IT 보안의 중요성으로 인해 IT 보안 솔루션의 성능 및 기업의 보안에 대한 투자는 꾸준히 증가하고 있지만, 보안 사고 발생으로 인한 기업의 금전적 손실 감소는 여전히 기대에 미치지 못하고 있는 상황이다. 보안 솔루션을 운영하고 있는 기업을 상대로 한 조사 결과에 따르면, 기업의 보안 솔루션에 대한 이해 부족과 잘못된 투자 전략이 기업의 투자 대비 보안 효율성 향상을 기대에 미치지 못하게 하는 주요한 원인으로 분석되었다. 본 논문에서는 기업의 보안 솔루션에 대한 잘못된 투자로 인한 투자 대비 보안 효율성 저하 문제를 해결하기 위한 보안 투자 결정 모델을 제안한다. 구체적으로는, IT 자산의 취약성 이용 공격으로 인한 조직의 피해 발생 이전에 보안 사고 예방이 가능한 사전 보안 솔루션(Proactive Security Solutions, PSSs)과 조직의 피해 발생 이후에 보안 사고를 조사 및 분석할 수 있는 사후 보안 솔루션 (Reactive Security Solutions, PSSs)에 대한 기업의 투자 방법론을 결정하기 위한 포괄적인 수학적 모델을 제안한다. 또한, 제안된 분석 모델을 사용하여 보안 솔루션의 다양한 매개 변수 영향력 아래에서 조직의 IT 보안 투자 예상 순 이익(expected net benefit)을 극대화하기 위한 최적의 방안을 모색한다.
본 논문에서는 분산응용의 관점에서 네트워크 상에 응용을 구성하는 분산된 객체들을 효율적으로 관리하는 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 사용자 맞춤형 분산응용 서비스를 제공하는 프로액티브응용서비스엔진을 제안한다. 본 엔진은 물리계층, 미들웨어 계층, 응용 계층으로 구성되며, 사용자의 요청에 의해 하드웨어 기기로부터 수집된 데이터 및 응용을 구성하는 객체의 속성정보를 그룹으로 관리하는 그룹서비스와 수집된 데이터 및 객체에 대한 사용자의 권한별 접근을 관리하는 보안서비스, 수집된 데이터를 추출 및 가공하여 응용에 제공하는 필터링서비스, 과거의 데이터를 이용한 통계서비스, 수집된 데이터를 토대로 현재의 운영 상태를 진단하는 진단서비스, 통계서비스와 진단서비스를 통해 미래의 발생 가능한 상황을 예측하기 위한 예측서비스를 제공한다. 최종적으로 엔진이 제공하는 서비스의 수행성을 검증하기 위하여 유비쿼터스 농업 분야의 온실 자동제어 응용에 적용하여 결과를 확인했다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 컴퓨터가 네트워크로 상호 연결된 프로세서 시스템이다. 하지만, 기존의 보안 유지 방법은 정성적 탐지 및 대응책으로 공격이 발생한 이후 대응에만 치중하여 능동적 차원의 보안 유지 방법에 대한 연구가 부족하다. 따라서, 본 논문은 정량적인 분석을 통해 범용적 인프라의 개선뿐만 아니라 특정 인프라 공격에 대해서 탐지 및 데응할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해 시스템의 고정적 요소 정보, 임의의 요소 정보, 공격 유형 모델링을 근간으로 시스템의 보안성을 정량적으로 분석할 수 있도록 생존성에 대한 정의 및 모델링 기법을 사용하였다. 그리고 제안한 기법의 검증을 위해 TCP-SYN 공격과 Code-Red 웜 공격에 대한 생존성 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 지능형 공간 제어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전등, TV, 오디오, 전자 열쇠 등을 제어하는 일종의 홈/사무실 자동 제어 시스템으로 기존의 시스템에 비해 다음의 4가지 특징을 갖는다. 첫째, 사용자는 언제 어디서나 이 시스템을 사용할 수 있다. 구체적으로 제안된 시스템은 웹 서버의 기능을 제공하고 있으며 따라서 사용자는 인터넷에 유무선으로 연결된 어떠한 컴퓨터의 브라우저로도 접근할 수 있으며, 또한 휴대폰으로 접근할 수도 있다. 둘째, 이 시스템은 음성 인식 기능을 지원한다. 따라서 기존의 컴퓨터 인터페이스에 익숙하지 않은 사용자들도 보다 인간 중심적인 음성 인터페이스를 통해 시스템을 제어할 수 있다. 셋째, 시스템은 사용자의 요청에 반응하는 수동적인 서비스뿐만 아니라, 사용자 행동의 규칙성을 기반으로 미래를 예측하고 이에 따라 적극적인 서비스도 제공한다. 넷째, 이 시스템은 최근 내장형 기술을 적용하여 구현되었다. 제안된 시스템의 하드웨어는 206MHz로 동작하는 StrongARM CPU, 32MB SDRAM, 16MB 플래시 메모리, 그리고 가전제품의 전원 공급을 제어하는 릴레이 박스(Relay box) 등으로 구성된다. 이러한 하드웨어 플랫폼 상에 내장형 리눅스가 동작하고 있으며, 음성 인식 도구, 내장형 시스템을 위한 웹 서버, 릴레이 박스를 구동하는 GPIO driver 등의 소프트웨어 컴포넌트들이 유기적으로 협력하여 지능형 공간을 제공한다.
