In order to predict and respond to cyber attacks, a number of security companies quickly identify the methods, types and characteristics of attack techniques and are publishing Security Intelligence Reports(SIRs) on them. However, the SIRs distributed by each company are huge and unstructured. In this paper, we propose a framework that uses five analytic techniques to formulate a report and extract key information in order to reduce the time required to extract information on large unstructured SIRs efficiently. Since the SIRs data do not have the correct answer label, we propose four analysis techniques, Keyword Extraction, Topic Modeling, Summarization, and Document Similarity, through Unsupervised Learning. Finally, has built the data to extract threat information from SIRs, analysis applies to the Named Entity Recognition (NER) technology to recognize the words belonging to the IP, Domain/URL, Hash, Malware and determine if the word belongs to which type We propose a framework that applies a total of five analysis techniques, including technology.
Sang-Jun Lee;MIN KYUNG IL;Nam Sang Do;LIM JOON SUNG;Keunhee Han;Hyun Wook Han
The Journal of Bigdata
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v.6
no.2
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pp.99-108
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2021
Recently, unexpected and more advanced cyber medical treat attacks are on the rise. However, in responding to various patterns of cyber medical threat attack, rule-based security methodologies such as physical blocking and replacement of medical devices have the limitations such as lack of the man-power and high cost. As a way to solve the problems, the medical community is also paying attention to artificial intelligence technology that enables security threat detection and prediction by self-learning the past abnormal behaviors. In this study, there has collecting and learning the medical information data from integrated Medical-Information-Systems of the medical center and introduce the research methodology which is to develop the AI-based Net-Working Behavior Adaptive Information data. By doing this study, we will introduce all technological matters of rule-based security programs and discuss strategies to activate artificial intelligence technology in the medical information business with the various restrictions.
Hae Chul Ma;Jong Chan Moon;Jae Yong Park;Su Han Lee;Hyuk Jin Kwon
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.19
no.2
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pp.126-134
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2023
Drones are emerging as a new security threat, and the world is working to reduce them. Detection and identification are the most difficult and important parts of the anti-drone systems. Existing detection and identification methods each have their strengths and weaknesses, so complementary operations are required. Detection and identification performance in anti-drone systems can be improved through the use of artificial intelligence. This is because artificial intelligence can quickly analyze differences smaller than humans. There are three ways to utilize artificial intelligence. Through reinforcement learning-based physical control, noise and blur generated when the optical camera tracks the drone may be reduced, and tracking stability may be improved. The latest NeRF algorithm can be used to solve the problem of lack of enemy drone data. It is necessary to build a data network to utilize artificial intelligence. Through this, data can be efficiently collected and managed. In addition, model performance can be improved by regularly generating artificial intelligence learning data.
Kang Nyeon Lee;Haein Lee;Jang Hyun Kim;Youngsang Kim;Seon Hong Lee
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.11
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pp.2966-2986
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2023
Climate change is a constant threat to human life, and it is important to understand the public perception of this issue. Previous studies examining climate change have been based on limited survey data. In this study, the authors used big data such as news articles and social media data, within which the authors selected specific keywords related to climate change. Using these natural language data, topic modeling was performed for discourse analysis regarding climate change based on various topics. In addition, before applying topic modeling, sentiment analysis was adjusted to discover the differences between discourses on climate change. Through this approach, discourses of positive and negative tendencies were classified. As a result, it was possible to identify the tendency of each document by extracting key words for the classified discourse. This study aims to prove that topic modeling is a useful methodology for exploring discourse on platforms with big data. Moreover, the reliability of the study was increased by performing topic modeling in consideration of objective indicators (i.e., coherence score, perplexity). Theoretically, based on the social amplification of risk framework (SARF), this study demonstrates that the diffusion of the agenda of climate change in public news media leads to personal anxiety and fear on social media.
The threat of crime became a global issue nowadays. Terrorism, organized crime, crime by nation can be mentioned as typical examples. The crimes in modern society can't be identified to happen when, where and how being different from those traditional crimes(murder, robbery, sexual abuse, arson). This was the result of changed security environment that needs to address wide range of crimes as being indicated sporadic characteristics of modern threat of crime such as terrorism threat targeting unidentified masses as well as the emergence of systemic phenomenon of organized crimes and crime committed by nation. In this regard, the case of 9.11 occurred in 2001 can be deemed as an example that made a dramatic turn around to the security environment. After the terrorism, it provided an opportunity to rethink not only USA but also to the institutions all over the world that deals with crime about gathering, management, utilization of crime intelligence. As a result of which there appeared a change in police activities more effectively in gathering & managing crime information and ILP is the very activity that emerged from the USA/UK countries. This aims police activities to minimize the threat of crime being the system reflecting a framework to manage more directly to control crime by gathering and processing information. In view of the global change of security environment as a common phenomenon, the need to direct to ILP has increased in Korea in line with such security environmental change. Accordingly, this study focused on the method of introduction of ILP and presentation of matters for discussion by reviewing ILP activities of the USA/UK countries.
