As livestock farms grow in size, the number of breeding individuals increases, making it difficult to manage livestock. Livestock farms require an integrated management system such as a monitoring system, an access control system, and an abnormal behavior detection system to manage livestock houses. In this paper, a smart korean cattle livestock management system using IoT and AI technology was proposed for livestock management in livestock farms. The smart korean cattle farm management system consists of a monitoring and control system, a vehicle access management system, and an abnormal cattle behavior detection system. It is expected that this will help manage large-scale livestock houses, and additional research is needed to improve the performance of abnormal behavior detection in the future.
네트워크 환경의 개발과 고속화가 되면서 수많은 스마트 기기가 개발되고, 사람과 사물의 상호작용을 가능하게 하면서 고속화된 스마트사회를 구현할 수 있다. 사물인터넷의 수가 급증함에 따라 장치, 플랫폼 및 운영 체제, 통신 및 연결된 시스템에 대한 광범위한 새로운 보안 위험 및 문제점들이 부각되고 있다. 사물인터넷(Internet of Things)장비 들이 갖는 물리적인 특성상 기존 일반 시스템에 비해 크기가 작고 저전력, 저비용, 상대적으로 낮은 스펙으로 운용 제작되기 때문에 연산 및 처리 능력이 떨어져 기존 시스템에서 사용하던 보안 솔루션 적용에 한계가 있다. 또한 IoT(Internet of Things)기기들이 네트워크에 항상 연결되어 있는 특성에 따라 도청 및 데이터의 위 변조, 프라이버시 침해, 정보 유출, 비 인가된 접근, 루팅 및 업데이트 취약성 등 개인의 사생활 노출이나 국가의 중요 기밀과 시설에 대한 위협까지 중대한 보안상 문제들이 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷(IoT)의 네트워크의 보안위협사례와 피해사례를 조사하고, 취약성을 시나리오를 통해 분석하여 사물인터넷에 의한 재산피해 최소화하기 위한 방안을 제시하였으며, 시나리오를 이용하는 방법으로 취약점을 분석하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권4호
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pp.54-56
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2016
Code-reuse attacks are very dangerous in various systems. This is because they do not inject malicious codes into target systems, but reuse the instruction sequences in executable files or libraries of target systems. Moreover, code-reuse attacks could be more harmful to IoT systems in the sense that it may not be easy to devise efficient and effective mechanism for code-reuse attack detection in resource-restricted IoT devices. In this paper, we propose a detection scheme with using Kullback-Leibler (KL) divergence to combat against code-reuse attacks in IoT. Specifically, we detect code-reuse attacks by calculating KL divergence between the probability distributions of the packets that generate from IoT devices and contain code region addresses in memory system and the probability distributions of the packets that come to IoT devices and contain code region addresses in memory system, checking if the computed KL divergence is abnormal.
IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 주요 ICT 기술이 제조 분야에 적용되기 시작하면서 스마트 공장 구축이 본격화 되고 있다. 스마트 공장 구현의 핵심은 공장 내외부의 데이터 확보 및 분석력에 있다. 따라서 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼을 구성하고, 분석을 위한 통합 메소드를 제안하는데 있다. 제안하는 플랫폼은 대량의 데이터 셋을 분산 처리하기 위해 분석도구 R과 하둡을 통합한 RHadoop 기반 구조로서 자동화 시스템의 단위 공정 및 공장 내에서 수집되는 빅데이터를 하둡 HBase에 직접 저장 및 분석이 가능하다. 또한 기존 RDB 기반 분석의 한계점을 보완하였다. 이러한 플랫폼은 스마트 공장을 위한 단위 공정 적합성을 고려하여 개발되어야 하며, 제조 공정에 스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업에 IoT 플랫폼 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다.
