인터넷 속도의 증가와 다양한 응용의 개발로 인해 인터넷 사용자와 이들이 발생시키는 인터넷 트래픽의 양이 급격히 증가하고 있다. 트래픽 분석에 있어서 트래픽 응용 식별 방법은 페이로드 시그니쳐에 의존적이기 때문에 시그니쳐의 구성이나 개수에 따라 높은 부하와 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 응용 식별을 위한 페이로드 시그니쳐의 중요도를 평가하는 방법과 이를 바탕으로 높은 효율의 시그니쳐를 탐색하는 방법을 제안한다. 각 시그니쳐 별로 3가지 기준을 바탕으로 가중치를 계산하고 계산된 가중치와 시그니쳐 맵을 통해 고효율의 시그니쳐 세트를 탐색한다. 제안하는 방법을 실제 트래픽에 적용했을 때 기존 대비 약 4배의 응용 식별 능력을 가진 높은 효율의 시그니쳐들을 정의할 수 있었다.
본 논문에서는 방송콘텐츠 저작권 식별관리를 위한 방송콘텐츠의 Video Signature와 국가표준콘텐츠식별체계인 UCI(Universal Content Identifier)의 연계 방안을 제시한다. Video Signature는 UCI와 같은 식별자의 인위적인 부여 과정이 없더라도 동영상 콘텐츠 자체에서 직접 특징정보를 추출할 수 있기 때문에, 이미 배포 유통된 콘텐츠에 대해서도 식별 확인이 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 최근 국가표준콘텐츠식별체계로 통합, 단일화된 UCI 식별체계와 내용기반 식별정보인 Video Signature의 지속적인 연계를 위하여, 바이너리로 표현된 Video Signature를 포함하는 UCI 응용메타데이터를 정의한다. 그리고 UCI 표준식별체계 기반 Video Signature 전송 및 관리 메카니즘에 기반한 방송콘텐츠의 저작권 식별관리 및 부가서비스 시나리오를 제시한다.
최근 급격한 인터넷의 발전으로 효율적인 네트워크관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 기존 분석 방법의 한계점을 보완하기 위하여 행위기반 시그니쳐를 이용한 응용 트래픽 분석 방법을 제안한다. 행위기반 시그니쳐는 기존에 제안된 다양한 트래픽 특징을 조합하여 사용할 뿐만 아니라, 복수 개 플로우들의 첫 질의 패킷을 분석 단위로 사용한다. 제안한 행위기반 시그니쳐의 타당성을 검증하기 위해 국내외 응용 5종을 대상으로 정확도를 측정결과, 모든 응용에서 100% Precision을 나타내었다.
본 논문에서는 전자화폐 시스템의 인출 프로토콜의 안전성에 관해서 고찰한다. 익명성을 제공하는 인출 프로토콜에서는 사용자 인증과 더불어 은닉 서명을 동시에 사용한다. 먼저 은닉 서명을 분류하고, 이들 은닉서명 프로토콜과 사용자 인증 프로토콜의 결합 방식 중에서 인증후 은닉서명 방식(Identification-then-Blind Signature)에 대한 공격을 설명한다. 그리고 인증과 은닉서명을 동시에 하는 방식(Identification-and-Blind Signature)을 이용해서 명시적 수신자 은닉 서명(Blind Signature Scheme with Explicit Identified Receiver)을 제안하며, 그것들의 안전성에 대해서 분석한다.
응용 레벨 트래픽 분석은 네트워크의 효율적인 운영과 안정적인 서비스 제공을 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법이 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법은 다른 방법론에 비해 처리속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 각 시그니쳐가 페이로드에 매칭 되는 범위와 패킷의 순서 그리고 방향성과 같은 Offset value을 자동으로 추출하고 활용하여 시그니쳐를 매칭 유형별로 분류한다. 유형별로 분류된 시그니쳐에 최적화된 탐색범위를 지정하여 탐색범위를 최적화함으로써 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법의 처리 속도를 향상 시키는 방법을 제안한다.
효율적인 네트워크 관리를 위한 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 헤더 기반 분석 방법론은 기존 분석 방법론의 한계점들분석 오버헤드, 페이로드 암호화 등)을 극복하기 위해 응용 트래픽의 헤더 정보를 시그니쳐로 추출{IP address, port number, transport layer protocol TCP/UDP)}하여 트래픽을 분석한다. 헤더 기반 트래픽 분석 방법론은 헤더 정보를 사용하기 때문에 많은 양의 시그니쳐가 추출된다. 따라서 최적의 시그니쳐를 유지할 수 있는 관리 방법이 필요하다. 본 논문에서는 시그니쳐로 분석된 트래픽의 특성과 시그니쳐의 분석이력을 이용하여 최적의 시그니쳐를 관리하는 방법론을 제안한다. 또한, 실험과 검증을 통하여 헤더 시그니쳐 관리 방법의 타당성을 증명한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권3호
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pp.193-197
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2012
This paper focuses on identifying which appliance is currently operating by analyzing electrical load signature for home energy monitoring system. The identification framework is comprised of three steps. Firstly, specific appliance features, or signatures, were chosen, which are DC (Duty Cycle), SO (Slope of On-state), VO (Variance of On-state), and ZC (Zero Crossing) by reviewing observations of appliances from 13 houses for 3 days. Five appliances of electrical rice cooker, kimchi-refrigerator, PC, refrigerator, and TV were chosen for the identification with high penetration rate and total operation-time in Korea. Secondly, K-NN and Naive Bayesian classifiers, which are commonly used in many applications, are employed to estimate from which appliance the signatures are obtained. Lastly, one of candidates is selected as final identification result by majority voting. The proposed identification frame showed identification success rate of 94.23%.
In this paper, we propose a new blind group identification protocol and a hidden group signature protocol as its application. These protocols involve many provers and one verifier such that (1) the statement of all the provers are proved simultaneously, (2) and also all the provers using computationally limited devices (e.g. smart cards) have no need of computing the bilinear pairings, (3) but only the verifier uses the bilinear pairings. A. Saxena et al. proposed a two-round blind (group) identification protocol in 2005 using the bilinear pairings. But it reveals weakness in the active-intruder attack, and all the provers as well as the verifier must have devices computing bilinear pairings. Comparing their results, our protocol is secure from the active-intruder attack and has more fit for smart cards. In particular, it is secure under only the assumption of the hardness of the Discrete-Logarithm Problem in bilinear groups.
The dorsal hand vein biometric system developed has a main objective and specific targets; to get an electronic signature using a secure signature device. In this paper, we present our signature device with its different aims; respectively: The extraction of the dorsal veins from the images that were acquired through an infrared device. For each identification, we need the representation of the veins in the form of shape descriptors, which are invariant to translation, rotation and scaling; this extracted descriptor vector is the input of the matching step. The optimization decision system settings match the choice of threshold that allows accepting/rejecting a person, and selection of the most relevant descriptors, to minimize both FAR and FRR errors. The final decision for identification based descriptors selected by the PSO hybrid binary give a FAR =0% and FRR=0% as results.
In this paper, we propose an efficient two-flow zero-knowledge blind identification protocol on the elliptic curve cryptographic (ECC) system. A. Saxena et al. first proposed a two-flow blind identification protocol in 2005. But it has a weakness of the active-intruder attack and uses the pairing operation that causes slow implementation in smart cards. But our protocol is secure under such attacks because of using the hash function. In particular, it is fast because we don't use the pairing operation and consists of only two message flows. It does not rely on any underlying signature or encryption scheme. Our protocol is secure assuming the hardness of the Discrete-Logarithm Problem in bilinear groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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