Kim, Jinmok;Kim, Donguk;Park, Jinbum;Kim, Jihoon;Kim, Hyoungshick
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.4
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pp.863-872
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2015
Kernel rootkit is recognized as one of the most severe and widespread threats to corrupt the integrity of an operating system. Without an external monitor as a root of trust, it is not easy to detect kernel rootkits which can intercept and modify communications at the interfaces between operating system components. To provide such a monitor isolated from an operating system that can be compromised, most existing solutions are based on external hardware. Unlike those solutions, we develop a kernel introspection system based on the ARM TrustZone technology without incurring extra hardware cost, which can provide a secure memory space in isolation from the rest of the system. We particularly use a secure timer to implement an autonomous switch between secure and non-secure modes. To ensure integrity of reference, this system measured reference from vmlinux which is a kernel original image. In addition, the flexibility of monitoring block size can be configured for efficient kernel introspection system. The experimental results show that a secure kernel introspection system is provided without incurring any significant performance penalty (maximum 6% decrease in execution time compared with the normal operating system).
This paper presents a robust algorithm for segmenting a vehicle license plate area from a road image. We consider the features of license plates in three aspects : 1) edges due to the characters in the plate, 2) colors in the plate, and 3) geometric properties of the plate. In the preprocessing step, we compute the thresholds based on each feature to decide whether a pixel is inside a plate or not. A statistical approach is applied to the sample images to compute the thresholds. For a given road image, our algorithm binarizes it by using the thresholds. Then, we select three candidate regions to be a plate by searching the binary image with a moving window. The plate area is selected among the candidates with simple heuristics. This algorithm robustly detects the plate against the transformation or the difference of color intensity of the plate in the input image. Moreover, the preprocessing step requires only a small number of sample images for the statistical processing. The experimental results show that the algorithm has 97.8% of successful segmentation of the plate from 228 input images. Our prototype implementation shows average processing time of 0.676 seconds per image for a set of $1280{\times}960$ images, executed on a 3GHz Pentium4 PC with 512M byte memory.
Recently, a lot of interest is increased in sensor network which gathers various data through many sensor nodes deployed in wired and wireless network environment. However, because of the limitation in memory, computation, and energy of the sensor nodes, security problem is very important issue. In sensor network, not only the security problem, but also computing power should be seriously considered. In this paper, considering these characteristics, we make the sensor network consist of normal sensor nodes and clusterheaders with enough space and computing power, and propose a group key rekeying scheme adopting PCGR(Predistribution and local Collaborationbased Group Rekeying) for secure group communication. In our proposal, we enhance the security by minimizing the risk to safety of the entire network through verifying the new key value from clusterheader by sensor nodes. That is, to update the group keys, clusterheaders confirm sensor nodes through verifying the information from sensor nodes and send the new group keys back to authentic member nodes. The group keys sent back by the clusterheaders are verified again by sensor nodes. Through this mutual authentication, we can check if clusterheaders are compromised or not. Qualnet simulation result shows that our scheme not only guarantees secure group key rekeying but also decreasesstorage and communication overhead.
This paper proposes an efficient data structure for forwarding IPv4 and IPv6 packets at the gigabit speed in backbone routers. The LPM(Longest Prefix Matching) search becomes a bottleneck of routers' performance since the LPM complexity grows in proportion to the forwarding table size and the address length. To speed up the forwarding process, this paper introduces a data structure named BMT(Bit-Map Tie) to minimize the frequent main memory accesses. All the necessary search computations in BMT are done over a small index table stored at cache. To build the small index table from the tie representation of the forwarding table, BMT represents a link pointer to the child node and a node pointer to the corresponding entry in the forwarding table with one bit respectively. To improve the poor performance of the conventional tries when their height becomes higher due to the increase of the address length, BMT adopts a binary search algorithm for determining the appropriate level of tries to start. The simulation experiments show that BMT compacts the IPv4 backbone routers' forwarding table into a small one less than 512-kbyte and achieves the average speed of 250ns/packet on Pentium II processors, which is almost the same performance as the fastest conventional lookup algorithms.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.1
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pp.13-18
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2014
Sensor nodes are used for monitoring and collecting the environmental data via wireless sensor network. The wireless sensor network with various sensor nodes draws attention as a key technology in ubiquitous computing. Sensor nodes has very small memory capacity and limited power resource. Thus, it is essential to have energy efficient strategy for the sensor nodes. Since the sensor nodes are operating on the same frequency bands with ISM frequency bands, the interference by the devices operating on the ISM band degrades the quality of communication integrity. In this paper, the convolutional code is proposed instead of ARQ for the error control for the sensor network. The proposed convolutional code was implemented and the BER performance is measured. For the fixed transmitting powers of -19.2 dBm and -25dBm, the BER with various communication distances are measured. The packet loss rate and the retransmission rate are calculated from the measured BER. It is shown that the porposed method obtained about 9~12% and 12-19% reduction in retransmission rate for -19.2 dBm and -25 dBm respectively.
