An increasing variety of malware, such as worms, spyware and adware, threatens both personal and business computing. Remotely controlled bot networks of compromised systems are growing quickly. This paper proposes an intrusion detection system based outflow traffic analysis. Many research efforts and commercial products have focused on preventing intrusion by filtering known exploits or unknown ones exploiting known vulnerabilities. Complementary to these solutions, the proposed IDS can detect intrusion of unknown new mal ware before their signatures are widely distributed. The proposed IDS is consists of a outflow detector, user monitor, process monitor and network monitor. To infer user intent, the proposed IDS correlates outbound connections with user-driven input at the process level under the assumption that user intent is implied by user-driven input. As a complement to existing prevention system, proposed IDS decreases the danger of information leak and protects computers and networks from more severe damage.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2340-2346
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2011
This paper presents a user-friendly authentication system using a flexible USIM. In the proposed method and its system, the flexible USIM utilizes personalized data such as Mobile Directory Number(MDN) and social security number as the key to user authentication. The authentication method proposed in this paper permits limited times of use and/or limited duration of use. A simple simulation model shows that the proposed algorithm works well and shows high compatibility with existing authentication methods. In addition, an alternative or more advanced authentication system can be developed with the proposed flexible USIM card. It is seen that this simple alternative method will eventually be able to make wireless communication networks more easily accessible for subscribers, irrespective of user environments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.6
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pp.1069-1073
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2016
The Internet of Things (IoT) is the interconnection of uniquely identifiable embedded computing devices within the existing Internet infrastructure. IoT is expected to offer advanced connectivity of devices, systems, and services that goes beyond machine-to-machine communications and covers a variety of protocols, domains, and applications. Key system-level features that IoT needs to support can be summarized as device heterogeneity, scalability, ubiquitous data exchange through proximity wireless technologies, energy optimized solutions, localization and tracking capabilities, self-organization capabilities, semantic interoperability and data management, embedded security and privacy-preserving mechanisms. Time information is a critical piece of infrastructure for any distributed system. Time information and time synchronization are also fundamental building blocks in the IoT. The IoT requires new paradigms for combining time and data. This paper reviews conventional time keeping mechanisms in the Internet and presents issues to be considered for combining time and data in the IoT.
Sounds based machine fault diagnosis recovers all the studies that aim to detect automatically faults or damages on machines using the sounds emitted by these machines. Conventional methods that use mathematical models have been found inaccurate because of the complexity of the industry machinery systems and the obvious existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We present here an automatic fault diagnosis system of hand drills using discrete wavelet transform (DWT) and pattern recognition techniques such as principal component analysis (PCA) and artificial neural networks (ANN). The diagnosis system consists of three steps. Because of the presence of many noisy patterns in our signals, we first conduct a filtering analysis based on DWT. Second, the wavelet coefficients of the filtered signals are extracted as our features for the pattern recognition part. Third, PCA is performed over the wavelet coefficients in order to reduce the dimensionality of the feature vectors. Finally, the very first principal components are used as the inputs of an ANN based classifier to detect the wear on the drills. The results show that the proposed DWT-PCA-ANN method can be used for the sounds based automated diagnosis system.
Recently, video surveillance is becoming more and more common as many camera are installed due to crime, terrorism, traffic and security. And systems that control cameras are becoming increasingly general. Video input from the installed camera is monitored by the multiscreen at the central control center, it is essential to simultaneously monitor multiscreen in real-time to quickly respond to situations or dangers. However, monitoring of multiscreen in a mobile environment such as a smart phone is not applied to hardware specifications or network bandwidth problems. For resolving these problems, in this paper, we propose a system that can monitor multiscreen in real-time in mobile-phone environment. We reconstruct the desired multiscreen through transcoding, it is possible to monitor continuously video streaming of multiple cameras, and to have the advantage of being mobile in mobile-phone environment.
