KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1887-1898
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2018
In this paper, a method to classify insider threat activity is introduced. The internal threats help detecting anomalous activity in the procedure performed by the user in an organization. When an anomalous value deviating from the overall behavior is displayed, we consider it as an inside threat for classification as an inside intimidator. To solve the situation, Markov Chain Model is employed. The Markov Chain Model shows the next state value through an arbitrary variable affected by the previous event. Similarly, the current activity can also be predicted based on the previous activity for the insider threat activity. A method was studied where the change items for such state are defined by a transition probability, and classified as detection of anomaly of the inside threat through values for a probability variable. We use the properties of the Markov chains to list the behavior of the user over time and to classify which state they belong to. Sequential data sets were generated according to the influence of n occurrences of Markov attribute and classified by machine learning algorithm. In the experiment, only 15% of the Cert: insider threat dataset was applied, and the result was 97% accuracy except for NaiveBayes. As a result of our research, it was confirmed that the Markov Chain Model can classify insider threats and can be fully utilized for user behavior classification.
위협평가는 전장상황을 인지하여 아군의 자산을 보호하고 무장 할당의 효율적 의사결정에 도움을 줄 수 있는 기술로서, 교전을 실시할 트랙들에 대한 우선순위를 결정하는 알고리즘이다. 즉, 다 표적 교전상황에서의 신속한 의사결정을 도와 아군의 피해를 최소한으로 하고 적군에 대한 공격을 최대한으로 하는 것을 목적으로 한다. 위협평가에 이용되는 위협치 산출은 전장에서 발생하는 센서 데이터들을 통해 연산된다. 그러나 전장상황은 예측 불허하고 다양한 변수가 일어날 가능성이 높으므로 이러한 데이터들의 변질 및 유실은 위협평가를 통한 의사결정에 혼란을 더할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 불완전한 몇 몇 데이터만을 가지고도 신뢰도 높은 결과를 산출하는 데 유리한 베이지안 네트워크의 추론기능과 전장 환경변화에 네트워크의 적응을 가능하게 해주는 학습기능을 위협평가 분야에 적용하여 보다 견고한 위협치를 산출할 것을 제안하여 실험을 통해 이에 대한 성능을 입증하였다.
Purpose: COVID-19, government regulation and social media have changed many aspects of life including consumption behavior. The influence of social media by spreading massive news about COVID-19 also have the impact toward emotions threat, perceived risk, and perceived value of consumption behavior in Bengkulu Province, Indonesia. This research aims to analyze the extent to which changes in the consumption behavior, mainly for purchasing of corona prevention products through indirect distribution channels. Research design, data and methodology: This research was descriptive quantitative using the IPA method with sample of people in Bengkulu Province. This study obtained 208 respondent data from questionnaires and tested the validity and reliability with corrected-item total correlation method. Results: The study found that COVID-19 pandemic and government regulation variable were in quadrant II, in quadrant III there were social media variable, emotions threat and perceived risk. Meanwhile, in quadrant IV there were perceived value variable. Conclusions: The findings indicated that COVID-19 and government regulation are the most variable that influence people to buy corona prevention product, meanwhile perceived value is the less influence variable. Therefore, government and marketers have to prepare strategic plan in order to raise people awareness to avoid corona by buying corona prevention product.
