In existing cloud services, information security and privacy concerns have been worried, and have become one of the major factors that hinder the popularization and promotion of cloud computing. As the cloud computing infrastructure, the security of virtual machine systems is very important. This paper presents an immune-inspired intrusion detection model in virtual machines of cloud computing environment, denoted I-VMIDS, to ensure the safety of user-level applications in client virtual machines. The model extracts system call sequences of programs, abstracts them into antigens, fuses environmental information of client virtual machines into danger signals, and implements intrusion detection by immune mechanisms. The model is capable of detecting attacks on processes which are statically tampered, and is able to detect attacks on processes which are dynamically running. Therefore, the model supports high real time. During the detection process, the model introduces information monitoring mechanism to supervise intrusion detection program, which ensures the authenticity of the test data. Experimental results show that the model does not bring much spending to the virtual machine system, and achieves good detection performance. It is feasible to apply I-VMIDS to the cloud computing platform.
In response to increased security concerns, biometrics is becoming more focused on overcoming or complementing conventional knowledge and possession-based authentication. However, biometric authentication requires special care since the loss of biometric data is irrecoverable. In this paper, we present a biometric authentication framework, where several novel techniques are applied to provide security and privacy. First, a biometric template is saved in a transformed form. This makes it possible for a template to be canceled upon its loss while the original biometric information is not revealed. Second, when a user is registered with a server, a biometric template is stored in a special form, named a 'soft vault'. This technique prevents impersonation attacks even if data in a server is disclosed to an attacker. Finally, a one-time template technique is applied in order to prevent replay attacks against templates transmitted over networks. In addition, the whole scheme keeps decision equivalence with conventional face authentication, and thus it does not decrease biometric recognition performance. As a result, the proposed techniques construct a secure face authentication framework in open networks.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.8
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pp.32-42
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2024
The Internet of Things (IoT) is set to transform patient care by enhancing data collection, analysis, and management through medical sensors and wearable devices. However, the convergence of IoT device vulnerabilities and the sensitivity of healthcare data raises significant data integrity and privacy concerns. In response, this research introduces the Smart-Coord system, a practical and affordable solution for securing healthcare IoT. Smart-Coord leverages blockchain technology and coordinate-based access management to fortify healthcare IoT. It employs IPFS for immutable data storage and intelligent Solidity Ethereum contracts for data integrity and confidentiality, creating a hierarchical, AES-CBC-secured data transmission protocol from IoT devices to blockchain repositories. Our technique uses a unique coordinate system to embed confidentiality and integrity regulations into a single access control model, dictating data access and transfer based on subject-object pairings in a coordinate plane. This dual enforcement technique governs and secures the flow of healthcare IoT information. With its implementation on the Matic network, the Smart-Coord system's computational efficiency and cost-effectiveness are unparalleled. Smart-Coord boasts significantly lower transaction costs and data operation processing times than other blockchain networks, making it a practical and affordable solution. Smart-Coord holds the promise of enhancing IoT-based healthcare system security by managing sensitive health data in a scalable, efficient, and secure manner. The Smart-Coord framework heralds a new era in healthcare IoT adoption, expertly managing data integrity, confidentiality, and accessibility to ensure a secure, reliable digital environment for patient data management.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.3
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pp.568-574
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2015
Recently RFID not only is widely utilized in various fields such as inventory management, merchandize logistics, etc., but also, has evolved as an important component of the Internet of Things (IoT). According to increasing the utilization field of RIFD, studies for security and privacy for RFID system have been made diverse. Among them, the ownership transfer protocols for RFID tags have also been proposed in connection with the purchase of products embedded with RFID tag. Recently, Kapoor and Piramuthu proposed a RFID ownership transfer protocol to solve the problems of security weakness of the previous RFID ownership transfer protocols. In this paper, we show that Kapoor-Piramuthu's protocol also has security problems and provide a new protocol to resolve them. Security analysis of newly proposed protocol shows the security concerns are resolved.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.4
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pp.671-678
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2017
Recent advances in Internet of Things (IoT) encourage us to use IoT devices in daily living areas. However, as IoT devices are being ubiquitously used, concerns onsecurity and privacy of IoT devices are getting grown. Key management is an important and fundamental task to provide security services. For better security, we should restrict reusing a same key in sequential authentication sessions, but it is difficult to manually update and memorize keys. In this paper, we propose a hardware security module(HSM) for automated key management in IoT devices. Our HSM is attached to an IoT device and communicates with the device. It provides an automated, secure key update process without any user intervention. The secure keys provided by our HSM can be used in the user and device authentications for any internet services.
Globally, drug side effects rank among the top causes of death. To effectively respond to these adverse drug reactions, a shift towards an active real-time monitoring system, along with the standardization and quality improvement of data, is necessary. Integrating individual institutional data and utilizing large-scale data to enhance the accuracy of drug side effect predictions is critical. However, data sharing between institutions poses privacy concerns and involves varying data standards. To address this issue, our research adopts a federated learning approach, where data is not shared directly in compliance with privacy regulations, but rather the results of the model's learning are shared. We employ the Common Data Model (CDM) to standardize different data formats, ensuring accuracy and consistency of data. Additionally, we propose a drug monitoring system that enhances security and scalability management through a cloud-based federated learning environment. This system allows for effective monitoring and prediction of drug side effects while protecting the privacy of data shared between hospitals. The goal is to reduce mortality due to drug side effects and cut medical costs, exploring various technical approaches and methodologies to achieve this.