유비쿼터스 시스템의 중요한 목적은 사용자의 상황을 빠르고 정확하게 인식하여, 선응적인 서비스를 사용자에게 제공해 주는 것이다. 또한 우수한 상황인식 시스템을 위해서는 상황모형이 시스템의 목적에 맞게 잘 설계되어야 한다. 특별히 유비쿼터스 시스템이 특정 도메인의 제약을 뛰어 넘어 통합 환경에서 서비스 제공하는 것을 지향하기 때문에, 기존의 단일 혹은 한정적 서비스만을 고려한 도메인 제한적 상황모형보다는 다중적 서비스에 활용될 수도 있도록 보다 더 일반적인 상황모형(generic context model)을 활용하는 것이 바람직할 것이다. 따라서 본 논문은 다중적 유비쿼터스 서비스에 적합한 상황모형을 이용하여 이질적인 유비쿼터스 환경에서 상황정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 하는 일반적 상황모형을 제안하는 것을 목적으로 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.155-162
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2021
The expansion of the world wide web has led to a huge amount of user generated content over different forums and social media platforms, these rich data resources offer the opportunity to reflect, and track changing public sentiments and help to develop proactive reactions strategies for decision and policy makers. Analysis of public emotions and opinions towards events and sentimental trends can help to address unforeseen areas of public concerns. The need of developing systems to analyze these sentiments and the topics behind them has emerged tremendously. While most existing works reported in the literature have been carried out in English, this paper, in contrast, aims to review recent research works in Arabic language in the field of thematic sentiment analysis and which techniques they have utilized to accomplish this task. The findings show that the prevailing techniques in Arabic topic-based sentiment analysis are based on traditional approaches and machine learning methods. In addition, it has been found that considerably limited recent studies have utilized deep learning approaches to build high performance models.
주요 IT 벤더들은 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하여 설치과정 생략, 운용비용 절감, 서비스품질 등에 중점을 두어 대규모 콘텐츠 서비스를 제공하고 있다. 반면에, 대규모 콘텐츠 데이터의 가공, 분석을 수행하는 데이터 처리 프로세스는 처리 시간의 단축을 위한 방법론이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드 환경에서 대규모 콘텐츠를 위한 효율적인 자원처리 기법(Efficient_Cloud_Processing_Scheme : ECPS)을 제안한다. 제안한 기법은 리소스 확장 방안을 CPU 및 스토리지 등의 인프라스트럭처 단계에서 설계한다. 대규모 콘텐츠에 대한 자원 할당 방안을 Hadoop 플랫폼 기반의 MapReduce 프로그래밍 기법과 데이터마이닝 분야에서 숨겨진 패턴을 탐지하는데 사용되는 연관규칙을 이용하여 제시한다. 기존 설정값으로 자원을 할당하여 비교하여 ECPS기법을 적용한 결과, 제안 기법이 20% 이상의 성능 및 속도가 향상되었음을 확인하였다.
Abbas, Sohail;Haqdad, Muhammad;Khan, Muhammad Zahid;Rehman, Haseeb Ur;Khan, Ajab;Khan, Atta ur Rehman
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3639-3662
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2020
The network capability to accomplish its functions in a timely fashion under failures and attacks is known as survivability. Ad hoc routing protocols have been studied and extended to various domains, such as Intelligent Transport Systems (ITSs), Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), underwater acoustic networks, and Internet of Things (IoT) focusing on different aspects, such as security, QoS, energy. The existing solutions proposed in this domain incur substantial overhead and eventually become burden on the network, especially when there are fewer attacks or no attack at all. There is a need that the effectiveness of these routing protocols be analyzed in the presence of Denial of Service (DoS) attacks without any intrusion detection or prevention system. This will enable us to establish and identify the inherently stable routing protocols that are capable to survive longer in the presence of these attacks. This work presents a DoS attack case study to perform theoretical analysis of survivability on node and network level in the presence of DoS attacks. We evaluate the performance of reactive and proactive routing protocols and analyse their survivability. For experimentation, we use NS-2 simulator without detection or prevention capabilities. Results show that proactive protocols perform better in terms of throughput, overhead and packet drop.
최근 대학의 교육 환경은 교육 여건과 IT 인프라의 발전을 기반으로 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 대학의 경쟁력 제고와 대학 이미지 개선을 목표로 중장기 발전계획을 도모하고 있다. 이를 실현하기 위한 단계적인 과정으로 유비쿼터스 캠퍼스를 구축하고 있으며, 교육 서비스의 확대와 IT 기술의 발전을 기반으로 다양한 서비스를 위한 콘텐츠 시스템을 구축하고 있다. 현재 구축되고 있는 서비스 환경은 실수요자를 위한 효율적인 서비스가 제공되지 못하고 있으며, 신기술의 도입이나 연구개발을 통한 테스트베드의 성격이나 원활한 서비스 운영에만 집중되어 있다. 또한 급변하는 대학 환경에서 새롭게 요구되고 있는 교육 콘텐츠 서비스에 대한 구성원 중심의 최적화된 모델을 구현하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 대학 구성원 중심의 효율적인 유비쿼터스 캠퍼스 취업 서비스 모델을 제시한다. 제시한 모델을 기반으로 유비쿼터스 캠퍼스 구축의 핵심요소인 구성원 중심의 u-리쿠르트, 캠퍼스 안내 모바일서비스 등을 통하여 구성원이 실질적으로 필요로 하는 콘텐츠를 제공하는 유비쿼터스 캠퍼스 서비스 모델을 구성할 수 있다.
상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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