분산된 환경에서 머신 러닝의 학습 가중치를 공유하여 학습하는 방법은 훈련 데이터를 직접 공유하는 것이 아니기 때문에 안전한 것으로 여겨졌다. 하지만, 최근 연구에 따르면 악의적인 공격자가 공유된 가중치를 분석하여 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 있는 취약점이 발견되었다. Gradient Leakage Attack은 이러한 취약점을 이용해 훈련 데이터를 복원하는 공격 기법이다. 본 연구에서는 개별 장치에서 학습을 진행하고 가중치를 서버와 공유하는 학습 환경인 연합 학습 환경에서 해당 공격을 방어하기 위해 이산 코사인 변환에 기반한 이미지 변환 기법을 제시한다. 실험 결과, 우리의 이미지 변환 기법을 적용하면 공유된 가중치로부터 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 없다.
The control of the data retention time is a main issue for realizing future high density dynamic random access memory. There are several leakage current mechanisms in which the stored data disappears. The mechanisms of data disappear is as follow, 1 )Junction leakage current between the junction, 2) Junction leakage current from the capacitor node contact, 3)Sub-threshold leakage current if the transfer transistor is affected by gate etch damage etc. In this paper we showed the plasma edge damage effect to find out data retention time effectiveness. First we measured the transistor characteristics of forward and reverse bias. And junction leakage characteristics are measured with/without plasma damage by HP4145. Finally, we showed the comparison TRET with etch damage, damage_cure_RTP and hydrogen_treatment. As a result, hydrogen_treatment is superior than any other method in a curing plasma etch damage side.
The adoption of hydrogen-powered Elec is expanding globally. Hydrogen is recognized as a potentially hazardous energy source, and safety assessment is crucial for the development of plans to supply hydrogen-powered electric buses. Hydrogen gas leakage can have a significant impact during bus operations, and continuous hydrogen leakage in hydrogen-powered vehicles can result in fatal accidents. In this study, information about hydrogen leakage is collected through sensors installed within the vehicles and is measured when the sensor detects a leak. The study also proposes the use of Pseudo Fuel Leakage (PFL, %) as an additional indicator for evaluating and monitoring hydrogen safety and leakage.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4662-4679
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2015
Currently, the leakage of internal information has emerged as one of the most significant security concerns in enterprise computing environments. Especially, damage due to internal information leakage by insiders is more serious than that by outsiders because insiders have considerable knowledge of the system's identification and password (ID&P/W), the security system, and the main location of sensitive data. Therefore, many security companies are developing internal data leakage prevention techniques such as data leakage protection (DLP), digital right management (DRM), and system access control, etc. However, these techniques cannot effectively block the leakage of internal information by insiders who have a legitimate access authorization. The security system does not easily detect cases which a legitimate insider changes, deletes, and leaks data stored on the server. Therefore, we focused on the insider as the detection target to address this security weakness. In other words, we switched the detection target from objects (internal information) to subjects (insiders). We concentrated on biometrics signals change when an insider conducts abnormal behavior. When insiders attempt to leak internal information, they appear to display abnormal emotional conditions due to tension, agitation, and anxiety, etc. These conditions can be detected by the changes of biometrics signals such as pulse, temperature, and skin conductivity, etc. We carried out experiments in two ways in order to verify the effectiveness of the emotional recognition technology based on biometrics signals. We analyzed the possibility of internal information leakage detection using an emotional recognition technology based on biometrics signals through experiments.
In this paper, we deal with a development of measurement system to apply the leakage rates test of primary containment in nuclear power plant. The measurement test about leakage rates in primary containment is one sort of test to prove safety of nuclear power plant. The parameters which are measured to calculate leakage rates are drybulb temperature, dew point temperature(or relative humidity), absolute pressure and flow. Overall, the measurement system consists of sensor module for data acquisition of the parameters, transfer module for wireless data communication and control module to control system and to calculate leakage rates. Because existing measurement systems are difficult to set in field, we pursued convenience of use, we applied wireless data communication and individual form module using battery. We also changed for the better in confidence. Recently, we are developing a drybulb temperature and a dew point temperature sensor module. We describe about function of developed measurement system, its standard and an plan for verification of measurement system.
