Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.3
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pp.459-469
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2023
The number of IoT devices is explosively increasing due to the development of embedded equipment and computer networks. As a result, cyber threats to IoT are increasing, and currently, malicious codes are being distributed and infected to IoT devices and exploited for DDoS. Currently, IoT devices that are the target of such an attack have various installation environments and have limited resources. In addition, IoT devices have a characteristic that once set up, the owner does not care about management. Because of this, IoT devices are becoming a blind spot for management that is easily infected with malicious codes. Because of these difficulties, the threat of malicious codes always exists in IoT devices, and when they are infected, responses are not properly made. In this paper, we will design an malware detection system for IoT in consideration of the characteristics of the IoT environment and present detection rules suitable for use in the system. Using this system, it will be possible to construct an IoT malware detection system inexpensively and efficiently without changing the structure of IoT devices that are already installed and exposed to cyber threats.
As the development of games continues, the intelligence of NPC is becoming more and more important. Nowadays, the NPCs of MMORPGS are not only capable of simple actions like moving and attacking players, but also utilizing variety of skills and tactics as human-players do. This study suggests a method that grants characters used in RPG(Role-Playing Game) an ability of training and adaptation using Neural network and Genetic Algorithm. In this study, a simple game-play model is constructed to test how suggested intellect characters could train and adapt themselves to game rules and tactics. In the game-play model, three types of characters(Tanker, Dealer, Healer) are used. Intellect character group constructed by NN and GA, and trained by combats against enemy character group constructed by FSM. As the result of test, the proposed intellect characters group acquire an appropriate combat tactics by themselves according to their abilities and those of enemies, and adapt change of game rule.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.4
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pp.617-629
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2020
In order to overcome the limitations of the rule-based intrusion detection system due to changes in Internet computing environments, the emergence of new services, and creativity of attackers, network anomaly detection (NAD) using machine learning and deep learning technologies has received much attention. Most of these existing machine learning and deep learning technologies for NAD use supervised learning methods to learn a set of training data set labeled 'normal' and 'attack'. This paper presents the feasibility of the unsupervised learning AutoEncoder(AE) to NAD from data sets collecting of secured network traffic without labeled responses. To verify the performance of the proposed AE mode, we present the experimental results in terms of accuracy, precision, recall, f1-score, and ROC AUC value on the NSL-KDD training and test data sets. In particular, we model a reference AE through the deep analysis of diverse AEs varying hyper-parameters such as the number of layers as well as considering the regularization and denoising effects. The reference model shows the f1-scores 90.4% and 89% of binary classification on the KDDTest+ and KDDTest-21 test data sets based on the threshold of the 82-th percentile of the AE reconstruction error of the training data set.
Network threats such as Internet worms and computer viruses have been significantly increasing. In particular, APTs(Advanced Persistent Threats) and ransomwares become clever and complex. IDSes(Intrusion Detection Systems) have performed a key role as information security solutions during last few decades. To use an IDS effectively, IDS rules must be written properly. An IDS rule includes a key signature and is incorporated into an IDS. If so, the network threat containing the signature can be detected by the IDS while it is passing through the IDS. However, it is challenging to find a key signature for a specific network threat. We first need to analyze a network threat rigorously, and write a proper IDS rule based on the analysis result. If we use a signature that is common to benign and/or normal network traffic, we will observe a lot of false alarms. In this paper, we propose a scheme that analyzes a network threat and extracts key signatures corresponding to the threat. Specifically, our proposed scheme quantifies the degree of correspondence between a network threat and a signature using the LDA(Latent Dirichlet Allocation) algorithm. Obviously, a signature that has significant correspondence to the network threat can be utilized as an IDS rule for detection of the threat.
Internet Protocol Television (IPTV) through broadband cable network is a subscriber-based system which consists of software and set-top box. However, a weakness for the current IPTV system is the lack of security between users and CAS. This paper proposes a user authentication protocol at STB, which limits the service by the user-valued attribute to prevent illegal IPTV users. User attribute values change the order with bit form according to the certain rule, and apply to one-way hash function and Diffie-Hellman's elliptic curve key-exchange algorithm. The proposed protocol is able to improve on user authentication and computation. Also, each user generates an authentication message by smart card and receives various services based on the user-valued attribute.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.1
s.45
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pp.127-135
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2007
As the Internet is used widely, criminal offense that use computer is increasing, and an information security technology to remove this crime is becoming competitive power of the country. In this paper, we suggest network-based intrusion detection system that use fuzzy expert system. This system can decide quick intrusion decision from attack pattern applying fuzzy rule through the packet classification method that is done similarity of protocol and fixed time interval. Proposed system uses fuzzy logic to detect attack from network traffic, and gets analysis result that is automated through fuzzy reasoning. In present network environment that must handle mass traffic, this system can reduce time and expense of security
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.14
no.1
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pp.112-122
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2003
Objectives:Considerable data indicate that diminished serotonergic activity is related to aggressive behavior. In order to understand the biological etiology in conduct disorder, we studied the relationships of plasma serotonin and 5-HIAA levels in conduct disorders to measures of aggression, violation of rules and oppositional defiant behavior. Methods:Subjects were selected from inpatients and outpatients department of the Division of Child and Adolescent Psychiatry of Seoul National University Hospital. 41 conduct disorders(18 childhoodonset type, 23 adolescent-onset type) and 23 normal controls were included in this study. For the assessment of aggression, rule violation and oppositional behavior, parents completed the rating scale for conduct disorder and oppositional behavior based on the DSM-IV diagnostic criteria. Plasma serotonin and 5-HIAA levels were determined by HPLC with electrochemical detection. Results:1) Plasma 5-HT and 5-HIAA levels were not significantly different among childhood-onset conduct disorder, adolescent-onset conduct disorder and normal control subjects. 2) No significant correlations were found between plasma 5-HT levels and aggression or rule violation. 3) Plasma 5-HT levels showed significant positive correlations with oppositional behavior both in childhood-onset conduct disorder and adolescent-onset conduct disorder. 4) Age-related changes were not found in plasma 5-HT and 5-HIAA levles. Conclusion:Our findings do not support the hypothesis that dysregulation of serotonergic function may be associated with aggresson. Instead, our data suggest that serotonergic function is more closely related with oppositional behavior than aggression.
