Purpose This study collects data of the recently activated online black market and analyzes it to present a specific method for preparing for a hacking attack. This study aims to make safe from the cyber attacks, including hacking, from the perspective of individuals and businesses by closely analyzing hacking methods and tools in a situation where they are easily shared. Design/methodology/approach To prepare for the hacking attack through the online black market, this study uses the routine activity theory to identify the opportunity factors of the hacking attack. Based on this, text mining and social network techniques are applied to reveal the most dangerous areas of security. It finds out suitable targets in routine activity theory through text mining techniques and motivated offenders through social network analysis. Lastly, the absence of guardians and the parts required by guardians are extracted using both analysis techniques simultaneously. Findings As a result of text mining, there was a large supply of hacking gift cards, and the demand to attack sites such as Amazon and Netflix was very high. In addition, interest in accounts and combos was in high demand and supply. As a result of social network analysis, users who actively share hacking information and tools can be identified. When these two analyzes were synthesized, it was found that specialized managers are required in the areas of proxy, maker and many managers are required for the buyer network, and skilled managers are required for the seller network.
Kanti Singh Sangher;Archana Singh;Hari Mohan Pandey
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.99-109
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2023
The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.
본 논문에서는 간단한 구조, 적은 계산량과 안정된 빠른 수렴속도를 가진 RBF (Radial Basis Function) 신경회로망을 이용한 이중 임계값 방식의 음성구간 검출기 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 확인하였다. 음성압축기에 사용되는 CELP (Code-Excited Linear Prediction) 파라미터들을 신경회로망 입력으로 하여 잡음에 강하게 반응하게 하였고, 음성구간 검출기의 성능향상을 위해 음성구간과 침묵구간에서 다른 임계값을 사용하는 이중 임계값 방식을 적용하였다. 실험 결과 이중 임계값을 이용한 RBF 신경망 음성구간 검출기는 G.729 Annex B 음성구간 검출기 보다 우수한 성능을 보였고, 기존의 MLP (Multi Layer Perceptron) 신경회로망을 이용한 음성구간 검출기와 비교하여 음성구간에서는 비슷한 성능을 보였으나 침묵구간에서 25% 정도의 성능향상을 보였다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.131-142
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2021
Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.
Due to the large differences in human activity within classes, the large similarity between classes, and the problems of visual angle and occlusion, it is difficult to extract features manually, and the detection rate of human behavior is low. In order to better solve these problems, an improved Faster R-CNN-based detection algorithm is proposed in this paper. It achieves multi-object recognition and localization through a second-order detection network, and replaces the original feature extraction module with Dense-Net, which can fuse multi-level feature information, increase network depth and avoid disappearance of network gradients. Meanwhile, the proposal merging strategy is improved with Soft-NMS, where an attenuation function is designed to replace the conventional NMS algorithm, thereby avoiding missed detection of adjacent or overlapping objects, and enhancing the network detection accuracy under multiple objects. During the experiment, the improved Faster R-CNN method in this article has 84.7% target detection result, which is improved compared to other methods, which proves that the target recognition method has significant advantages and potential.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권4호
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pp.26-30
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2019
This paper proposes a new voice activity detection (VAD) method which is based on SNR and non-intrusive speech intelligibility estimation. In the conventional SNR-based VAD methods, voice activity probability is obtained by estimating frame-wise SNR at each spectral component. However these methods lack performance in various noisy environments. We devise a hybrid VAD method that uses non-intrusive speech intelligibility estimation as well as SNR estimation, where the speech intelligibility score is estimated based on deep neural network. In order to train model parameters of deep neural network, we use MFCC vector and the intrusive speech intelligibility score, STOI (Short-Time Objective Intelligent Measure), as input and output, respectively. We developed speech presence measure to classify each noisy frame as voice or non-voice by calculating the weighted average of the estimated STOI value and the conventional SNR-based VAD value at each frame. Experimental results show that the proposed method has better performance than the conventional VAD method in various noisy environments, especially when the SNR is very low.
