The Intrsuion Detecion Systems(IDS) are required the accuracy, the adaptability, and the expansion in the information society to be changed quickly. Also, it is required the more structured, and intelligent IDS to protect the resource which is important and maintains a secret in the complicated network environment. The research has the purpose to build the model for the intelligent IDS, which creates the intrusion patterns. The intrusion pattern has extracted from the vast amount of data. To manage the large size of data accurately and efficiently, the link analysis and sequence analysis among the data mining techniqes are used to build the model creating the intrusion patterns. The model is consist of "Time based Traffic Model", "Host based Traffic Model", and "Content Model", which is produced the different intrusion patterns with each model. The model can be created the stable patterns efficiently. That is, we can build the intrusion detection model based on the intelligent systems. The rules prodeuced by the model become the rule to be represented the intrusion data, and classify the normal and abnormal users. The data to be used are KDD audit data.
A computer-aided process design system for axisymmetric deep drawing products has been developed. An approach to the system is based on the knowledge based system. The hypothesized process outline of the deep drawing operations is generated in the geometrical design module of the system. In this paper, the module has been expanded. The rules of process design sechems for complex cup drawings are formulated from handbooks, experimental results and empirical knowhow of the field experts. The input to the system is final sheet-metal objects geometry and the output from the system is process sequence with intermediate objects geometries and process parameters, such as drawing load, blank holding force, clearance and cup-drawing coefficient.
A computer-aided process design system for axisymmetric deep drawing products has been developed. An approach to the system is based on the knowledge based system. Knowledges for the system are formulated from the plasticity theory handbooks experimental results and empirical knowhow of the field experts. the system is composed of four main modules such as geometrical design test & rectification and user modification. The input to the system is final sheet-metal object geometry and the output from the system is process sequence with intermedi-ate objects geometries and process parameters, such as drawing load blank holding force clearance cup-drawing coefficient.
유비쿼터스 컴퓨팅의 발전에 따라 일대일 개인화 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 상황과 환경, 즉 상황인식 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 스마트 홈은 현실공간과 가상공간을 연결하여 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴 발견을 제안하였다. 마이닝을 이용하여 위치 트랜잭션에서 발생하는 위치간의 연관 규칙에 시간의 변이를 추가하여 행동 순차 패턴을 발견하였다. 인식된 시간 순서에 따라 사용자가 이동한 경로의 파악 및 행동 방향을 예측하고 그에 따른 서비스가 가능하다. 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 t검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용 분야에 활용이 가능하다.
효과적인 네트워크 관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. Snort는 트래픽 탐지를 위해 사용되는 보편적인 엔진으로써 기 정의된 규칙을 기반으로 트래픽을 차단하거나 로그를 기록한다. 하지만 Snort 규칙을 생성하기 위해서는 탐지 대상 트래픽을 전수 조사해야하기 때문에 많은 한계점이 존재할 뿐만 아니라 생성된 규칙의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 순차 패턴 알고리즘을 활용하여 입력된 트래픽에서 최소 지지도를 만족하는 문자열을 찾는 방법을 제안한다. 또한, 추출된 문자열을 사용한 규칙을 입력 트래픽에 적용하여 트래픽에서 해당 문자열이 존재하는 위치 정보 및 헤더 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 문자열과 위치정보, 그리고 헤더 정보를 조합하여 Snort 규칙을 자동 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 규칙을 이용하여 다시 트래픽 분석을 실시했을 때 대부분의 응용이 97%이상 탐지되는 것을 확인하였다.
Xin Liu;Mingcong Zeng;Yarong Liu;Mei Wang;Xiyu Song
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2883-2902
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2023
Since the existing anti-jamming methods, including intelligent methods, have difficulty against high-speed reactive jamming, we studied a new methodology for jamming utilization instead of avoiding jamming. Different from the existing jamming utilization techniques that harvest energy from the jamming signal as a power supply, our proposed method can take the jamming signal as a favorable factor for frequency detection. Specifically, we design an intelligent differential frequency hopping communication framework (IDFH), which contains two stages of training and communication. We first adopt supervised learning to get the jamming rule during the training stage when the synchronizing sequence is sent. And then, we utilize the jamming rule to improve the frequency detection during the communication stage when the real payload is sent. Simulation results show that the proposed method successfully combated high-speed reactive jamming with different parameters. And the communication performance increases as the power of the jamming signal increase, hence the jamming signal can help users communicate in a low signal-to-noise ratio (SNR) environment.
