KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2576-2590
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2020
The fundamental reason why most SQL injection detection methods are difficult to use in practice is the low reusability of the implementation code. This paper presents a reusable SQL injection detection method for Java Web applications based on AOP (Aspect-Oriented Programming) and dynamic taint analysis, which encapsulates the dynamic taint analysis processes into different aspects and establishes aspect library to realize the large-grained reuse of the code for detecting SQL injection attacks. A metamodel of aspect library is proposed, and a management tool for the aspect library is implemented. Experiments show that this method can effectively detect 7 known types of SQL injection attack such as tautologies, logically incorrect queries, union query, piggy-backed queries, stored procedures, inference query, alternate encodings and so on, and support the large-grained reuse of the code for detecting SQL injection attacks.
본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 지금까지 보편적으로 사용되어 온 대표적인 알고리즘은 부분 스트링간의 완전 일치를 통한 Greedy-String-Tiling이나 두 스트링간의 지역정렬(local alignment)을 이용한 유사도 분석이 주된 방법론이었다. 본 논문에서는 해당 프로그램 소스의 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 새로운 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에서 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험해 보았다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(match이면 +1, mismatch이면 -1, gap이면 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 제시한 적응적 유사도 행렬을 보다 다양한 표절탐색 목적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
프로그래밍 학습은 현대사회가 요구하는 복잡한 문제해결력 향상에 도움이 되지만, 학습자에게 과도한 인지적 부담을 줄 수 있다. 따라서 인지적 부담을 감소시키기 위한 프로그래밍 도구의 선택 및 학습 효과를 최대화하기 교수 학습 전략이 요구된다. 본 연구에서는 중학생의 문제해결력 향상을 위한 과제 중심 스크래치 프로그래밍 학습 프로그램을 개발하고 해당 프로그램이 학습자의 문제해결력에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 과제 중심 스크래치 프로그래밍 학습을 수행한 집단이 일반적인 스크래치 프로그래밍 학습과 비주얼 베이식 프로그래밍 학습을 실시한 집단에 비해 문제해결력이 유의하게 향상되었다. 특히 오류를 발견하고 수정하는 능력인 문제점 해결 영역에서 유의한 차이를 더 크게 드러났다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권1호
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pp.99-105
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2012
Track-before-detect techniques based on dynamic programming have provided solutions for detecting targets from a sequence of images. In its application to airborne threat detection, dynamic programming solutions should take into account the distinguishable properties of objects in a collision course. This paper describes the development of a new track scoring function that accumulates scores for airborne targets in Bayesian framework. Numerical results show that the proposed scoring function has slightly better detection capabilities.
In this paper, a novel algorithm capable of detecting generic obstacles on a flat surface is proposed. The algorithm fundamentally exploits a distortion phenomena taken place in remapping process of original stereo images to a virtual top-view. Based on the distortion phenomena, we construct stereo polar histograms of edge maps, detect peaks on them, and search for matched peaks on both histograms using a Dynamic Programming (DP). Eventually, the searched corresponding peaks lead to estimate obstacles' positions. The advantages of the proposed algorithm are that it is not largely affected by an intensity difference between a pair of stereo images and does not depend on the typical stereo matching methodologies. Furthermore, the algorithm identifies the obstacles' positions quite robustly.
This paper presents an algorithm capable of detecting free space for the autonomous vehicle navigation. The algorithm consists of two main steps: 1) estimation of longitudinal profile of road, 2) detection of free space. The estimation of longitudinal profile of road is detection of v-line in v-disparity image which is corresponded to road slope, using v-disparity image and hough transform, Dijkstra algorithm. To detect free space, we detect u-line in u-disparity image which is a boundary line between free space and obstacle's region, using u-disparity image and dynamic programming. Free space is decided by detected v-line and u-line. The proposed algorithm is proven to be successful through experiments under various traffic scenarios.