Field measurement data on water leakage are not readily available and it causes inaccurate assessment of water demand and poor supply planning. In this study, the procedure for leakage detection and unaccounted water calculation is proposed and applied to a city. The city has suffered from the significant amount of leak water and the financial loss as a result. Measurements were made for pressure and flow at 18 locations before and after the repair. Repair of the leakage increased pressure up to $2.0kgf/cm^2$ and saved 17.1% of water supply from distribution reservoirs. Monetary value of annual water savings for the entire city amounts to 1 billion won. It is believed that leakage detection and data analysis conducted in this study will contribute to the change of current practice and to the establishment of better water supply management system.
In this paper, ageing diagnostics in the large capacity oil transformer are investigated. Following items are investigated for the ageing diagnostic in transformer oils (leakage current of sensor, power consumption and temperature of transformer oil). All temperature data are gathered from daily report in the substation. The power consumption of transformer are gathered output report of APIS(Airport Power Information System). Especially, data of sensor leakage current are accumulated from the online diagnostic system for transformer oil. The temperature of transformer oils major change factor was ambient temperature and capacity of power load. The leakage current are change by oil temperature. The leakage current ware not more than 2 [nA] in summer,
기업에서는 정보유출을 막기 위해 방화벽, DLP 기능의 개별 보안시스템과 통합모니터링 시스템을 구축하여 내부직원에 의한 정보유출을 상시 모니터링하고 있다. 특히 통합모니터링 시스템의 많은 로그 데이터 때문에 시간과 금전적인 비용이 많이 발생하고 있으며, 시스템 속도 저하로 인해 빠른 정보유출 인원을 감지하기 힘들다. 빠른 정보유출 감지를 위해 대용량의 로그 데이터를 일자별, 개인별로 수치화하여 시스템 속도를 빠르게 할 필요가 있다. 그리고 정보유출 징후 인원에 대한 지속적인 모니터링 프로그램을 개발해서 관리할 필요성이 있다.
Purpose: The scope of forensic investigations serves to identify malicious activities, including leakage of crucial corporate information. The investigations also identify security lapses in available networks. The purpose of the present study is to explore how to block distribution channels to protect illegal leakage in supply chain through digital forensic method. Research design, data and methodology: The present study conducted the qualitative textual analysis and its data collection process entails five steps: identifying and collecting data, determining coding categories, coding the content, checking validity and reliability, and analyzing and presenting the results. This methodology is a significant research method due to its high quality of previous resources. Results: Applying previous literature analysis to the results of this study, the author figured out that there are four solutions as an evidences to block distribution channels, preventing illegal leakage regarding company information. The following subtitles show clear solutions: (1) Communicate with Stakeholders, (2) Preventing and addressing illegal leakage, (3) Victims of Data Breach, (4) Focusing Solely on Technical Teams. Conclusion: There are difficult scenarios that continue to introduce difficult questions surrounding engagement with digital evidence. Consequently, it is important to enhance data handling to provide answers for organizations that suffer due to illegal leakages of sensitive information.
Recently, various dynamic risk analysis methods have been suggested for estimating the risk index by predicting the possibility of accidents and damage. It is necessary to maintain and support the safety system for responding to accidents by continuously updating the probability of accidents and the results of accidents, which are quantitative standards of ship risk. In this study, when a LNG leakage that may occur in the LN G Fuel Gas Supply System (FGSS) room during LN G bunkering operation, a reliability physical model was prepared by the change in monitoring data as physical parameters to estimate the accident probability. The scenario in which LNG leakage occur were configured with FT (Fault Tree), and the coefficient of the covariate model and Weibull distribution was estimated based on the monitoring data. The possibility of an LNG leakage, which is the top event of FT, was confirmed by changes in time and monitoring data. A method for estimating the LNG leakage based on the reliability physical analysis is proposed, which supports fast decision-making by identifying the potential LNG leakage at the accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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