The objective of this work was to investigate the existence of new crystal forms of tulobuterol which is used to prevent morning asthma attacks by ${\beta}_2$ agonist and the transformation of crystal forms. Three crystal forms of tulobuterol have been isolated by recrystallization and Form 2 was transformed to Form 4 at 52% RH and 95% RH and these four crystal forms are characterized by differential scanning calorimetry (DSC), powder X-ray diffractometry (PXRD) and thermogravimetric analysis (TG). The DSC and PXRD patterns of four crystal forms of tulobuterol were different respectively. The dissolution patterns of these three crystal forms of tulobuterol were studied and they showed significant differences in the dissolution rate. After storage of 2 months at 0% RH (silica gel, $20^{\circ}C$), 52% RH (saturated solution of $Na_2Cr_2O_7{\cdot}2H_2O/20^{\circ}C$) and 95% RH (saturated solution of $Na_2HPO_4/20^{\circ}C$), Form 1 and Form 3 were not transformed. But Form 2 was transformed to Form 4 at 52% RH and 95% RH.
The composition of the Martes flavigula diet has been extensively studied, but little is known about its insect component. This study characterized the insect diet and insect nest materials in the feces of M. flavigula. A total of 952 fecal samples were collected in Jirisan National Park from January 2009 to November 2011, and 1379 species or taxonomic groups were identified. M. flavigula fed on insects (8.7%) and bee wax (5.0%), which comprised 2.9% and 4.4% of the dry weight of M. flavigula feces, respectively. A total of 12 insect species belonging to 8 families in 3 orders were identified. The most frequently found insects were Hymenoptera (frequency of occurrence, FO, 89.1), including Vespa simillima simillima (FO, 37.3) and Vespula koreensis koreensis (FO, 20.0). The Vespidae constituted the majority of the insect diet in autumn when the diversity of marten's prey was strongly reduced, probably because the numbers of social insects were sufficient for M. flavigula. In addition, the data suggest that M. flavigula attacks the nests of social wasps in late autumn when males do not have a venomous sting and new queens are less aggressive than workers. Bee wax appeared in all seasons and the highest rate was from spring to early summer. However, the remains of honeybees were not found in feces; thus, M. flavigula presumably eats honey but not honeybees.
It is essential to understand the infrared signature of a naval ship to survive against various missile attacks under variable environmental conditions. As guided missiles are developing to equip more accurate IR seekers, research works for countermeasure and IR stealth technology are strongly required. But challenging works are continuously suggested for predicting and analyzing IR signal status of naval ships to achieve low observable performance under various weather conditions, variable missions and developing threats. In this study, overall guidelines of setting design criteria for low observable ships are proposed by considering varying environmental conditions including daily and seasonal variations. Test and evaluation criteria for newly constructed ships for target and background temperature difference is proposed as a design criteria which can be predicted by change of condition and ship's speed. Through the proposed techniques and procedures, it is expected to establish the measurement and evaluation criteria by using temperature, IR Signal differences between the ship and the background.
WiBro는 무선랜과 3G 이동통신의 장점을 결합한 휴대 인터넷 기술로 최근 국내에서 상용화 되었다. WiBro의 장점인 이동성과 고속 무선 통신에 기인하여, 향후 지속적인 발전이 기대된다. 이러한 WiBro의 확산에 따라 개인 사용자에 대한 보안문제가 최근 크게 부각되고 있다. 현재 Wibro는 3G 이동통신 및 무선랜과 효율적인 연동을 위해 EAP-AKA 인증기법을 사용하고 있다. 하지만 EAP-AKA는 단말이 기지국을 인증하지 못하는 치명적인 취약점이 있다. 따라서 공격자는 임의로 rogue BS를 설치할 수 있고, 정상 사용자의 데이터를 이종 네트워크로 보내는 Redirection Attack을 시도할 수 있다. Redirection Attack은 전송 속도 저하, Denial-of-Service (DoS) 을 초래하며, 데이터가 redirection 되는 이종 네트워크에 따라 암호화된 데이터가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 EAP-AKA와 Redirection Attack에 대해 분석하고, 그 해결책을 제시한다. 논문은 1) 프로토콜을 일부 수정하여 공격을 막는 방법과 2) traffic 분석을 통한 공격 탐지 방식을 다루고 있으며, 이러한 두 가지 방법을 통해 Redirection Attack에 대한 취약점을 근본적으로 제거할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1916-1934
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2023
The phishing attack is a malicious emerging threat on the internet where the hackers try to access the user credentials such as login information or Internet banking details through pirated websites. Using that information, they get into the original website and try to modify or steal the information. The problem with traditional defense systems like firewalls is that they can only stop certain types of attacks because they rely on a fixed set of principles to do so. As a result, the model needs a client-side defense mechanism that can learn potential attack vectors to detect and prevent not only the known but also unknown types of assault. Feature selection plays a key role in machine learning by selecting only the required features by eliminating the irrelevant ones from the real-time dataset. The proposed model uses Hyperparameter Optimized Artificial Neural Networks (H-ANN) combined with a Hybrid Firefly and Grey Wolf Optimization algorithm (H-FFGWO) to detect and block phishing websites in Internet of Things(IoT) Applications. In this paper, the H-FFGWO is used for the feature selection from phishing datasets ISCX-URL, Open Phish, UCI machine-learning repository, Mendeley website dataset and Phish tank. The results showed that the proposed model had an accuracy of 98.07%, a recall of 98.04%, a precision of 98.43%, and an F1-Score of 98.24%.
