• 융합보안논문지
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• 제14권4호
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• pp.33-40
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• 2014

2006년부터 Facebook, Twitter, Blog와 같은 소셜 네트워크 서비스 사용자가 급격하게 늘어나고 있다. 더욱이 스마트폰을 이용해 편리하게 도서를 검색하고 여러 대학이 소장한 자료를 공유해 편리하게 사용할 수 있는 소셜 도서 검색시스템에 대한 요구도 급증하고 잇다. 하지만 현재까지 국내에서 소셜 도서 검색 서비스에 알맞은 보안서비스를 제공하지 못하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 소셜 도서 검색 서비스를 위한 안전한 사용자 인증시스템과 부분 Filter 기법을 적용해 스마트폰 환경에서 응답성을 높일 수 있는 새로운 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 소셜 도서 검색 서비스를 부정적으로 사용할 수 없도록 사용자 인증 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 스마트폰에서도 소셜 도서 검색 서비스를 사용하는데 효과적인 응답시간을 제공할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.75-84
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• 2018

Social engineering attack means to get information of Social engineering attack means to get information of opponent without technical attack or to induce opponent to provide information directly. In particular, social engineering does not approach opponents through technical attacks, so it is difficult to prevent all attacks with high-tech security equipment. Each company plans employee education and social training as a countermeasure to prevent social engineering. However, it is difficult for a security officer to obtain a practical education(training) effect, and it is also difficult to measure it visually. Therefore, to measure the social engineering threat, we use the results of social engineering training result to calculate the risk by system asset and propose a attack graph based probability. The security officer uses the results of social engineering training to analyze the security threats by asset and suggests a framework for quick security response. Through the framework presented in this paper, we measure the qualitative social engineering threats, collect system asset information, and calculate the asset risk to generate probability based attack graphs. As a result, the security officer can graphically monitor the degree of vulnerability of the asset's authority system, asset information and preferences along with social engineering training results. It aims to make it practical for companies to utilize as a key indicator for establishing a systematic security strategy in the enterprise.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권1호
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• pp.97-104
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• 2022

In recent years, data privacy has become increasingly important. The goal of network cryptography is to protect data while it is being transmitted over the internet or a network. Social media and smartphone apps collect a lot of personal data which if exposed, might be damaging to privacy. As a result, sensitive data is exposed and data is shared without the data owner's consent. Personal Information is one of the concerns in data privacy. Protecting user data and sensitive information is the first step to keeping user data private. Many applications user data can be found on other websites. In this paper, we discuss the issue of privacy and suggest a mechanism for keeping user data hidden in other applications.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.648-659
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• 2019

많은 사람들이 온라인에서 뿐만 아니라 스마트폰을 활용하여 친구들과의 의사소통 수단으로 소셜네트워크서비스를 지속적으로 사용하고 있다. 본 연구는 빠르게 성장하고 있는 소셜네트워크서비스의 성장과정을 연구하기 위하여, 온라인 보안 우려, 소설네트워크서비스, 스마트폰 지출 사이의 관계를 살펴본다. 2015년부터 2017년까지의 패널데이터를 기반으로 종단분석을 수행하였고, Amos 17.0을 활용하여 잠재성장모형을 살펴보았다. 분석결과를 보면 온라인 보안 우려 초기치와 변화율은 소셜네트워크서비스 사용의 초기치와 변화율에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 온라인 보안 우려 초기치와 변화율은 스마트폰 지출 초기치와 변화율에도 긍정적인 영향을 미쳤다. 소셜네트워크서비스 사용의 초기치는 스마트폰 지출의 초기에는 정(+)의 영향력을 가졌지만 변화율에는 의미있는 영향력을 미치지 못하였다. 반면 소셜네트워크서비스 사용의 변화율은 스마트폰 지출의 변화율에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이 연구는 연구자와 실무자들에게 유용한 가이드를 제공할 수 있으며, 패널분석을 통하여 소셜네트워크서비스와 스마트폰 지출과의 관계에 대한 트랜드를 이해할 수 있는 정보도 제공할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.358-368
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• 2022

Social media is a window for everyone, individuals, communities, and companies to spread ideas and promote trends and products. With these opportunities, challenges and problems related to security, privacy and rights arose. Also, the data accumulated from social media has become a fertile source for many analytics, inference, and experimentation with new technologies in the field of data science. In this chapter, emphasis will be given to methods of trend analysis, especially ensemble learning methods. Ensemble learning methods embrace the concept of cooperation between different learning methods rather than competition between them. Therefore, in this chapter, we will discuss the most important trends in ensemble learning and their applications in analysing social media data and anticipating the most important future trends.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1293-1300
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• 2012