급변하는 사이버 환경에서 다양한 유형으로 발생하는 보안위협에 상응하기 위한 국내 위협정보 공유체계는 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고 위협정보 공유 활성화를 제고시키고자, 정보 공유 시 핵심 요인을 가치기반수용모델(VAM) 기반으로 연구모델을 도출하고 정보보호 관련 종사자들 총 204명 대상으로 리커드 5점 척도 설문조사를 수행한 후 1차 151명의 통계결과를 SPSS와 AMOS를 활용하여 분석을 수행하고 2차 204명의 통계결과를 R-Studio를 통해 추가 검증하였다. 이를 통하여 사이버위협정보 공유 활성화 핵심요인으로 지각된 용이성이 유의미한 영향을 미치고 있으며(β=0.405, p<0.01), 저해요인은 혁신 저항으로 분석되었다(β=-0.152, p<0.01). 도출된 연구 결과는 미시적으로 향후 기업의 사어버 위협정보 공유의 활성화를 위한 요인 분석 시 활용과 거시적으로 국가 사이버위협 대응체계의 기반 조성에 기여할 수 있겠다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권2호
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pp.163-177
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2009
The demand for services using digital technology is constantly increasing as new developments in digital consumer electronics and the Internet are made. This is especially true in terms of the demand for IPTV utilizing high speed Internet networks. Research on IPTV threats is important for facilitating financial transactions via IPTV and preventing illegal use or copying of digital content. Thus, this paper analyzes IPTV threats via the IPTV value chain. That is, the distribution system for IPTV service is analyzed along with the components of the value chain and corresponding IPTV security requirements or security technologies, in order to perform a threat analysis and research suitable for the IPTV service environment. This paper has a greater focus on the value chain of the IPTV business than the approach in previous research, in order to analyze security requirements and technologies that are more applicable to the business environment.
미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.
On Study is to presidential security service in Korea and U.S Secret Service. U.S Secret Service give emphasis a right of a people. This become the center of attention that Special Agent enforced comprehensive authority with Law enforcement, intelligence, security. Presidential security service in Korea emphasis a threat of North Korea in the past. but recent circumstances changed a threat of terrorism based Islamic Fundamentalism and emphasis a right of a people. You can't overemphasize the value of this point.
한정된 자원을 가진 전장 환경에서 다수의 표적을 효과적으로 제압하는 사격 계획을 수행하기 위한 기반정보로써, 표적에 대한 분석을 통해 표적의 위협도를 정량적으로 산출하여 높은 위협도를 가지는 표적에 대해 우선순위를 부여하는 과정이 필수적이다. 그러나 대지표적에 대한 위협 평가 알고리즘에 대한 연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이를 고려하여, 본 논문에서는 다수의 대지표적을 위한 위협 평가 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 표적 및 보호자산의 형태를 고려하여 근접도 연산을 수행한 후, 무장 및 보호 자산의 중요도에 따른 가중치를 설정하여 표적 성질을 고려한 표적의 위협도를 산출하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 무장 및 보호자산의 위치가 다양한 환경에서 무장 및 보호자산의 중요도를 나타내는 가중치에 따라서 위협도 평가를 효과적으로 수행함으로써, 실제 대지 무기 체계에 적용할 시에 높은 효용성 및 효과가 기대된다.
본 논문에서는 대학교를 대상으로 하여 발생 가능한 위협을 분류하여 그에 따른 손실의 크기를 수치화 하는 방법론을 제시하고자 한다. 이러한 손실의 수치화는 경제학적 예측모델을 수립함으로서, 향후 동일한 피해 사례에 대한 예측을 용이하게 하여 손실비용을 최소화하는데 있어서 하나의 방법론이 될 수가 있다. 손실을 수치화 시키는 방법은 다음과 같은 단계로 나눌 수가 있다. 첫째로는 자산을 평가한다. 둘째로는 자산에 영향을 미치는 위협요소를 분류한다. 셋째로는 자산이 가지고 있는 취약성을 분석한다. 넷째로는 어떠한 위협요소가 자산에 손실을 발생시켰을 경우에 손실의 크기를 수치화 시킨다. 그러면 이렇게 수치화 시키는 방법을 예제를 통해서 설명하려고 한다.
We examined a current status of damage in biodiversity and its causing factors in Hasidong Anin coastal dune, Gangneung-si, Gangwon province which is designated as ecological and landscape conservation area. In this study, we found that ecosystem and biodiversity have been primarily damaged by anthropogenic factors such as the construction of surrounding area, military facilities illegally dumped garbage and the expansion of windbreak forest. These factors occur to damage the landscape, ecosystem and biodiversity etc. There is a significant lack of basic data needed for preservation and restoration due to the lack of prior research and value assessment. In order to establish solutions for preservation and restoration, it is critical to collect fundamental data and implement value assessments. Therefore, further studies such as ecosystem services assessment, increasing biodiversity, spatial analysis and monitoring of various items related to coastal dunes are needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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