Nowadays, cloud computing is becoming more popular among companies. However, the characteristics of cloud computing such as a virtualized environment, constantly changing, possible to modify easily and multi-tenancy with a distributed nature, it is difficult to perform attack detection with traditional tools. This work proposes a solution which aims to collect traffic packets data by using Flume and filter them with Spark Streaming so it is possible to only consider suspicious data related to HTTP Slow Rate Denial-of-Service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for analysis with the FP-Growth algorithm. With the proposed system, we also aim to address the difficulties in attack detection in cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and enabling an almost real-time attack detection.
A flooding attack, such as DoS or Worm, can be easily created or even downloaded from the Internet, thus, it is one of the main threats to servers on the Internet. This paper presents an online real-time network response system, which can determine whether a LAN is suffering from a flooding attack within a very short time unit. The detection engine of the system is based on the incremental mining of fuzzy association rules from network packets, in which membership functions of fuzzy variables are optimized by a genetic algorithm. The incremental mining approach makes the system suitable for detecting, and thus, responding to an attack in real-time. This system is evaluated by 47 flooding attacks, only one of which is missed, with no false positives occurring. The proposed online system belongs to anomaly detection, not misuse detection. Moreover, a mechanism for dynamic firewall updating is embedded in the proposed system for the function of eliminating suspicious connections when necessary.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.13
no.3
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pp.57-64
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2013
Since the terrorist attacks 9.11 in 2001, the public places such as subway, department stores or office buildings have become a target of terror in major public facilities. In this paper, for the prevention of terrorist attack in domestic building, the assessments of terror risk were conducted and their relationship with building heights was discussed through FEMA 455-Rapid Visual Screening(RVS). Explosive terror risk tends to increase rapidly with building heights(H<230m), showing the correlation coefficient between total risk and building heights(H<230m) is 0.93. In addition, The average of consequences is 8.47 and that of' threat is 8.95. Vulnerability is found to be 6.62 in average.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.41-42
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2017
무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 취약점으로 인해 공격자는 쉽게 훼손된 노드를 만들어 센서 네트워크를 공격한다. DoS 공격에 해당하는 플로딩 공격은 노드의 에너지 손실과 경로 상의 노드의 에너지를 전부 소비시켜 네트워크 수명이 단축된다. 본 논문에서 제안 기법은 노드의 에너지가 적은 지역에서 다중경로 라우팅을 적용해 각 노드의 부하를 줄이고 네트워크 수명을 증가시키는 보안기법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.11
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pp.5639-5653
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2016
Security models for key exchange protocols have been researched for years, however, lots of them only focus on what secret can be compromised but they do not differentiate the timing of secrets compromise, such as the extended Canetti-Krawczyk (eCK) model. In this paper, we propose a new security model for key exchange protocols which can not only consider what keys can be compromised as well as when they are compromised. The proposed security model is important to the security proof of the key exchange protocols with forward secrecy (either weak forward secrecy (wFS) or strong forward secrecy (sFS)). In addition, a new kind of key compromise impersonation (KCI) attacks which is called strong key compromise impersonation (sKCI) attack is proposed. Finally, we provide a new one-round key exchange protocol called mOT+ based on mOT protocol. The security of the mOT+ is given in the new model. It can provide the properties of sKCI-resilience and sFS and it is secure even if the ephemeral key reveal query is considered.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.1428-1431
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2009
현재 사이버 공간에서 일어나고 있는 정보보호 위반사건들은 이미 실생활에 구체적인 악영향을 미치고 있고 이런 정보보호 관련 이슈사항에 대한 여러 보완 및 개선 방안이 제시되고 있다. 그런데 분산 서비스거부공격(DDoS)에 의한 피해규모는 나날이 커지는 반면에 인터넷의 구조적 특성으로 명확한 대응책보다는 조기탐지를 통해 사전에 대응함으로써 피해규모를 줄이거나 공격을 완화시켜 가용성을 확보하는 방법만 고안되고 있다. 그러나 우리는 공격을 완화시켜 주는 추가적인 고가의 네트워크 장비 구축 없이 기존 시스템을 활용한 분산 방화벽 모델을 제안한다. DDoS 공격이 이루어질 때 방화벽의 세션테이블과 간단한 관리기능을 그리드 컴퓨팅 기법 중 하나인 워크릿(worklet)으로 구성하여 방화벽 하위 웹 서버 군(group)에 배포시켜 각각의 웹 서버가 방화벽의 세션테이블 기능을 부분적으로 수행하는 것이다. 이렇게 함으로써 공격이 진행되는 중이라도 기존 구조에서는 할 수 없었던 정당한 인터넷 서비스 요청에 응답할 수 있어 가용성이 증대되는 효과를 얻을 수 있다.
