When the wireless PKI is applied to 3G/4G mobile network which requires mutual authentication among all entities, the wired PKI procedure is not feasible for validating visited network's certifications because of the wireless environmental limitations. Also, if we depend on WAP based PKI, we cannot support confidence about certification validation since the information offered from visited network is not authenticated. Therefore, in this paper we consider various and unique characteristics of mobile environment for certification validation at 3G/4G mobile networks based on wireless PKI and then propose two certification validation procedures.
The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslideoccurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.21
no.12spc
/
pp.549-555
/
2021
Machine Learning(ML) splits data into 3 parts, which are usually 60% for training, 20% for validation, and 20% for testing. It just splits quantitatively instead of selecting each set of data by a criterion, which is very important concept for the adequacy of test data. ML measures a model's accuracy by applying a set of validation data, and revises the model until the validation accuracy reaches on a certain level. After the validation process, the complete model is tested with the set of test data, which are not seen by the model yet. If the set of test data covers the model's attributes well, the test accuracy will be close to the validation accuracy of the model. To make sure that ML's set of test data works adequately, we design an experiment and see if the test accuracy of model is always close to its validation adequacy as expected. The experiment builds 100 different SVM models for each of six data sets published in UCI ML repository. From the test accuracy and its validation accuracy of 600 cases, we find some unexpected cases, where the test accuracy is very different from its validation accuracy. Consequently, it is not always true that ML's set of test data is adequate to assure a model's quality.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
/
v.26
no.9
/
pp.73-79
/
2012
In this paper, we study on how to determine the number of hidden layer neurons in neural network for predicting defect size of steam generator tube. It was reported in the literature that the number of hidden layer neurons can be efficiently determined with the help of cross-validation. Although the cross-validation provides decent estimation performance in most cases, the performance depends on the selection of validation set and rather poor performance may be led to in some cases. In order to avoid such a problem, we propose to use multifold cross-validation. Through the simulation study, it is shown that the estimation performance of defect width (defect depth, respectively) attains 94% (99.4%, respectively) of the best performance achievable among the considered neuron numbers.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.23
no.11
/
pp.190-194
/
2023
By looking the importance of communication, data delivery and access in various sectors including governmental, business and individual for any kind of data, it becomes mandatory to identify faults and flaws during cyber communication. To protect personal, governmental and business data from being misused from numerous advanced attacks, there is the need of cyber security. The information security provides massive protection to both the host machine as well as network. The learning methods are used for analyzing as well as preventing various attacks. Machine learning is one of the branch of Artificial Intelligence that plays a potential learning techniques to detect the cyber-attacks. In the proposed methodology, the Decision Tree (DT) which is also a kind of supervised learning model, is combined with the different cross-validation method to determine the accuracy and the execution time to identify the cyber-attacks from a very recent dataset of different network attack activities of network traffic in the UNSW-NB15 dataset. It is a hybrid method in which different types of attributes including Gini Index and Entropy of DT model has been implemented separately to identify the most accurate procedure to detect intrusion with respect to the execution time. The different DT methodologies including DT using Gini Index, DT using train-split method and DT using information entropy along with their respective subdivision such as using K-Fold validation, using Stratified K-Fold validation are implemented.
There are cases that revoke the certification because of disclosure of private key, deprivation of qualification and the expiration of a term of validity based on PKI. So, a user have to confirm the public key whether valid or invalid in the certification. There are many method such as CRL, Delta-CRL, OCSP for the cert-validation of certification. But these method many problems which are overload traffic on network and the CRL server because of processing for cert-validation of certification. In this paper we proposed the realtime cert-validation of certification method which solved problems that are data integrity by different time between transmission and receiving for CRL, and overload traffic on network and the CRL server based on DARC.
Jung, Kwang-Bon;Choi, Mi-Jung;Kim, Myung-Sup;Won, Young-J.;Hong, James W.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.33
no.8B
/
pp.707-718
/
2008
The methodology of classifying traffics is changing from payload based or port based to machine learning based in order to overcome the dynamic changes of application's characteristics. However, current state of traffic classification using machine learning (ML) algorithms is ongoing under the offline environment. Specifically, most of the current works provide results of traffic classification using cross validation as a test method. Also, they show classification results based on traffic flows. However, these traffic classification results are not useful for practical environments of the network traffic monitoring. This paper compares the classification results using cross validation with those of using split validation as the test method. Also, this paper compares the classification results based on flow to those based on bytes. We classify network traffics by using various feature sets and machine learning algorithms such as J48, REPTree, RBFNetwork, Multilayer perceptron, BayesNet, and NaiveBayes. In this paper, we find the best feature sets and the best ML algorithm for classifying traffics using the split validation.
This paper presents a network-based traction control system(TCS), where several electric control units(ECUs) are connected by a controller area network(CAN) communication system. The control system consists of four ECUs: the electric throttle controller, the transmission controller, the engine controller and the traction controller. In order to validate the traction control algorithm of the network-based TCS and evaluate its performance, a Hardware-In-the-Loop Simulation(HILS) environment was developed. Herein we propose a new concept of the HILS environment called the network-based HILS(Net-HILS) for the development and validation of network-based control systems which include smart sensors or actuators. In this study, we report that we have designed a network-based TCS, validated its algorithm and evaluated its performance using Net-HILS.
There are cases that revoke the certification because of disclosure of private key, deprivation of qualification and the expiration of a term of validity based on PKI. So, a user have to confirm the public key whether valid or invalid in the certification. There are many method such as CRL, Delta-CRL, OCSP for the cert-validation of certification. But these method many problems which are overload traffic on network and the CRL server because of processing for cert-validation of certification. In this paper we proposed the realtime cert-validation of certification method which solved problems that are data integrity by different time between transmission and receiving for CRL, and overload traffic on network and the CRL server based on DARC.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.12
no.3
/
pp.3-13
/
2002
There are cases that revoke the certification because of disclosure of private key, deprivation of qualification and the expiration of a term of validity on PKI. So, a user has to confirm the public key whether valid or invalid in the certification. There are many methods such as CRL, Delta-CRL, OCSP for the cert-validation of certification. But these methods have many problems, which cause overload traffic on network and the CRL server because of realtime processing for cert-validation of certification. In this paper we proposed cert-validation of certification improvement method based on FM Subcarrier Broadcasting, which solved problems that are data integrity by different time between transmission and receiving for CRL, and overload traffic on network and the CRL server the realtime management.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.