최근 정보의 시각화를 연구하는 쪽에서는 그래프의 시각화에 많은 관심을 갖고 있는데, 그 중 사회망 (social network)의 시각화에 특히 집중하고 있다. 하지만 아직까지 사회망 내에서의 정보의 흐름을 시각화하는 방법에 대해서는 깊이 있는 연구가 진행되지 않고 있었다. 정보의 흐름은 사회망의 구조와 밀접하게 연관되어 있고, 또한 실제적인 상호관계의 동적인 구성을 보여주기 때문에 사회망의 구조적 특징보다 더 유용한 정보를 담고 있다. 따라서 정보의 흐름을 시각화하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 초대형 사회망을 마치 온라인 지도서비스를 이용하듯이 탐색하고, 사회망 내에서의 정보의 흐름을 관찰할 수 있는 방법에 관하여 제안한다. 이를 위하여 (i) 초대형 사회망을 2차원 그래프에 맵핑하는 방법과, (ii) 줌-인, 줌-아웃 기능 등을 활용하여 그래프를 탐색하는 방법, 그리고 (iii) 효율적인 질의 처리 프레임웍을 구축하는 방법을 고안하였다. 이 방법들을 이용하여 초대형 사회망을 제한적인 공간과 한정된 자원을 이용하여 효과적으로 표현할 수 있고, 이에 기반을 두어 사회망에서의 정보의 흐름을 시각화할 수 있게 된다.
네트워크 트래픽 세션 데이터를 이용한 공격 분석 및 시각화 방법들은 세션 데이터 내의 송신지 및 수신지 IP주소 및 연결관계를 시각화하여 네트워크 이상 현상들을 감시한다. 트래픽의 송수신 방향은 이상 현상을 탐지하는데 있어서 매우 중요한 특징이지만, 단순히 송신지와 수신지 IP주소를 좌·우 또는 상·하 대칭적으로 시각화하는 것은 분석을 난해하게 만드는 요소가 된다. 또한, 시계열적인 트래픽 세션들의 시간 특성을 고려하지 않고 시각화 인터페이스를 설계할 경우에는 시간별 보안 상황 정보가 손실되는 위험을 감수해야 한다. 본 논문에서는 방사축을 이용하여 시계열 트래픽 데이터를 시각화하고 IP주소를 네트워크 부분과 호스트 부분으로 분할 및 원통좌표계에 표출시켜 효과적으로 네트워크 공격을 감시할 수 있는 시각화 인터페이스와 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 네트워크 공격을 직관적으로 인지하고 공격 활동을 시간흐름에 따라 파악할 수 있는 장점을 가진다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제4권1호
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pp.17-20
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2017
Purpose Interactive 3D visualization system through remote data transmission over heterogeneous network is growing due to the improvement of internet based real time streaming technology. Materials and Methods The current internet's IP layer has several weaknesses against IP spoofing or IP sniffing type of network attacks since it was developed for reliable packet exchange. In order to compensate the security issues with normal IP layer, we designed a remote medical visualization system, based on Virtual Private Network. Results Particularly in hospital, if there are many surgeons that need to receive the streaming information, too much load on the gateway can results in deficit of processing power and cause the delay. Conclusion End to end security through the network method would be required.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권6호
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pp.68-76
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2023
Nowadays, the power of data analytics in general and visual data analytics, in particular, have been proven to be an important area that would help development in any domain. Many well-known IT services best practices have touched on the importance of data analytics and visualization and what it can offer to information technology service management. Yet, little research exists that summarises what is already there and what can be done to utilise further the power of data analytics and visualization in this domain. This paper is divided into two main parts. First, a number of IT service management tools have been summarised with a focus on the data analytics and visualization features in each of them. Second, interviews with five senior IT managers have been conducted to further understand the usage of these features in their organisations and the barriers to fully benefit from them. It was found that the main barriers include a lack of good understanding of some visualization design principles, poor data quality, and limited application of the technology and shortage in data analytics and visualization expertise.
보안경보 이벤트를 이용한 네트워크 보안상황 시각화 기술은 보안 장비들에서 발생하는 대량의 보안경보 이벤트들을 효율적으로 시각화하여 관리자에게 네트워크 내의 보안상황과 정보를 직관적으로 전달하는 기술이다. 하지만, 기존 대부분의 시각화 방법들은 시간 흐름에 중첩하여 이벤트를 표시하거나 또는 빈도수를 활용한 상위 개체 분석이 대부분이기 때문에 공격의 추이, 발생한 시점, 공격의 연속성, 그리고 보고된 공격 정보들 간의 연관 관계를 살펴보기 어려웠다. 본 논문에서는 시간 흐름에 따라 이벤트들을 나선형으로 배치하고 발생 시간들과 공격 유형을 함께 표시함으로써, 전체 공격의 추이와 개별 공격들의 연속성 및 지속성을 직관적으로 살펴 볼 수 있다. 또한 전체 공격자와 피해자간의 연관관계를 하나의 화면을 통해 제공함으로써 전체 공격상황 뿐만 아니라 공격 유형과 공격 지점 등을 종합적으로 인지할 수 있다.
