• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1872-1879
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• 2022

최근 인공지능 기술이 발전하면서 해킹 공격을 탐지하기 위해 인공지능을 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 모델 개발에 핵심인 학습데이터를 구성하는데 있어서 보안데이터가 대표적인 불균형 데이터라는 점이 큰 장애물로 인식되고 있다. 이에 본 눈문에서는 오버샘플링을 위한 데이터 추출에 딥러닝 생성 모델인 VAE를 적용하고 K-NN을 이용한 가중치 계산을 통해 클래스별 오버샘플링 개수를 설정하여 샘플링을 하는 W-VAE 오버샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 공개 네트워크 보안 데이터셋인 NSL-KDD를 통해 ROS, SMOTE, ADASYN 등 총 5가지 오버샘플링 기법을 적용하였으며 본 논문에서 제안한 오버샘플링 기법이 F1-Score 평가지표를 통해 기존 오버샘플링 기법과 비교하여 가장 효과적인 샘플링 기법임을 증명하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권3호
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• pp.79-84
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• 2018

클라우드 서비스는 다양한 매체를 통해 손쉽게 사용할 수 있어 많은 사용자로부터 많은 각광을 받고 있다. 그러나, 클라우드 서비스를 사용하는 사용자의 프라이버시를 악용하는 다양한 보안 피해가 증가하고 있어 이를 예방할 수 있는 기술들이 부족한 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 사용자의 프라이버시를 제3자가 불법적으로 악용하지 않도록 사용자의 프라이버시를 안전하게 보호하기 위한 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 중간 관리자와 클라우드 서버의 역할을 강화하기 위해서 사용자의 서명을 랜덤하게 분할 관리하고 있다. 제안 모델에서 사용자의 프라이버시 정보는 보안함수와 사용자 서명을 통해 클라우드 서버가 사용자에게 제공하고 있기 때문에 제3자에게 불법적으로 유출되는 것을 막고 있다. 또한, 사용자의 프라이버시 보호에 곱셈군의 랜덤수와 일방행 해쉬 함수를 해쉬체인으로 묶음으로써 사용자의 서명을 안전하게 사용할 수 있다. 성능평가 결과, 제안 모델은 기존 모델보다 데이터의 처리시간이 평균 24.5% 향상된 결과를 얻었고, 사용자의 프라이버시 정보를 그룹 관리하기 때문에 기존 모델보다 효율성이 13.7% 향상되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1585-1601
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• 2017

With the rapid development of computer technologies, a number of image modification methods have emerged, which have great impacts on the security of image information. Therefore, it is necessary to protect the integrity and authenticity of digital images, and digital watermarking technique consequently becomes a research hotspot. An effort is made to survey and analyze advancements of image watermarking algorithms based on singular value decomposition (SVD) in recent years. In the first part, an overview of watermarking techniques is presented and then mathematical theory of SVD is given. Besides, SVD watermarking model, features, and evaluation indexes are demonstrated. Various SVD-based watermarking algorithms, as well as hybrid watermarking algorithms based on SVD and other transforms for copyright protection, tamper detection, location, and recovery are reviewed in the last part.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.59-74
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• 2014

소셜 네트워크 서비스는 온라인상에서 정보의 공개성과 관계의 확장성을 기반으로 사용자의 개성을 표현하고 인적 네트워크를 강화시켜 주는 서비스이다. 하지만 이러한 특성은 사용자의 개인정보를 확산시키고 신뢰할 수 없는 정보에 접근하도록 하는 부작용을 초래한다. 따라서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위한 다양한 접근제어 기법이 제안되었다. 하지만 데이터 암호화 접근제어 기법은 사용자와 직접적인 관계를 맺은 대상에 대한 접근제어만 지원하며 데이터 비 암호화 접근제어 기법은 서비스 제공자가 모든 정보를 열람할 수 있게 한다. 또한 두 접근제어 기법 모두 사용자 신뢰도에 대한 동적인 변화를 고려하지 않아 정적 접근제어만 제공하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 사용자가 선별한 민감한 데이터에 대한 암호화를 제공하는 관계 기반 동적 접근제어 모델을 제안하여 소셜 네트워크 서비스의 특성에 적합하면서 프라이버시 침해에 대한 보안성을 향상시킬 수 있는 방법을 제공한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권1호
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• pp.24-34
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• 2021

The popularity of social networking sites (SNS) has facilitated communication between users. The usage of SNS helps users in their daily life in various ways such as sharing of opinions, keeping in touch with old friends, making new friends, and getting information. However, some users misuse SNS to belittle or hurt others using profanities, which is typical in cyberbullying incidents. Thus, in this study, we aim to identify profane words from the ASKfm corpus to analyze the profane word distribution across four different roles involved in cyberbullying based on lexicon dictionary. These four roles are: harasser, victim, bystander that assists the bully, and bystander that defends the victim. Evaluation in this study focused on occurrences of the profane word for each role from the corpus. The top 10 common words used in the corpus are also identified and represented in a graph. Results from the analysis show that these four roles used profane words in their conversation with different weightage and distribution, even though the profane words used are mostly similar. The harasser is the first ranked that used profane words in the conversation compared to other roles. The results can be further explored and considered as a potential feature in a cyberbullying detection model using a machine learning approach. Results in this work will contribute to formulate the suitable representation. It is also useful in modeling a cyberbullying detection model based on the identification of profane word distribution across different cyberbullying roles in social networks for future works.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.779-791
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• 2021