Smart phone users prefer fast reading and texting. Hence, users frequently use abbreviated sequences of words and phrases. Nowadays, abbreviations are widely used from chat terms to technical terms. Therefore, gathering abbreviations would be helpful to many services, including information retrieval, recommendation system, and so on. However, manually gathering abbreviations needs to much effort and cost. This is because new abbreviations are continuously generated whenever a new material such as a TV program or a phenomenon is made. Thus it is required to generate of abbreviations automatically. To generate Korean abbreviations, the existing methods use the rule-based approach. The rule-based approach has limitations, in that it is unable to generate irregular abbreviations. Another problem is to decide the correct abbreviation among candidate abbreviations generated rules. To address the limitations, we propose a method of generating Korean abbreviations automatically using sequence-to-sequence learning in this paper. The sequence-to-sequence learning can generate irregular abbreviation and does not lead to the problem of deciding correct abbreviation among candidate abbreviations. Accordingly, it is suitable for generating Korean abbreviations. To evaluate the proposed method, we use dataset of two type. As experimental results, we prove that our method is effective for irregular abbreviations.
This study is to examine brain regions that are involved in picture encoding in normal adults using fMRI methods. In Scan 1, the picture encoding was studied during a semantic categorization task in comparison with word. In Scan 2 task type effects were studied both during a picture naming task and during a semantic categorization task with pictures. Subjects were asked to make decision either by pressing a mouse button (Scan 1) or by responding subvocally (naming or saying yes/no) (Scan 2). Regardless of stimulus type, left prefrontal, bilateral occipital, and parietal activations were observed during semantic processing in comparison with fixation baseline. Processing of word stimulus relative to picture resulted in activations in prefrontal and parieto-temporal regions in the left side while that of picture stimulus relative to word resultd in activations in bilateral extrastriatal visual cortices and parahippocampal regions. In spite of the same task demands, stimulus-specific information processings were involved and mediated by different neural substrates; the word encoding was associated with more semantic/lexical processings than pictures and the picture processing associated with more perceptual and novelty related information processings than word. Activations of dorsal part of inferior prefrontal region, i.e., Broca's areas were found both during the picture naming and during the semantic tasks subvocally performed Especially, during the picture naming task, greater occipital activations were found bilaterally relative to the semantic categorization task. indicating a possibility that greater and higher visual processing was involved in retrieving the name referred by picture stimuli.
Park, Seon-Yeong;Park, Do-Hyeon;Lee, Joon-Won;Cho, Jung-Wan
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.29
no.5
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pp.265-273
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2002
With the explosive growth of WWW traffic, there is an increasing demand for the high performance Web servers to provide a stable Web service to users. The cluster-based Web server is a solution to core with the heavy access from users, easily scaling the server according to the loads. In the cluster-based Web sewer, a back-end node may not be able to serve some HTTP requests directly because it does not have the requested contents in its main memory. In this case, the back-end node has to retrieve the requested contents from its local disk or other back-end nodes in the cluster. To reduce service latency, we introduce a new prefetch scheme. The back-end nodes predict the next HTTP requests and prefetch the contents of predicted requests before the next requests arrive. We develop three prefetch algorithms bated on some useful information gathered from many clients'HTTP requests. Through trace-driven simulation, the service latency of the prefetch scheme is reduced by 10 ~ 25% as compared with no prefetch scheme. Among the proposed prefetch algorithms, Time and Access Probability-based Prefetch (TAP2) algorithm, which uses the access probability and the inter-reference time of Web object, shows the best performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.5
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pp.1127-1134
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2000
$RuO_2$ thin films are prepared by RP magnetron reactive sputtering and their characteristics of crystalliBation,microstructure, surface roughness and resistivity are studied with various O2/(Ar+O2)ratios and substrate temperatures. As O2/(Ar+O2) ratio decreases and substrate temperature increases, the preferred growing plane of$RuO_2$ thin films are changed from (110) to (101) plane. With increase of the 021(Ar+O2) ratio from 2075 to 50%, the surface roughness and the resistivity of $RuO_2$ thin films increase from 2.38nm to 7.81nm, and from $103.6 \mu\Omega-cm\; to \; 227 \mu\Omega-cm$, respectively, but the deposition rate decreases from 47nm/min to 17nm/min. On the other hand, as the substrate temperature increases from room temperature to$500^{\circ}C$, resistivity decreases from $210.5 \mu\Omega-cm\; to \; 93.7\mu\Omega-cm$. $RuO_2$ thin film deposited at $300^{\circ}C$ shows a excellent surface roughness of 2.38 m. As the annealing temperature increases in the range between $400^{\circ}C$ and $650^{\circ}C$, the resistivity decreases because of the improvement of crystallinity. We find that RuO$_2$ thin film deposited at 20% of 02/(Ar+O2) ratio and $300^{\circ}C$ of substrate temperature shows excellent combination of surface smoothness and low resistivity so that it is well qualified for bottom electrode for ferroelectric thin films.
The Web Ontology Language (OWL) has become the W3C recommendation for publishing and sharing ontologies on the Semantic Web. To derive hidden information from OWL data, a number of OWL reasoners have been proposed. Since OWL reasoners are memory-based, they cannot handle large-sized OWL data. To overcome the scalability problem, RDBMS-based systems have been proposed. These systems store OWL data into a database and perform reasoning by incorporating the use of a database. However, they do not consider complete reasoning on all types of properties defined in OWL and the database schemas they use are ineffective for reasoning. In addition, they do not manage updates to the OWL data which can occur frequently in real applications. In this paper, we compare various database schemas used by RDBMS-based systems and propose an improved schema for efficient reasoning. Also, to support reasoning for all the types of properties defined in OWL, we propose a complete and efficient reasoning algorithm. Furthermore, we suggest efficient approaches to managing the updates that may occur on OWL data. Experimental results show that our schema has improved performance in OWL data storage and reasoning, and that our approaches to managing updates to OWL data are more efficient than the existing approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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