간편결제, 신용카드 청구할인
북피니언 롯데카드 30% (25,200원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
EBS 롯데카드 20% (28,800원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
인터파크 NEW 우리V카드 10% (32,400원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
인터파크 현대카드 7% (33,480원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
NH쇼핑&인터파크카드 20% (28,800원)
(최대할인 4만원 / 2만원 이상 결제)
Close

실전 LOG 분석과 체계적인 관리 가이드 : 개발자와 운영자의 트러블슈팅과 보안 담당자의 이상행위 탐지를 위한

원제 : Logging and Log Management
소득공제

2013년 9월 9일 이후 누적수치입니다.

판매지수 30
?
판매지수란?
사이트의 판매량에 기반하여 판매량 추이를 반영한 인터파크 도서에서의 독립적인 판매 지수입니다. 현재 가장 잘 팔리는 상품에 가중치를 두었기 때문에 실제 누적 판매량과는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 판매량 외에도 다양한 가중치로 구성되어 최근의 이슈도서 확인시 유용할 수 있습니다. 해당 지수는 매일 갱신됩니다.
Close
공유하기
정가

40,000원

  • 36,000 (10%할인)

    2,000P (5%적립)

할인혜택
적립혜택
  • I-Point 적립은 출고완료 후 14일 이내 마이페이지에서 적립받기한 경우만 적립됩니다.
  • 추가혜택
    배송정보
    주문수량
    감소 증가
    • 이벤트/기획전

    • 연관도서(85)

    • 사은품(1)

    출판사 서평

    이 책은 IT 분야에 종사하는 사람이라면 매우 친숙하지만 소홀히 할 수 있는 로그(log)에 관해 광범위한 내용을 다룬다. 로그의 정의에서 로그 메시지의 종류와 사례연구, 여러 가지 로그 분석 기법과 보고/요약, 로그 관련 도구의 이해와 활용방법, 로깅과 법규 컴플라이언스에 이르기까지 로그라는 주제에 관해 상세히 소개하고 있다. 이 책을 통해 다양한 목적으로 실무에서 로그를 활용할 수 있는 방안을 익힐 수 있다.

    이 책에서 다루는 내용
    - 분석, 시각화, 보고 등을 포함한 포괄적인 로그 관리 범위
    - 시스템 운영에서 규정 컴플라이언스까지 다양한 로그 사용방식에 대한 정보 포함
    - syslog-ng와 사고 대응에서 간편히 로그를 얻을 수 있는 실제 상황 사례 연구
    - 보고, 로그 분석 시스템 선정, 로그 분석 시스템 계획, 로그 데이터 정규화와 상관관계 영역에서 실전 가이드 제공

    이 책의 대상 독자
    이 책의 예상 독자는 로깅과 로그 관리를 배우고자 하는 사람이다. 이 책을 읽어야 하는 대상 독자층은 다음과 같다.
    - 시스템 관리자: 회사에서 로그 데이터를 모니터링하는 작업을 물려받은 시스템 관리자에게 유용할 것이다.
    - 신입 보안 엔지니어: 네트워크 보안에 입문자라면 로그 분석 기법에 대해 알고 싶을 것이다.
    - 애플리케이션 개발자: 아마 근본적으로 로그 분석 시스템 구축에 관심을 가질 수 있다. 이 책은 이를 위한 예제를 제공한다. 하지만 전체 책에서 로그 분석이 중요한 이유에 관한 획기적인 배경을 다룬다. 이 부분은 건너뛰면 안 된다.
    - 관리자: 관리자는 로그 데이터 수집, 보관, 분석, 법규 컴플라이언스와 같은 주제에 깊은 통찰력을 가질 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이 이런 이슈사항은 기업 규모에서 더욱 크게 존재하며, IT 전문가가 지속적으로 더 많은 시간을 할당하게 될 것이다

    이 책의 구성
    1장. 로그와 나무, 숲: 전체 그림
    로깅 시스템에 관한 배경 정보를 제공한다. syslog, SNMP, 안전한 로깅, 로그 데이터, 저장 등과 같은 개념에 익숙하다면 2장으로 넘어갈 수 있다.

    2장. 로그
    로그 메시지가 무엇인지와 로그가 중요한 이유를 설명한다.

    3장. 로그 데이터 소스
    syslog 프로토콜과 SNMP, 윈도우 이벤트 로그를 설명한다. 또한 로그 데이터 소스분류도 소개한다.

    4장. 로그 저장 기법
    로그 보관, 저장 포맷, 관계형 데이터베이스 시스템(RDBM, Relational DataBase Management System)에 존재하는 로그 저장을 잘 설명한다. 이런 노력의 일환으로 하둡(Hadoop) 사용방법에 대한 예제도 소개한다.