보통의 웹 서비스는 불특정 다수에게 허용을 해야하는 접근 통제 정책으로 인하여, 지속적으로 해커들의 공격 대상이 되어 왔다. 이러한 상황에 대응하고자 기업들은 주기적으로 웹 취약점 점검을 실시하고, 발견된 취약점의 위험도에 따라 조치를 취하고 있다. 이러한 웹 취약점 위험도는 국내외 유관기관의 사전 통계 및 자체적인 평가를 통해 산정되어 있다. 하지만 웹 취약점 점검은 보안설정 및 소스코드 등의 정적 진단과는 달리 동적 진단으로 이루어진다. 동일한 취약점 항목일지라도 다양한 공격 결과를 도출할 수 있으며, 진단 대상 및 환경에 따라 위험도가 달라질 수 있다. 이러한 점에서 사전 정의된 위험도는 실제 존재하는 취약점의 위험도와는 상이할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 개선하고자 사이버 킬체인 중심으로 공격 결과 기반의 웹 취약점 위험도 평가 모델을 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.141-147
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• 2018

본 연구는 기업에서 채용 전형 시 진행되는 인성시험 결과 데이터를 기반으로, 입사 3년 미만의 조기 퇴사자를 분석하였다. 예측 모형은 적합성 및 향후 활용성을 고려하여 제조(manufacture)직군과 R&D직군 2개 그룹으로 구분하여 분석하였으며, 독립변수 선택은 전진(stepwise)선택법에 따라 직군별로 유의미한 독립변수를 선택하였다. 예측 모형은 지도학습(supervised learning) 방법 중 로지스틱 회귀분석 알고리즘을 선택하였으며, 과잉적합(overfitting) 또는 과소적합(underfitting)을 방지하고자 교차 검증(cross validation)을 통해 예측 모형을 훈련시켰다. 혼동행렬(confusion matrix)을 통해 2개 그룹의 정확도(accuracy)를 확인하였으며, 조기 퇴직에 가장 영향을 많이 미치는 요인으로 제조직군에서는 '몰입', R&D직군에서는 '반사회성' 항목으로 확인되었다. 기존 퇴직 관련 연구는 설문 방식으로 데이터를 수집하고, 퇴직과 관련성이 높은 요인을 확인하는데 집중하였다면, 본 연구는 채용 전형 시 진행되는 인성 결과 분석을 통해 향후에도 지속 가능한 조기 퇴직 예측 모형을 제시했다는 면에서 의의를 갖는다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2752-2768
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• 2020

Phishing websites can have devastating effects on governmental, financial, and social services, as well as on individual privacy. Currently, many phishing detection solutions are evaluated using small datasets and, thus, are prone to sampling issues, such as representing legitimate websites by only high-ranking websites, which could make their evaluation less relevant in practice. Phishing detection solutions which depend only on the URL are attractive, as they can be used in limited systems, such as with firewalls. In this paper, we present a URL-only phishing detection solution based on a convolutional neural network (CNN) model. The proposed CNN takes the URL as the input, rather than using predetermined features such as URL length. For training and evaluation, we have collected over two million URLs in a massive URL phishing detection (MUPD) dataset. We split MUPD into training, validation and testing datasets. The proposed CNN achieves approximately 96% accuracy on the testing dataset; this accuracy is achieved with URL schemes (such as HTTP and HTTPS) removed from the URL. Our proposed solution achieved better accuracy compared to an existing state-of-the-art URL-only model on a published dataset. Finally, the results of our experiment suggest keeping the CNN up-to-date for better results in practice.

• 보건의료산업학회지
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• 제5권1호
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• pp.1-13
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• 2011

The purpose of this paper was to evaluate performance of information system for one national university hospital in order to identify the factors influencing performance of information system. KPIs were collected for 181 users of information system (41 doctors, 104 nurses, and 11 medical supporting staffs, and 25 administrative staffs) from August 10 to 24, 2010. The results were as follows: Average performance score for input layer was 3.16; average performance score for process layer was 3.35; and average performance score for business layer was 3.57. Scores for input layer was lowest for nurses and scores for process and business layer were lowest for doctors. Results from the path analysis showed that system quality, demographic characteristics, and security significantly influenced management process but these factors except demographic characteristics influenced user satisfaction; and management process also significantly influenced user satisfaction.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 추계 학술발표회
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• pp.893-903
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• 2008

A method for predicting surface failures which occur during heavy rainfall on mountain slopes is proposed by using the digital land form model that is obtained by reading altitude on a topographical map at 10m grid point space. A depth of a potential failure layer is assumed at each grid point. In the layer, an infiltrated water movement from cell to cell is modeled in the study (cell is a square of the grid). Infiltrated ground water levels which show the three dimensional effects of a topographical factor in an area can be hourly calculated at every cell by the model. The safety factor of every cell is also calculated every hour by the infinite slope stability analysis method with the obtained infiltrated ground water level. Failure potential delineation is defined here as the time when the safety factor becomes less than unity under the assumptions that effective rainfall is 20mm/h and continues 20 hours.