Anthracnose of pomegranate (Punica granatum) caused by Colletotrichum acutatum was observed in the exhibition field at Hamyang-gun, Gyeongsangnam-do Agricultural Research and Extension Services, and in farmer's orchard at Gaheo-myon, Hapcheon-gun, Gyeongnam province, Korea. The pathogen generally attacks on the fruits and induces dark lesion and rotting. The infected fruits were mostly dropped or mummified. The color of colonies of the pathogenic fungus grown on potato dextrose agar was pinkish gray. Conidia were fusiform in shape and was $8{\sim}16{\times}3{\sim}4{\mu}m$ in size. Appressoria were pale to dark brown in color, clavate in shape and was $8{\sim}12{\times}4{\sim}6{\mu}m$ in size. Optimum temperature for mycelial growth was $25^{\circ}C$. Pathogenicity of the causal organism was proved according to Koch's postulate. On the basis of mycological characteristics and pathogenicity test on fruit, the fungus was identified as Colletotrichum acutatum. This is the first report on the anthracnose of pomegranate caused by C. acutatum in Korea.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.1
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pp.15-26
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2011
The development of IT technology and information communication networks activated to online financial transactions; the users were able to get a variety of financial services. However, unlike the positive effect that occurred on 7 July 2009 DDoS(Distribute Denial of Service) attacks, such as damaging to the user, which was caused negative effects. Authentication technology(OTP) is used to online financial transaction, which should be reviewed to safety with various points because the unpredictable attacks can bypass the authentication procedure such as phishing sites, which is occurred. Thus, this paper proposes mobile OTP(One Time Password) Mechanism, which is based on PKI to improve the safety of OTP authentication. The proposed Mechanism is operated based on PKI; the secret is transmitted safely through signatures and public key encryption of the user and the authentication server. The users do not input in the web site, but the generated OTP is directly transmitted to the authentication server. Therefore, it is improvement of the availability of the user and the resolved problem is exposed from the citibank phishing site(USA) in 2006.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.5
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pp.21-28
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2012
Recently, the necessity for good techniques of detecting network traffic attack has increased. In this paper, we suggest a new method of detecting abnormal patterns of network traffic data by visualizing their IP and port information into two dimensional images. The proposed approach first generates four 2D images from IP data of transmitters and receivers, and makes one 2D image from port data. Analyzing those images, it then extracts their major features such as linear patterns or high intensity values, and determines if traffic data contain DDoS or DoS Attacks. To comparatively evaluate the performance of the proposed algorithm, we show that our abnormal pattern detection method outperforms the existing algorithm in terms of accuracy and speed.
Although the IoT is showing explosive growth due to the development of technology and the spread of IoT devices and activation of services, serious security risks and financial damage are occurring due to the activities of various botnets. Therefore, it is important to accurately and quickly detect the activities of these botnets. As security in the IoT environment has characteristics that require operation with minimum processing performance and memory, in this paper, the minimum characteristics for detection are selected, and KNN (K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random A comparative study was conducted on the performance of machine learning algorithms such as Forest to detect botnet activity. Experimental results using the Bot-IoT dataset showed that KNN can detect DDoS, DoS, and Reconnaissance attacks most effectively and efficiently among the applied machine learning algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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