    5장. 사례 연구: syslog-ng
    로그 수집을 위해 실제 환경에서 syslog-ng를 구현하는 방법을 알려준다. syslogng의 고급 기능도 논의한다.

    6장. 비밀 로깅
    은밀한 방식으로 로그를 수집하고자 하는 경우, 이를 가능하게 하는 많은 세부 내용을 설명한다.

    7장. 분석 목표와 계획, 준비, 검색 대상
    로그 데이터 분석 시작 전에, 먼저 목표를 수립하고, 계획하고 작업을 간단히 할 수 있는 준비를 해야 한다. 이 장에서 다루는 내용은 과거에 발생한 좋지 않은 사건, 미래에 발생할 좋지 않은 사건, 한 번도 보지 못한 사건을 포함한다.

    8장. 간단한 분석 기법
    고급 분석 기법에 들어가기 앞서, 기본 내용을 알 필요가 있다. 이 장은 수동 로그 분석과 이를 가능하도록 하는 도구를 포함한다. 또한 윈도우 이벤트 로그를 훨씬 쉽게 읽을 수 있는 고급 도구를 설명한다. 물론 로그 분석 결과에 대응하는 프로세스도 논의한다.

    9장. 필터링과 정규화, 상관 관계
    간단한 수동 로그 분석이 간과할 수 있는 문제점을 찾기 위해 상관 관계를 수행할 수 있는 기법과 도구를 소개하며, 실제 해볼 필요가 있다. 필터링, 정규화, 분류, 상관 관계와 공통적으로 찾는 패턴도 함께 설명한다. 자신만의 상관 관계 엔진 구축에 관심이 있는 개발자는 이 장의 유용한 두 섹션을 보면 된다. 제스(Jess)와 에스퍼(Esper)는 규칙 기반과 스트림 기반 엔진을 구축하는 방법을 설명한다.

    10장. 통계적 분석
    분석 수행에 통계를 사용하는 방법을 설명한다. 빈도수 측정과 베이스라인, 기준치, 이상행위 탐지를 다룬다. 분석에 사용할 수 있는 기계 학습도 소개한다.

    11장. 로그 데이터 마이닝
    로그 마이닝이나 로그 지식 탐색 관련 내용을 다루는데, 좀 다른 유형의 로그 분석으로 무엇을 찾아야 할지 알지 못할 경우다. 이는 로그 분석의 ‘상위 예술’로 로그에서 문자열이나 패턴 목록 의존을 탈피해서 다음 단계로 끌어올린다.

    12장. 보고와 요약
    로그 분석의 방법으로 보고서를 살펴본다. 특히 로그 데이터를 위한 최상의 보고서 정의에 초점을 맞춘다.

    13장. 로그 데이터 시각화
    종종 로그 데이터를 시각화하면 유용하다. 시각화란 경고나 이메일, 특정 로그 분석 시스템이 내놓는 결과를 의미하지 않는다. 관심을 두고 있는 부분은 직접 그래프를 작성하거나 다른 시각화 도구 문맥에서 로그 데이터를 보는 것이다.

    14장. 로깅 법칙과 실수
    조직에서 흔히 저지르는 로그 관련 실수를 다룬다(실제 저지르고 있다). 일반적인 규칙과 조직이 로그를 다루는 법에 관한 종속성도 알아본다. 후자는 야심차게 ‘법칙’이란 이름을 붙이기도 했다.

    15장. 로그 분석과 수집 도구
    로그 데이터 분석과 수집에 사용할 수 있는 오픈소스와 상용 도구를 검토한다. 독자가 일별 기반으로 로그 데이터를 관리하는 도구를 선택할 때, 여러 옵션을 제공한다. 로그 분석 도구 활용에 대한 예제는 일반적인 로깅 작업과 시나리오를 검토하는 도구를 사용하는 실제 예제를 다룰 때, 이 장의 내용에 삽입했다. 이 장은 독자가 오늘날 조직에서 로그 분석에 필요한 도구를 검토하고 알맞은 도구를 찾는 데 도움이 될 것이다.

    16장. 로그 관리 절차: 로그 검토, 대응, 단계적 보고
    로그 관리를 위한 로그 검토, 대응, 단계적 보고에 대한 소개를 다룬다. 신용카드 산업 데이터 보안 표준(PCI DSS, Payment Card Industry Data Security Standard)을 통해 이 장 전체에서 살펴본다. 핵심은 실제 세계에서 개념을 적용하는 방법을 설명하는 데 있다. 이는 예제가 PCI 표준에 관한 내용이지만, 임의의 다른 환경에도 쉽게 적용하고 확장할 수 있다는 의미다. 본질은 이 장을 통해 오늘날 사용할 수 있는 단계와 절차를 개발할 수 있도록 한다. 이 장을 통해 추가적으로 로그 관리 표준을 해석하고 적용하는 통찰력도 가질 수 있을 것이다.