Lama AlNabulsi;Sireen AlGhamdi;Ghala AlMuhawis;Ghada AlSaif;Fouz AlKhaldi;Maryam AlDossary;Hussian AlAttas;Abdullah AlMuhaideb
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.95-102
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2023
The emergence of Internet of Things (IoT) into our daily lives has grown rapidly. It's been integrated to our homes, cars, and cities, increasing the intelligence of devices involved in communications. Enormous amount of data is exchanged over smart devices through the internet, which raises security concerns in regards of privacy evasion. This paper is focused on the forensics and intrusion detection on one of the most common protocols in IoT environments, especially smart home environments, which is the Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol. The paper covers general IoT infrastructure, MQTT protocol and attacks conducted on it, and multiple network forensics frameworks in smart homes. Furthermore, a machine learning model is developed and tested to detect several types of attacks in an IoT network. A forensics tool (MQTTracker) is proposed to contribute to the investigation of MQTT protocol in order to provide a safer technological future in the warmth of people's homes. The MQTT-IOT-IDS2020 dataset is used to train the machine learning model. In addition, different attack detection algorithms are compared to ensure the suitable algorithm is chosen to perform accurate classification of attacks within MQTT traffic.
The rapid development and distribution of information communication industry facilitates the changes of hospital administration, introducing EMR(Electronic Medical Record) instead of paper-based medical record in the medical field. The developed countries such as U.S. have established EMR system after in the middle of 1970s because the primary advantages of EMR is to store and handle vast amounts of records efficiently and increase the quality of health care. Most of health organizations in Korea also apply medical record system to their administration. As the result, they have accomplished a scientific administration system through the use of medical record to handle a variety of patient's information including patient's confidentiality and privacy such as family history, social status, income level, and so on. However, access to and the misuse of EMR causes illegal infringement of patient's information and finally it becomes a very serious medical issue. Potential leakage and misuse of records may seriously infringe patient's privacy rights. In this respect, the related agencies in the public and private sector have been making efforts to prevent patient's records leakages. Especially, the revision bill of Medical Law in 2002 establishes the ways on the security and standards of electronic records. However, it does not provide the proper guidelines which is applied to the rapid changes of the medical environment. One of the most priorities in the hospital administration is the production and maintenance of an accurate medical records fulfilled by medical recorders. Therefore, it is very important for health care providers to hire ethical-based medical recorders. But, unfortunately most of hospitals overlook the importance of their roles. All parts including government, physician and patient must have more concerns on the problems related to EMR. Therefore, this study aims to propose the proper ways to resolve the problems coming from EMR.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.183-191
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2010
Unique and invariant biometric characteristics have been used for secure user authentication. Storing original biometric data is not acceptable due to privacy and security concerns of biometric technology. In order to enhance the security of the biometric data, the cancelable biometrics was introduced. Using revocable and non-invertible transformation, the cancelable biometrics can provide a way of more secure biometric authentication. In this paper, we present a new cancelable bits extraction method for the facial data. For the feature extraction, the Subpattern-based Principle Component Analysis (PCA) is adopted. The Subpattern-based PCA divides a whole image into a set of partitioned subpatterns and extracts principle components from each subpattern area. The feature extracted by using Subpattern-based PCA is discretized with a helper data based method. The elements of the obtained bits are evaluated and ordered according to a measure based on the fisher criterion. Finally, the most discriminative bits are chosen as the biometric bits string and used for authentication of each identity. Even if the generated bits string is compromised, new bits string can be generated simply by changing the helper data. Because, the helper data utilizes partial information of the feature, the proposed method does not reveal privacy sensitive biometric information of the user. For a security evaluation of the proposed method, a scenario in which the helper is compromised by an adversary is also considered.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.2
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pp.59-66
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2019
The emergence of new IT technologies and convergence industries, such as artificial intelligence, bigdata and the Internet of Things, is another chance for South Korea, which has established itself as one of the world's top IT powerhouses. On the other hand, however, privacy concerns that may arise in the process of using such technologies raise the task of harmonizing the development of new industries and the protection of personal information at the same time. In response, the government clearly presented the criteria for deidentifiable measures of personal information and the scope of use of deidentifiable information needed to ensure that bigdata can be safely utilized within the framework of the current Personal Information Protection Act. It strives to promote corporate investment and industrial development by removing them and to ensure that the protection of the people's personal information and human rights is not neglected. This study discusses the strategy of deidentifying personal information protection based on the analysis of fake news. Using the strategies derived from this study, it is assumed that deidentification information that is appropriate for deidentification measures is not personal information and can therefore be used for analysis of big data. By doing so, deidentification information can be safely utilized and managed through administrative and technical safeguards to prevent re-identification, considering the possibility of re-identification due to technology development and data growth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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