본 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이며 이러한 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망분석에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력의 시각화를 연구범위로 설정하고 첫째, 연결망 내에서 관계를 나타내는 요소와 영향력을 나타내는 지표를 분류하여 정리하였다. 둘째, 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소들 간의 연관을 살펴 영향력 시각화의 네트워크를 만들었다. 셋째, 사회연결망 분석과 시각화 프로세스와의 상호작용을 설명하는 영향력 시각화의 프레임워크를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 영향력 시각화의 네트워크와 프레임워크는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라 연결망의 시각화에 있어 합리적이고 효율적인 접근을 가능하게 함으로써 정보디자인에 있어 새로운 방법적 접근이 되리라고 기대한다.
본 논문은 소셜네트워크 시각화의 정보미학적 해석을 통해 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용을 분석한다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 개인과 집단의 상호관계를 규명하는 사회연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 한 방법인 '소시오그램(sociogram)'의 형태로 등장했다. 이후 소셜네트워크가 점차 복잡해지면서 다양한 인간 관계망을 분석하는 기술이 등장했다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 사회 구조를 측정하기 위한 실용적 목적을 지향했다. 그러나 현재 소셜네트워크 시각화는 정보 기반의 예술적 표현에 이르기까지 다양한 형태로 분화되었다. 본 논문은 이러한 소셜네트워크 시각화의 최근 예술적 활용에 주목하여 정보미학적 접근을 시도하고 예술적 활용 사례를 두 가지 범주로 나눈다. 먼저, 아날로그 기반의 정적인 그래프 시각화 유형을 분석한다. 두 번째는 소셜네트워크 웹 사이트와 텍스트 분석 기술을 연동하여 실시간 디지털 이미지를 생성하는 상호작용성 기반의 시각화 유형을 분석한다. 이러한 방법을 통해 예술과 공학의 융합적 패러다임을 제시하여 기존 예술 연구 영역의 한계를 벗어나고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.133-139
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2023
As the old saying goes "a picture is worth a thousand words" data visualization is essential in almost every industry. Companies make Data-driven decisions and gain insights from visual data. However, there is a need to investigate the role of data visualization in human resource management. This review aims to highlight the power of data visualization in the field of human resources. In addition, visualize the latest trends in the research area of human resource and data visualization by conducting a quantitative method for analysis. The study adopted a literature review on recent publications from 2017 to 2022 to address research questions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.162-168
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2023
As the old saying goes "a picture is worth a thousand words" data visualization is essential in almost every industry. Companies make Data-driven decisions and gain insights from visual data. However, there is a need to investigate the role of data visualization in human resource management. This review aims to highlight the power of data visualization in the field of human resources. In addition, visualize the latest trends in the research area of human resource and data visualization by conducting a bibliometric analysis. The study adopted a literature review on recent publications from 2017 to 2022 to address research questions.
본 연구는 1946년부터 2012년까지 총 5211건의 UN총회 투표데이터를 활용하여 국가 간의 관계를 기간별, 이슈별 등 다양한 관점에서 분석할 수 있는 인터랙티브(Interactive) 시각화 방법을 제안하였다. 연구를 위해 국가 간 유사도 매트릭스를 고안하고, 두 가지의 시각화 방법을 개발하였다. 첫 번째는 연도별로 UN 총회의 투표에 참여한 국가 간의 관계를 사회 연결망 그래프 형태로 표현한 네트워크 그래프(Network Graph)시각화이며, 두 번째는 특정 국가를 중심으로 다른 국가 간의 관계를 분석하거나 시간에 따른 국가 간의 투표 성향 변화를 동시에 분석할 수 있도록 고안된 Proximity based Circular 시각화이다. 본 연구는 기존의 투표 데이터를 활용한 분석 사례에서 시도되지 않았던 다양한 관점에서 네트워크 분석을 하기 위해 선과 원형 그래프가 결합된 Proximity based Circular 시각화를 제안하고 이를 구현하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한 두 개의 시각화에 대한 비교 실험을 실시하여 각 시각화의 상호 보완점을 도출 하였다. 연구 결과로는 Proximity based Circular 시각화가 개별 국가 노드에 대한 정보를 더 잘 나타내며, 네트워크 그래프(Network Graph)시각화는 전체 데이터의 특성과 여러 데이터 간의 성향을 더 잘 나타낸다는 결과를 도출하였다. 따라서 UN국가의 투표 성향 데이터를 분석하기 위해서는 두 개의 시각화를 병행하여 사용하는 경우가 데이터 간의 관계 파악에 가장 도움이 된다는 결론을 제시하였다.