    17장. 로깅 시스템 공격
    로깅과 로그 분석 시스템, 보안, 운영, 컴플라이언스를 위해 로그를 사용하는 로그 분석가를 대상으로 한 공격을 다룬다.

    18장. 프로그래머를 위한 로깅
    모든 형태의 프로그래머에게 유용하다. 시스템 관리자, 펄(Perl) 프로그래머, C/C++ 프로그래머, 자바(Java) 프로그래머 등을 포함한다. 기본적으로 스크립트, 프로그램, 소프트웨어 시스템을 작성하는 모든 이는 이 장의 내용이 유용할 것이다. 좋지 않은 로그 메시지는 좋지 않은 프로그래머의 결과라는 얘기도 있다. 완전한 사실은 아닐지라도, 이 장은 프로그래머와 관련자에게 로그 메시지를 좀 더 나은 방식으로 생성할 수 있는 방법에 관한 개념과 가이드를 제공해서 변화를 촉구하는 데 목적이 있다. 궁극적으로 디버깅과 정보 수집, 파싱 가능성, 소프트웨어가 생성하는 로그 메시지의 전반적인 유용성을 증대시키려 한다.

    19장. 로그와 컴플라이언스
    법규와 정책에 관련된 로깅과 컴플라이언스(compliance) 내용이다. 이 장은 법규 컴플라이언스와 싸우는 모든 이에게 유용한 내용이다.

    20장. 로그 분석 시스템 계획
    로그 분석 시스템 구현에 대해 계획할 때 실용적인 가이드를 제공한다. 이 장은 특정 로그 분석 시스템을 설치하는 방법에 대한 세부 청사진을 의미하지는 않는다. 대신 스스로 찾아야 하는 로그 분석 구현 상황에서 개념을 잘 적용할 수 있도록 설명한다. 로그 분석 시스템을 구현하는 동안 고려할 사항과 파악해야 할 질의 내용을 알려준다.

    21장. 클라우드 로깅
    클라우드 컴퓨팅은 현재 이슈가 되는 주제이며, 점점 더 관심이 높아지고 있다. 이전에 수축 포장한 소프트웨어(shrink-wrapped software)를 회사가 소유한 데이터 센터에서 클라우드로 이전하면서(현재 진행 중임), IT 관리자는 로그 데이터 수집과 집중화, 보관, 보안 정보, 이벤트 관리(SIEM, Security Information and Event Management)를 비롯해 하드웨어, 스위치, 랙, 소프트웨어 등에 대해 경비 지출(CAPEX, CAPital Expenditure)하는 금액이 훨씬 감소하고 있다. 이 장은 클라우드 컴퓨팅과 로깅을 소개하고, 클라우드 환경, 클라우드에서 대용량 데이터, 클라우드에서 SIEM, 찬반 내용, 일부 주요 클라우드 로깅 제공자 목록에 관한 법규와 보안 이슈사항도 다룬다.

    22장. 로그 표준과 미래 동향
    로그 표준의 미래와 로깅, 로그 분석의 미래에 대한 전문가 견해를 다룬다.

    목차

    1장 로그와 나무, 숲: 전체 그림
    1.1 소개
    1.2 로그 데이터의 기초
    1.2.1 로그 데이터의 개념
    1.2.2 로그 데이터의 수집과 전송
    1.2.3 로그 메시지의 개념
    1.2.4 로깅 환경
    1.3 학습할 내용
    1.4 과소평가된 로그
    1.5 유용한 로그
    1.5.1 자원 관리
    1.5.2 침입 탐지
    1.5.3 트러블슈팅
    1.5.4 포렌식
    1.5.5 따분한 감사, 흥미로운 발견
    1.6 사람, 프로세스, 기술
    1.7 보안 정보와 이벤트 관리
    1.8 요약
    1.9 참고문헌

    2장 로그
    2.1 소개
    2.1.1 정의
    2.2 로그? 무슨 로그?
    2.2.1 로그 포맷과 유형
    2.2.2 로그 문법
    2.2.3 로그 내용
    2.3 좋은 로깅의 범주
    2.3.1 이상적인 로깅 시나리오
    2.4 요약
    2.5 참고문헌

    3장 로그 데이터 소스
    3.1 소개
    3.2 로깅 소스
    3.2.1 Syslog
    3.2.2 SNMP
    3.2.3 윈도우 이벤트 로그
    3.3 로그 소스 분류
    3.3.1 보안 관련 호스트 로그
    3.3.2 보안 관련 네트워크 로그
    3.3.3 보안 호스트 로그
    3.4 요약