Yang, Sung-Hoon;Lee, Chang Bok;Lee, Young Kyu;Lee, Jong Koo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.4
no.2
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pp.67-72
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2015
Power grid techniques are distributed over general power systems ranging from power stations to power transmission, power distribution, and users. To monitor and control the elements and performance of a power system in real time in the extensive area of power generation, power transmission, wide-area monitoring (WAM) and control techniques are required (Sattinger et al. 2007). Also, to efficiently operate a power grid, integrated techniques of information and communication technology are required for the application of communication network and relevant equipment, computing, and system control software. WAM should make a precise power grid measurement of more than once per cycle by time synchronization using GPS. By collecting the measurement values of a power grid from substations located at faraway regions through remote communication, the current status of the entire power grid system can be examined. However, for GPS that is used in general national industries, unexpected dangerous situations have occurred due to its deterioration and jamming. Currently, the power grid is based on a synchronization system using GPS. Thus, interruption of the time synchronization system of the power system due to the failure or abnormal condition of GPS would have enormous effects on each field such as economy, security, and the lives of the public due to the destruction of the synchronization system of the national power grid. Developed countries have an emergency substitute system in preparation for this abnormal situation of GPS. Therefore, in Korea, a system that is used to prepare for the interruption of GPS reception should also be established on a long-term basis; but prior to this, it is required that an evaluation technique for the time synchronization performance of a GPS receiver using an atomic clock within the power grid. In this study, a monitoring system of time synchronization based on GPS at a power grid was implemented, and the results were presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.3
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pp.428-451
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2010
Traffic matrix-based anomaly detection and DDoS attacks detection in networks are research focus in the network security and traffic measurement community. In this paper, firstly, a new type of unidirectional flow called IF flow is proposed. Merits and features of IF flows are analyzed in detail and then two efficient methods are introduced in our DDoS attacks detection and evaluation scheme. The first method uses residual variance ratio to detect DDoS attacks after Recursive Least Square (RLS) filter is applied to predict IF flows. The second method uses generalized likelihood ratio (GLR) statistical test to detect DDoS attacks after a Kalman filter is applied to estimate IF flows. Based on the two complementary methods, an evaluation formula is proposed to assess the seriousness of current DDoS attacks on router ports. Furthermore, the sensitivity of three types of traffic (IF flow, input link and output link) to DDoS attacks is analyzed and compared. Experiments show that IF flow has more power to expose anomaly than the other two types of traffic. Finally, two proposed methods are compared in terms of detection rate, processing speed, etc., and also compared in detail with Principal Component Analysis (PCA) and Cumulative Sum (CUSUM) methods. The results demonstrate that adaptive filter methods have higher detection rate, lower false alarm rate and smaller detection lag time.
Tian, Qing;Sun, Heyang;Ma, Chuang;Cao, Meng;Chu, Yi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1721-1737
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2020
Human apparent age estimation has become a popular research topic and attracted great attention in recent years due to its wide applications, such as personal security and law enforcement. To achieve the goal of age estimation, a large number of methods have been pro-posed, where the models derived through the cumulative attribute coding achieve promised performance by preserving the neighbor-similarity of ages. However, these methods afore-mentioned ignore the geometric structure of extracted facial features. Indeed, the geometric structure of data greatly affects the accuracy of prediction. To this end, we propose an age estimation algorithm through joint feature selection and manifold learning paradigms, so-called Feature-selected and Geometry-preserved Least Square Regression (FGLSR). Based on this, our proposed method, compared with the others, not only preserves the geometry structures within facial representations, but also selects the discriminative features. Moreover, a deep learning extension based FGLSR is proposed later, namely Feature selected and Geometry preserved Neural Network (FGNN). Finally, related experiments are conducted on Morph2 and FG-Net datasets for FGLSR and on Morph2 datasets for FGNN. Experimental results testify our method achieve the best performances.
Menacer, Arezki;Champenois, Gerard;Nait Said, Mohamed Said;Benakcha, Abdelhamid;Moreau, Sandrine;Hassaine, Said
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.4
no.2
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pp.219-228
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2009
The growing application and the numerous qualities of induction motors (1M) in industrial processes that require high security and reliability levels has led to the development of multiple methods for early fault detection. However, various faults can occur, such as stator short-circuits and rotor failures. Traditionally the diagnosis machine is done through a sinusoidal power supply, in the present paper we study experimentally the effects of the rotor failures, such as broken rotor bars in function of the ac supplying, the load and show the impact of the converter from diagnosis of the machine. The technique diagnosis used is based on the spectral analysis of stator currents or stator voltages respectively according to the types of induction motor ac supplying. So, four different ac supplying are considered: ${\odot}$ the IM is directly by the balanced three-phase network voltage source, ${\odot}$ the IM is fed by a sinusoidal current source given the controlled by hysteresis, ${\odot}$ the IM is fed (in open loop) by a scalar control imposing through ratio V/f=constant, ${\odot}$ the IM is controlled through a vector control using space vector pulse width modulation (SVPWM) technique inverter with an outer speed loop.
Park, Jong-Hyuk;Lee, Deok-Gyu;Yeo, Sang-Soo;Kim, Tai-Hoon;Lee, Seung;Cho, Seong-Eon
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.12
no.3
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pp.245-254
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2008
If the broadcast message is sent, first of all, the privileged users will decode the session key by using his or her personal key, which the user got previously. The user willget the digital information through this session key. As shown above, the user will obtain messages or session keys using the keys transmitted from a broadcaster, which process requires effective ways for the broadcaster to generate and distribute keys. In addition, when a user wants to withdraw or sign up, an effective process to renew a key is required. It is also necessary to chase and check users' malicious activities or attacking others. This paper presents a method called Traitor Tracing to solve all these problems. Traitor tracing can check attackers and trace them. It also utilizes a proactive way for each user to have effective renewal cycle to generate keys.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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