Recently various kinds of Information Technology services are created and the quantities of the data flow are increase rapidly. Not only that, but the data patterns that we deal with also slowly becoming diversity. As a result, the demand of discover the meaningful knowledge/information through the various mining analysis such as linkage analysis, sequencing analysis, classification and prediction, has been steadily increasing. However, solving the business problems using data mining analysis does not always concerning, one of the major causes of these limitations is there are some analyzed data can't accurately reflect the real world phenomenon. For example, although the time gap of purchasing the two products is very short, by using the traditional sequencing analysis, the precedence relationship of the two products is clearly reflected. But in the real world, with the very short time interval, the precedence relationship of the two purchases might not be defined. What was worse, the sequence of the purchase intention and the sequence of the purchase realization of the two products might be mutually be reversed. Therefore, in this study, an expanded sequencing analysis methodology has been proposed in order to reflect this situation. In this proposed methodology, the purchases that being made in a very short time interval among the purchase order which might not important will be notice, and the analysis which included the original sequence and reversed sequence will be used to extend the analysis of the data. Also, to some extent a very short time interval can be defined as the time interval, so an experiment were carried out to determine the varying based on the time interval for the actual data.
본 논문에서는 WiseQA 시스템에서 정답유형을 인식하기 위한 하이브리드 방법을 제안한다. 정답유형은 어휘정답유형과 의미정답유형으로 구분된다. 본 논문은 어휘정답유형 인식을 위해서 질문초점에 기반한 규칙모델과 순차적 레이블링에 기반한 기계학습모델을 제안한다. 의미정답유형 인식을 위해 다중클래스 분류에 기반한 기계학습모델과 어휘정답유형을 이용한 필터링 규칙을 소개한다. 어휘정답유형 인식성능은 F1-score 82.47%이고, 의미정답유형 인식성능은 정확률 77.13%이다. 어휘정답유형 인식성능은 IBM 왓슨과 비교하여, 정확률은 1.0% 저조하고, 재현율은 7.4% 높다.
This paper suggests a decision tree based approach for flexible job shop scheduling with multiple process plans. The problem is to determine the operation/machine pairs and the sequence of the jobs assigned to each machine. Two decision tree based scheduling mechanisms are developed for static and dynamic flexible job shops. In the static case, all jobs are given in advance and the decision tree is used to select a priority dispatching rule to process all the jobs. Also, in the dynamic case, the jobs arrive over time and the decision tree, updated regularly, is used to select a priority rule in real-time according to a rescheduling strategy. The two decision tree based mechanisms were applied to a flexible job shop case with reconfigurable manufacturing cells and a conventional job shop, and the results are reported for various system performance measures.
Setup planning for machining processes is a part of fixture planning which is also a part of process planning. A setup of a part is defined as a group of features which are machined while the part is fixtured in one single fixture. Setup planning includes a number of tasks such as the selection of setup, sequence of setups and datum frame for each setup. Setup planning is an important function in fixture planning which must be able to support and to clamp a workpiece to prevent deflections caused by machining and clamping loads. This paper presents setup planning system using expert system approach(SPES) for prismatic parts which can be machined on vertical milling machine. SPES consists of preprocessing module and main processing module. Preprocessing module executes the conversion of feature data to frame type data and the determination of setups, and main processing module executes the determination of datum frame of each setup and sequance of setups. Preprocessing module is coded by C language and main processing module is a rule-based expert system using EXSYS pro. The performance of SPES is evaluated through case studies and the results show successful work except for operation sequence of machining holes. This is due to the limited rules for machining holes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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