Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu các kỹ thuật và công cụ phân tích web log

Trong bối cảnh công nghệ kỹ thuật số phát triển mạnh mẽ, việc phân tích hành vi người dùng trực tuyến trở nên cấp thiết đối với các doanh nghiệp và quản trị viên hệ thống. Nhật ký web (web logs) là nguồn dữ liệu phong phú, ghi lại mọi tương tác và hoạt động trên một hệ thống hoặc website, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách người dùng truy cập và tương tác với tài nguyên. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu này nằm ở khả năng tối ưu hóa các chiến lược marketing, nâng cao chất lượng dịch vụ, cũng như phát hiện sớm các hành vi bất thường hay các mối đe dọa an ninh thông tin. Luận văn này tập trung nghiên cứu, khảo sát các kỹ thuật và công cụ phân tích web log, đồng thời đề xuất giải pháp ứng dụng nhằm trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu log, phục vụ hiệu quả cho công tác quản trị và bảo mật.

Nghiên cứu viên, sinh viên sau đại học, quản trị viên hệ thống, chuyên gia an toàn thông tin và các nhà phát triển quan tâm đến phân tích web log và giám sát hệ thống.

Luận văn này trình bày một nghiên cứu chuyên sâu về các kỹ thuật và công cụ phân tích web log, nhấn mạnh vai trò thiết yếu của chúng trong bối cảnh phát triển của công nghệ số. Bắt đầu với việc phân tích tầm quan trọng của nhật ký web như một nguồn dữ liệu phong phú, luận văn đi sâu vào các khía cạnh của việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu log để hiểu rõ hơn về hành vi người dùng, giám sát hiệu suất hệ thống và tăng cường an toàn thông tin. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm khảo sát lý thuyết về các kỹ thuật phân tích web log tiên tiến như nhận dạng mẫu, chuẩn hóa dữ liệu, phân loại, phân tích tương quan và phát hiện bất thường. Đồng thời, luận văn cũng đánh giá các công cụ và nền tảng phổ biến trong lĩnh vực này, bao gồm Splunk, IBM QRadar SIEM, Graylog và ELK Stack, từ đó đưa ra cái nhìn toàn diện về ưu nhược điểm và ứng dụng của từng giải pháp. Mục tiêu chính là xây dựng một mô hình thử nghiệm sử dụng các công cụ mã nguồn mở để thực thi việc quản lý và phân tích log, minh chứng cho giá trị thực tiễn của các kỹ thuật được nghiên cứu. Kết quả và hàm ý của nghiên cứu này không chỉ giúp tối ưu hóa hệ thống và dịch vụ trực tuyến mà còn cung cấp nền tảng vững chắc cho việc ra quyết định trong quản trị hệ thống và bảo mật dữ liệu, đặc biệt trong việc nhận diện và đối phó với các mối đe dọa tiềm tàng từ các hành vi truy cập bất thường.