• Title/Summary/Keyword: 이상행위

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An Implementation of Control Command Acquisition System for Analysis of Abnormal Behavior (이상행위 분석을 위한 제어명령 수집 시스템 구현)

  • Lee, Jin-Heung;An, Pa-Ul
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.01a
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    • pp.137-140
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    • 2019
  • 본 논문에서는 자동 제어 시스템의 이상행위를 분석하기 위하여 MODBUS 프로토콜 기반의 제어 명령을 수집 분류하여 등록된 화이트리스트 기반으로 이를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 구현 시스템은 자동 제어 시스템 기반으로 다양한 생산설비를 동작시키는 스마트팩토리 시스템을 비롯하여 국가기간 산업에 활용 가능하며, 생산설비의 이상 작동을 확인하기 위하여 생산설비의 동작 신호를 주기적으로 수집 분석하여 정상적인 작업형태에서 벗어나는 이상 작업을 판단할 수 있도록 구성하였다. 또한, 소형화된 공장 자동화 설비를 구성하여 실제 스마트팩토리 환경에서 제어명령을 수집하고, 수집된 신호로부터 이상 작동을 검출하는 제안 시스템의 구현 결과를 설명한다.

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Graph-based Fraud Detection System: Design and Issue Review (그래프 기반의 이상 행위 탐지 시스템: 설계 및 이슈)

  • Lee, Jeong-Hoon;Kim, Dongwon;Chae, Songyi
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.820-821
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    • 2017
  • 최근 전자상거래의 활성화로 인해 전자금융거래에서 불법/이상 행위로 인한 피해규모가 증가하고 그 수법이 다양해지고 있다. 본 논문에서는 동적 그래프 처리 기술인 스트리밍 그래프 데이터에 대한 서브그래프 매칭 기술과 그래프 가시화 기술을 활용하여 불법/이상 행위를 탐지하는 클라이언트-서버 아키텍처 기반의 프레임워크를 설계한다. 그리고 불법/이상 행위를 탐지하는데 활용될 수 있는 기반 기술인 동적 그래프 매칭 기술과 그래프 가시화 기술의 최신 동향을 리뷰하고 최신 기술이 가진 한계 및 이슈를 제시한다.

Abnormal Behavior Detection Based on Adaptive Background Generation for Intelligent Video Analysis (지능형 비디오 분석을 위한 적응적 배경 생성 기반의 이상행위 검출)

  • Lee, Seoung-Won;Kim, Tae-Kyung;Yoo, Jang-Hee;Paik, Joon-Ki
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.48 no.1
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    • pp.111-121
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    • 2011
  • Intelligent video analysis systems require techniques which can predict accidents and provide alarms to the monitoring personnel. In this paper, we present an abnormal behavior analysis technique based on adaptive background generation. More specifically, abnormal behaviors include fence climbing, abandoned objects, fainting persons, and loitering persons. The proposed video analysis system consists of (i) background generation and (ii) abnormal behavior analysis modules. For robust background generation, the proposed system updates static regions by detecting motion changes at each frame. In addition, noise and shadow removal steps are also were added to improve the accuracy of the object detection. The abnormal behavior analysis module extracts object information, such as centroid, silhouette, size, and trajectory. As the result of the behavior analysis function objects' behavior is configured and analyzed based on the a priori specified scenarios, such as fence climbing, abandoning objects, fainting, and loitering. In the experimental results, the proposed system was able to detect the moving object and analyze the abnormal behavior in complex environments.

