Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.807-816
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2022
See-In-The-Middle (SITM) is an analysis technique that uses Side-Channel information for differential cryptanalysis. This attack collects unmasked middle-round power traces when implementing block ciphers to select plaintext pairs that satisfy the attacker's differential pattern and utilize them for differential cryptanalysis to recover the key. Romulus, one of the final candidates for the NIST Lightweight Cryptography standardization competition, is based on Tweakable block cipher Skinny-128-384+. In this paper, the SITM attack is applied to Skinny-128-384 implemented with 14-round partial masking. This attack not only increased depth by one round, but also significantly reduced the time/data complexity to 214.93/214.93. Depth refers to the round position of the block cipher that collects the power trace, and it is possible to measure the appropriate number of masking rounds required when applying the masking technique to counter this attack. Furthermore, we extend the attack to Romulus's Nonce-based AE mode Romulus-N, and Tweakey's structural features show that it can attack with less complexity than Skinny-128-384.
This study proposes a novel method for identifying the primary conspirators involved in terrorist activities. To map the information related to terrorist activities, we gathered information from different sources of real cases involving terrorist attacks. We extracted useful information from available sources and then mapped them in the form of terrorist networks, and this mapping provided us with insights in these networks. Furthermore, we came up with a novel centrality measure for identifying the primary conspirators of a terrorist attack. Because the leaders of terrorist attacks usually direct conspirators to conduct terrorist activities, we designed a novel algorithm that can identify such leaders. This algorithm can identify terrorist attack leaders even if they have less connectivity in networks. We tested the effectiveness of the proposed algorithms on four real-world datasets and conducted an experimental evaluation, and the proposed algorithms could correctly identify the primary conspirators and leaders of the attacks in the four cases. To summarize, this work may provide information support for security agencies and can be helpful during the trials of the cases related to terrorist attacks.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.22
no.4
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pp.530-541
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1998
Heat transfer augmentation in a rib-roughened duct is affected by the rib configurations, such as rib height, angle of attack, shape, rib to rib pitch, and aspect ratio of a duct. These have been the main subjects in studying the average heat transfer and the friction loss of the fully developed flow. Investigating distributions of local heat transfer coefficients and flow patterns in a duct with the rib turbulators is necessary to find the characteristics of heat transfer augmentation and to decide the optimal configurations of ribs. In the present study the numerical analyses and the mass transfer experiments are performed to understand the flow through a rib roughened duct and the heat transfer characteristics with various angles of attack of ribs. A pair of counter-rotating secondary flow in a duct has a main effect on the lateral distributions of local mass transfer coefficients. Downwash of the rotating secondary flow, reattachment of main flow between ribs and the vortices near ribs and wall enhanced the mass transfer locally up to 8 times of that in case of the duct without ribs.
The present study investigates the effects of rib arrangements and aspect ratios of a rectangular duct simulating the cooling passage of a gas turbine blade. Two different V-shaped rib configurations are tested with the aspect ratios (W/H) of 3 to 6.82. One is the continuous V-shaped rib configuration with $60^{\circ}$ attack angle, and the other is the discrete V-shaped rib configuration with $45^{\circ}$ attack angle. The square ribs with the pitch to height ratio of 10.0 are installed on the test section in a parallel arrangement for both rib configurations. Reynolds numbers based on the hydraulic diameter are changed from 10,000 to 30,000. A naphthalene sublimation method is used to measure local heat/mass transfer coefficients. For the continuous V-shaped rib configuration, two pairs of counter-rotating vortices are generated in a duct, and high transfer region is formed at the center of the ribbed walls of the duct. However, for the discrete V-shaped rib configuration with $45^{\circ}$ attack angle, complex secondary flow patterns are generated in the duct due to its geometric feature, and more uniform heat/mass transfer distributions are obtained for all tested cases
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.6
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pp.1042-1062
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2010
Cooperative spectrum sensing (CSS) is an effective technology for alleviating the unreliability of local spectrum sensing due to fading/shadowing effects. Unlike most existing solutions, this paper considers the use of CSS technology in decentralized networks where a fusion center is not available. In such a decentralized network, some attackers may sneak into the ranks of cooperative users. On the basis of recent advances in bio-inspired consensus algorithms, an attack-proof, decentralized CSS scheme is proposed in which all secondary users can maintain cooperative sensing by exchanging information locally instead of requiring centralized control or data fusion. Users no longer need any prior knowledge of the network. To counter three potential categories of spectrum sensing data falsification (SSDF) attacks, some anti-attack strategies are applied to the iterative process of information exchange. This enables most authentic users to exclude potentially malicious users from their neighborhood. As represented by simulation results, the proposed scheme can generally ensure that most authentic users reach a consensus within the given number of iterations, and it also demonstrates much better robustness against different SSDF attacks than several existing schemes.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.5
