디지털 이동통신 서비스의 가입자 정보를 실시간으로 관리하는 HSS(Home Subscriber Server) 시스템은 사용자의 콜처리를 위한 기본 정보뿐만 아니라 사용자 인증과 운영 등에 관한 추가적인 정보를 제어하기 위해 가입자 데이터베이스를 주기억장치에 상주시켜 운영하는 주기억 장치 데이터베이스(main memory database system)를 필요로 한다. 그러나, 신뢰성과 안정성이 중요시되는 HSS-DBS의 경우, 초기 로딩시간이 길고 메모리 손실시 그 영향이 훨씬 크기 때문에 보다 안전한 데이터의 저장 방식과 백업 기법이 필요하다. 본 논문에서는 HSS 시스템의 안전성과 성능을 고려한 효율적인 백업 이중화 기법을 제시하였다. 제안한 쉐도잉 백업 기법을 통해 위치 등록으로 인한 실시간 백업의 과부하를 최소화하고 일정 시간 간격을 두고 지연 회복시킴으로써 오류 발생 시 신속하게 복구할 수 있으며 원격 서버에 실시간으로 백업하는 백업 이중화 기법을 통해 안정적인 시스템 운영을 보장한다.
본 논문에서는 OFDMA 기반의 기업형 펨토셀 네트워크 환경에서 펨토셀의 성능 향상을 위한 협력 통신 기법(cooperative transmission scheme; CTS)을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 UE(user equipment)는 현재 접속 중인 fBS(serving femtocell base station)에서 뿐만 아니라 주변 fBS에서 원하는 신호(desired signal)를 받게 된다. 따라서 UE는 동기화된 두 개의 신호에 의해 향상된 신호 대 간섭 잡음 비(SINR)를 얻게 된다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 콜 레벨 QoS(quality of service)와 패킷 레벨 QoS를 성능 지표로 나타낸다. 먼저 다양한 offered load에서 하향 링크 자원에 대한 호 차단 확률과 자원 사용률을 측정한다. 그리고 측정된 값을 사용하여 시스템의 outage 확률과 시스템 처리량(effective throughput)을 시뮬레이션 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘이 기존 시스템에 비해 시스템 처리량에서 향상된 성능을 가짐을 보인다.
침입 탐지 기법에 있어서 유한상태기계(finite automata)를 통해 정상 행위를 프로파일링 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으나, 자동으로 간결한 형태의 오토마타를 생성하는 것이 매우 어려웠다. 이전 연구에서는 프로세스를 오토마타로 프로파일링 하기 위해 빈번한 시스템 콜 서열(system call sequence)을 매크로(macro)로 치환하고, 이러한 서열을 인식하는 오토마타를 수작업으로 생성하였다. 본 논문에서는 이러한 오토마타를 자동적으로 생성할 수 있도록, 서열 정합(sequence alignment)을 수행하고 스트링으로부터 반복되는 패턴들을 찾아내어 프로세스들로부터 매크로를 추출하고 오토마타를 생성해내는 방법을 제안한다. 생성된 오토마타가 침입탐지에 효과적으로 이용될 수 있음을 실험을 통하여 보였다.
컴퓨터와 개인 휴대 단말장치 사용의 대중화와 함께 이들 장치들을 이용한 개인정보 혹은 사업상 중요 데이터를 처리하고 저장하는 행위도 따라 증가하게 되었다. 따라서 이들 장치로부터 사용자의 허락 없이 중요 데이터가 자신의 장치로부터 빠져나가는 행위가 일어나서는 안 된다. 본 논문에서는 중요 파일과 관련된 파일 오픈 시스템 콜을 호출하는 프로세스를 일정시간 추적하여 네트워킹 인터페이스를 통해 이들 중요 데이터가 빠져 나가는 것을 방지하는 간단한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 기존 인증 혹은 암호화를 이용한 방법과 비교해 해킹 기술 발전과 하드웨어 및 소프트웨어의 새로운 취약점 발견과 무관하게 안정적으로 동작하는 이점이 있다. 특히, 본 논문에서는 리눅스 환경의 사용자와 커널 영역에서 제안된 알고리즘을 직접 구현하여 타당성을 검증하였다.
