This paper reviews and assesses the analogy between the human immune system and network intrusion detection systems. The promising results from a growing number of proposed computer immune models for intrusion detection motivate this work. The paper begins by briefly introducing existing intrusion detection systems (IDS's). A set of general requirements for network-based IDS's and the design goals to satisfy these requirements are identified by a careful examination of the literature. An overview of the human immune system is presented and its salient features that can contribute to the design of competent network-based IDS's are analysed. The analysis shows that the coordinated actions of several sophisticated mechanisms of the human immune system satisfy all the identified design goals. Consequently, the paper concludes that the design of a network-based IDS based on the human immune system is promising for future network-based IDS's
This pqer investigates the subject of intrusion detection over networks. Existing network-based IDS's are categorised into three groups and the overall architecture of each group is summarised and assessed. A new methodology to this problem is then presented, which is inspired by the human immune system and based on a novel artificial immune model. The architecture of the model is presented and its characteristics are compared with the requirements of network-based IDS's. The paper concludes that this new approach shows considerable promise for future network-based IDS's.
최근 인공지능 기술이 급격하게 발전하고 빠르게 보급되면서, 머신러닝 시스템을 대상으로 한 다양한 공격들이 등장하기 시작하였다. 인공지능은 많은 강점이 있지만 인위적인 조작에 취약할 수 있기 때문에, 그만큼 이전에는 존재하지 않았던 새로운 위험을 내포하고 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 데이터 유형 별 적대적 공격 샘플을 직접 제작하고 이에 대한 효과적인 방어법을 구현하였다. 영상 및 텍스트 데이터를 기반으로 한 적대적 샘플공격을 방어하기 위해 적대적 훈련기법을 적용하였고, 그 결과 공격에 대한 면역능력이 형성된 것을 확인하였다.
본 논문은 초음파 센서에 의해 인식된 정보를 항체와 항원으로 모델링 된 퍼지 인공 명역망에 의한 하위 행위기와 상위 행동 선택기로 설계된 자율이동로봇 시스템에 관한 연구이다. 외부 환경과 행동 패턴의 관계는 매우 많은 조합이 가능하다. 이러한 복잡한 관계 속에서 행동의 우선 순위를 어떻게 결정하는가 하는 문제가 가장 중요하다. 이러 복잡한 결정을 위해 본 논문에서는 퍼지 인공 면역망 알고리즘을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 자율이동로봇의 행위 선택기의 유용성을 보여준다.
본 논문은 초음파 센서에 의해 인식된 정보를 항체와 항원으로 모델링 된 퍼지 인공 명역망에 의한 하위 행위기와 상위 행동 선택기로 설계된 자율이동로봇 시스템에 관한 연구이다. 외부 환경과 행동 패턴의 관계는 매우 많은 조합이 가능하다. 이러한 복잡한 관계 속에서 행동의 우선 순위를 어떻게 결정하는가 하는 문제가 가장 중요하다. 이런 복잡한 결정을 위해 본 논문에서는 퍼지 인공 면역망 알고리즘을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 자율이동로봇의 행위 선택기의 유용성을 보여준다.