Cho Jung-Hwan;Cho Jung-Sik;Yeo Sang-Soo;Kim Sung kwon
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.19-21
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2005
현대의 산업화 사회에서는 자동인식을 통해서 사람과 사물을 식별하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그 대표적인 예로 바코드를 이용한 접촉식 판별기술이 있고, 라디오 주파수를 이용한 RFID(Radio Frequency Identification) 기술을 들 수 있다. RFID의 경우는 무선 주파수를 이용하기 때문에 대량의 사물을 동시에 인식 할 수 있다는 장점이 있다. 하지만. 어떠한 상황에서 리더의 요청에 응답을 하는 리더-태그 시스템이기 때문에 사용자의 프라이버시 침해 문제를 야기 할 수 있다. 사용자의 프라이버시 침해문제를 막기 위해서 많은 연구들이 진행되고 있다. 그 중에서, Miyako Ohkubo의 Hash체인을 이용한 프라이버시 보호 기법은 정보유출, 위치추적공격(Location Tracking Attack), 전방위보안성(Forward Security)과 같은 프라이버시 침해문제들로부터 사용자의 프라이버시를 보호 할 수 있는 프로토콜이다. 그러나 Hash함수를 태그에 구현하는 것은 현재까지는 불가능한 상황이다. 또, Martin Feldhofer의 AES(Advanced Encryption Standard)를 사용한 프로토콜은 실제로 태그에 구현 가능하면서 내부구조가 8bit인 AES를 사용함으로써 암호학적인 강도를 높였으나, 프라이버시 침해 문제에서 단점을 드러냈다. 이러한 단점을 보완한 AES기반에서의 개선된 RFID 프라이버시 보호 프로토콜은 실제적으로 태그에 구현 가능한 AES를 이용한 암호화 체인을 통해서 프라이버시 보호에 우수하면서 실제 사용이 가능한 프로토콜을 제안하였다[1]. 그러나, 이 프로토콜은 생성되는 키 값들이 물리적 공격을 통해서 노출이 되었을 때, 이전의 seed값과 키 값들이 노출 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 프라이버시보호에 새로운 키 생성 방법을 통한 강력한 프로토콜을 제안 한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의 $84.4\%$가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며 식사속도는 허겁지겁 빨리 섭취하는 경우가 남자는 $31.0\%$, 여자는 $21.4\%$로 나타났고 이들을 제외한 나머지 사람들은 보통 속도 혹은 충분한 시간을 가지고 식사를 하였다. 평소 식사량은 조금 적게 혹은 적당하게 섭취하는 사람이 대부분이었으며 남자가 여자보다는 배부르게 먹는 경 향이 유의적으로 높았다(p<0.05). 식사는 혼자 하는 경우가 남자
Seo Seong-Chae;You Jin-Ho;Kim Young-Dae;Kim Byung-Ki
The KIPS Transactions:PartD
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v.13D
no.1
s.104
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pp.67-74
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2006
The security requirements identification in the software development has received some attention recently. However, previous methods do not provide clear method and process of security requirements identification. We propose a process that software developers can build application specific security requirements from state transition diagrams at the security threat location. The proposed process consists of building model and identifying application specific security requirements. The state transition diagram is constructed through subprocesses i) the identification of security threat locations using security failure data based on the point that attackers exploit software vulnerabilities and attack system assets, ii) the construction of a state transition diagram which is usable to protect, mitigate, and remove vulnerabilities of security threat locations. The identification Process of application specific security requirements consist of i) the analysis of the functional requirements of the software, which are decomposed into a DFD(Data Flow Diagram; the identification of the security threat location; and the appliance of the corresponding state transition diagram into the security threat locations, ii) the construction of the application specific state transition diagram, iii) the construction of security requirements based on the rule of the identification of security requirements. The proposed method is helpful to identify the security requirements easily at an early phase of software development.
When sensor networks are deployed in open environments, all the sensor nodes are vulnerable to physical threat. An attacker can physically capture a sensor node and obtain the security information including the keys used for data authentication. An attacker can easily inject false reports into the sensor network through the compromised node. False report can lead to not only false alarms but also the depletion of limited energy resource in battery powered sensor networks. To overcome this threat, Fan Ye et al. proposed that statistical on-route filtering scheme(SEF) can do verify the false report during the forwarding process. In this scheme, the choice of a security threshold value is important since it trades off detection power and energy, where security threshold value is the number of message authentication code for verification of false report. In this paper, we propose a fuzzy rule-based system for security threshold determination that can conserve energy, while it provides sufficient detection power in the SEF based sensor networks. The fuzzy logic determines a security threshold by considering the probability of a node having non-compromised keys, the number of compromised partitions, and the remaining energy of nodes. The fuzzy based threshold value can conserve energy, while it provides sufficient detection power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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