Today, with the development of the internet of things, wearable devices related to personal health care have become widespread. Various global information and communication technology companies are developing various wearable health devices, which can collect personal health information such as heart rate, steps, and calories, using sensors built into the device. However, since individual health data includes sensitive information, the collection of irrelevant health data can lead to personal privacy issue. Therefore, there is a growing need to develop technology for collecting sensitive health data from wearable health devices, while preserving privacy. In recent years, local differential privacy (LDP), which enables sensitive data collection while preserving privacy, has attracted much attention. In this paper, we develop a technology for collecting vast amount of health data from a smartwatch device, which is one of popular wearable health devices, using local difference privacy. Experiment results with real data show that the proposed method is able to effectively collect sensitive health data from smartwatch users, while preserving privacy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.3043-3067
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2022
With the mobile traffic in the network increases exponentially, multi-access edge computing (MEC) develops rapidly. MEC servers are deployed geo-distribution, which serve many mobile terminals locally to improve users' QoE (Quality of Experience). When the cache space of a MEC server is full, how to replace the cached videos is an important problem. The problem is also called the cache replacement problem, which becomes more complex due to the dynamic video popularity and the varied video sizes. Therefore, we proposed a new cache replacement scheme based on local video popularity and video size to solve the cache replacement problem of MEC servers. First, we built a local video popularity model, which is composed of a popularity rise model and a popularity attenuation model. Furthermore, the popularity attenuation model incorporates a frequency-dependent attenuation model and a frequency-independent attenuation model. Second, we formulated a utility based on local video popularity and video size. Moreover, the weights of local video popularity and video size were quantitatively analyzed by using the information entropy. Finally, we conducted extensive simulation experiments based on the proposed scheme and some compared schemes. The simulation results showed that our proposed scheme performs better than the compared schemes in terms of hit rate, average delay, and server load under different network configurations.
기존 클라우드 환경에서는 어플리케이션의 수행이 원격지 클라우드 서버에서 이루어지며, 해당 어플리케이션이 사용하는 물리 메모리, CPU 등 컴퓨팅 자원 역시 원격지 클라우드 서버에 존재한다. 따라서 원격지 서버가 보안 위협에 노출될 경우, 해당 환경에서 실행되는 모든 어플리케이션들이 보안 위협에 의해 영향 받을 수 있다. 특히, 악의적인 클라우드 서버 관리자에 의한 보안 위협으로 인하여, 비즈니스 모델로 많은 이점이 있음에도 불구하고 개인 및 기업 환경에서 클라우드 서비스를 도입하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 기존 클라우드 컴퓨팅 환경의 취약점을 근본적으로 해결할 수 있는 로컬 프로세스 실행 기술을 제안한다. 이를 통해, 기밀 데이터를 클라우드 서버가 아닌 로컬에 둘 수 있게 되어, 클라우드 서버에서 발생 가능한 보안 위협으로부터 기밀 데이터를 보호할 수 있게 된다. 즉, 보안 데이터를 사용하는 어플리케이션의 경우, 로컬 프로세스 실행 기술을 이용하여 원격지 서버가 아닌 로컬의 컴퓨팅 자원을 사용하여 실행할 수 있도록 설계한다. 이에 따라 보안 프로세스가 사용하는 자원들이 물리적으로 로컬에 존재하므로 원격지 서버의 취약성 문제를 해결할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3870-3884
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2020
The proposed framework of Four Layer Robust Storage in Cloud (FLRSC) architecture involves host server, local host and edge devices in addition to Virtual Machine Monitoring (VMM). The goal is to protect the privacy of stored data at edge devices. The computational intelligence (CI) part of our algorithm distributes blocks of data to three different layers by partially encoded and forwarded for decoding to the next layer using hash and greed Solomon algorithms. VMM monitoring uses snapshot algorithm to detect intrusion. The proposed system is compared with Tiang Wang method to validate efficiency of data transfer with security. Hence, security is proven against the indexed efficiency. It is an important study to integrate communication between local host software and nearer edge devices through different channels by verifying snapshot using lamport mechanism to ensure integrity and security at software level thereby reducing the latency. It also provides thorough knowledge and understanding about data communication at software level with VMM. The performance evaluation and feasibility study of security in FLRSC against three-layered approach is proven over 232 blocks of data with 98% accuracy. Practical implications and contributions to the growing knowledge base are highlighted along with directions for further research.