최근 스마트폰 시장의 빠른 성장과 함께, 애플리케이션 시장 또한 크게 성장하고 있다. 애플리케이션은 날씨, 뉴스와 같은 정보검색을 비롯하여 교육, 게임, SNS 등 다양한 형태로 제공되고 있으며 다양한 유통경로를 통해 배포되고 있다. 이에 따라 일상에서 유용하게 사용할 수 있는 애플리케이션뿐만 아니라 악의적 목적을 가진 악성 애플리케이션의 배포 역시 급증하고 있다. 본 연구에서는 오픈마켓을 통해 배포되고 있는 정상 애플리케이션 및 Android MalGenome Project에서 제공하는 악성 애플리케이션의 이벤트를 추출, 분석하여 임의의 애플리케이션의 악성 여부를 판별하는 모형을 작성하고, 여러 가지 지표를 통해 모형을 평가하였다.
LSTM(Long Short-term Memory)은 이전 상태의 정보를 기억하여 현재 상태에 반영해 학습하는 순환신경망(Recurrent Neural Network) 모델이다. 악성코드에서 선형적 순서 정보는 각 시점에서 호출되는 함수로서 정의 가능하다. 본 논문에서는 LSTM 모델의 이전 상태를 기억하는 특성을 이용하며, 시간 순서에 따른 악성코드의 함수 호출 정보를 입력으로 사용한다. 그리고 실험으로서 우리가 제시한 방법이 악성코드 분류가 가능함을 보이고 순서 정보의 길이 변화에 따른 정확률을 측정한다.
컴퓨터 통신망에서 안정된 프로토콜을 제공하기 위해 분산된 큐를 이용한 임의 접근 프로토콜(Distributed Queuing Random Acess Protocol:DQRAP)을 제안하고 검토한다. DQRAP 프로토콜은 통신망에서 노드간의 경쟁을 해소하고 메시지 전송을 스케줄하기 위해 미니 슬롯을 사용해서 채널 피드백과 두 개의 분산 큐를 제공한다.세 개의 미니 슬롯을 사용할 경우 세 번의 미니슬롯이 피드백되어 도착했을 때 전송시간보다 빨리 충돌을 해결할 수 있다. 세 개의 미니 슬롯을 사용한 모델링과 시뮤레이션을 통해서 DQRAP 프로토콜은 처리율과 지연에 대하여 M/D/I 시스템에 거의 근접하는 것을 알 수 있다.DQRAP 브로토콜은 안정되고 전파지연에 민강하지 않으므로 현재 사용중인 위성 통신망, 근거리 통신망 (LAN)혹은 메트로폴리탄 통신망(MAN)등에 사용될 수 있다.
현재, SIP 기반의 인터넷 전화 서비스는 일반 사용자의 폭발적인 인기에 따라 인터넷 전화 교환기 이용자의 다양한 요구사항이 증가하고 있다. 그중 가장 중요한 요구사항은 하이브리드 인터넷전화 시스템으로 인터넷 전화뿐 아니라 일반 PSTN 전화기에 연결될 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 기업용 하이브리드 인터넷 전화 교환기(IP-PBX)를 개발하였다. 본 장치에 다수의 인터넷 전화기는 물론 일반전화기를 연결하여 사용할 수 있도록 FXS 모듈을 개발하여 내장하였으며, 또한 FXO 모듈을 개발하여 일반 기업에서 오랫동안 사용해온 일반전화(PSTN)번호를 그대로 사용할 수 있도록 하였다 그리고 실제 사용 여부를 판단하기 위하여 동시 콜 시험과 음성품질시험을 통해서 그 타당성을 입증하였다.
The damage from voice phishing reaches one trillion won in the past 5 years following report of Business Korea on August 28, 2018. Voice phishing and mobile phone scams are recognized as a top concern not only in Korea but also in over the world in recent years. In this paper, we propose an efficient system to identify the caller and alert or prevent of dangerous to users. Our system includes a mobile application and web server using client and server architecture. The main purpose of this system is to automatically display the information of unidentified callers when a user receives a call or message. A mobile application installs on a mobile phone to automatically get the caller phone number and send it to the server through web services to verify. The web server applies a machine learning to a global phone book with Blacklist and Whitelist to verify the phone number getting from the mobile application and returns the result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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