False Positive Alert 은 IDS 가 공격이 아닌 것을 공격으로 잘못 판단하는 것이다 이러한 false Positive 는 시스템에 직접적인 피해를 주지는 않으나, 시스템 관리자가 적절한 대처를 하기 어렵게 하므로 IDS의 새로운 문제점으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 false Positive를 줄이기 위해 IDS 에서 나오는 Alert 중 False Positive를 필터링 하는 방법에 대해 제시한다. 공격에 대한 Alert과 False Positive Alert의 시간 패턴을 각각 분석, 학습함으로써 그 후의 Alert의 False Positive 여부를 판별한다.
침입탐지시스템에서 발생되는 오 경보는 false positive 와 false negative 로 구분된다. false positive는 실제적인 공격은 아니지만 공격이라고 오인하여 경보를 발생시켜 시스템의 효율성을 떨어뜨리기 때문에 false positive 패턴에 대한 분석이 필요하다. 오 경보 데이터는 시간이 지남에 따라 데이터의 양뿐만 아니라 데이터 패턴의 특성 또한 변하게 된다 따라서 새로운 데이터가 추가될 때마다 오 경보 데이터의 패턴을 분석할 수 있는 도구가 필요하다. 이 논문에서는 오 경보 데이터로부터 false positive 의 패턴을 분석할 수 있는 프레임워크에 대해서 기술한다. 우리의 프레임워크는 시간이 지남에 따라 변하는 데이터의 패턴 특성을 분석할 수 있도록 하기 위해 점진적 연관규칙 기법을 적용한다. 이 프레임워크를 통해서 false positive 패턴 특성의 변화를 효율적으로 관리 할 수 있다.
The World Organization for Animal Health (WOAH) recommends two protocols (ITS and COI) for conventional PCR of G. salaris diagnosis. However, ITS PCR protocol may yield false-positive results, leading to unnecessary countermeasures. It's difficult to distinguish between G. salaris and false-positive by similar amplicon size of PCR, since the amplicon size of ITS PCR in G. salaris and false-positive was 1,300 and 1,187 bp, respectively. The nucleotide sequences of ITS false-positive in rainbow trout is 99.7% identical to previously reported host genome sequences of rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) and 95.3 to 89.1% identical to those of other salmonid fish species. To reduce false-positive PCR band, PCR was performed by the different annealing temperature, but PCR bands were still detected. In RFLP analysis by HaeIII, the PCR product of G. salaris was digested into four bands of 512, 399, 234 and 154 bp, while the false-positive was digested into seven bands of 297, 263, 242, 144, 93, 80 and 68 bp. In the RFLP patterns digested by HindIII, G. salaris showed two bands of 659 and 640 bp, while false-positive had one fragment of 1,187 bp without any digestion. Therefore, the RFLP method of ITS PCR with HaeIII and HindIII can be used for differentiation between G. salaris and false-positive. These results might provide important information on the improvement of PCR diagnostic method of G. salaris.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
오용 탐지모델 기반의 침입탐지시스템은 새로운 사이버 공격을 탐지하기 위해 지속적으로 탐지규칙을 생성해야 한다. 공격에 대한 특징을 정확히 식별하지 못하고 탐지규칙을 생성할 경우 많은 false positive를 발생시키며, 이로 인해 침해사고 대응시간이 늦어진다. 본 논문에서는 침입탐지시스템에서 탐지된 이벤트의 true positive와 false positive 데이터를 Keyword Tree의 node에 경로를 지나가는 횟수를 누적하는 값을 포함시킨 자료구조를 기반으로 비교분석하여 false positive를 감소시킬 수 있는 탐지규칙 패턴 생성 기법을 제안한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
/
제4권3호
/
pp.163-168
/
2015
Many IP address lookup approaches employ Bloom filters to obtain a high-speed search performance. Especially, it has been recently studied that the search performance of trie-based algorithms can be significantly improved by adding Bloom filters. In such algorithms, the number of trie accesses can be greatly reduced because Bloom filters can determine whether a node exists in a trie without actually accessing the trie. Bloom filters do not have false negatives but have false positives. False positives can lead to unnecessary trie accesses. The false positive rate must thus be reduced to enhance the performance of lookup algorithms applying Bloom filters. One important characteristic of trie-based algorithms is that all the ancestors of a node are also stored. The proposed algorithm utilizes this characteristic in reducing the false positive rate of a Bloom filter without increasing the size of the memory for the Bloom filter. When a Bloom filter produces a positive result for a node of a trie, we propose to check whether the ancestors of the node are also positives. Because Bloom filters have no false negatives, the negatives of any of the ancestors mean that the positive of the node is false. In other words, we propose to use more Bloom filter queries to reduce the false positive rate of a Bloom filter in trie-based algorithms. Simulation results show that querying one ancestor of a node can reduce the false positive rate by up to 67% with exactly the same architecture and the same memory requirement. The proposed approach can be applied to other trie-based algorithms employing Bloom filters.