모바일 디바이스의 진화와 무선 네트워크의 발전으로 스마트폰 기반 모바일 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 증가하고 있다. 또한 실시간 의사소통과 정보공유에 따른 개인정보 유출이 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 먼저 OpenAPI를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 플랫폼에 연동 가능한 프레임워크를 설계하고, 개인정보보호 강화를 위해 구현된 프레임워크에 인증과 탐지 메커니즘을 제안하였다. 인증 방식으로는 아이디와 패스워드를 사용하고 탐지 방법은 사용자가 지정한 입력패턴을 분석하여 개인정보보호 가이드라인에 해당하는지 사전에 미리 검증함으로써 소셜 네트워크 서비스 환경에서의 개인정보보안을 강화하였다. 마지막으로 성능 평가를 수행하여 본 연구의 효율성 및 타당성을 입증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.1-10
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• 2021

Cyberbullying has become a severe issue and brought a powerful impact on the cyber world. Due to the low cost and fast spreading of news, social media has become a tool that helps spread insult, offensive, and hate messages or opinions in a community. Detecting cyberbullying from social media is an intriguing research topic because it is vital for law enforcement agencies to witness how social media broadcast hate messages. Twitter is one of the famous social media and a platform for users to tell stories, give views, express feelings, and even spread news, whether true or false. Hence, it becomes an excellent resource for sentiment analysis. This paper aims to detect cyberbully threats based on Naïve Bayes, support vector machine (SVM), and k-nearest neighbour (k-NN) classifier model. Sentiment analysis will be applied based on people's opinions on social media and distribute polarity to them as positive, neutral, or negative. The accuracy for each classifier will be evaluated.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.83-88
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• 2024

In this paper we used classification algorithms on social networking. We are proposing, a new classification algorithm called the improved Decision Tree (IDT). Our model provides better classification accuracy than the existing systems for classifying the social network data. Here we examined the performance of some familiar classification algorithms regarding their accuracy with our proposed algorithm. We used Support Vector Machines, Naïve Bayes, k-Nearest Neighbors, decision tree in our research and performed analyses on social media dataset. Matlab is used for performing experiments. The result shows that the proposed algorithm achieves the best results with an accuracy of 84.66%.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.325-331
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• 2013

소셜 네트워크 서비스는 사용자간의 통신수단 및 자신을 표현하는 하나의 수단으로 사용되면서 다양한 정보를 보유하고 있다. 이러한 정보들은 수사에 도움이 되는 유용한 증거로 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스상에 있는 다양한 정보를 사건 수사에서 효율적으로 사용하기 위하여 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자의 스마트폰에 대한 모바일 디지털 포렌식 절차에 관한 연구를 진행하였다. 모바일 디지털 포렌식 절차 연구를 위하여 스마트폰에 저장되어 있는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 대한 DataBase 파일을 분석하여 사건 수사에 유용하게 사용할 수 있는 파일을 분류 하고 저장되어 있는 정보를 비교 분석하였다. 이를 통하여 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 환경에서 사건 수사를 위한 적합한 모바일 디지털 포렌식 절차를 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제15권3_2호
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• pp.59-70
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• 2015

본 연구는 사회안전망구축과 시민문화 및 지역사회결속의 관계를 규명하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 2014년 7월 15일부터 9월 15일 까지 서울지역(강동, 강서, 강남, 강북) 일반 시민들을 모집단으로 선정한 다음 집락무선표집법(cluster random sampling)을 이용, 400명을 표집 하였다. 불성실한 자료를 제외하고 최종분석에 사용된 사례 수는 337명이다. 수집된 자료는 SPSSWIN 18.0을 이용하여 연구의 목적에 따라 분석 하였으며, 통계기법은 요인분석 신뢰도분석 상관분석 독립표본 t검증 일원변량분석 다중회귀분석 경로분석 등의 방법이 활용되었다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 사회안전망구축은 시민 문화에 영향을 미친다. 자율방범활동이 활성화 될수록 질서준법정신은 높아진다. 지자체안전교육 경찰치안서비스가 활성화 될수록 참여의식은 높아진다. 자율방범활동 거리CCTV시설 경찰치안서비스가 활성화 될수록 관용정신은 높아진다. 반면, 거리 CCTV시설은 시민들의 자율성을 감소시킨다. 둘째, 사회안전망구축은 지역사회결속에 영향을 미친다. 거리CCTV시설 경찰치안서비스 범죄예방설계가 활성화 될수록 안정감은 높아진다. 지자체안전교육 경찰치안서비스 범죄예방설계가 활성화 될 수록 공동체의식은 높아진다. 자율방범활동 지자체안전교육 경찰치안서비스 범죄예방설계가 활성화 될수록 지역사회제도는 높아진다. 셋째, 시민문화는 지역사회결속에 영향을 미친다. 참여의식 관용정신이 활성화 될수록 안정감 공동체의식 지역사회제도는 높아진다. 넷째, 사회안전망구축은 지역사회제도에 직접적으로는 낮게 영향을 미치지만, 시민문화를 증대시켜 준다면 지역사회 결속에 더 크게 영향을 미친다.