• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.4
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• pp.505-512
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• 2002

Fast spreading of web made we get easily the vast amount of information all over the world, but quantity of great information on the Internet space is giving much troubles to recognize change of information that users are interested soon justly. That is, users must connect and examine one by one to relevant site to detect change of web documents that changes from time to time. Therefore, the development of Robot which accomplish Information change monitoring function that sense automatically changed contents and inform to user is required. In this paper, we designed and implemented Web site contents change monitoring system, which notify-automatically the change of Web documents to users through alarm or E-mail if user defines target URL to do monitoring, monitoring condition, monitoring period etc. And we presented the method that structure and classify Web Documents to semantic units using HTML Tag. Also, we introduced the concept of virtual key to manage position of word to watch some change efficiently.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.8
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• pp.1832-1838
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• 2009

In this paper, we present new signal de-interleaving method for the frequency agility radar in which the carrier frequency is changed irregularly. Generally radar use a fixed carrier frequency, and it is easy for electronic warfare system to de-interleave the radar signal with respect to the frequency, pulse width(PW), and direction of signal arriving(DOA). In frequency agility radar, it is difficult to de-interleave the radar signals according to the carrier frequency because the frequency is changed irregularly. We suggest a good de-interleaving method to identify the frequency agility radar signals in comparison with PRI's of radars. First we calculate pulse repeat Interval(PRI) of radar in linked-list and queue structure and de-interleave the radar signals with PRI, PW, and DOA, then identify the frequency agility radar. When we use the proposed algorism to the frequency agility radar, we have a good de-interleaving results with electronic warfare systems.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.11
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• pp.1231-1235
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• 2017

Given the network structure in online social network, it is important to determine a way to distinguish spam accounts from the network features. In online social network, the service provider attempts to detect social spamming to maintain their service quality. However the spammer group changes their strategies to avoid being detected. Even though the spammer attempts to act as legitimate users, certain distinguishable structural features are not easily changed. In this paper, we investigate a way to generate meaningful network structure features, and suggest spammer detection method using recursive structural features. From a result of real-world dataset experiment, we found that the proposed algorithm could improve the classification performance by about 8%.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.1
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• pp.25-38
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• 2022

With the diversification of payment methods and games, related financial accidents are causing serious problems for users and game companies. Recently, game companies have introduced an Fraud Detection System (FDS) for game payment systems to prevent financial incident. However, FDS is ineffective and cannot provide major evidence based on judgment results, as it requires constant change of detection patterns. In this paper, we analyze abnormal transactions among payment log data of real game companies to generate related features. One of the unsupervised learning models, Autoencoder, was used to build a model to detect abnormal transactions, which resulted in over 85% accuracy. Using X-FDS (Explainable FDS) with XAI-SHAP, we could understand that the variables with the highest explanation for anomaly detection were the amount of transaction, transaction medium, and the age of users. Based on X-FDS, we derive an improved detection model with an accuracy of 94% was finally derived by fine-tuning the importance of features that adversely affect the proposed model.

• Convergence Security Journal
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• v.23 no.1
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• pp.69-77
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• 2023

Recently, ransomware damage has been increasing rapidly around the world, including Irish health authorities and U.S. oil pipelines, and is causing damage to all sectors of society. In particular, research using machine learning as well as existing detection methods is increasing for ransomware detection and response. However, traditional machine learning has a problem in that it is difficult to extract accurate predictions because the model tends to predict in the direction where there is a lot of data. Accordingly, in an imbalance class consisting of a large number of non-Ransomware (normal code or malware) and a small number of Ransomware, a technique for resolving the imbalance and improving ransomware detection performance is proposed. In this experiment, we use two scenarios (Binary, Multi Classification) to confirm that the sampling technique improves the detection performance of a small number of classes while maintaining the detection performance of a large number of classes. In particular, the proposed mixed sampling technique (SMOTE+ENN) resulted in a performance(G-mean, F1-score) improvement of more than 10%.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.6
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• pp.267-272
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• 2022

