• 제목/요약/키워드: DoS detection

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IoT 네트워크에서 악성 트래픽을 탐지하기 위한 머신러닝 알고리즘의 성능 비교연구 (A comparative study of the performance of machine learning algorithms to detect malicious traffic in IoT networks)

  • 현미진
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권9호
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    • pp.463-468
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    • 2021
  • IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.

발달장애아의 조기치료에 영향을 미치는 요인 분석 (Analysis of Factors Influencing on the Early Treatment of Children With Developmental Disability)

  • 박혜정;김선혜
    • 한국전문물리치료학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.47-61
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    • 1999
  • The purpose of this study was to investigate factors influencing on the early treatment of children with developmental disability. Data was collected from 102 mothers of children with developmental disability who were treated at 4 rehabilitation facilities in Kyunggi-Do and Kangwon-Do. The results were as follows: 1) Of a total of 102, 63 children began to receive rehabilitation therapy during the period 0~12 months (early treatment group), 38 children after 1 year of age (delayed early treatment group). 2) There were statistically significant differences between the early treatment group and delayed early treatment group for prematurity, low birth weight, the time to discover developmental abnormalities, the time of first diagnosis, and first treatment (p<0.05). 3) There were no statistically significant differences in the two groups for level of education, economic status, risk factors (except prematurity and birth weight), home care, family's cooperation and commuting time (p>0.05). Based on this study, the important factors for early treatment were early detection, early diagnosis and constant follow-up for high-risk babies.

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애니로직 시뮬레이션을 이용한 무인지상차량 운용성능과 전투효과의 연관성 분석 (Interrelation Analysis of UGV Operational Capability and Combat Effectiveness using AnyLogic Simulation)

  • 이재영;신선우;김준수;배성민;김종만
    • 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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    • 제15권2호
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    • pp.131-138
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    • 2015
  • In modern warfare, the number of unmanned systems grow faster than any other weapon systems. Therefore, it is very important to predict and measure the combat effectiveness (CE) of unmanned weapon systems in battlefield for deciding defense budget to acquire those systems. In general, quantitative calculation of weapon effectiveness under complicated battlefield is difficult based on the future network centric warfare. Hence, many papers studied how to measure the combat effectiveness and tried to study a lot of related issues about it. However, there are few papers dealing with the relationship between the UGV (Unmanned Ground Vehicle)'s performance and CE in a ground battlefield. In this paper, we do the sensitivity analysis based on a given scenario in a small unit battle. In order to do that, we developed simulation model using AnyLogic and changed the input parameters such as detection and hitting probabilities. We also assess the simulation outputs according to the variation of input parameters. The MOE used in this simulation model output is survival ratio for Blue force. We hope that this paper will be useful to find which input variable is more effective to increase combat effectiveness in a small unit ground battlefield.

경북지역 돼지의 바이러스성 유사산 원인조사 (Etiological Study of Porcine Viral Abortions and Stillbirths in Gyeongbuk Province)

  • 채태철;김성국;조광현;어경연;권오덕
    • 한국임상수의학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.236-240
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    • 2013
  • A total of 170 litters (575 samples) of aborted and stillbirth fetuses submitted to the Gyeongsangbuk-Do Veterinary Service Laboratory (GVSL) between January 2006 and December 2010 from pig farms in Gyeongbuk province were studied to identify porcine abortion- and stillbirth-associated viruses such as Porcine parvovirus (PPV), Encephalomyocarditis Virus (EMCV), Japanese Encephalitis Virus (JEV), Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Virus (PRRSV), and Aujeszky's Disease Virus (ADV). Virus was not detected by PCR in 36 litters, but viral antibody was detected by HI and ELISA in 93 litters. The majority of etiological viruses were PPV (67 litters, 39.4%), EMCV (50 litters, 29.4%), PRRSV (15 litters, 8.8%), and JEV (11 litters, 6.5%); ADV was not detected by either PCR or ELISA. Single infection occurred in 52 litters (30.6%), co-infection occurred in 41 litters (24.1%), and unknown cases with no detection of any of the five viruses occurred in 77 litters (45.3%).

혼합된 잡음환경에서 2-D 웨이브렛 함수를 이용한 라인-에지 검출 (Line-edge Detection using 2-D Wavelet Function in Mixed Noise Environment)

  • 배상범;김남호
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.53-58
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    • 2005
  • 영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 그러나 이와 같은 방법들은 잡음이 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하고, 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 혼합된 잡음환경에서 영상에 존재하는 라인-에지 성분을 검출하였다.

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콘텐츠 중심 네트워킹 환경에서의 Interest Packet Flooding 대응 연구 (A Study on Countermeasure for CCN Interest Flooding Attack)

  • 김대엽
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.954-961
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    • 2013
  • 미래 인터넷 기술 중 하나인 콘텐츠 중심 네트워킹(CCN)은 네트워크 성능 향상을 위하여 네트워크 노드들이 수신된 콘텐츠를 임시 저장하고, 해당 콘텐츠에 대한 요청을 수신하면 임시 저장된 콘텐츠를 이용하여 네트워크 노드가 이를 직접 처리한다. 또한, CCN은 IP 주소와 같은 호스트 Identity 대신 계층화된 콘텐츠 이름을 이용하여 패킷을 전송하고, 요청자 프라이버시 보호를 위하여 요청 메시지는 요청자 정보를 포함하지 않기 때문에 콘텐츠 제공자와 네트워크 노드들은 실제 요청자를 식별할 수 없다. 수신된 콘텐츠를 요청자에게 전송하기 위하여 네트워크 노드는 PIT(Pending Interest Table)에 요청 메시지와 해당 요청 메시지의 유입경로 정보를 기록하고, 콘텐츠를 수신하면 기록된 PIT 정보를 이용하여 해당 콘텐츠를 요청자에게 전송한다. 만약 PIT 저장 공간이 고갈되면, 콘텐츠 요청 메시지와 수신된 콘텐츠를 정상적으로 처리할 수 없다. 그러므로 안전한 CCN 구현을 위해서는 PIT 저장 공간 고갈을 목적으로 하는 공격의 탐지와 대응이 필요하다. 본 논문에서는 PIT 저장 공간에 대한 공격 탐지 및 대응을 위하여 공격 메시지 유입 경로에 따른 공격탐지/제어 방안을 제안하고, 공격 제어를 위한 메시지 구조를 함께 제안한다. 또한, 제안된 방식을 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 평가 한다.

