Siddique, Kamran;Akhtar, Zahid;Khan, Muhammad Ashfaq;Jung, Yong-Hwan;Kim, Yangwoo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.8
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pp.4021-4037
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2018
In network intrusion detection research, two characteristics are generally considered vital to building efficient intrusion detection systems (IDSs): an optimal feature selection technique and robust classification schemes. However, the emergence of sophisticated network attacks and the advent of big data concepts in intrusion detection domains require two more significant aspects to be addressed: employing an appropriate big data computing framework and utilizing a contemporary dataset to deal with ongoing advancements. As such, we present a comprehensive approach to building an efficient IDS with the aim of strengthening academic anomaly detection research in real-world operational environments. The proposed system has the following four characteristics: (i) it performs optimal feature selection using information gain and branch-and-bound algorithms; (ii) it employs machine learning techniques for classification, namely, Logistic Regression, Naïve Bayes, and Random Forest; (iii) it introduces bulk synchronous parallel processing to handle the computational requirements of large-scale networks; and (iv) it utilizes a real-time contemporary dataset generated by the Information Security Centre of Excellence at the University of Brunswick (ISCX-UNB) to validate its efficacy. Experimental analysis shows the effectiveness of the proposed framework, which is able to achieve high accuracy, low computational cost, and reduced false alarms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3793-3814
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2021
Most secure solutions like cryptography are software based and they are designed to mainly deal with the outside attacks for traditional networks, but such soft security is hard to be implemented in wireless sensor networks to counter the inside attacks from internal malicious nodes. To address this issue, reputation has been introduced to tackle the inside malicious nodes. Reputation is essentially a stimulating mechanism for nodes' cooperation and is employed to detect node misbehaviors and improve the trust-worthiness between individual nodes. Among the reputation models, binomial distribution based reputation has many advantages such as light weight and ease of implementation in resource-constraint sensor nodes, and accordingly researchers have proposed many insightful related methods. However, some of them either directly use the modelling results, apply the models through simple modifications, or only use the required components while ignoring the others as an integral part of the whole model, this topic still lacks a comprehensive and systematical review. Thus the motivation of this study is to provide a thorough survey concerning each detailed functional components of binomial distribution based reputation for wireless sensor networks. In addition, based on the survey results, we also argue some open research problems and suggest the directions that are worth future efforts. We believe that this study is helpful to better understanding the reputation modeling mechanism and its components for wireless sensor networks, and can further attract more related future studies.
Purpose - The pandemic has magnified and deepened existing socioeconomic disparities, including healthcare, education, income, gender, and housing. This study aims to examine the intersectionality of these disparities and their implications for promoting equity and justice. Research design, data, and methodology - This study is a comprehensive review of the literature on the impact of the COVID-19 pandemic on socioeconomic disparities. The review includes empirical studies, policy reports, and academic articles on healthcare, education, income, gender, and housing disparities. Result - The pandemic has exposed significant disparities in healthcare, education, income, gender, and housing. Healthcare disparities have been highlighted, and there is a need for more equitable access to care and addressing social determinants of health. Educational and income disparities are closely linked, perpetuating cycles of poverty and inequality. Gender disparities have been exacerbated, with women experiencing disproportionate impacts on their health, well-being, and economic security. The pandemic has highlighted the need for safe, stable, and affordable housing. Conclusion - The pandemic has brought to light numerous socioeconomic disparities that require systemic change to address. Promoting equity and justice requires a comprehensive, long-term approach that addresses systemic factors and promotes social and economic equity. By taking action to address these issues, we can create a more just and equitable society that promotes the health and well-being of all its members.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.12
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pp.1841-1848
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2013
In this paper, the plans for improvement of real-time security monitoring accuracy and expansion of control region were investigated through comprehensive and systematic collection and analysis of the anomalous activities that inflow and outflow in the network on a large scale in order to overcome the existing security monitoring system based on stylized detection patterns which could correspond to only very limited cyber attacks. This study established an anomaly observation system to collect, store and analyze a diverse infringement threat information flowing into the darknet network, and presented the information classification system of cyber threats, unknown anomalies and high-risk anomalous activities through the statistics based trend analysis of hacking. If this security monitoring system utilizing darknet traffic as presented in the study is applied, it was indicated that detection of all infringement threats was increased by 12.6 percent compared with conventional case and 120 kinds of new type and varietal attacks that could not be detected in the past were detected.