Federated learning (FL)-based network intrusion detection techniques have enormous potential for securing the Industrial Internet of Things (IIoT) cybersecurity. The openness and connection of systems in smart industrial facilities can be targeted and manipulated by malicious actors, which emphasizes the significance of cybersecurity. The conventional centralized technique's drawbacks, including excessive latency, a congested network, and privacy leaks, are all addressed by the FL method. In addition, the rich data enables the training of models while combining private data from numerous participants. This research aims to create an FL-based architecture to improve cybersecurity and intrusion detection in IoT networks. In order to assess the effectiveness of the suggested approach, we have utilized well-known cybersecurity datasets along with centralized and federated machine learning models.
International journal of advanced smart convergence
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제5권3호
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pp.27-31
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2016
High-tech industries in a state well enough to troubleshoot hacking information introduction a big barrier to delay the growth of the market related to IoT(Internet of Things) as is likely to be on the rise. This early on, security issues introduced in the solution, a comprehensive solution, including the institutional laws/precautions needed. Recent examples of frequent security threats while IoT is the biggest issue of introducing state-of-the-art industry information due to the vulnerable security hacking. This high-tech industries in order to bridge the information responsible for the target attribute, target range, and the protection of security and how to protect the subject, IoT environment (domestic industrial environment) considering the approach is needed. IoTs with health care and a wide variety of services, such as wearable devices emerge. This ensures that RFID/USN-based P2P/P2M/M2M connection is the implementation of the community. In this study, the issue on the high-tech industrial information and the vulnerable security issues of IoT are described.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.59-63
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2023
We create a malware detector classification method with using the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) in IoT. More specifically, we adapt the SPRT to classify malware detectors into two categories of basic and advanced in line with malware detection capability. We perform evaluation of our scheme through simulation. Our simulation results show that the number of advanced detectors is changed in line with threshold for fraction of advanced malware information, which is used to judge advanced detectors in the SPRT.
본 시스템은 스마트폰에서 사용자의 음성을 이용해 집 안이나 밖에서 IoT 단말을 효율적으로 제어할 수 있는 시스템으로, 인식된 음성에 맞춰 가전제품 기동, 조명 조절 등 IoT 단말을 컨트롤한다. 사용자의 음성은 Json 형태의 명령으로 변환되어 에지 컴퓨팅 기술을 통해 저사양 단말이 고사양 단말의 유휴자원을 활용하며 명령에 따른 IoT 단말 컨트롤이 진행된다. 이러한 아키텍처는 IoT 단말 데이터를 외부에 노출하지 않고 컴퓨팅 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 시스템을 제공한다.
사물인터넷의 수요가 증가하면서 사용자의 중요 정보들을 수집하는 사물인터넷 기기의 보안에 대한 필요성 또한 꾸준히 증가하고 있다. 하드웨어, 프로세서, 에너지 등의 제약이 있는 사물인터넷 특성상 기존의 보안시스템을 그대로 적용하기 어렵기 때문에, 사물인터넷에 특화된 보안가이드라인 및 관련문서가 만들어지고 있다. 그러나 이들은 사물인터넷 기기 각각에 특화된 보안을 구체적으로 다루기보다는 포괄적이며 일반화된 수준의 보안을 다루고 있다. 더구나 이들은 개발자 및 서비스 제안자의 입장에서 작성되었기 때문에 특정 사물 인터넷 기기를 사용하고자 하는 일반 사용자의 입장에서 특정 사물인터넷 기기가 어느 정도 보안성을 갖추고 있는지 파악하기가 어렵다. 본 논문에서는 사물인터넷과 관련된 기존 가이드라인과 문서들을 토대로 사물인터넷 기기 각각에 대하여 보다 구체화된 보안평가용 평가모델을 설계하여 제시하였다. 아울러 이 평가모델을 토대로 대표적 사물인터넷 기기인 스마트워치를 대상으로 체크리스트를 적용하여 작성해 봄으로써 특정 사물인터넷 기기를 사용하기 전에 보안성 평가를 일반 사용자도 용이하게 할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin)을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를 정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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