Changes in our lives due to Artificial Intelligence (AI) are currently ongoing, and there is little refutation of the effectiveness of AI. However, there have been active discussions to minimize the side effects of AI and use it responsibly, and publishing the AI Charter of Ethics (AICE) is one result of it. This study examines how our society is responding to threats from AI that may emerge in the future by examining various AIECs in the Republic of Korea. First, we summarize seven AI threats and classify these into three categories: AI's value judgment, malicious use of AI, and human alienation. Second, from Korea's seven AICEs, we draw fourteen topics based on three categories: protection of social values, AI control, and fostering digital citizenship. Finally, we review them based on the seven AI threats to evaluate any gaps between the threats and our responses. The analysis indicates that Korea has not yet been able to properly respond to the threat of AI's usurpation of human occupations (jobs). In addition, although Korea's AICEs present appropriate responses to lethal AI weapons, these provisions will be difficult to realize because the competition for AI weapons among military powers is intensifying.
Recently The social interest regarding is coming to be high about Home Network accordong to intelligence anger of diffusions and the family home appliance machineries and tools of the superhigh speed Internet In the ubiquitous computing socioty, only neither the threat of the private life which is caused by in cyber attack will be able to increase according to the computer environment dependence degree of the individual increases in the ubiquitous computing socioty, only neither the threat of the private life which is caused by in cyber attack will be able to increase according to the computer environment dependence degree of the individual increases Beacaues of Home network is starting point to go ubiquitous computing enviorment, The Increase of Cyber attack through Internet will raise its head with the obstacle to disrupt the activation of the groove network. So there is a possibility of saying that the counter-measure preparation is urgent, In the various environment like this, It means the threat which present time than is complicated will exist. So it will analyze the Home network system environment of present time and observe the Security threat and attack type in the ubiquitous computing enviorment. So it will analyze the Home network system environment of present time and observe the Security threat and attack type in the ubiquitous computing enviorment.
In this paper, an improved integrated security control procedure is newly proposed by applying artificial intelligence technology to integrated security control and unifying the existing security control and AI security control response procedures. Current cyber security control is highly dependent on the level of human ability. In other words, it is practically unreasonable to analyze various logs generated by people from different types of equipment and analyze and process all of the security events that are rapidly increasing. And, the signature-based security equipment that detects by matching a string and a pattern has insufficient functions to accurately detect advanced and advanced cyberattacks such as APT (Advanced Persistent Threat). As one way to solve these pending problems, the artificial intelligence technology of supervised and unsupervised learning is applied to the detection and analysis of cyber attacks, and through this, the analysis of logs and events that occur innumerable times is automated and intelligent through this. The level of response has been raised in the overall aspect by making it possible to predict and block the continuous occurrence of cyberattacks. And after applying AI security control technology, an improved integrated security control service model was newly proposed by integrating and solving the problem of overlapping detection of AI and SIEM into a unified breach response process(procedure).
Humans have anxieties as well as expectations for artificial intelligence. This study attempted to identify the expectation and anxiety factors affecting the attitude toward artificial intelligence innovation and to ascertain how much influence they have on current artificial intelligence innovation. This study considered that attitudes toward artificial intelligence may be different for each generation sharing a similar technology change culture. Therefore, the researchers limited the research subjects to I generation, which is the main users of artificial intelligence in the future. As a main result, the factors of expectiation of 'performance gain', 'positive social impact', and the factor of anxiety of 'threat to human-oriented social value' were drawn, and these factors influenced weak and strong artificial intelligence respectively. The results of this study suggests that artificial intelligence should develop into a pleasant relationship with humankind.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.10
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pp.83-92
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2017
Reconnaissance is performed gathering information from a series of scanning probes where the objective is to identify attributes of target hosts. Network reconnaissance of IP addresses and ports is prerequisite to various cyber attacks. In order to increase the attacker's workload and to break the attack kill chain, a few proactive techniques based on the network-based moving target defense (NMTD) paradigm, referred to as IP address mutation/randomization, have been presented. However, there are no commercial or trial systems deployed in real networks. In this paper, we propose a threat model and the request for requirements for developing NMTD techniques. For this purpose, we first examine the challenging problems in the NMTD mechanisms that were proposed for the legacy TCP/IP network. Secondly, we present a threat model in terms of attacker's intelligence, the intended information scope, and the attacker's location. Lastly, we provide seven basic requirements to develop an NMTD mechanism for the legacy TCP/IP network: 1) end-host address mutation, 2) post tracking, 3) address mutation unit, 4) service transparency, 5) name and address access, 6) adaptive defense, and 7) controller operation. We believe that this paper gives some insight into how to design and implement a new NMTD mechanism that would be deployable in real network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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