    4장 로그 저장 기법
    4.1 소개
    4.2 로그 보관 정책
    4.3 로그 저장 포맷
    4.3.1 텍스트 기반 로그 파일
    4.3.2 바이너리 파일
    4.3.3 압축 파일
    4.4 로그 데이터 데이터베이스 저장
    4.4.1 장점
    4.4.2 단점
    4.4.3 데이터베이스 저장 목표 정의
    4.5 하둡 로그 저장소
    4.5.1 장점
    4.5.2 단점
    4.6 클라우드와 하둡
    4.6.1 아마존 탄력적 MapReduce을 이용한 시작
    4.6.2 아마존 탐색
    4.6.3 아마존 단순 저장 서비스로 업로드
    4.6.4 아파치 액세스 로그 분석 Pig 스크립트 생성
    4.6.5 아마존 탄력적 MapReduce 로그 데이터 처리
    4.7 로그 데이터 검색과 압축
    4.7.1 온라인
    4.7.2 온오프 중간 저장
    4.7.3 오프라인
    4.8 요약
    4.9 참고문헌

    5장 사례 연구: syslog-ng
    5.1 소개
    5.2 SYSLOG-NG 다운로드
    5.3 SYSLOG-NGSYSLOG-NG의 개념
    5.4 예제 구성
    5.4.1 설정
    5.5 SYSLOG-NG 트러블슈팅
    5.6 요약
    5.7 참고문헌

    6장 비밀 로깅
    6.1 소개
    6.2 완전 비밀 로그 설정
    6.2.1 비밀 로그 생성
    6.2.2 비밀 로그 선택
    6.2.3 IDS 로그 소스
    6.2.4 로그 수집 서버
    6.2.5 가짜 서버나 허니팟
    6.3 허니팟 로깅
    6.3.1 허니넷 셀상의 비밀 키 로거
    6.3.2 허니넷의 Sebek2 사례 연구
    6.4 간단한 로깅 은닉 채널
    6.5 요약
    6.6 참고문헌

    7장 분석 목표와 계획, 준비, 검색 대상
    7.1 소개
    7.2 목표
    7.2.1 과거에 발생한 좋지 않은 사건
    7.2.2 미래에 발생할 좋지 않은 사건, 처음 보는 사건, 알려진 문제가 없는 사건 외 모든 사건
    7.3 계획
    7.3.1 정확성
    7.3.2 무결성
    7.3.3 신뢰성
    7.3.4 보관
    7.3.5 가공처리
    7.3.6 정규화
    7.3.7 시간 정보 처리에 관한 난점
    7.4 준비
    7.4.1 로그 메시지 분리
    7.4.2 파싱
    7.4.3 데이터 축소
    7.5 요약

    8장 간단한 분석 기법
    8.1 소개
    8.2 개별 행 검토: 매우 험난한 여정
    8.3 간단한 로그 뷰어
    8.3.1 실시간 검토
    8.3.2 기존 로그 검토
    8.3.3 간단한 로그 조작
    8.4 수동 로그 검토의 한계점
    8.5 분석 결과 대응
    8.5.1 중대 로그 조치
    8.5.2 중요하지 않은 로그 요약
    8.5.3 조치 계획 수립
    8.5.4 조치 자동화
    8.6 예제
    8.6.1 사고 대응 시나리오
    8.6.2 일상적인 로그 검토
    8.7 요약
    8.8 참고문헌

    9장 필터링과 정규화, 상관 관계
    9.1 소개
    9.2 필터링
    9.2.1 인위적인 무시
    9.3 정규화
    9.3.1 IP 주소 유효성 확인
    9.3.2 스노트
    9.3.3 윈도우 스네어
    9.3.4 일반적인 시스코 IOS 메시지
    9.3.5 정규식 성능 문제
    9.4 상관 관계
    9.4.1 마이크로 레벨 상관 관계
    9.4.2 매크로 레벨 상관 관계
    9.4.3 작업 환경에서 데이터 직접 사용
    9.4.4 단순 이벤트 상관 관계자
    9.4.5 상태 기반 규칙 예제
    9.4.6 규칙 엔진 직접 구축
    9.5 일반 패턴 조사
    9.6 향후
    9.7 요약
    9.8 참고문헌

    10장 통계적 분석
    10.1 소개
    10.2 빈도
    10.3 베이스라인
    10.3.1 기준치
    10.3.2 이상행위 탐지
    10.3.3 윈도잉
    10.4 기계 학습
    10.4.1 k개 최근접 규칙
    10.4.2 k-NN 알고리즘 로그 적용
    10.5 통계적 분석과 규칙 기반 상관 관계 연결
    10.6 요약
    10.7 참고문헌

    11장 로그 데이터 마이닝
    11.1 소개
    11.2 데이터 마이닝 소개
    11.3 로그 마이닝 소개
    11.4 로그 마이닝 요구사항
    11.5 마이닝 목표
    11.6 관심 분야 살펴보기
    11.7 요약
    11.8 참고문헌