기업의 네트워크가 대규모화되고 보안시스템 수가 많아짐에 따라 엄청난 양의 보안시스템 이벤트로부터 이상 트래픽을 신속하게 탐지하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 방화벽 등 정보보호 시스템의 보안이벤트를 실시간 탐지하고 분석할 수 있는 트래픽 시각화 분석시스템(FDANT-PCSV)를 제안한다. FDANT-PCSV는 보안이벤트 중 5가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 목적지 포트, 패킷 길이, 처리상태)를 이용한 Parallel Coordinates 시각화와 4가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 이벤트 수, 데이터 크기)를 이용한 Sankey 시각화로 구성된다. 또한, 빅데이터 기반 SIEM을 이용하기 때문에 인터넷 및 인트라넷에서 발생하는 네트워크 공격과 네트워크 장애 트래픽을 실시간 탐지할 수 있다. FDANT-PCSV는 사이버 보안 관제요원과 네트워크 관리자가 네트워크 이상 트래픽을 빠르고 쉽게 탐지하여 네트워크 위협에 신속히 대응할 수 있도록 해준다.
현재 대부분의 소셜 네트워크 서비스에 대한 시각화방법들은 네트워크 자료를 시각화하여 표현하는 것에만 중점을 두고 있으며, 기하급수적으로 증가하는 소셜 네트워크의 빅데이터 처리에 대한 계산량 및 효율적인 처리속도는 전혀 고려하지 않고 있다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자 노드 간의 계층 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안방법은 퍼지를 이용하여 소셜 네트워크 노드의 계층 관계를 표현함으로써 사용자의 사회관계를 직관적으로 이해할 수 있으며, 소셜 네트워크에서의 사용자들의 중심 역할 관계를 쉽게 파악할 수 있다. 또한 클라우드 기반의 하둡(hadoop)과 하이브(hive)를 이용하여 시각화 알고리즘을 분산병렬 처리함으로써 소셜 네트워크의 빅데이터를 신속히 처리할 수 있다.
온라인에서 사용자들의 사회적 관계 정보는 상업 활동의 추천 정보와 같은 다른 서비스에 사용될 수 있는 유용한 정보이다. 이 때문에 소셜 네트워크의 시각화를 통한 분석이 많이 연구되고 있다. 기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 사용자의 상관 관계와 네트워크 노드의 사용자 관계를 이용한 새로운 시각화 방법을 제안한다. 제안방법은 사용자 메시지가 반영된 네트워크상의 내부관계와 네트워크 노드간의 외부관계를 사용하여 사용자간의 관계를 계층적으로 시각화한다.
그래프 시각화 이론에 근간을 둔 네트워크 토폴로지 시각화는 복잡한 네트워크의 전체 구조와 노드간의 상호작용을 보다 이해하기 쉽게 만든다. 네트워크 토폴로지를 시각화하는 도구는 과거부터 많이 개발되었지만, 일정 수준의 기능을 갖춘 도구들은 도구마다 고유한 네트워크 구성 정보(노드의 식별자, 종류, 속성, 연결된 노드 등)를 입력으로 요구하기 때문에 범용적으로 사용하기 어렵다. 반면에 최소한의 네트워크 구성 정보인 노드간의 연결만을 사용하는 도구들은 네트워크의 실제 연결 형태를 표시하는 기능이 부족하다. 본 논문에서는 네트워크 노드간의 연결 정보만을 이용하여 토폴로지를 시각화하는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크에서 노드의 영향력을 나타내는 중심성 지수를 활용하여 중심노드를 찾고, 자식노드의 가중치를 이용하여 전체 노드들의 표시 영역을 동적 분할한 후 3D 공간 상에 노드들을 배치함으로써 토폴로지를 시각화한다. 매우 간단한 방법이지만 노드간의 연결 정보만으로 실제 네트워크 연결 형태를 시각화할 수 있다.
네트워크 관리자가 침입 탐지 시스템, 방화벽 등의 보안 장비에서 발생하는 경보 메시지를 통하여 네트워크에서 이상 현상이 발생하였는지를 인지하고, 이상 현상이 실제 네트워크 보안 위협인지를 판단하기 위해서는 경보 메시지와 관련된 트래픽을 검색하고 분석하는 등의 일련의 작업이 필요하다. 하지만 보안 장비에서 발생되는 경보 메시지의 양이 많을 뿐만 아니라, 네트워크 관리자가 관련 트래픽을 검색하고 분석하는데 많은 시간이 소요되는 등의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 이벤트 시각화 기술을 사용하여 네트워크의 보안 상황을 보다 빠르고 효과적으로 분석 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 경우 전체 IP주소 공간에서 트래픽의 흐름을 표현하기 때문에 네트워크 관리자가 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도와준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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