인터넷의 급속한 성장과 함께 보안이 사회적인 이슈가 됨에 따라 침입 탐지 시스템이 크게 각광을 받게 되었다. 하지만 이러한 침입 탐지 시스템의 대부분이 범용 하드웨어와 범용 운영 체제를 기반으로 하기때문에 본질적으로 패킷 수집의 성능이 떨어질 뿐 아니라 침입을 탐지하기 위한 비용도 너무나 커서 과도한 패킷이 유입될 때 제대로 처리를 못 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 침입 탐지 시스템의 성능에 대한 문제점 개선을 위해서 네트웍 부하의 감소가 보장되고 불법 침입도 유해정보도 아닌 내부 서버의 실제 웹 컨텐트를 담은 패킷의 폐기를 제안하고 실험을 통해서 제안 방안의 가능성을 보인다.
감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 돼지의 추적 중 돼지간의 겹침이 발생하였을 때 겹침 돼지를 탐지 및 분리하는 것은 어려우며, 이를 해결하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 깊이 정보를 이용하여 돈방의 겹침 돼지들을 탐지한 후, 돼지들의 평균 깊이 값을 이용하여 겹침 돼지를 분리하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 깊이 정보 값을 이용하여 겹침 돼지를 탐지한 후 돼지들의 평균 깊이 값을 이용하여 올라탄 돼지와 깔린 돼지로 분리할 수 있음을 확인하였다.
사이버 위협이 고도화, 지능화함에 따라 사이버 보안사고를 사전에 예방하는 것에는 한계가 있으며, 이제는 보안사고발생을 기정 사실화 하고 이로부터 얼마나 신속하게 사고를 탐지하고, 복구할 수 있는 역량을 구축하는 것이 필요하다. 이러한 현실적 필요성으로 인해 2010년경부터 레질리언스(resilience) 개념을 정보보안에도 접목시키려는 노력이 있었으며, 2016년 4월 템파에서 개최된 SC 27 회의에서도 사이버 레질리언스에 대한 국제표준화 작업이 많은 관심 속에서 논의되었다. 본 논문에서는 사이버 레질리언스에 대한 개념을 정리하고, 사이버 레질리언스 주요 모델과 구현 과제를 기술한다. 마지막으로 사이버 레질리언스 국제표준화 작업에서의 주요 이슈와 활동을 소개한다.
코로나 19(Covide-19)이후 가상과 현실이 융·복합 되어 사회·경제·문학활동과 가치 창출이 가능한 메타버스가 차세대 핵심산업으로 부상하고 있다. 이에 자사 보유 기술, IP(Intellectual Property) 등을 활용하여 메타버스 플랫폼을 구축하고자 하는 기업들이 증가하여 지식재산권을 둔 법적 이슈들이 새롭게 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 상표권 침해를 보호하기 위하여 딥 러닝 기반 객체 탐지모델인 YOLOv5 모델을 활용한 메타버스 환경에서의 상표권 탐지 시스템을 제안한다.
트위터는 사용자들에게 정보를 받거나 교환하는 채널로써의 역할이 활발히 이루어지고 있고 새로운 사건이 발생했을 때 빠르게 반응하기 때문에 지진이나 홍수, 자살 등의 새로운 사건을 탐지하는 센서역할로 활용할 수 있다. 그리고 사건을 탐지하기 위해서 우선적으로 관련된 트윗 추출이 필수적이다. 하지만 관련된 트윗을 찾기 위해 관련 키워드를 포함한 트윗을 추출하기 때문에 해당 키워드가 없지만 의미적으로 사건과 관련이 있는 트윗은 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 연구들은 디스크에 저장된 데이터에 대한 분석이 주를 이루고 있어 원하는 결과를 얻기 위해서는 데이터를 수집하여 저장하고 분석에 이르기까지 오랜 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간 이슈 탐지를 위한 일반-급상승 단어 사전 생성 및 매칭 기법을 제안한다. 데이터 스트림 인메모리 기반으로 일반-급상승 단어 사전을 생성 및 관리하기 때문에 새로운 사건을 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 또한 분석을 원하는 주제의 일반 사전과 급상승 사전을 동시에 관리하기 때문에 기존의 방법으로 찾지 못하는 트윗을 검출해 낼 수 있다. 본 연구를 통해 빠른 정보와 대응이 필요한 분야에 즉시적으로 활용할 수 있다.