    12장 보고와 요약
    12.1 소개
    12.2 최상의 보고서 정의
    12.2.1 인증과 인가 보고서
    12.3 네트워크 행위 보고서
    12.3.1 중요한 이유
    12.3.2 보고서 내용
    12.3.3 이 보고서를 이용하는 사람
    12.4 자원 접근 보고서
    12.4.1 중요한 이유
    12.4.2 보고서 내용
    12.4.3 이 보고서를 이용하는 사람
    12.5 악성코드 행위 보고서
    12.5.1 중요한 이유
    12.5.2 보고서 내용
    12.5.3 이 보고서를 이용하는 사람
    12.6 치명적인 에러와 실패 보고서
    12.6.1 중요한 이유
    12.6.2 보고서 내용
    12.6.3 이 보고서를 이용하는 사람
    12.7 요약

    13장 로그 데이터 시각화
    13.1 소개
    13.2 시각적 상관 관계
    13.3 실시간 시각화
    13.4 트리맵
    13.5 로그 데이터 성운
    13.6 예전 로그 데이터 그래프
    13.8 요약
    13.9 참고문헌

    14장 로깅 법칙과 실수
    14.1 소개
    14.2 로깅 법칙
    14.2.1 법칙 1. 수집의 법칙
    14.2.2 법칙 2. 보관의 법칙
    14.2.3 법칙 3. 모니터링의 법칙
    14.2.4 법칙 3. 가용성의 법칙
    14.2.5 법칙 4. 보안의 법칙
    14.2.6 법칙 5. 지속적인 변화의 법칙
    14.3 로깅 실수
    14.3.1 비로깅
    14.3.2 로그 데이터를 보지 않음
    14.3.3 너무 짧은 보관 기간
    14.3.4 수집 전 우선순위 표기
    14.3.5 애플리케이션 로그 무시
    14.3.6 알려진 문제가 있는 항목만 추출
    14.4 요약
    14.5 참고문헌

    15장 로그 분석과 수집 도구
    15.1 소개
    15.2 아웃소싱, 직접 빌드, 구매
    15.2.1 솔루션 빌드
    15.2.2 구매
    15.2.3 아웃소싱
    15.2.4 당신과 기관, 벤더에게 하는 질문
    15.3 로그 분석 기본 도구
    15.3.1 Grep
    15.3.2 Awk
    15.3.3 마이크로소프트 로그 파서
    15.3.4 고려할 다른 기본 도구
    15.3.5 로그 분석에서 기본 도구의 역할
    15.4 로그 정보 집중화 유틸리티
    15.4.1 시스로그
    15.4.2 Rsyslog
    15.4.3 스네어
    15.5 기본 이상의 로그 분석 도구
    15.5.1 OSSEC
    15.5.2 OSSIM
    15.5.3 고려할 다른 분석 도구
    15.6 상용 벤더
    15.6.1 스플렁크
    15.6.2 NetIQ 센티널
    15.6.3 IBM q1Labs
    15.6.4 로글리
    15.7 요약
    15.8 참고문헌

    16장 로그 관리 절차: 로그 검토, 대응, 단계적 보고
    16.1 소개
    16.2 가정사항과 요구항목, 주의사항
    16.2.1 요구항목
    16.2.2 주의사항
    16.3 일반적인 역할과 책임
    16.4 PCI와 로그 데이터
    16.4.1 핵심 요구항목 10
    16.4.2 로깅 관련 다른 요구항목
    16.5 로깅 정책
    16.6 검토와 대응, 단계적 보고 절차, 워크플로
    16.6.1 주기적 로그 검토 실천과 패턴
    16.6.2 로그 관리 도구를 이용한 초기 베이스라인 구축
    16.6.3 수동으로 초기 베이스라인 구축
    16.6.4 주요 워크플로: 일별 로그 검토
    16.6.5 예외 조사와 분석
    16.6.6 사고 대응과 단계적 보고
    16.7 로그 검토 유효성
    16.7.1 로깅 입증
    16.7.2 로그 검토 입증
    16.7.3 예외 처리 입증
    16.8 로그북: 조사 예외처리 증거
    16.7.1 로그북 포맷 추천
    16.7.2 예제 로그북 항목
    16.9 PCI 컴플라이언스 증거 패키지
    16.10 경영진 보고
    16.11 주기적 운영 작업
    16.11.1 일별 작업
    16.11.2 주별 작업
    16.11.3 월별 작업
    16.11.4 분기별 작업
    16.11.5 연간 작업
    16.12 추가 참고자료
    16.13 요약
    16.14 참고문헌

    17장 로깅 시스템 공격
    17.1 소개
    17.2 공격
    17.2.1 공격 대상
    17.2.2 기밀성 공격
    17.2.3 무결성 공격
    17.2.4 가용성 공격
    17.3 요약
    17.4 참고문헌