프로그램 가능한 논리제어기(PLC : Programmable Logic Controller)의 활용을 위 한 낮은 복잡성과 결함탐색 기능을 갖는 컴퓨터 구조를 설계하였다. PLC의 반복적인 운영모드와 명세단계, 응용분야에 따라 표준화한 소프트웨어 기능모듈들의 상호연결 을 기본으로 하는 그래픽 프로그래밍 패러다임(paradigm)이 구조적으로 지원된다. 그러므로 설계과정에서 프로그래밍 단계와 가장 단순하면서도 엄격한 Diverse Back Translation 방법에 의해 응용소프트웨어의 안전성 인증을 가능케하는 컴퓨터 실행 (machine execution) 단계 사이의 의미상 격차(semantic gap)가 제거된다.
정보 보안의 중요성은 응용 소프트웨어의 보안으로 인해 국가, 조직 및 개인 수준에서 점점 더 강조되고 있다. 임베디드 소프트웨어를 포함하는 높은 안전성 소프트웨어의 개발 기술은 항공 및 원자력 분야 등 에 국한되어 사용되었다. 하지만 이러한 소프트웨어 유형은 이제 응용 소프트웨어 보안을 향상시키는 데 사용된다. 특히 보안 코딩은 방어적 프로그래밍을 포괄하는 개념으로 소프트웨어 보안을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 개선된 코딩 표준 검색 기법을 적용한 소프트웨어 보안 취약성 탐지 기술을 제안한다. 공개된 정적 분석 도구는 소프트웨어 보안 가능성을 분석하고 취약점을 유발하는 명령어를 분류하는 데 사용되었으며, 소프트웨어 취약점을 유발할 수 있는 API 및 버그 패턴을 쉽게 감지하여 향상시킬 수 있다.
웹 애플리케이션과 웹 기반 정보 시스템의 이용이 증가하면서 웹 애플리케이션 공격도 증가하고 있다. 다양한 웹 공격 중에 사용자에게 큰 손해를 입힐 수 있는 공격으로 최근에 크로스사이트 요청 변조(Cross Site Request Forgery, XSRF) 공격이 대두되고 있다. 하지만 기존에 개발되어 운영되고 있는 애플리케이션에 이런 공격을 막기 위해 보안 기능을 추가하는 것은 기업이나 조직에 많은 비용과 위험을 초래할 수 있다. 이러한 보안 기능을 레거시(legacy) 시스템에 효과적으로 적용하기 위해 관점 지향 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming, AOP)에서 제공하는 모듈화의 장점을 이용하여 관심사(concern)를 분리한다. 본 논문에서는 JEE(Java Enterprise Edition) 환경의 시스템에서 관점 지향프로그래밍의 애스펙트(aspect)를 이용하여 크로스사이트요청 변조 공격을 탐지하고 방어하는 접근방법을 제시한다.
본 연구에서는 경동맥 B-모드 초음파영상에서 내막-중막 두께(IMT : Intima-Media Thickness)의 자동측정을 위해 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming)을 이용하여 내막과 중막의 경계선을 자동 추출하는 알고리즘을 제안하고 실험결과를 보여준다. 혈관 인터페이스의 픽셀 값과 기울기 등의 영상특징과 연속성의 기하학적 특징을 고려한 평가항(cost term)들을 포함하는 평가함수(cost function)를 계산하여 그 값이 최소가 되는 최적의 위치를 결정하기 위해 다이나믹 프로그래밍 방법을 적용하였다. 또한 스페클(speckle), 드랍아웃(dropout)과 같은 잡음과 약한 에지로 인한 거친 추출 결과에 대해 B-spline을 적용하여 더욱 부드러운 경계선을 유지하도록 함으로써 경계선의 연속성을 향상시켰다. 제안한 방법은 다중영상특징(multiple image features)을 고려함으로써 일반적인 에지 알고리즘보다 더욱 정확하고 재생산 가능한 경계선을 추출하였고 수동측정 시 발생하는 측정자 내, 측정자 간의 추출결과 변이성과 비효율성의 문제점을 해결하여 편리한 자동측정이 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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