In recent years, there has been a rise in epidemiological evidence suggesting the health benefits of a physically active lifestyle. However, it is not always easy for individuals to personally recognize the optimal conditions for exercise and physical activity. Wearable acceleration-based pedometers have become widely used in estimating the amount of physical activity, and to a limited extent, providing information regarding exercise intensity, but they have never been used to assess adaptation to exercise. In order to realize simultaneous activity monitoring for multiple users exercising outdoors, we developed a prototype wireless local area network (WLAN) based system. In our system, a WLAN is deployed outside, and a user wearing a smart phone and monitoring device exercises freely within the coverage area of the wireless network. By doing so, the developed system is able to monitor the activity of each user andmeasures various parameters including those related to exercise adaptation. In a demonstration experiment, the developed system was evaluated and used to monitor users enjoying a Nordic walk, after which users were immediately able to receive their exercise report. In this paper, we discuss the requirements and issues in developing an activity monitoring system and report the findings we obtained through the demonstration experiment.
공정계획 수립 시 각 공정별 작업기간 산정은 프로젝트 전체 공사기간 및 사업비용 결정과 직결되기 때문에 합리적인 산정계획이 요구된다. 그러나 일반적으로 작업기간 산정은 공사 담당자의 경험과 직관을 통해 이루어지고 있고, 다양한 영향요인에 의한 불확실성으로 인해 예측에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 작업기간 산정에 영향을 미치는 다양한 요인을 고려할 수 있도록 신경망 기반 건설공사 공정별 작업기간 산정 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 정량적 및 정성적 요인을 모두 고려하여 작업기간 산정 모형을 구축하고, 사례적용을 통해 모형의 적용가능성을 검토하였다. 또한 영향요인 상관성분석을 실시하여 구축된 신경망 구조의 적합성을 판단하였다. 연구에서는 작업기간 산정 모형을 통해 합리적인 일정계획을 제공함으로써 계획공사기간과 실제공사기간의 오차율을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Since its establishment in 2018, the Young Generation Network (YGN) has been dedicated, with support of the International Radiation Protection Association (IRPA), to a variety of activities to promote communication, collaboration and professional development of students and young professionals in the area of radiation protection and its allied fields. This article reports our recent activities from the middle of 2018 to the beginning of 2021, with highlights on some important events: "Joint JHPS-SRP-KARP Workshop of Young Generation Network" (December 2019 in Japan); contribution to "Nuclear Energy Agency Workshop on Optimization: Rethinking the Art of Reasonable" (January 2020 in Portugal); survey on the impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on radiation protection among IRPA YGN members (March 2020); and contribution to IRPA15 (15th International Congress of the IRPA; January-February 2021, online). The discussion and insight obtained from each activity are also summarized. The IRPA YGN will aim to achieve its on-going activities and continue to follow the ways paved in the Strategic Agenda and despite the challenges raised by the COVID-19 pandemic. Namely, running an international survey (for example, on the usage of social media in radiation protection, and on the long-term consequences of the COVID-19 pandemic), engaging national YGNs, extending the network, finding new relationships with networks with an interest in the young generation and participation in (remote) events will be aspired for.
Optimization of culture conditions for L-asparaginase production by submerged fermentation of Aspergillus terreus MTCC 1782 was studied using a 3-level central composite design of response surface methodology and artificial neural network linked genetic algorithm. The artificial neural network linked genetic algorithm was found to be more efficient than response surface methodology. The experimental $_L$-asparaginase activity of 43.29 IU/ml was obtained at the optimum culture conditions of temperature $35^{\circ}C$, initial pH 6.3, inoculum size 1% (v/v), agitation rate 140 rpm, and incubation time 58.5 h of the artificial neural network linked genetic algorithm, which was close to the predicted activity of 44.38 IU/ml. Characteristics of $_L$-asparaginase production by A. terreus MTCC 1782 were studied in a 3 L bench-scale bioreactor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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