    18장 프로그래머를 위한 로깅
    18.1 소개
    18.2 역할과 책임
    18.3 프로그래머를 위한 로깅
    18.3.1 로깅해야 하는 내용
    18.3.2 프로그래머를 위한 로깅 API
    18.3.3 로그 순환
    18.3.4 좋지 않은 로그 메시지
    18.3.5 로그 메시지 포맷
    18.4 보안 고려사항
    18.5 성능 고려사항
    18.6 요약
    18.7 참고문헌

    19장 로그와 컴플라이언스
    19.1 소개
    19.2 PCI DSS
    19.2.1 핵심 요구항목 10
    19.3 ISO2700X 시리즈
    19.4 HIPAA
    19.5 FISMA
    19.6 NIST 800-53 로깅 가이드라인
    19.7 요약

    20장 로그 분석 시스템 계획
    20.1 소개
    20.2 계획
    20.2.1 역할과 책임
    20.2.2 자원
    20.2.3 목표
    20.2.4 로깅 시스템과 장비 선정
    20.3 소프트웨어 선정
    20.3.1 오픈소스
    20.3.2 상용
    20.4 정책 정의
    20.4.1 로깅 정책
    20.4.2 로그 파일 순환
    20.4.3 로그 데이터 수집
    20.4.4 보관/저장소
    20.4.5 대응
    20.5 구조
    20.5.1 기본 방식
    20.5.2 로그 서버와 로그 수집기
    20.5.3 장기 저장할 수 있는 로그 서버와 로그 수집기
    20.5.4 분산 방식
    20.6 확장
    20.7 요약

    21장 클라우드 로깅
    21.1 소개
    21.2 클라우드 컴퓨팅
    21.2.1 서비스 제공 모델
    21.2.2 클라우드 구현 모델
    21.2.3 클라우드 인프라 구조의 특성
    21.2.4 표준? 짜증나는 표준은 필요 없다!
    21.3 클라우드 로깅
    21.3.1 예제: 로글리
    21.4 규정과 컴플라이언스, 보안 이슈사항
    21.5 클라우드에서 대용량 데이터
    21.5.1 예제: 하둡
    21.6 클라우드 SIEM
    21.7 클라우드 로깅 찬반
    21.8 클라우드 로깅 공급자 목록
    21.9 추가 리소스
    21.10 요약
    21.11 참고문헌

    22장 로그 표준과 미래 동향
    22.1 소개
    22.2 현재 추정에서 미래로
    22.2.1 증가하는 로그 데이터
    22.2.2 추가 동기부여
    22.2.3 추가 분석
    22.3 로그 미래와 표준
    22.3.1 선정 동향
    22.4 바라는 미래상
    22.5 요약

    본문중에서

    이 책을 읽게 되신 여러분을 환영한다. 이 책의 목적은 정보 기술 전문가(Information Technology Professional)인 여러분에게 로그 데이터를 이해하고 다루는 법을 소개하기 위함이다. 로그 데이터는 다양한 형태로 존재하며, 여러 종류의 시스템에서 생성된다. 로그에서 오래 전부터 살펴본 문제는 이 로그 데이터로 무엇을 할지 어떻게 분석할지 하는 것이다. 이 책은 로그 데이터 분석을 도와주고 악의적인 행위를 찾을 수 있는 기법과 도구를 소개한다.

    예전부터, 시스템 관리자는 로그 파일을 숙독해 디스크 에러나 커널 패닉 문제를 찾곤 했다. 오늘날 시스템 관리자는 보안 관리자보다 종종 두 배 많은 업무를 처리한다. 보안 로그 데이터에 관련된 내용을 이해할 필요성은 어느 때보다 증가했다. 보안 분석가는 로그 분석 기법에도 정통한 IT 전문가 그룹 중에 있다. 대다수 오래된 베테랑은 ‘발등에 불똥(trial by fire)’ 모드에서 로그를 알아왔다. 이 책은 개념을 신속히 이해할 수 있는 방식으로 내용을 소개해서, 많은 사람이 수년에 걸쳐 배운 내용을 간추리는 데 목적을 두고 있다.

    최근 최전방에 선 이슈사항인 법규 컴플라이언스에 대해 얘기해보자. 엔론(Enron) 사태에서 회사들이 감독 실패로 파산하면서, 법규 컴플라이언스는 수많은 회사에서 중요 쟁점으로 부각되고 있다. 핵심은 정책과 절차다. IT 엔지니어으로 일하다가 퇴사한 밥이 회사 이메일 계정에 접근할 수 없게 차단했다는 사실을 입증해낼 수 있겠는가? 이런 형태로 회사는 여러분에게 사실을 증명해내길 요구할 수 있다. 시스템과 네트워크 로깅 범위는 매우 다양한 방식으로 변하고 있다.
    (/ 저자 서문 중에서)

    아마 IT를 잘 알지 못하는 일반인이라 해도 로그라는 용어를 들어본 적이 있을 것이다. 하드 디스크에 쌓인 로그를 직접 찾아보고 문제점을 파악해 본 경험이 있는 파워 사용자도 있겠지만, 일반 사용자도 컴퓨터를 사용하다 보면 프로그램 업데이트 후의 메시지나 에러 정보를 보여주는 텍스트 파일 등을 본 적이 있을 것이다. 이처럼 개인 컴퓨터에서 네트워킹 장비, 웹/메일/데이터베이스 등 다양한 종류의 서버 장비, 애플리케이션 개발, 보안 장비 등 보이지 않는 곳에서 끊임없이 로그를 생성하고 있다.

