최근 맬웨어에 의한 피해가 증가하고 있다. 기존의 시그니처 기반 안티 바이러스 솔루션은 제로 데이 공격 및 랜섬웨어와 같은 새로운 위협에 취약하다. 그럼에도 많은 기업은 문제점을 인식하고, 다중 엔드 포인트 보안 전략의 일부로 서명 기반 안티 바이러스 솔루션을 유지하고 있다. 본 논문에서는 차세대 안티 바이러스 솔루션으로 블록 체인과 딥 러닝 기술을 이용한 솔루션을 제안한다. 기존 DB 서버를 통해 업데이트되는 바이러스 백신 소프트웨어를 사용하여 탐지 유닛을 보완하고, 다양한 샘플과 형태를 사용하여 딥 러닝 용 DB 대신 블록 체인을 구성하여 신규 악성 코드 및 위조 악성 코드 탐지율을 높이는 방법을 제안한다.
멀티캐스트는 송신자가 많은 수신자들에게 동시에 데이터를 전송하므로 송신자의 자원을 절약하고 네트워크의 점유율을 낮춤으로 효율성을 제공하는 통신 기술이나 여러 수신자들이 같은 그룹 주소를 사용하므로 공격을 받을 위험이 크다. 따라서 멀티캐스트 스트림에 대한 인증 및 서명은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 패킷을 전송한 송신자의 신원을 확인하고 데이터가 변조되지 않았음을 확인하는 소스 인증 방법으로 다중 체인 인증기범을 제안하였다. 제안한 기법은 부인 방지를 제공하고 여러 패킷에 대한 전자서명으로 인증함으로써 오버헤드론 줄이며 지연없이 이루어지므로 실시간 멀티미디어 서비스에 사용할 수 있다.
본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.
애드혹 네트워크는 기존의 유무선 네트워크의 고정된 기반시설(infrastructure) 없이 이동 호스트들만으로 구성된 무선 환경의 네트워크이다. 애드혹 네트워크의 기본 특성, 즉, 링크의 불안정성, 각 노드의 물리적 보호의 한계, 노드간 연결의 산재성, 토폴로지의 동적인 변화 뿐 아니라 악의적인 노드의 활동으로 인해 라우팅 보안에 대한 위험성은 매우 높다 따라서 본 논문에서는 애드혹 네트워크에서 경로 탐색이나 설정 과정중 악의적인 노드가 라우팅 메시지를 변조, 위조하거나 다른 노드를 가장하여 잘못된 라우팅 정보를 네트워크에 주입시키는 공격을 방지하기 위하여 일방향 해쉬 함수를 기초로 한 one-time 전자 서명을 이용한 라우팅 보안 메커니즘을 제안한다. 제안하는 메커니즘에서 노드들은 라우팅 메시지를 서명하기 위하여 공개키 요소의 첫 세트를 반복적으로 해쉬 함수에 적용함으로써 해쉬 체인을 생성하고, 생성된 해쉬 체인으로부터 공개키 요소들을 여러 세트 유도하여 해쉬 테이블을 생성한다. 해쉬 테이블 생성 후, 노드들은 자신의 공개키 요소를 다른 노드들에게 공표하고 라우팅 메시지를 전송할 경우 one-time 전자 서명을 포함한다. 이러한 one-time 전자 서명은 라우팅 메시지를 인증하고 메시지에 무결성을 제공한다. 제안하는 라우팅 보안 메커니즘은 이동성이 높은 네트워크 환경에서는 보안을 고려하지 않은 라우팅 메커니즘에 비해 라우팅 오버헤드가 좀더 높아지지만, 경로를 탐색하고 설정하는 과정에서 악의적인 노드의 공격에 대하여 훨씬 높은 안전성을 제공함을 시뮬레이션을 통해서 확인할 수 있다.
에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.204-210
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2019
Mobile Crowd Computing is one of the most efficient and effective way to collect the Electronic health records and they are very intelligent in processing them. Mobile Crowd Computing can handle, analyze and process the huge volumes of Electronic Health Records (EHR) from the high-performance Cloud Environment. Electronic Health Records are very sensitive, so they need to be secured, authenticated and processed efficiently. However, security, privacy and authentication of Electronic health records(EHR) and Patient health records(PHR) in the Mobile Crowd Computing Environment have become a critical issue that restricts many healthcare services from using Crowd Computing services .Our proposed Efficient Multi-layer Encryption Framework(MLEF) applies a set of multiple security Algorithms to provide access control over integrity, confidentiality, privacy and authentication with cost efficient to the Electronic health records(HER)and Patient health records(PHR). Our system provides the efficient way to create an environment that is capable of capturing, storing, searching, sharing, analyzing and authenticating electronic healthcare records efficiently to provide right intervention to the right patient at the right time in the Mobile Crowd Computing Environment.