목적 3-tesla (이하 T) 자기공명영상에서 비특이 침윤성 유방암의 컴퓨터보조진단 인자들과 병리적 면역조직화학 표지자들과의 상관성을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 2018년 1월부터 2019년 4월까지 비특이 침윤성 유방암으로 진단받은 총 94명의 3T 자기공명영상에서 컴퓨터보조진단 시스템을 통해 얻은 혈관조영부피, 최대 조영증강, 조기 및 지연 조영증강 양상과 면역화학인자와 유방암의 분자형 아형과의 상관성을 Dwass, Steel, Critchlow-Fligner 비교 분석과 이분형 로지스틱 회귀 분석을 이용하여 후향적으로 연구하였다. 결과 혈관조영부피가 큰 비특이 침윤성 유방암이 핵등급과 조직학적 등급이 높고, 림프절 전이가 있고, 에스트로겐 수용체/프로게스테론 수용체 음성, 인간 표피성장인자수용체 2/Ki-67 양성이 많았다. Ki-67 양성인 비특이 침윤성 유방암에서 지연기 소실 성분 비율이 높고 지연기 지속 조영증강 비율이 낮았다. 이항회귀분석에서는 컴퓨터보조진단 시스템의 요소 중 혈관조영부피 인자가 독립적으로 핵등급, 조직학적 등급, 림프절 전이, 에스트로겐/프로게스테론 수용체, 인간 표피성장인자수용체 2와 Ki-67과 상관성이 있고, 지연기 소실 및 지속 조영증강 인자가 Ki-67과 상관성이 있었다. 결론 조영증강 유방 MRI 컴퓨터보조진단 시스템 인자 중 혈관조영부피 요소와 지연기 소실/지속 조영증강 비율이 예후 예측 인자로 알려진 면역화학인자들과 연관성이 높아 임상적 예후 예측 인자로서 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
코로나바이러스의 세계 확산, 발병 이후 사람들의 실내활동 증가와 건강, 면역에 대한 관심은 많이 증가했다. 이에 맞춰 더욱 정교하고 바른 정보에 의한 스마트헬스케어 역시 관심이 증대되고 있다. 여기서 이야기하는 스마트헬스케어의 범위는 영상 장치를 비롯해 다양한 센서를 활용해 신체활동을 모니터링하고 분석하며 기존의 방식보다 더 객관적인 정보를 제공해 주는 것을 말한다. 위 기술과 대중의 관심을 바탕으로 하여 본 연구에서는 다중 모드 센서를 신체에 부착하여 신체활동을 모니터링 하는 시스템 개발을 목적으로 한다. 하드웨어 설계 부분에서 설계가 완성된 Arduino nano 33 Sense를 이용하여 스마트 헬스 실험 시간을 대폭 줄였다. 또한 운동과 같은 시계열 데이터를 분석하기 좋은 LSTM 기법을 채택하였으며, 개발된 모델을 추후 활용할 방안에 대해 논하였다.
암(예: 폐암, 전립선암, 간암, 부신겉질샘암종 등)의 조기 진단은 치료비용, 생존율, 완치 여부를 결정짓는 아주 중요한 단계다. 현재의 암 진단 시스템(예: 조직검사, 컴퓨터단층쵤영, 양전자방출단층쵤영, 자기공명영상, 초음파촬영 등)은 고가의 장비를 사용하거나 훈련된 고급 인력만이 수행 가능하기 때문에 신속한 조기 진단에 적합하지 못하다. 국제 의과학 사회는 현장검사(point of care) 디바이스 개발을 통한 효과적인 질병 관리 시스템 개발을 지향하고 있으며, 다양한 분석법 기반의 디바이스가 개발되어왔다. 이 중에서도 측면 흐름 면역 크로마토그래피 분석법 스트립은 경제적인 비용, 짧은 검사 시간, 사용자의 쉬운 접근성 등의 많은 이점들이 있다. 본 논문에서는 LFIA 스트립의 최신 연구 동향을 바탕으로 암 진단 관점에서의 비색법 기반 LFIA 스트립의 연구 방향 및 잠재적 응용에 대해 논의하고자 한다.
휴대용 면역진단 시스템을 구현하기 위하여 설계된 공기주입기로 구동되는 랩온어칩 내의 유체 유동을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 해석하고, 문제점을 보완할 수 있는 구조로 랩온어칩을 재설계하였다. 공기주입기에서 흘러나오는 공기를 이용해 완충액 저장고 내에 있는 완충액을 토출시킬 때 다량의 기포가 발생함을 시뮬레이션 결과를 통해 알 수 있었다. 완충액 저장고의 내부에 계단형 구조를 삽입함으로서 완충액 이송 시 형성되는 기포를 상당히 억제할 수 있었다. 또한 계단형 구조는 유선을 역행 방지판 쪽으로 분산시켜 역행 방지판의 효율을 높일 것이다.
징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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