International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.2
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pp.79-88
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2024
The use of the social media has become part of our daily life activities. The social web channels provide the content generation facility to its users who can share their views, opinions and experiences towards certain topics. The researchers are using the social media content for various research areas. Sentiment analysis, one of the most active research areas in last decade, is the process to extract reviews, opinions and sentiments of people. Sentiment analysis is applied in diverse sub-areas such as subjectivity analysis, polarity detection, and emotion detection. Stance classification has emerged as a new and interesting research area as it aims to determine whether the content writer is in favor, against or neutral towards the target topic or issue. Stance classification is significant as it has many research applications like rumor stance classifications, stance classification towards public forums, claim stance classification, neural attention stance classification, online debate stance classification, dialogic properties stance classification etc. This research study explores different feature sets such as lexical, sentiment-specific, dialog-based which have been extracted using the standard datasets in the relevant area. Supervised learning approaches of generative algorithms such as Naïve Bayes and discriminative machine learning algorithms such as Support Vector Machine, Naïve Bayes, Decision Tree and k-Nearest Neighbor have been applied and then ensemble-based algorithms like Random Forest and AdaBoost have been applied. The empirical based results have been evaluated using the standard performance measures of Accuracy, Precision, Recall, and F-measures.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.12
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pp.157-167
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2009
Recently, the leakage of confidential information and personal information is taking place on the Internet more frequently than ever before. Most of such online security incidents are caused by attacks on vulnerabilities in web applications developed carelessly. It is impossible to detect an attack on a web application with existing firewalls and intrusion detection systems. Besides, the signature-based detection has a limited capability in detecting new threats. Therefore, many researches concerning the method to detect attacks on web applications are employing anomaly-based detection methods that use the web traffic analysis. Much research about anomaly-based detection through the normal web traffic analysis focus on three problems - the method to accurately analyze given web traffic, system performance needed for inspecting application payload of the packet required to detect attack on application layer and the maintenance and costs of lots of network security devices newly installed. The UTM(Unified Threat Management) system, a suggested solution for the problem, had a goal of resolving all of security problems at a time, but is not being widely used due to its low efficiency and high costs. Besides, the web filter that performs one of the functions of the UTM system, can not adequately detect a variety of recent sophisticated attacks on web applications. In order to resolve such problems, studies are being carried out on the web application firewall to introduce a new network security system. As such studies focus on speeding up packet processing by depending on high-priced hardware, the costs to deploy a web application firewall are rising. In addition, the current anomaly-based detection technologies that do not take into account the characteristics of the web application is causing lots of false positives and false negatives. In order to reduce false positives and false negatives, this study suggested a realtime anomaly detection method based on the analysis of the length of parameter value contained in the web client's request. In addition, it designed and suggested a WAF(Web Application Firewall) that can be applied to a low-priced system or legacy system to process application data without the help of an exclusive hardware. Furthermore, it suggested a method to resolve sluggish performance attributed to copying packets into application area for application data processing, Consequently, this study provide to deploy an effective web application firewall at a low cost at the moment when the deployment of an additional security system was considered burdened due to lots of network security systems currently used.
Park, Young-Seok;Ahn, Jin-Soo;Kwon, Ho-Beom;Lee, Seung-Pyo
Imaging Science in Dentistry
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v.41
no.2
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pp.43-51
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2011
Purpose : The purpose of this article is to review the current status of dental caries diagnosis using cone beam computed tomography (CBCT). Materials and Methods : An online PubMed search was performed to identify studies on caries research using CBCT. Results : Despite its usefulness, there were inherent limitations in the detection of caries lesions through conventional radiograph mainly due to the two-dimensional (2D) representation of caries lesions. Several efforts were made to investigate the three-dimensional (3D) image of lesion, only to gain little popularity. Recently, CBCT was introduced and has been used for diagnosis of caries in several reports. Some of them maintained the superiority of CBCT systems, however it is still under controversies. Conclusion : The CBCT systems are promising, however they should not be considered as a primary choice of caries diagnosis in everyday practice yet. Further studies under more standardized condition should be performed in the near future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.4
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pp.1471-1492
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2015
The rapid development of smartphone technologies have resulted in the evolution of mobile botnets. The implications of botnets have inspired attention from the academia and the industry alike, which includes vendors, investors, hackers, and researcher community. Above all, the capability of botnets is uncovered through a wide range of malicious activities, such as distributed denial of service (DDoS), theft of business information, remote access, online or click fraud, phishing, malware distribution, spam emails, and building mobile devices for the illegitimate exchange of information and materials. In this study, we investigate mobile botnet attacks by exploring attack vectors and subsequently present a well-defined thematic taxonomy. By identifying the significant parameters from the taxonomy, we compared the effects of existing mobile botnets on commercial platforms as well as open source mobile operating system platforms. The parameters for review include mobile botnet architecture, platform, target audience, vulnerabilities or loopholes, operational impact, and detection approaches. In relation to our findings, research challenges are then presented in this domain.
CEP(Complex Event Processing) is a technique to find complex event pattern in a massive information system. Based on CEP technique, an abuse pattern monitoring method has been developed to provide an real-time detection. In the method, the events occurred by game-play are observed to be against the rules using CEP. User abuse patterns are pre-registered in CEP engine. And CEP engine monitors user abuse after aggregating the game data transferred by game logging server. This article provides the performance analysis results of the abuse pattern monitoring method using real game DB. We results that the method proposed in previous study is effective to monitor abusing users.