    매초, 매분, 매시간, 매일 생성되는 로그는 장비와 목적에 따라 차이가 있겠지만, 일반적으로 로그는 타임스탬프를 포함한 여러 유용한 정보를 포함한다. 하지만 이 로그를 제대로 활용해서 핵심적인 문제점을 신속히 파악하고 이를 통해 해결방안을 찾아내는 작업은 생각처럼 쉽지 않으며, 오랜 경험과 관련 지식이 필요하다. 가령 초당 평균 수백 메가의 트래픽이 흐르는 방화벽을 담당하는 보안 담당자가 있다고 가정해보자. 수백 테라에 달하는 한 달간의 로그에서 특정 엔드포인트의 연결 횟수를 일별로 추출해 이상행위를 탐지해야 한다면, 무슨 도구를 이용해서 어떻게 해야 효율적으로 분석할 수 있을까? 나아가 어떤 형태의 로그를 이상행위로 규정하고 조사해야 할까? 다른 장비의 로그를 연계해서 함께 분석할 필요가 있다면 어떤 방식이 좋을까?

    일반적으로 다양한 분야에서 로그를 활용할 수 있지만, 특히 개발자의 경우에는 디버깅 용도로, 운영자의 경우는 다양한 트러블슈팅을 해결하기 위해, 그리고 보안 담당자들은 이상행위를 탐지할 목적으로 로그를 활용하는 경우가 많다. IT를 활용하는 사용자 수가 나날이 급증하면서 로그 생성량은 예전에 비해 기하급수적으로 증가하는 추세이며, 정기적인 로그 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 대규모 로그의 경우 빅데이터를 처리할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기법이나 효율적인 시각화 방식을 통해 더욱 신속하게 문제점을 파악하고 분석하는 능력을 요구할 것이다. 특히 주요 데이터를 다루는 조직이라면, 로그 메시지의 종류나 로그 보관 방법과 주기 등 컴플라이언스 측면에서 필수적으로 로깅을 시행해야 한다. 이 책은 미국 기준으로 PCI DSS, ISO2700x, HIPPA 위주로 설명하고 있지만, 국내에서도 이를 모델로 한 법규 준수사항을 상당수 포함하고 있으므로 각 영역별로 참고한다면 좋은 레퍼런스로 활용할 수 있다.

    사실 로그라는 영역은 목적에 따라 매우 다양하게 활용할 수 있고, 딱히 정해진 표준도 없다. 그래서 로그가 중요하다는 사실을 알면서도 정작 로그 자체를 중심으로 다루고 있는 책은 많지 않으며, 더욱이 로그 분석과 관리에 초점을 맞춘 서적은 더욱 드물다. 이 책은 로그를 활용해 분석하는 방법과 알아두면 좋을 일반적인 규칙, 흔히 저지르는 실수, 관리 절차, 로그 분석 시스템 구축 등을 전체적으로 균형있게 다루고 있어 개발자, 운영자, 보안 담당자는 물론 일반 사용자에 이르기까지 활용도가 높다. 따라서 저자가 소개한 여러 분석 방법과 정보를 토대로, 독자가 로그를 적재적소에 활용할 수 있는 힘을 기르고 실무에 응용할 수 있다면, 책을 번역한 역자로서 더할 나위 없는 보람이 아닐까 생각한다.
    (/ 옮긴이의 말 중에서)

    저자소개

    앤톤 츄바킨(Anton A. Chuvakin) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    로그 관리, SIEM, PCI DSS 컴플라이언스 분야에서 저명한 보안 전문가다. 앤톤은 [보안 전사(Security Warrior)]라는 서적의 공동 저자이고, [적을 알라: 보안 위협에 관해 알아두기, 2판(Know Your Enemy: Learning About Security Threats, Second Edition)], [정보보안 관리 핸드북, 6판 (Information Security Management Handbook)], [해커 챌린지 3: 20가지 신규 포렌식 시나리오와 솔루션(Hacker’s Challenge 3: 20 Brand-New Forensic Scenarios & Solutions)],[OSSEC 호스트 기반 침입 탐지 가이드(OSSEC Host-Based Intrusion Detection Guide)] 등 여러 도서