AI-Based Intelligent CCTV Detection Performance Improvement (AI 기반 지능형 CCTV 이상행위 탐지 성능 개선 방안)

  • Dongju Ryu;Kim Seung Hee
    • Convergence Security Journal
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    • v.23 no.5
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    • pp.117-123
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    • 2023
  • Recently, as the demand for Generative Artificial Intelligence (AI) and artificial intelligence has increased, the seriousness of misuse and abuse has emerged. However, intelligent CCTV, which maximizes detection of abnormal behavior, is of great help to prevent crime in the military and police. AI performs learning as taught by humans and then proceeds with self-learning. Since AI makes judgments according to the learned results, it is necessary to clearly understand the characteristics of learning. However, it is often difficult to visually judge strange and abnormal behaviors that are ambiguous even for humans to judge. It is very difficult to learn this with the eyes of artificial intelligence, and the result of learning is very many False Positive, False Negative, and True Negative. In response, this paper presented standards and methods for clarifying the learning of AI's strange and abnormal behaviors, and presented learning measures to maximize the judgment ability of intelligent CCTV's False Positive, False Negative, and True Negative. Through this paper, it is expected that the artificial intelligence engine performance of intelligent CCTV currently in use can be maximized, and the ratio of False Positive and False Negative can be minimized..

The Structural Equation Model Analysis among Variables of Preventive Behavior to Herpes Zoster for Adults over 50 Years Old (50세 이상 성인의 대상포진 예방행위 관련변인들 간의 구조분석)

  • Oh, Hyang-Ok
    • Korean Public Health Research
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    • v.44 no.4
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    • pp.67-82
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    • 2018
  • Objective : This study is purposed to suggest basic data of developing program preventing Herpes zoster by analysis of related variables for adults over 50 years old. Methods : Data had been collected by 225 adults over 50 years old who participated in health program in B city, interested program of welfare service center in C city and community residence through self-administered questionnaire from $15^{th}$ June to $15^{th}$ July 2016. The collected data was analyzed by IBM SPSS statistics v.18 and AMOS v.18. Results : Based on the verification of model by the results of the study, ${\chi}^2=365.785$(df=193, p<.001), $CMIN/DF({\chi}^2/df)=1.90$, GFI=0.88, AGFI=0.84, NFI=0.88, TLI=0.93, CFI=0.94, RMR=0.07, RMSEA=0.06, The action of Herpes zoster preventive behavior and perceived behavior control for adults over 50 years old made direct influence to the Herpes zoster preventive behavior and the attitude of preventive behavior showed the largest total effect. Conclusions : In conclusion, for improving action of Herpes zoster preventive behavior for adults over 50 years old, it is important to induce change of attitude about Herpes zoster preventive behavior. Also, the development and strategy of education program, which can improve action of Herpes zoster preventive behavior, are necessary through emphasizing perceived behavior control about Herpes zoster preventive behavior.

Detection and Location-based Visualization of Anomalous Web Sessions (비정상 웹 세션 탐지 및 지역 기반 시각화)

  • Kim, Sang-Rok;Lee, Jun-Sup;Seo, Jeong-Seok;Cha, Sung-Deok
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10c
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    • pp.616-620
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    • 2006
  • 한 해에도 수많은 해킹 사고가 발생하고 있고, 이 중에서 웹 해킹이 차지하는 비율은 급격하게 증가하고 있다. 또한 최근의 해킹 동향을 분석해 보았을 때 웹 해킹의 비율은 더욱 증가할 것이라고 예상된다. HTTP 프로토콜을 이용한 공격의 특성 상 정상행위와 비정상 행위의 구분이 어렵다. 따라서 웹 서비스에 특화된 침입탐지 시스템이 요구된다. 또한 웹 사이트 관리자는 빠른 탐지와 대응을 위해 이상 행위에 대한 신속하고 정확한 인식을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 필요성을 기반으로 Location-based Visualization Tool을 제안한다. 웹 사용 현황 및 이상행위에 대해 시각적인 정보를 제공하기 위해 웹 서버의 access log를 분석하여 이상 행위를 탐지하였고, IP정보를 기반으로 지역 정보의 시각화를 구현하였다.

