A Model for Illegal File Access Tracking Using Windows Logs and Elastic Stack

김지선; 조을한; 이성원; 조태남

doi:10.3745/JIPS.03.0162

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김지선 (Igloo Security Inc.) 조을한 (BidCoaching Research Institute) 이성원 (우석대학교) 조태남 (우석대학교)

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제17권 제4호

발행연도: 2021.8

수록면: 772 - 786 (15page)

DOI: 10.3745/JIPS.03.0162

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The process of tracking suspicious behavior manually on a system and gathering evidence are labor-intensive,variable, and experience-dependent. The system logs are the most important sources for evidences in thisprocess. However, in the Microsoft Windows operating system, the action events are irregular and the logstructure is difficult to audit. In this paper, we propose a model that overcomes these problems and efficientlyanalyzes Microsoft Windows logs. The proposed model extracts lists of both common and key events from theMicrosoft Windows logs to determine detailed actions. In addition, we show an approach based on the proposedmodel applied to track illegal file access. The proposed approach employs three-step tracking templates usingElastic Stack as well as key-event, common-event lists and identify event lists, which enables visualization ofthe data for analysis. Using the three-step model, analysts can adjust the depth of their analysis.

#Active Directory #Digital Forensics #Elastic Stack #Microsoft Windows Log #Security #Shared Folder

참고문헌 (6)

참고문헌 신청

Zhi Zhang / 2018 / A Survey on Passive Image Copy-Move Forgery Detection / JIPS(Journal of Information Processing Systems) 14(1):6~31

Chengyou Wang / 2018 / LBP and DWT Based Fragile Watermarking for Image Authentication / JIPS(Journal of Information Processing Systems) 14(3):666~679

K. Kim / 2019 / Multi-index approach to search Chinese, Japanese, and Korean text with Elasticsearch 6. 6 / Proceedings of International Conference on Future Information & Communication Engineering 11(1):257~260

S. Persada / 2020 / Public perceptions of online learning in developing countries : a study using the ELK Stack for sentiment analysis on twitter / International Journal of Emerging Technologies in Learning(iJET) 15(9):94~109

김용준 / 2019 / Sysmon과 ELK를 이용한 산업제어시스템 사이버 위협 탐지 / 정보보호학회논문지 29(2):331~346

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