포트 스캐닝 탐지 시스템은 “False Positive”(실제 공격이 아닌데 공격이라고 탐지, 오탐지)와 “False Negative”(실제 공격인데 공격이 아니라고 탐지, 미탐지)가 낮아야 하는 등의 시스템 성능에 관한 요구사항과, 해당 탐지 시스템을 활용한 보안관리가 용이해야 하는 등의 사용자 친화적인 요구사항을 만족할 필요가 있다. 그러나 공개되어 있는 실시간 스캔 탐지 시스템은 False Positive가 높고 다양한 스캔 기법에 대한 탐지가 잘 이루어지지 않고 있다. 또한 실시간 스캔 탐지 시스템의 대부분이 명령어 기반으로 이루어져 있기 때문에 이률 활용하여 시스템 보안 관리를 수행하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 필터 룰 집합의 적용에 의해 포트 스캐닝 기법 기반의 다양한 공격을 탐지 할 수 있고, 공격자의 행동 패턴으로부터 유도된 ABP-Rule의 적용에 의해 False Positive를 최소화할 수 있는 실시간 스캔 탐지 시스템(TkRTSD)을 제안한다. 또한 Tcl/Tk를 이용하여 GUI환경을 구축함으로써 사용자가 쉽게 보안관리를 할 수 있는 사용자 친화적인 탐지 시스템을 제안한다.
The gold standard method for diagnosis of tuberculosis is the isolation of Mycobacterium tuberculosis through culture, but there is a probability of cross-contamination in simultaneous cultures of samples causing false-positives. This can result in delayed treatment of the underlying disease and drug side effects. In this paper, we reviewed studies on false-positive cultures of M. tuberculosis. Rate of occurrence, effective factors, and extent of false-positives were analyzed. Ways to identify and reduce the false-positives and management of them are critical for all laboratories. In most cases, false-positive is occurring in cases with only one positive culture but negative direct smear. The three most crucial factors in this regard are inappropriate technician function, contamination of reagents, and aerosol production. Thus, to reduce false-positives, good laboratory practice, as well as use of whole-genome sequencing or genotyping of all positive culture samples with a robust, extra pure method and rapid response, are essential for minimizing the rate of false-positives. Indeed, molecular approaches and epidemiological surveillance can provide a valuable tool besides culture to identify possible false positives.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제16권6호
/
pp.2115-2130
/
2022
With the development of over-the-top (OTT) services, the demand for content is increasing, and you can easily and conveniently acquire various content in the online environment. As a result, copyrighted content can be easily copied and distributed, resulting in serious copyright infringement. Some special forms of online service providers (OSP) use filtering-based technologies to protect copyrights, but illegal uploaders use methods that bypass traditional filters. Uploading with a title that bypasses the filter cannot use a similar search method to detect illegal content. In this paper, we propose a technique for profiling the Heavy Uploader by normalizing the bypassed content title and efficiently detecting illegal content. First, the word is extracted from the normalized title and converted into a bit-array to detect illegal works. This Bloom Filter method has a characteristic that there are false positives but no false negatives. The false positive rate has a trade-off relationship with processing performance. As the false positive rate increases, the processing performance increases, and when the false positive rate decreases, the processing performance increases. We increased the detection rate by directly comparing the word to the result of increasing the false positive rate of the Bloom Filter. The processing time was also as fast as when the false positive rate was increased. Afterwards, we create a function that includes information about overall piracy and identify clustering-based heavy uploaders. Analyze the behavior of heavy uploaders to find the first uploader and detect the source site.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제17권5호
/
pp.679-688
/
2010
Lee (2010) developed a confidence interval for the difference of binomial proportions in two doubly sampled data subject to false-positive errors. The confidence interval seems to be adequate for a general double sampling model subject to false-positive misclassification. However, in many applications, the false-positive error rates could be the same. On this note, the construction of asymptotic confidence interval is considered when the false-positive error rates are common. The coverage behaviors of nine likelihood based confidence intervals are examined. It is shown that the confidence interval based Rao score with the expected information has good performance in terms of coverage probability and expected width.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.