• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권4호
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• pp.675-689
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• 2021

Nowadays, cloud computing is being adopted for more organizations. However, since cloud computing has a virtualized, volatile, scalable and multi-tenancy distributed nature, it is challenging task to perform attack detection in the cloud following conventional processes. This work proposes a solution which aims to collect web server logs by using Flume and filter them through Spark Streaming in order to only consider suspicious data or data related to denial-of-service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for posterior analysis with the frequent pattern (FP)-Growth algorithm. With the proposed system, we can address some of the difficulties in security for cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and consequently enabling an almost real-time attack detection.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권2호
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• pp.50-58
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• 2019

The clear and specific objective of this study is to design a false news discriminator algorithm for news articles transmitted on a text-based basis and an architecture that builds it into a system (H/W configuration with Hadoop-based in-memory technology, Deep Learning S/W design for bigdata and SNS linkage). Based on learning data on actual news, the government will submit advanced "fake news" test data as a result and complete theoretical research based on it. The need for research proposed by this study is social cost paid by rumors (including malicious comments) and rumors (written false news) due to the flood of fake news, false reports, rumors and stabbings, among other social challenges. In addition, fake news can distort normal communication channels, undermine human mutual trust, and reduce social capital at the same time. The final purpose of the study is to upgrade the study to a topic that is difficult to distinguish between false and exaggerated, fake and hypocrisy, sincere and false, fraud and error, truth and false.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.76-81
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• 2018

미래 경제 성장 동력으로 부상하고 있는 사물인터넷은 이미 생활과 밀접한 분야에서는 도입이 활발하게 이루어지고 있으나, 잠재된 보안위협은 여전히 잔존하고 있다. 특히 인터넷 상의 유해 정보는 스마트홈 및 스마트시티의 활성화로 인해 폭발적으로 설치된 CCTV에 할당된 IP 정보 및 심지어 접속 포트 번호들이 포털 검색 결과 및 페이스북, 트위터와 같은 소셜 미디어 등에 공개되어 간단한 툴로도 보다 쉽게 해킹이 가능하다. 사용자들이 많이 사용하는 포털 검색 데이터 및 소셜 미디어 데이터의 보안취약점 및 불법 사이트 정보들을 데이터 분석하여, 보안취약성 같은 위험 요소가 내포된 데이터 및 사회적 문제를 야기하는 불법 사이트에 대한 대응을 신속하게 수행할 수 있게 지원하는 빅데이터 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 빅데이터 분석 시스템 설계를 위해 하둡 기반 빅데이터 분석 시스템과 스파크 기반 빅데이터 분석 시스템 연구를 통해 요구사항을 도출하여 요구사항에 맞게 Splunk 플랫폼을 활용한 유해 정보 탐지를 위한 빅데이터 분석 시스템을 설계하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6060-6070
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• 2012

시장의 변화 및 소비자의 요구 변화를 비롯한 기업 내외부의 상황변화에 대응해서 얼마나 빠르게 적응할 수 있는가 하는 것이 실시간 기업의 핵심요건이다. 이러한 실시간 기업이 가진 변화의 속도를 지원하기 위해서 최근 Big Data 처리 기술이 각광받고 있다. 특히 최근 유무선 통신망의 진화 및 고도화가 가속되고 있는 상황에서 대규모 통신 트래픽을 실시간으로 처리하여 안정된 서비스를 제공하는 것과 강력한 보안 관제 기능은 매우 필요하다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기반의 Big Data처리기술을 활용하여 통신 사업자들이 갖고 있는 경영상의 문제점을 해결하고 효과적인 통신망 관리 시스템의 운영에 관한 연구를 진행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1351-1356
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• 2019

본 연구는 빅데이터 플랫폼을 이용해 만성질환자에 따른 개인적 요인과 지역사회요인이 삶의 질에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 연구방법은 2017년 지역사회건강조사 자료와 통계청 시군구별 2차 자료를 사용하였고, EQ-5D 지수와 개인요인 및 지역사회요인을 구분하여 다수준분석을 실시하였다. 연구결과 남자의 경우, 나이가 어릴수록, 학력이 높을수록, 월가구소득이 많을수록, 경제활동을 하는 경우, 스포츠 인프라가 많은 경우 삶의 질이 높았다. 또한 주관적 건강감이 나쁠수록, 스트레스가 많을수록 삶의 질이 낮았다. 향후 의료 빅데이터 분석을 위해 클라우드와 오픈소스를 활용할 수 있는 하드웨어에 독립적인 플랫폼 제공을 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.