Molecular Identification and Real-time Quantitative PCR (qPCR) for Rapid Detection of Thelohanellus kitauei, a Myxozoan Parasite Causing Intestinal Giant Cystic Disease in the Israel Carp

  • Seo, Jung-Soo;Jeon, Eun-Ji;Kim, Moo-Sang;Woo, Sung-Ho;Kim, Jin-Do;Jung, Sung-Hee;Park, Myoung-Ae;Jee, Bo-Young;Kim, Jin-Woo;Kim, Yi-Cheong;Lee, Eun-Hye
    • Parasites, Hosts and Diseases
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    • 제50권2호
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    • pp.103-111
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    • 2012
  • Intestinal giant-cystic disease (IGCD) of the Israel carp (Cyprinus carpio nudus) has been recognized as one of the most serious diseases afflicting inland farmed fish in the Republic of Korea, and Thelohanellus kitauei has been identified as the causative agent of the disease. Until now, studies concerning IGCD caused by T. kitauei in the Israel carp have been limited to morphological and histopathological examinations. However, these types of diagnostic examinations are relatively time-consuming, and the infection frequently cannot be detected in its early stages. In this study, we cloned the full-length 18S rRNA gene of T. kitauei isolated from diseased Israel carps, and carried out molecular identification by comparing the sequence with those of other myxosporeans. Moreover, conventional PCR and real-time quantitative PCR (qPCR) using oligonucleotide primers for the amplification of 18S rRNA gene fragment were established for further use as methods for rapid diagnosis of IGCD. Our results demonstrated that both the conventional PCR and real-time quantitative PCR systems applied herein are effective for rapid detection of T. kitauei spores in fish tissues and environmental water.

재난전조감지를 위한 위성센서 기술요구조건 분석 (Analysis about technology requirements for Development of Disaster Detecting Satellite Sensor)

  • 우한별;주영도;최명진;장수민
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제10권11호
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    • pp.1205-1216
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    • 2015
  • 인간의 화석연료 사용, 도시화, 경작 등으로 인해 온실가스의 농도는 계속 증가하여 기후변화가 나타나고 있는 추세이다. 이로 인해 20세기는 재난의 발생이 돌발적이고 대형화되고 있으며, 피해 규모 역시 점차 증가하는 실정이다. 따라서 과거와 다른 양상의 신종 재난에 대해 국토를 보존하고 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해서는 재난탐지위성(탑재체) 개발이 시급히 요구된다. 본 논문에서는 불규칙한 미래재난에 대해 광역적이고, 한국지형에 최적화된 재난 관측과 재난발생 시 신속한 선제 대응을 위한 기술개발 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 재난 탐지 특화 탑재체 설계를 위해 10개의 재난 유형별 위성영상 활용 사례를 바탕으로 테크트리를 작성하고 국외의 유사 활용위성센서인 Landsat-8, Worldview-3, ALOS-2를 참고하여 재난탐지에 최적화된 위성 센서 기술요구조건을 분석하였다.

Variations of SST around Korea inferred from NOAA AVHRR data

  • Kang, Y. Q.;Hahn, S. D.;Suh, Y. S.;Park, S.J.
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.236-241
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    • 1998
  • The NOAA AVHRR remote sense SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the seas adjacent to Korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple 557 images, all of images must be aligned exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which yields automatic detections of cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$ 3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remote sense SST data are tuned by comparing remote sense data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel. The SST anomalies are studied by statistical method. We found that the SST anomalies are rather persistent with time scales between 1 and 2 months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST Model fit of SST anomalies to the Markov process model yields that autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. We plan to improve our algorithms of automatic cloud pixel detection and prediction of future SST. Our algorithm is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.

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GC/MS/MS를 이용한 105종의 잔류농약 분석에 관한 연구 (Determination of 105 pesticide residues by GC/MS/MS)

  • 김우성;도정아;이희정;이주영;양승주;이선희
    • 분석과학
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    • 제23권4호
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    • pp.395-404
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    • 2010
  • 레몬과 콩 그리고 채소류에서 105개의 잔류농약을 다종 다성분 분석법으로 GC/MS/MS 분석하였다. 각 시료로부터 acetonitrile로 1차 추출하고 NaCl 15 g을 첨가한 다음 액-액 분배하였으며, Florisil 고체상(SPE) Cartridge로 정제하여 분석하였다. 레몬과 콩에서의 105개 농약의 회수율은 azinphos-methyl, famoxadone, fenamidone, flufenoxuron, triadimefon을 제외한 모든 농약에서 우수한 것으로 나타났는데 레몬에서 71.1~126.0%, 콩에서는 72.5~124.5% 였다. 또한 레몬에서의 검출한계와 정량한계는 각각 0.001~150 ng/mL와 0.004~500 ng/mL으로 확인되었다.