그리드 컴퓨팅 환경에서 자원 관리는 이기종의 자원들 사이에서 통합과 상호작용을 위해 필수적이다. 이 논문은 자원관리의 복잡한 문제들을 해결하기 위해 집중화된 브로커 기반과 분산화된 브로커 기반 모델링의 자원 관리 기법을 논하고 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산화된 브로커 기반 자원 관리 모델링의 설계와 구현을 표현한다. 이 모델은 글로벌 자원 브로커와 로컬 자원 브로커로 이루어지고 우리는 통신의 감소와 로컬 자원 브로커를 사용한 작업 관리의 기능적인 분산을 이끌어낸다. 시뮬레이션 결과는 자원 활용도와 평균 응답 시간의 향상을 보여주고 이 모델이 사용자 요구에 즉각 응답하고 자원의 활용도를 향상시킨다는 것을 증명한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5654-5668
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2018
Driven by security and real-time demands of Internet of Things (IoT), the timing of fog computing and edge computing have gradually come into place. Gateways bear more nearby computing, storage, analysis and as an intelligent broker of the whole computing lifecycle in between local devices and the remote cloud. In fog computing, the edge broker requires X-aware capabilities that combines software programmability, stream processing, hardware optimization and various connectivity to deal with such as security, data abstraction, network latency, service classification and workload allocation strategy. The prosperous of Field Programmable Gate Array (FPGA) pushes the possibility of gateway capabilities further landed. In this paper, we propose a software-defined gateway (SDG) scheme for fog computing paradigm termed as Fog Computing Zero-Knowledge Gateway that strengthens data protection and resilience merits designed for industrial internet of things or highly privacy concerned hybrid cloud scenarios. It is a proxy for fog nodes and able to integrate with existing commodity gateways. The contribution is that it converts Privacy-Enhancing Technologies rules into provable statements without knowing original sensitive data and guarantees privacy rules applied to the sensitive data before being propagated while preventing potential leakage threats. Some logical functions can be offloaded to any programmable micro-controller embedded to achieve higher computing efficiency.
Under the conditional independence assumption among local features, the Naive Bayes Nearest Neighbor (NBNN) classifier has been recently proposed and performs classification without any training or quantization phases. While the original NBNN shows high classification accuracy without adopting an explicit training phase, the conditional independence among local features is against the compositionality of objects indicating that different, but related parts of an object appear together. As a result, the assumption of the conditional independence weakens the accuracy of classification techniques based on NBNN. In this work, we look into this issue, and propose a novel Bayesian network for an NBNN based classification to consider the conditional dependence among features. To achieve our goal, we extract a high-level feature and its corresponding, multiple low-level features for each image patch. We then represent them based on a simple, two-level layered Bayesian network, and design its classification function considering our Bayesian network. To achieve low memory requirement and fast query-time performance, we further optimize our representation and classification function, named relation-based Bayesian network, by considering and representing the relationship between a high-level feature and its low-level features into a compact relation vector, whose dimensionality is the same as the number of low-level features, e.g., four elements in our tests. We have demonstrated the benefits of our method over the original NBNN and its recent improvement, and local NBNN in two different benchmarks. Our method shows improved accuracy, up to 27% against the tested methods. This high accuracy is mainly due to consideration of the conditional dependences between high-level and its corresponding low-level features.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2405-2423
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2012
In a traditional Single Sign-On (SSO) scheme, the user and the Service Providers (SPs) have given their trust to the Identity Provider (IdP) or Authentication Service Provider (ASP) for the authentication and correct assertion. However, we still need a better solution for the local/native true SSO to gain user confidence, whereby the trusted entity must play the role of the ASP between distinct SPs. This technical gap has been filled by Trusted Computing (TC), where the remote attestation approach introduced by the Trusted Computing Group (TCG) is to attest whether the remote platform integrity is indeed trusted or not. In this paper, we demonstrate a Trustworthy Mutual Attestation (TMutualA) protocol as a proof of concept implementation for a local true SSO using the Integrity Measurement Architecture (IMA) with the Trusted Platform Module (TPM). In our proposed protocol, firstly, the user and SP platform integrity are checked (i.e., hardware and software integrity state verification) before allowing access to a protected resource sited at the SP and releasing a user authentication token to the SP. We evaluated the performance of the proposed TMutualA protocol, in particular, the client and server attestation time and the round trip of the mutual attestation time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5669-5684
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2018
The new mobile edge network architecture has been required for an increasing amount of traffic, quality requirements, advanced driver assistance system for autonomous driving and new cloud computing demands on highway. This article proposes a hierarchical cloud computing architecture to enhance performance by using adaptive data load distribution for buses that play the role of edge computing server. A vehicular dynamic cloud is based on wireless architecture including Wireless Local Area Network and Long Term Evolution Advanced communication is used for data transmission between moving buses and cars. The main advantages of the proposed architecture include both a reduction of data loading for top layer cloud server and effective data distribution on traffic jam highway where moving vehicles require video on demand (VOD) services from server. Through the description of real environment based on NS-2 network simulation, we conducted experiments to validate the proposed new architecture. Moreover, we show the feasibility and effectiveness for the connected car media service on highway.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.956-961
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2009
When construction engineers perform their work in the jobsite, they have to record as-built conditions in the project log (Data Collection). On the other hand, the engineers often have to refer to the construction documents when necessary at the job faces (Data Access). The practice of Data Collection and Data Access in the jobsite can be greatly enhanced by utilizing mobile computing with wireless communications. In this paper, two cases of mobile computing applications for construction field management are presented; Mobile Specifications System and Mobile Data Collection System. The demonstration of the process for developing two mobile applications is the primary purpose of the paper. The problems and issues involved with adopting mobile computing for construction field are also presented. The simple information framework for mobile computing has been also proposed as an outcome of the research. As for development tools, readily available relational database and wireless network have been used. The use of commercial mobile broadband was examined for data communication where local area network is not available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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