형, 접근점, 연산자, 검색문의 길이, 단어 사용횟수, 웹기반 온라인목록 이용횟수, 시간대별 및 요일별 이용횟수를 분석하였다. 또한 검색실패는 검색실패율과 접근점별 검색실패율, 연산자별 검색실패율을 분석하였다. 이 연구결과는 향후 웹기반 온라인목록 시스템과 서비스 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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