Ahmed Al Shihimi;Muhammad R Ahmed;Thirein Myo;Badar Al Baroomi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권6호
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pp.67-76
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2024
The Internet of Things (IoT) has revolutionized communication and device operation, but it has also brought significant security challenges. IoT networks are structured into four levels: devices, networks, applications, and services, each with specific security considerations. Personal Area Networks (PANs), Local Area Networks (LANs), and Wide Area Networks (WANs) are the three types of IoT networks, each with unique security requirements. Communication protocols such as Wi-Fi and Bluetooth, commonly used in IoT networks, are susceptible to vulnerabilities and require additional security measures. Apart from physical security, authentication, encryption, software vulnerabilities, DoS attacks, data privacy, and supply chain security pose significant challenges. Ensuring the security of IoT devices and the data they exchange is crucial. This paper utilizes the Random Forest Algorithm from machine learning to detect anomalous data in IoT devices. The dataset consists of environmental data (temperature and humidity) collected from IoT sensors in Oman. The Random Forest Algorithm is implemented and trained using Python, and the accuracy and results of the model are discussed, demonstrating the effectiveness of Random Forest for detecting IoT device data anomalies.
항만 산업의 동향은 적극적인 4차 산업 기술을 도입하여 자동화 항만, 스마트 항만 등 새로운 항만의 형태로 발전하고 있다. 그러나 항만의 발전 이면에는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 높아지고 있다. 이에 항만 내 사이버 보안 강화와 관련된 연구가 필수적이나 국내에서 진행되는 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 연구결과 부산항 컨테이너 터미널 사이버 보안 강화를 위한 요인은 네트워크 구축 및 정책 지원, 교육 표준화 및 인력 양성, 법·제도적 요인으로 분류되었다. 이후 도출된 요인을 바탕으로 다중회귀 분석을 실시하였으며 분석 결과를 바탕으로 향후 부산항 컨테이너 터미널의 안전성 확보 및 강화, 신뢰성 확보 및 강화, 성과 및 만족도 향상을 위한 세부 요인을 도출하였다. 본 연구는 점차 증가하는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 공격에 대응하여 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
북한이 우리 사회의 취약한 전산망에 대한 충분한 사이버 공격능력을 갖추고 있어 다양한 대규모의 사이버 공격을 시도할 것으로 예상된다. 북한의 사이버전 수준은 세계 최고수준으로 알려져 있다. 사이버 요원의 수도 지속적으로 증가하고 있다. 최근 북한의 사이버공격은 수법과 대상을 가리지 않는 전방위적으로 행해지고 있다. 그러나 지금까지의 북한 사이버공격은 실질적인 공격이라기보다는 탐색의 성격이 강하다. 남한이 얼마나 빨리 문제를 발견하고 복구하는지를 알아보기 위한 목적이었다고 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 막대한 실질적 피해를 주는 사이버공격을 자행할 개연성이 높다. 주요 교통 금융 에너지시설 등의 국가기반시설에 대한 공격이 발생할 경우 그 피해규모는 상상을 초월할 것이므로 이에 대한 대책이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 최근 북한 사이버공격의 특징을 살펴보고 대응 방안으로 사이버테러방지법제정, 대응모의훈련실시, 민관협력체제 구축, 사이버보안 인프라 확대 등을 제시하고자 한다.
제로보드는 PHP와 MySQL이 지원되는 공개용 게시판이다. 초보자들도 쉽게 사용할 수 있기 때문에 많이 사용되고 있으나 제로보드4를 마지막으로 더 이상의 업데이트는 없다고 알려져 있다. 때문에 취약점이 발생한다면 이를 사용하는 게시판 관리자들은 속수무책으로 당할 수밖에 없는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 XSS에서 확장하고 발전된 CSRF 공격에 대하여 알아보고, VM 웨어를 이용한 환경구축을 통해 대표적으로 게시판에서 이루어지는 CSRF의 공격방법과 그에 대한 대안방법을 제시한다. 제안된 방법(공격방법, 대안방법)의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, VM 웨어를 비롯한 여러 tool들을 이용해 환경구축을 한다. 둘째, 프록시 서버를 사용해 취약점을 분석해 이에 대비한다. 성능평가는 고안한 대응방안을 적용시켜 그 성능을 평가한다.
사람의 DNA가 변하지 않는 것과 같이 사이버상의 악성코드도 변하지 않는 고유의 행위 특징을 갖고 있다. APT(Advanced Persistent Threat) 공격에 대한 방어수단을 사전에 확보하기 위해서는 악성코드의 악성 행위 특징을 추출해야 한다. 이를 위해서는 먼저 악성코드 간의 유사도를 계산하여 유사한 악성코드끼리 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 Windows OS 상에서 동작하는 악성코드 간의 유사도 계산 방법으로 'TF-IDF 코사인 유사도', 'Nilsimsa 유사도', '악성코드 기능 유사도', 'Jaccard 유사도'를 사용해 악성코드의 유형을 예측해보고, 그 결과를 보인다. 실험결과, 유사도 계산 방식마다 악성코드 유형에 따라 예측률의 차이가 매우 컸음을 발견할 수 있었다. 모든 결과에 월등한 정확도를 보인 유사도는 존재하지 않았으나, 본 실험결과를 이용하여 특정 패밀리의 악성코드를 분류할 때 어떤 유사도 계산 방식을 활용하는 것이 상대적으로 유리할지를 결정할 때 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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