• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제33권7호
• /
• pp.708-714
• /
• 2006

웹은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다. 웹에서 정보 검색은 검색엔진을 출발점으로 이용하는 것이 대부분이지만, 그 결과는 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 검색엔진의 데이타를 의도적으로 조작하는 것을 스패밍(spamming)이라고 부르며, 다양한 스패밍과 방지기술이 있지만, 최근에 각광을 받고있는 링크기반 검색 방식에는 스패밍이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 방식에서도 구글폭탄(Google Bombing)과 같이 페이지점수법(PageRank)을 조작할 수 있는 약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 방지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 하여 웹을 하나의 유향 레이블 그래프로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼링크는 에지로 표현함에 있어서 본 연구에서는 링크구조를 기반으로 링크내역(link context)을 부여하고 이를 에지의 레이블로 사용한다. 링크내역과 대상 페이지 사이의 유사도를 구하고, 이것을 이용하여 페이지점수법의 인접행렬을 재구성하는 방법을 취했다. 결과로써 기존의 방법 및 특이값 추출기법(SVD)에 기반한 새로운 기준을 도입해 그 효과를 입증했다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권6B호
• /
• pp.553-558
• /
• 2009

IEEE 802.11 네트워크에서 업링크와 다운링크 간 TCP 공평성 보장을 위한 여러 연구가 진행되어 왔다. 하지만 제안된 방법들은 하나의 스테이션이 여러 개의 TCP 업링크 스트림들을 동시에 사용하여 업링크 대역폭을 독점하는 불공평성 문제에는 효과적이지 못하다. 이러한 문제에 대해 본 논문에서는 AP가 각 업링크 스테이션마다 token bucket을 지정하여 전송 대역폭 독점을 막는 방을 제안한다. 이 방법은 업링크와 다운링크 간의 공평성도 보장할 수 있다. 제안 방법은 token bucket을 사용할 때 나타날 수 있는 전승 대역폭의 utilization 저하를 막기 위해 스테이션 간에 잉여 token을 이동할 수 있도록 한다. 이러한 token 이동을 통해 공평성과 utilization간의 균형을 맞출 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 방식이 업링크 스테이션간의 내역폭 사용의 공평성은 물론, 업링크와 다운링크간의 공평성도 보장함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권9호
• /
• pp.2442-2450
• /
• 1999

감사 로깅 시스템은 시스템 사용 내역과 통신망을 통한 접근 내역을 기록한다. 이 내역은 불법적인 시스템 자원의 사용이나 통신망을 통한 불법 접근이 발생하였을 때, 그 경로를 추적하는 자료로 사용된다. 따라서, 로깅 시스템은 침입자의 일차적인 공격목표가 될 수 있다. 우리는 UNIX 시스템을 기반으로 로그인 정보와 명령어 수행 정보를 로그파일에 기록하는 로깅 시스템을 개발하였다. 또한, 로깅 시스템에 대한 침입자의 공격을 방어하기 위해서 자체 보호 장치를 두고 있다. 그것은 로깅 프로세스와 로그 파일을 보호하는 것이다. 로깅하는 프로세스를 보호하기 위해서 프로세스 ID를 계속해서 변경함으로써 침입자의 공격을 회피하도록 하였다. 로그 파일을 보호하기 위해서 하드링크와 강제적 파일 잠금을 사용하여 로그 파일에 대한 삭제나 변경을 할 수 없도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.59-66
• /
• 2005

웹(World Wide Web)은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다 웹에서는 일반적으로 검색엔진(Web search engine)을 통해 정보 검색을 수행하지만, 그 결과가 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 웹 페이지에 대한 평가를 조작하는 것을 의도적 조작이라고 부른다. 최근에 가장 각광을 받는 링크 기반 검색 방식에는 의도적 조작이 상대적으로 어렵지만, 링크 기반 검색 방식의 대표격인 구글의 페이지 점수법(PageRank algorithm)도 구글밤처럼 조작할 수 있는 방법이 있다 본 논문에서는 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 웹을 하나의 유향그래프(directed graph)로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼텍스트 링크를 에지(edge)로 표현하며. 하이퍼텍스트 정보관점에서 링크 내역과 대상 페이지(target page) 사이의 유사도(similarity)를 구하고. 이것을 이용하여 페이지 점수화 (PageRank) 접근법의 전이 행렬(transition matrix)을 재구성하는 방법을 취했다 결과적으로 기존의 점수화 방법과 비교하여 효과가 $60\%$ 이상 될 수 있음을 입증했다.