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Detection of Abnormal Behavior by Scene Analysis in Surveillance Video (감시 영상에서의 장면 분석을 통한 이상행위 검출)

  • Bae, Gun-Tae;Uh, Young-Jung;Kwak, Soo-Yeong;Byun, Hye-Ran
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.36 no.12C
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    • pp.744-752
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    • 2011
  • In intelligent surveillance system, various methods for detecting abnormal behavior were proposed recently. However, most researches are not robust enough to be utilized for actual reality which often has occlusions because of assumption the researches have that individual objects can be tracked. This paper presents a novel method to detect abnormal behavior by analysing major motion of the scene for complex environment in which object tracking cannot work. First, we generate Visual Word and Visual Document from motion information extracted from input video and process them through LDA(Latent Dirichlet Allocation) algorithm which is one of document analysis technique to obtain major motion information(location, magnitude, direction, distribution) of the scene. Using acquired information, we compare similarity between motion appeared in input video and analysed major motion in order to detect motions which does not match to major motions as abnormal behavior.

A Study on the Object Extraction and Tracking System for Intelligent Surveillance (지능형 감시를 위한 객체추출 및 추적시스템 설계 및 구현)

  • Jang, Tae-Woo;Shin, Yong-Tae;Kim, Jong-Bae
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.38B no.7
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    • pp.589-595
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    • 2013
  • The agents for security surveillance are not enough for monitoring CCTV system, so the intelligent automatic surveillance system is needed. In this paper, object detection, tracking and abnormal event detection system is implemented for intelligent CCTV system. Each modules are tested on the real CCTV environment and promoted for commercialization. Abnormal event detection module and loitering detection and sudden running detection function and it's detection time is under 1 second which is satisfied level.

Modificated Intrusion Pattern Classification Technique based on Bayesian Network (베이지안 네트워크 기반의 변형된 침입 패턴 분류 기법)

  • Cha Byung-Rae;Park Kyoung-Woo;Seo Jae-Hyeon
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.4 no.2
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    • pp.69-80
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    • 2003
  • Program Behavior Intrusion Detection Technique analyses system calls that called by daemon program or root authority, constructs profiles, and detectes modificated anomaly intrusions effectively. In this paper, the relation among system calls of processes is represented by bayesian network and Multiple Sequence Alignment. Program behavior profiling by Bayesian Network classifies modified anomaly intrusion behaviors, and detects anomaly behaviors. we had simulation by proposed normal behavior profiling technique using UNM data.

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피싱 금융사기 예방을 위한 이상거래탐지 분석 방법

  • Kim, Jung Sun
    • Review of KIISC
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    • v.23 no.6
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    • pp.41-48
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    • 2013
  • 전자금융 사기범이 전화, SMS, 이메일을 통하여 통신회사, 경찰청, 검찰청 및 금융감독당국 등을 사칭하여 피해자로 하여금 사칭기관의 위장 홈페이지로 유도하여 피해자의 금융 정보를 불법적으로 취득하여 피해자의 금융자산을 인출해나가는 금융 분야에서 발생하는 특수 사기범죄의 피해가 줄지 않고 있다. 이에 대한 대책으로 금융감독당국과 금융회사는 지연인출제도, 카드론 취급 강화, 공인인증서 재발급 및 사용절차 강화, 대포통장종합관리시스템 구축 및 홍보 강화를 하고 있지만 이들 방법은 전자금융사고 피해가 추정되는 고객뿐만 아니라 그렇지 않은 대다수 정상적인 전자금융거래 이용자에 대한 전자금융거래의 불편을 야기하고 있으며 전자금융사고 발생중의 실시간 이상증후 탐지를 반영하고 있지 않다. 본 논문에서는 금융회사 홈페이지에서의 전자금융거래 이용자의 접속행위, 공인인증서 사용행위, 온라인 송금행위 측면에서 거래행위를 분석하여 전자금융사고 혐의 이상증후에 대해 금융회사의 실시간적이고 능동적으로 대응하는 방안을 제시한다.