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네트워크 보안 관제를 위한 로그 시각화 방법
A log visualization method for network security monitoring 원문보기

스마트미디어저널 = Smart media journal, v.7 no.4, 2018년, pp.70 - 78  

조우진 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  신효정 (충남대학교 소프트웨어연구소) ,  김형식 (충남대학교 컴퓨터공학과)

초록
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정보시스템에서 정보 보안의 중요성이 강조됨에 따라 이에 대응하기 위해 많은 기업이 보안 솔루션을 도입하고 있다. 하지만 많은 예산을 들여도 이를 관리하는 보안 관제가 없으면 제대로 기능하지 못하게 된다. 보안 관제는 문제 발생 시 빠른 대처가 필수적이며, 관제 목적에 맞는 적절한 시각화 대시보드를 설계하여 필요한 정보를 빠르게 전달할 수 있도록 할 필요가 있다. 본 논문에서는 오픈소스 Elastic Stack을 이용하여 보안 로그를 시각화 하는 방법을 제시하고, 관제 목적에 적합한 대시보드로 구현함으로써 제시된 방법이 네트워크 보안 관제에 적합함을 보인다. 대시보드는 비정상적인 트래픽 증가와 공격 경로 분석 등의 목적으로 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Current trends in information system have led many companies to adopt security solutions. However, even with a large budget, they cannot function properly without proper security monitoring that manages them. Security monitoring necessitates a quick response in the event of a problem, and it is need...

주제어

#보안 관제   #시각화   #오픈소스  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 우리는 이상 현상을 분석하는 것에 초점을 맞추어 다른 정보와의 연관 관계를 표현할 수 있도록 대시보드를 설계하는 방법을 연구한다. 우선 이상 현상을 효과적으로 탐지할 수 있도록 로그 데이터 유형에 따른 시각화 기법을 정리하고, 대시보드를 통해 정보 간의 유기적인 관계를 표현함으로써 실제 탐지된 위협에 대한 분석이 가능함을 보인다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
보안 관제란? 보안 관제란 침입으로부터 시스템 자원의 손상을 막기 위해 시스템이나 네트워크에서 발생하는 이벤트를 감시하고, 발생하는 문제에 대하여 실시간으로 대처하는 것을 말한다. 이를 위해 보안 관제 담당자는 보안 시스템에서 발생하는 이상 징후를 알아차리고, 이것이 위협인지 아닌지를 정확하게 판단하기 위한 전문적인 역량과 지식, 경험이 필요하다.
침입이 발생했을 때 빠른 대응과 재발 예방을 위해 네트워크에서 발생하는 이벤트를 먼저 관리해야 하는 이유는? 이를 성공적으로 수행하기 위해서는 네트워크에서 발생하는 이벤트를 먼저 관리해야 한다. 개방형 시스템을 기반으로 하는 네트워크가 외부 공격에 가장 쉽게 노출되어 있기 때문이다.
Splunk는 어떤 장단점이 있는가? Elastic Stack과 자주 비교되는 대표적인 상용 솔루션에는 Splunk[14]가 있다 Splunk는 데이터 수집 시 full text를 저장하고, Elastic Stack은 Logstash에서 필터를 거친 다음 변환되어 저장된다는 차이점이 있다. Splunk는 상업용 소프트웨어라 고객 지원이 잘 되어 쉽게 이용할 수 있다는 장점이 있지만, 기업 환경 혹은 고객의 요구사항에 맞추는데 한계가 있다[15]. 반면, Elastic Stack은 환경에 맞춰 직접 플러그인을 설치하는 등 설정을 해야 하지만, 기업 환경에 맞춰 최적화가 가능하다는 장점이 있다.
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참고문헌 (20)

  1. 연도별 기술유출 현황(2012-2016), http://www.smba.go.kr (accessed Sep., 27, 2018). 

  2. 주요 개인정보 유출 현황(2012-2016), http://www.kcc.go.kr (accessed Sep., 27, 2018). 

  3. 남승수, 서창호, 이주영, 김종현, 김익균, "통합 사이버 보안 상황분석을 통한 관제 상황인지 기술," 스마트미디어저널, 제4권, 제4호, 80-85쪽, 2015년 12월 

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  4. 차준섭, "통합 사이버 보안 상황분석을 통한 관제 상황인지 기술," 스마트미디어저널, 제4권, 제4호, 86-92쪽, 2015년 12월 

  5. 현정훈, 김현중, "오픈소스 ELK Stack 활용 정보보호 빅데이터 분석을 통한 보안관제 구현," 디지털콘텐츠학회논문지, 제19권, 제1호, 181-191쪽, 2018년 1월 

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  6. 장상근, "네트워크 보안 시스템 구축과 보안 관제," 한빛미디어, 2016 

  7. ESM의 구성도 및 구성요소, http://www.jidum.com/jidums/view.do?jidumId608 (accessed Sep., 27, 2018). 

  8. Akshaya H L, "A Basic Introduction to DevOps Tools," International Journal of Computer Science and Information Technologies, pp. 2349-2353, 2015. 

  9. 김성락, "상호연관성 분석을 이용한 웹서버 보안관리 시스템", 한국컴퓨터정보학회논문지, 제9권, 제4호, 157-165쪽, 2004년 12월 

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  10. SANS 2017 Security Operations Center Survey, https://pages.endgame.com/rs/627-YBU-612/images/SOC%20Survey%202017.pdf (accessed Sep., 27, 2018). 

  11. Heya, Elastic Stack and X-Pacx, https://www.elastic.co/blog/heya-elastic-stack-and-x-pack (accessed Sep., 27, 2018). 

  12. Getting started with the Elastic Stack, https://www.elastic.co/guide/en/elastic-stack-get-started/6.4/get-started-elastic-stack.html#install-elasticsearch (accessed Sep., 27, 2018). 

  13. Lahmadi, Abdelkader, and Frederic Beck. "Powering monitoring analytics with ELK stack,." 9th International Conference on Autonomous Infrastructure, Management and Security (AIMS 2015). 2015 

  14. Splunk Quick Reference Guide, https://www.splunk.com/pdfs/solution-guides/splunk-quick-reference-guide.pdf (accessed Sep., 27, 2018). 

  15. Sung Jun Son, "Performance of ELK Stack and Commercial System in Security Log Analysis," Malaysia International Conference on Communications, pp. 28-30, Nov., 2017. 

  16. S. Vidhya, S. Sarumathi, and N. Shanthi. "Comparative analysis of diverse collection of big data analytics tools," International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, vol. 8, no. 9, 2014. 

  17. 이봉환, "아파치 엘라스틱서치 기반 로그스태시를 이용한 보안로그 분석시스템," 한국정보통신학회논문지, 제22권, 제2호, 382-389쪽, 2018년 2월 

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  18. Google Trends(2018), https://trends.google.com/trends/explore?dateall&qelasticsearch%20%2B%20logstash%20%2B%20kibana,splunk,jaspersoft,pentaho&hlen-US, (accessed Sep., 27, 2018). 

  19. 이상준, 이동훈, "빅 데이터 로그를 이용한 실시간 예측 분석시스템 설계 및 구현," 정보보호학회논문지, 제25권, 제6호, 1399-1410쪽, 2015년 12월 

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  20. Bro log file Document(2018), https://www.bro.org/sphinx-git/script-reference/log-files.html. (accessed Sep., 27, 2018). 

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