Multichannel seismic data acquired in Ulleung Basin of East Sea for gas hydrate exploration. The seismic sections of this area show strong BSR(bottom simulating reflections) associated with methane hydrate occurrence in deep marine sediments. Very limited information is available from deep sea drilling as the risk of heating and destabilizing the initial hydrate conditions during the processing of drilling is considerably high. Not so many advanced status of gas hydrate exploration in Korea, the most of information of gas hydrate characteristics and properties are inferred from seismic reflection data. In this study, The AVO analysis using the long offset seismic data acquired in Ulleung Basin used to explain the characteristics and structure of gas hydrate. It is used primarily P-wave velocity accessible from seismic data. To make a good quality of AVO analysis input data, seismic preprocessing including 'true gain correction', 'source signature deconvolution', twice velocity analysis and some kinds of multiple rejection and enhancing the signal to noise ratio processes is carried out very carefully. The results of AVO analysis, the eight kinds of AVO attributes are estimated basically and some others of AVO attributes are evaluated for interpretation of AVO analysis additionally. The impedance variation at the boundary of gas hydrate and free gas is estimated for investing the BSR characteristics and properties. The complex analysis is performed also to verifying the amplitude variation and phase shift occurrence at BSR. Type III AVO anomaly appearance at saturated free gas area is detected on BSR. It can be an important evidence of gas hydrate deposition upper the BSR.
인증서는 사용자의 신원확인 및 위 변조 방지, 부인방지 등의 기능을 수행하여 사용자를 증명할 수 있는 수단이 된다. 대부분의 사람들이 인터넷뱅킹을 이용한 업무를 수행할 때 공인인증서를 사용하며, 인터넷뱅킹 외에도 각종 증명서 발급, 전자 결제 등에서도 신원을 입증하는 용도로 많이 사용되고 있다. 이때 발급받은 인증서는 디스크 상에 파일 형태로 존재하며, 만약 새로운 디바이스에서 인증서를 사용하기 위해서는 기존의 디바이스에서 발급받은 인증서를 복사해야 사용이 가능하다. 하지만 대부분의 인증서 복사 방법은 8~16자리의 인증번호를 입력하여 복사하는 방법이며, 이는 인증번호를 입력해야 되는 번거로움이 있고, 보안에 취약하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 TCP와 BLE를 사용하는 다중 채널에서의 보안강화 인증서 복사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) BLE Advertising data를 이용하여 상호간에 인증 가능한 데이터를 공유하고, 2) ECC기반 전자서명 알고리즘을 통해 디바이스 인증 후 대칭키 알고리즘으로 인증서를 암호화하여 전달한다. 제안하는 방법을 모바일 환경에서 구현한 결과 기존방법의 보안취약영역인 스니핑 공격에 대한 방어가 가능하며, 무작위 대입 공격을 통한 복호화 시도 시 기존의 방법보다 약 $10^{41}$배 정도의 보안강도를 높일 수 있음을 보였다.
Cathepsins are lysosomal/cysteine proteases belong to papain family (C1 family) that is involved in intracellular protein degradation, antigen processing, hormone maturation, and immune responses. In this study, member of cathepsin family was identified from Manila clam (Mc-Cathepsin D) and investigated the immune response against brown ring disease (BRD) causing Vibrio tapetis challenge. The identified Mc-Cathepsin D gene encodes characteristic features typical for the cathepsin family including eukaryotic and viral aspartyl protease signature domain and two highly conserved active sites ($^{84}VVFDTGSSNLWV^{95}$ and $^{270}IADTGTSLLAG^{281}$). Moreover, MC-Cathepsin D shows higher identity values (-50-70%) and conserved amino acids with known cathepsin D members. Transcriptional results (by quantitative real-time RT-PCR) showed that Mc-Cathepsin D was expressed at higher levels in gills and hemocytes than mantle, adductor muscle, foot, and siphon. After the V. tapetis challenge under laboratory conditions, Mc-Cathepsin D mRNA was up-regulated in gills and hemocytes. Present study indicates that Mc-Cathepsin D is constitutively expressed in different tissues and potentially inducible when infecting BRD by V. tapetis. It is further suggesting that Mc-Cathepsin D may be involved in multiple role including immune response reactions against BRD.
패턴 매칭(Pattern Matching)은 네트워크 침입방지 시스템에서 가장 중요한 부분의 하나며 많은 연산을 필요로 한다. 날로 증가되는 많은 수의 공격 패턴을 다루기 위해, 네트워크 침입방지 시스템에서는 회선 속도로 들어오는 패킷을 처리 할 수 있는 다중 패턴 매칭 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되고있는 네트워크 침입방지 및 탐지 시스템인 Snort와 이것의 패턴 매칭 특성을 분석한다. 침입방지 시스템을 위한 패턴 매칭 방법은 다양한 길이를 갖는 많은 수의 패턴과 대소문자 구분 없는 패턴 매칭을 효과적으로 다룰 수 있어야 한다. 또한 여러 개의 입력 문자들을 동시에 처리 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 Shift-OR 패턴 매칭 알고리즘에 기반을 둔 다중 패턴 매칭 하드웨어 가속기를 제시하고 여러 가지 가정 하에서 성능 측정을 하였다. 성능 측정에 따르면 제시된 하드웨어 가속기는 현재 Snort에서 사용되는 가장 빠른 소프트웨어 다중 패턴 매칭 보다 80배 이상 빠를 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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