In this study, we mainly inquired into structural reforms of the current legal system that could minimize the side effects and protect financial customers as the use of AI robo-advisor were increasing. First, regarding a specific reform, it is necessary to introduce and establish a rapid detection system for unusual transactions by the Robo-advisor management company, the strict liability of the management company, the management company's mandatory obligation to obtain indemnity insurance, and limited criminal penalties. Furthermore, it is necessary to establish a comprehensive basic law regarding AI. In this basic law, the promotion of the development of AI technology and the minimization of side effects should be dealt with in harmony with each other. Like the approach of this study, we hope that similarly detailed and practical discussions will be made on the AI era from various perspectives in the future.
This paper shall suggest the improvement model for invigorating cyber threat information sharing from the national level, which includes, inter alia, a comprehensive solutions such as the legislation of a guideline for information sharing, the establishment of so-called National Center for Information Sharing, the construction and management of a integrated information system, the development of techniques for automatizing all the processes for gathering, analyzing and delivering cyber threat information, and the constitution of a private and public joint committee for sharing information, so much so that it intends to prevent cyber security threat to occur in advance or to refrain damage from being proliferated even after the occurrence of incidents.
Cyber attacks threaten the national security in this day and age. The government of the Republic of Korea recently released the National Cyber Security Comprehensive Countermeasures as a new cybersecurity policy. But current legal system cannot provide legal basis for the implementation of such measures. The current legal system related to cybersecurity is applied in each sector, thus the governance system in cybersecurity is separate. So there are many problems in the governance system in cybersecurity. To solve these problems fundamentally, it is righter to make a new cybersecurity law than to revise existing laws. Meanwhile, lawmakers proposed some bills in Congress to strengthen the cybersecurity in Korea in 2013. It will increase possibility of legislation of cybersecurity act to make a law through the analysis of these bills and to derive the essential elements from those. and to reflect these in the new cybersecurity act.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.6
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pp.1447-1461
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2019
Evaluating battle damage after conducting an attack on selected targets during warfare is essential. However, regarding the assessment of battle damage caused by cyber-attacks, some methods available under limited circumstances have been suggested so far. Accordingly, this paper suggests a militarily applicable, comprehensive, and specific method of battle damage assessment from battle damage assessment methods in combat assessment theories from the understanding of cyberspace. By using cyberspace components, this paper classifies cyber targets, suggests the assessment methods of data damage, social cognitive damage, derived damage, and the existing battle damage assessment methods such as physical damage, functional damage, and target systems, and provides an example to demonstrate that this method is applicable to the actual past cyberattack cases.
In line with the trend of the digital transformation, the financial sector is providing financial services with new technologies. Among them, the open banking, which is drawing attention from global financial industry, is a service environment that maximizes customers' convenience and data utilization. In addition, the shift in the digital paradigm has also increased anxiety that security problems such as hacking and information leakage caused by data sharing are also concerned. A failure to overcome the negative view will hinder the development of financial services. This study presents a security governance system that can safely and comprehensively manage data in a digital financial ecosystem. This prepares a technical application plan by presenting a digital financial security architecture to field workers, focusing on the open banking service environment. It can be seen that this study is worthwhile by presenting a comprehensive information protection system that allows financial IT to introduce and utilize open banking services in a changing environment.
In the era of the Fourth Industrial Revolution, where the concept of comprehensive security is applied, the most remarkable ICT is believed to be artificial intelligence (AI). Therefore, The purpose of this study is to explore the factors and to establish a development strategy for the development of national crisis management policies based on artificial intelligence (AI). To this end, Analyze the internal capabilities of the Korean government through SPRO analysis to derive strengths and weaknesses. And the external environment through PEST analysis to derive opportunities and threats. The various factors that have been derived through SWOT analysis to derive SWOT factors with consultation from experts who studied and worked for long-term information and communication technology (ICT), security and disaster areas. Focusing on these factors, the Korean government's development of national crisis management policies in the era of the Fourth Industrial Revolution. Focusing on these factors, the Korean government established strategies for the development of national crisis management policies and made policy suggestions during the Fourth Industrial Revolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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