Online exams are not limited by time and space. It has the advantage that it does not require a separate exam site for examinees, and there is no time and cost required to move to the exam site. However, the online exam has the disadvantage that various cheating is possible because the exam is conducted in an individual environment. In addition, there is a difficulty in detecting cheating due to the lack of exam supervision methods. In addition, since the exam process and result data exist only as digital data, it is inconvenient to check directly on the server where the exam result is stored in order to check whether the exam result is forged or not. If the data related to the exam is maliciously changed, the authenticity cannot be verified. In this study, we tried to increase the reliability of the online exam by developing a blockchain-based online exam cheating detection system that stores exam progress-related data in the blockchain to detect cheating. Through the experiment, it was confirmed that forgery and falsification are detected as a result of the exam.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.20 no.1 s.91
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• pp.22-32
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• 2005

기존의 사이버 공격은 특정 호스트나 서버를 목표로 하여 정보의 탈취 및 변경 등에 집중되었으나, 현재는 직접 혹은 간접적으로 과다 트래픽을 유발하여 네트워크 서비스를 마비시키는 방향으로 그 경향이변하고 있다. 이런 사이버 공격을 방지하여 네트워크의 안정적인 서비스의 제공을 위해서는 공격 징후나 이상 징후를 탐지하고 네트워크 차원에서 이에 대한 대응 방안을 결정하여 이를 네트워크 상에 강제할 수 있는 체계적인 보안 관리가 이루어져야 한다. 또한 네트워크 각 운용 주체별로 개별 보안 상황에 대해 적용할 보안 정책이 다르므로 이를 모델링하고 적용할 수 있는 방법이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 정책 기반 네트워크 보안 관리 기능을 수행하기 위해 필요한 공격 및 이상 징후의 탐지, 그에 대한 대응과 이런 일련의 작업에 보안 정책을 강제하기 위한 보안 정책관련 연구 동향에 대해 다루도록한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.343-345
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• 2004

높은 효율성과 시스템 자원을 세일하게 제어할 수 있는 편리성을 제공하기 위해서 소프트웨어의 안전성에 대한 책임을 개발자가 지게하는 C 언어의 특성으로 인해서 버퍼 오버플로우, 포맷 스트링 기법 등을 이용한 소프트웨어 공격이 계속 나타나고 있다. 지금까지 알려진 소프트웨어 공격 기법의 다수가 버퍼 오버프로우 기법을 이용한 것이어서 지금까지의 연구는 주로 버퍼 오버플로우 공격 방지 및 탐지에 집중되어 있어 다른 공격 기법에 적용하는 데는 한계가 있었다. 본 논문에서는 소프트웨어 공격의 궁극적인 목적이 제어흐름을 변경시키는 것이라는 것을 바탕으로 프로그램의 제어흐름이 정상적인 범위를 벗어날 경우 이를 공격으로 탐지하는 새로운 기법을 제안하고 기존 연구 결과들과 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.295-296
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• 2022

작물을 경작 해충과 질병은 오랫동안 주요 관심사였다. 농업에서 병해충을 탐지하기 위해 전통적인 방법을 사용하는 것은 더 이상 높은 효율성을 제공하지 않는다. 오늘날 과학과 인공 지능의 폭발적인 발달로 인해 농업분야의 연구원들은 병해충을 탐지하기 위해 딥 러닝을 적용하고 있다. 최근에 다양한 분야의 문제들을 해결하기 위해 수많은 모델들이 발표되었지만, 많은 병해충 진단 딥러닝을 사용한 방법들은 하드웨어 리소스를 낭비하고 실제 농장에서 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 작물의 병해충을 분류하기 위해 Select Kernel Attention(SK Attention)을 Channel Attention Module 로 변경하여 Decoupling-and-Attention network (DANet)을 하드웨어 리소스 사용을 최소화한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.269-270
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• 2024

디지털 오디오 파일의 보안은 디지털 미디어의 확산과 함께 점차 중요해지고 있다. 특히, 딥페이크와 같은 기술을 이용한 조작이 증가함에 따라, 이를 효과적으로 방지하는 기술이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연성 워터마킹 기술을 활용하여, 오디오 파일이 외부 조작에 의해 변경되었을 때 오디오 파일이 의도적으로 파괴하는 방식을 제안한다. 본 논문에서는 연성 워터마크 생성 및 삽입 방법에 관한 자세한 설명을 하고, 연성 워터마킹을 통해 오디오의 변조 여부를 즉각적으로 탐지하는데 어떻게 기여하는지를 보여준다. 제안 기법은 오디오 원본의 무결성을 효과적으로 보호하는 새로운 방법을 제시하며, 디지털 미디어 보안을 강화하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.