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pp.835-846
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2020
BEC (Business Email Compromise) attacks are frequently occurring by impersonating accounts or management through e-mail and stealing money or sensitive information. This type of attack accounts for the largest portion of the recent trade fraud, and the FBI estimates that the estimated amount of damage in 2019 is about $17 billion. However, if you look at the response status of the companies compared to this, it relies on the traditional SPAM blocking system, so it is virtually defenseless against the BEC attacks that social engineering predominates. To this end, we will analyze the types and methods of BEC accidents and propose ways to effectively counter BEC attacks by companies through AI(Artificial Intelligence).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.12
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pp.2753-2762
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2013
Recently the paradigm of cyber attacks is changing due to the information security technology improvement. The cyber attack that uses the social engineering and targets the end users has been increasing as the organization's systems and networks security controls have been tightened. The 91% of APT(Advanced Persistent Threat) which targets an enterprise or a government agency to get the important data and disable the critical service starts with the spear phishing email. In this paper, we analysed the security threats and characteristics of the spear phishing in detail and explained why the technical solutions are not enough to prevent spear phishing attacks. Therefore, we proposed the administrative prevention methods for the spear phishing attack.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.198-201
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2022
Recently, new cyber threats targeting new technologies are increasing, and hackers' attack targets are becoming broader and more intelligent. To counter these attacks, major security companies are using traditional EDR (Endpoint Detection and Response) solutions. However, the conventional method does not consider the context, so there is a limit to the accuracy and efficiency of responding to an advanced attack. In order to improve this problem, the need for a security solution centered on XDR (Extended Detection and Response) has recently emerged. In this study, we present effective threat detection and countermeasures in a changing environment through XDR trends and development roadmaps using machine learning-based context analysis.
This study analyzed the difficulty of scoring in different match situations in relation to which competitor scored first. The study analyzed the data from the 2022 Guadalajara World Taekwondo Championships. The analysis was performed for two separate weight classes: lightweight and heavyweight. Four game content variables were used: whether the athlete scored first, attack type, attack area, and game situation. Descriptive statistics, the Rasch model, and discrimination function questions were applied for data processing. SPSS and Winsteps were used for the statistical analysis, and the statistical significance level was set at 0.05. Consequently, in the lightweight class, the scoring frequency of the first scorer was high for all the game variables. In the heavyweight class, the scoring frequency for the first scorer was high for the attack type and attack area. By contrast, those who did not score first were more frequently found to be in a loss situation. By analyzing the scoring difficulties in different match situations based on whether the competitor scored first, the athletes who scored first in attack type most easily scored first. In losing situations, the athletes who scored first in attack area scored most easily, whereas those who did not score first scored most easily in body and match situations. For the heavyweight class, those who scored first in terms of attack type, counter-attack, and attack area scored the most easily while winning in body and match situations.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.4
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pp.267-272
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2016
Wireless sensor networks (WSNs) are vulnerable to external intrusions due to the wireless communication characteristics and limited hardware resources. Thus, the attacker can cause sinkhole attack while intruding the network. INSENS is proposed for preventing the sinkhole attack. INSENS uses the three symmetric keys in order to prevent such sinkhole attacks. However, the sinkhole attack occurs again, even in the presence of INSENS, through the compromised node because INSENS does not consider the node being compromised. In this paper, we propose a method to counter the sinkhole attack by considering the compromised node, based on the neighboring nodes' information. The goals of the proposed method are i) network reliability improvement and ii) energy conservation through effective prevention of the sinkhole attack by detecting compromised nodes. The experimental results demonstrate that the proposed method can save up to, on average, 19.90% of energy while increasing up to, on average, 71.50%, the report reliability against internal sinkhole attacks in comparison to INSENS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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