    펼쳐보기
    케빈 슈미트(Kevin J. Schmidt) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    델 시큐어웍스(Dell SecureWorks) 사의 수석 관리자로 델 사의 부서에서 업계를 선도하는 MSSP 관련 업무를 하며, 회사의 SIEM 플랫폼 주요 설계와 개발을 맡고 있다. 그가 맡은 업무로는 로그 데이터 수집, 상관관계, 분석 등이 있다. 시큐어웍스 이전에는 리플렉스 시큐리티(Reflex Security) 사에서 근무하면서, IPS 엔진과 안티 바이러스 소프트웨어 관련 일을 했다. 그 이전에는 가디드넷(GuardedNet) 사에서 개발자이자 아키텍처로 업계 첫 SIEM 플랫폼 중 하나를 설계했다. 미국 해군 예비군(USNR, United States Navy Reserve)의 사관이기도 하다. 소프트웨어 개

    펼쳐보기
    크리스토퍼 필립스(Christopher Phillips) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    델 시큐어웍스 사의 책임 소프트웨어 개발자다. 회사의 지능형 위협 서비스 솔루션(Threat Intelligence service platform) 설계와 개발을 맡고 있다. 또한 델 시큐어웍스 시스템과 보안 전문가가 고객의 정보를 분석할 수 있도록 많은 서드파티 공급자로부터 로그와 이벤트 정보를 통합하는 업무와 관련된 팀도 담당하고 있다. 델 시큐어웍스 이전에는 맥케슨 앤 올스크립트(McKesson and Allscripts) 사에서 근무하면서, HIPPA 컴플라이언스, 보안, 의료 시스템을 통합하는 고객을 위해 일했다. 소프트웨어 개발과 설계 분야에서 18년이 넘는 경력을 보유하고 있다. 컴

    펼쳐보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    대기업과 금융 IT 환경에서 보안 프로세스 개선, 서비스 보안 리뷰, 보안 점검, 보안 솔루션 검토, 보안 교육 등 다양한 경험을 쌓았다. 고려대학교 정보보호대학원에서 디지털 포렌식을 전공했고 현재 뉴욕 주립대에서 컴퓨터 사이언스 박사 과정을 밟고 있다. 악성코드, 프라이버시, 바이너리 분석과 메모리 보호기법 등의 분야에 관심을 가지고 있다.

    이 상품의 시리즈

    에이콘 해킹과 보안 시리즈(총 117권 / 현재구매 가능도서 85권)

    펼쳐보기

    이 책과 내용이 비슷한 책 ? 내용 유사도란? 이 도서가 가진 내용을 분석하여 기준 도서와 얼마나 많이 유사한 콘텐츠를 많이 가지고 있는가에 대한 비율입니다.

      리뷰

      0.0 (총 0건)

      구매 후 리뷰 작성 시, 북피니언 지수 최대 600점

      리뷰쓰기

      기대평

      작성시 유의사항

      평점
      0/200자
      등록하기

      기대평

      10.0

      교환/환불

      교환/환불 방법

      ‘마이페이지 > 취소/반품/교환/환불’ 에서 신청함, 1:1 문의 게시판 또는 고객센터(1577-2555) 이용 가능

      교환/환불 가능 기간

      고객변심은 출고완료 다음날부터 14일 까지만 교환/환불이 가능함

      교환/환불 비용

      고객변심 또는 구매착오의 경우에만 2,500원 택배비를 고객님이 부담함

      교환/환불 불가사유

      반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가할 수 있음
      배송된 상품의 분실, 상품포장이 훼손된 경우, 비닐랩핑된 상품의 비닐 개봉시 교환/반품이 불가능함

      소비자 피해보상

      소비자 피해보상의 분쟁처리 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결기준(공정거래위원회 고시)에 따라 비해 보상 받을 수 있음
      교환/반품/보증조건 및 품질보증 기준은 소비자기본법에 따른 소비자 분쟁 해결 기준에 따라 피해를 보상 받을 수 있음

      기타

      도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 주문이 취소될 수 있음(이 경우 인터파크도서에서 고객님께 별도로 연락하여 고지함)

      배송안내

      • 인터파크 도서 상품은 택배로 배송되며, 출고완료 1~2일내 상품을 받아 보실 수 있습니다

      • 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 상품을 기준으로 배송됩니다.

      • 군부대, 교도소 등 특정기관은 우체국 택배만 배송가능하여, 인터파크 외 타업체 배송상품인 경우 발송되지 않을 수 있습니다.

      • 배송비

      도서(중고도서 포함) 구매

      2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)

      음반/DVD/잡지/만화 구매

      2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송)

      도서와 음반/DVD/잡지/만화/
      중고직배송상품을 함께 구매

      2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)

      업체직접배송상품 구매

      업체별 상이한 배송비 적용