The objective of this paper is to develop on-line system parameter estimation and damage detection technique from the response measurements through using the Recursive Covariance-Driven Stochastic Subspace identification (RSSI-COV) approach. To reduce the effect of noise on the results of identification, discussion on the pre-processing of data using recursive singular spectrum analysis (rSSA) is presented to remove the noise contaminant measurements so as to enhance the stability of data analysis. Through the application of rSSA-SSI-COV to the vibration measurement of bridge during scouring experiment, the ability of the proposed algorithm was proved to be robust to the noise perturbations and offers a very good online tracking capability. The accuracy and robustness offered by rSSA-SSI-COV provides a key to obtain the evidence of imminent bridge settlement and a very stable modal frequency tracking which makes it possible for early warning. The peak values of the identified $1^{st}$ mode shape slope ratio has shown to be a good indicator for damage location, meanwhile, the drastic movements of the peak of $2^{nd}$ mode slope ratio could be used as another feature to indicate imminent pier settlement.
Chen, Bei;Hua, Xu G.;Zhang, Zi L.;Basu, Biswajit;Nielsen, Soren R.K.
Structural Monitoring and Maintenance
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v.4
no.2
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pp.115-131
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2017
Classical flutter of wind turbine blades indicates a type of aeroelastic instability with fully attached boundary layer where a torsional blade mode couples to a flapwise bending mode, resulting in a mutual rapid growth of the amplitudes. In this paper the monitoring problem of onset of flutter is investigated from a detection point of view. The criterion is stated in terms of the exceeding of a defined envelope process of a specific maximum torsional vibration threshold. At a certain instant of time, a limited part of the previously measured torsional vibration signal at the tip of blade is decomposed through the Empirical Mode Decomposition (EMD) method, and the 1st Intrinsic Mode Function (IMF) is assumed to represent the response in the flutter mode. Next, an envelope time series of the indicated modal response is obtained in terms of a Hilbert transform. Finally, a flutter onset criterion is proposed, based on the indicated envelope process. The proposed online flutter monitoring method provided a practical and direct way to detect onset of flutter during operation. The algorithm has been illustrated by a 907-DOFs aeroelastic model for wind turbines, where the tower and the drive train is modelled by 7 DOFs, and each blade by means of 50 3-D Bernoulli-Euler beam elements.
The increasing popularity of graph data, such as social and online communities, has initiated a prolific research area in knowledge discovery and data mining. As more real-world graphs are released publicly, there is growing concern about privacy breaching for the entities involved. An adversary may reveal identities of individuals in a published graph, with the topological structure and/or basic graph properties as background knowledge. Many previous studies addressing such attacks as identity disclosure, however, concentrate on preserving privacy in simple graph data only. In this paper, we consider the identity disclosure problem in weighted graphs. The motivation is that, a weighted graph can introduce much more unique information than its simple version, which makes the disclosure easier. We first formalize a general anonymization model to deal with weight-based attacks. Then two concrete attacks are discussed based on weight properties of a graph, including the sum and the set of adjacent weights for each vertex. We also propose a complete solution for the weight anonymization problem to prevent a graph from both attacks. In addition, we also investigate the impact of the proposed methods on community detection, a very popular application in the graph mining field. Our approaches are efficient and practical, and have been validated by extensive experiments on both synthetic and real-world datasets.
It is no doubt that information technology is the key factor of national safety. Information technology is positively useful for national security such as crime prevention and detection, criminal investigation, disaster management, and national defense. However, it might be a threat to the security as we saw in the examples such as '3.4 DDoS attacks' and 'Nong-hyup Computer Network Failure.' Although the effect that information technology makes upon the national security is immense, the current legal system does not reflect these changes well. National security should be kept during 'prevention-response-recovery' process regardless it is in the online on offline. In addition, public administration for national security should be based on laws. However, the current legal system is lack of legislative basis on cyber and physical disaster, and the laws on the response to disaster might cause confusing. Therefore, this study examines the limitation of the current legal system on national security, and suggests directions for the development of the system based on the new establishment of the legal concept for 'national security'.
Objectives: The aim of this study was to present several proposals for future pulse diagnosis practice and research by investigating the trend of pulse diagnosis studies in Korea. Methods: We searched online medical databases, including National Discovery for Science Leaders (NDSL), the Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS), the Research Information Sharing Service (RISS), and the Korean Traditional Knowledge Portal (KTKP), for pulse diagnosis articles in Korea. We selected articles on pulse diagnosis but excluded duplicate articles, articles irrelevant to pulse diagnosis, and articles published in foreign countries. Results: In the first screening, 801 articles were selected. We found 251 articles and classified them according to category. The medical engineering field had 148 articles. A total of 24 articles were related to algorithms for pulse wave detection, 34 to sensors, five to pressurization technology, 16 to systems, 11 to remote medical service, five to mobiles, nine to trends, and 44 to basic research. The Korean medicine field had 103 articles. A total of 41 articles were devoted to literature reviews, 20 to case reports, 11 to constitutional medicine, six to experimental studies, and 25 to relevant research. Conclusion: More efforts to practice pulse diagnosis for various diseases should be made and the results actively published.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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