본 논문은 플로우 시각화 기반의 네트워크 보안 상황 감시 방법인 VisFlow를 제안하며, 기존 트래픽 플로우 시각화 기술의 단점인 대량 트래픽 발생 시의 직관성 상실 문제, 대칭적 주소 공간에 의한 반사현상 문제, 종단간 연결 의미의 상실 문제를 해결하고자 한다. VisFlow는 단순하고 효율적인 보안 시각화 인터페이스로써 플로우 시각화 기술을 활용하여 개별적인 트래픽 데이터들에서는 볼 수 없었던 다양한 네트워크 현상들을 패턴으로 형상화하고 관리 네트워크 내의 보안 상황을 실시간으로 분석 및 감시하는 방법이다. 트래픽 플로우의 포트 역할 분석 방법을 이용하여 노드 유형과 중요 정보를 식별 분류하고, 분류된 정보는 중요도에 따라 2D/3D 공간 상에 단순화 및 강조하여 표시함으로써 직관성과 실용성을 높인다. 또한, IP주소값에 기반한 비대칭적 노드 배치를 통해 반사현상 문제를 해결하고 노드간의 연결선을 활용하여 종단간의 세션 의미를 유지함으로써 정보성은 높인다. 관리자는 VisFlow를 통해 방대한 트래픽 데이터를 쉽게 탐색하고 전체 네트워크 상황을 직관적으로 파악함으로써 네트워크 보안 상황을 효과적으로 감시할 수 있다.
In this paper, we propose a simple and useful method using a port role to visualize the network attacks. The port role defines the behavior of the port from the source and destination port number of network session. Based on the port role, the port provides the brief security features of each node as an attacker, a victim, a server, and a normal host. We have automatically classified and identified the type of node based on the port role and security features. We detected and visualized the network attacks using these features of the node by the port role. In addition, we are intended to solve the problems with existing visualization technologies which are the reflection problem caused an undirected network session and the problem caused decreasing of distinct appearance when occurs a large amount of the sessions. The proposed method monitors anomalies occurring in an entire network and displays detailed information of the attacker, victim, server, and hosts. In addition, by providing a categorized analysis of network attacks, this method can more precisely detect and distinguish them from normal sessions.
보안 이벤트 시각화 기법은 기존의 시각화 기술을 네트워크 보안 분야에 적용한 형태로써 네트워크 보안과 관련있는 이벤트를 사용하여 네트워크의 트래픽 흐름과 보안 상황을 쉽고 빠르게 분석 및 탐지하는 기술이다. 특히 종단간의 연결 이벤트인 세션을 시각화하여 네트워크 이상 상황을 탐지하는 기술은 상대적으로 패킷 감시 기법에서 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있고 알려지지 않은 공격 패턴들은 쉽게 탐지할 수 있어서 좋은 해결책이 되고 있다. 하지만, 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격이 종단간의 유사한 연결 패턴을 가질 경우 세션 기반의 시각화 기법들은 공격 상황과 정상 상황을 구분하는 기능이 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 세션 기반 시각화 기법에서 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격 상황을 상세하게 구분할 수 있는 IP 주소 분할 표시 분석 방법 및 포트 특성 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 세션 기반의 공격 시각화 탐지 방법은 다른 공격 탐지 방법들과는 의존성이 없기 때문에 기존의 다양한 네트워크 공격 분석 및 탐지에 활용될 수 있고, 또한 네트워크 관리자에게는 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도움을 준다.
Security quad and cube (SQC) is a network attack analyzer that is capable of aggregating many different events into a single significant incident and visualizing these events in order to identify suspicious or illegitimate behavior. A network administrator recognizes network anomalies by analyzing the traffic data and alert messages generated in the security devices; however, it takes a lot of time to inspect and analyze them because the security devices generate an overwhelming amount of logs and security events. In this paper, we propose SQC, an efficient method for analyzing network security through visualization. The proposed method monitors anomalies occurring in an entire network and displays detailed information of the attacks. In addition, by providing a detailed analysis of network attacks, this method can more precisely detect and distinguish them from normal events.
국가 주요 기반 시설을 포함하여 보안사고 발생 시 심각한 피해를 발생시킬 수 있는 산업 제어시스템의 특성에 의해 세계적으로 많은 보안 침해 사고가 발생하고 있다. 따라서 산업 제어시스템 네트워크에 오가는 트래픽은 감시되고, 분석되어 공격을 사전에 파악하거나 사고 이후 재빠른 대응을 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 제어시스템 프로토콜인 DNP3를 대상으로 모든 공격의 가능성을 갖는 트래픽들을 대상으로 합리적인 의심이 가능하도록 네트워크 포렌식 관점에서 시각화를 연구를 수행해 정상행위기반 룰을 정의하고 시각화 요구사항을 도출했다. 이를 기반으로 제어시스템 네트워크상에 캡처된 패킷 파일을 대상으로 DDoS와 같은 급작스런 네트워크 트래픽의 변화를 일으키는 경우 혹은 정상행위를 위반한 공격이 탐지 가능한 시각화 도구를 개발했고, 디지털본드 패킷과 같이 치명적인 공격이 포함된 네트워크상에서 성공적으로 비정상행위 탐지를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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