e-비즈니스의 급격한 발전으로 인하여 네트워크 상의 보안이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 대표적인 보안 시스템인 침입 탐지 시스템(IDS)은 네트워크 상의 침입 시도를 탐지하는 역할을 수행한다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 그래서 본 논문에서는 여러 침입 탐지 시스템을 네트워크상에 배치하려고, 이들이 서로 정보를 공유하면서 공격자에 효과적으로 대처하며 침입을 탐지하도록 하였다. 각 에이전트들이 침입을 탐지하기 위한 연동 방법은 블랙 보드 구조(Blackboard Architecture)와 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)을 사용하였다 본 논문에서는 보안 에이전트들이 블랙 보드 구조를 사용한 경우와 계약망 프로토콜을 사용한 경우의 성능을 비교해 효과적인 방법을 제안할 것이다.
매크로 프로그램에 의한 피해는 꾸준히 보고되어 왔다. 최근 코로나 19로 인해 마스크 품귀 현상이 발생하여 매크로 프로그램을 이용한 구매가 사회적 이슈로 떠오르면서 매크로에 대하여 법적 처벌을 하는 등 매크로에 대한 관심이 부각되고 있다. 본 논문에서는 매크로 프로그램을 효과적으로 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 매크로 탐지를 위해 access.log의 다양한 필드를 분석하고, 이 중 매크로 식별에 효과가 있는 필드를 추출하여 매크로를 탐지한다. 제안하는 기술의 효과성 검증을 위해 매크로의 공통적인 기능이 포함된 매크로 프로그램을 직접 제작하고, 실제 구매 웹사이트와 유사한 판매 사이트를 제작하여 실험을 통해 제안하는 방법이 매크로를 효과적으로 탐지하는 것을 보인다.
본 논문에서는 다양한 소셜미디어 채널을 통해 수집된 시시각각 발발하는 사건/사고들 중, 연관된 사건이 시간과 장소적으로 어떠한 연속성이 나타나는지를 분석하고자 한다. 특히 사회적으로 파급력이 큰 사건/사고를 '이슈 이벤트'라고 정의, 도메인별로 발생하는 연속성 이벤트 유형과 특성을 규명한다. 또한, 소셜미디어 상에서 발생한 연속성 이벤트를 자동으로 탐지, 이를 추적하는 이슈 이벤트 연속성 분석 시스템에 대해 기술하며, 이를 통해 추출된 특정 도메인에 대한 이슈 이벤트들의 연속성을 시간 및 장소축으로 도식화하여 분석하고, 나아가 이슈 이벤트의 전파 양상을 통해 소셜미디어 간의 상관관계를 파악한다.
최신의 프로세서는 분기명령에 의한 파이프라인 지연을 피하기 위해 분기 예상 기법을 사용하고 있다. 그러나 예측기에서 예상이 잘못된 경우에는 예상한 분기 방향의 명령어들을 무효화시키고 올바른 분기 방향의 명령어들을 다시 반입하여 수행시키므로 서 수행 사이클과 하드웨어 자원을 낭비하게된다. 본 논문에서는 컴파일 시 프로파일링을 통한 정적인 방법과 프로그램상의 제어 흐름을 통해 동적으로 제어 독립적인 명령어를 탐지해서 분기 명령어의 잘못된 예상으로 인해 무효화되는 명령어를 효과적으로 감소시켜 프로세서의 성능을 향상시키는 메커니즘을 제안한다. SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 방법 사이의 사이클 당 수행된 명령어 수를 분석한 결과, 4-이슈 프로세서에서 2%-7%, 8-이슈 프로세서에서 4%-l5%, 16-이슈 프로세서에서 18%-28%의 성능 향상을 보이고 있다.
서비스 산업에 있어 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 기업에서는 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 미디어상의 빅 데이터를 이용하여 고객의 피드백을 파악하려는 노력을 하고 있다. 따라서 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 빅 데이터를 분석하는 기술로서 최근 이슈를 감지하고 예측하는 방법을 제안하다. 이것은 기관이나 기업 등 분석대상과 관련된 소셜 데이터 자체를 분석하거나 그 외 관련 데이터와 연관 관계 분석 등 여러 가지 방법을 조합하여 부정적 이슈 등의 탐지가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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