Recently, many researches on detecting and responding worms due to the fatal infrastructural damages explosively damaged by automated attack tools, particularly worms. Network service vulnerability exploiting worms have high propagation velocity, exhaust network bandwidth and even disrupt the Internet. Previous worm researches focused on signature-based approaches however these days, approaches based on behavioral features of worms are more highlighted because of their low false positive rate and the attainability of early detection. In this paper, we propose a Distributed Worm Detection Model based on packet marking. The proposed model detects Worm Cycle and Infection Chain among which the behavior features of worms. Moreover, it supports high scalability and feasibility because of its distributed reacting mechanism and low processing overhead. We virtually implement worm propagation environment and evaluate the effectiveness of detecting and responding worm propagation.
Cyclic vomiting syndrome(CVS) is a disorder of unknown etiology that is characterized by its clinical pattern of intermittent episodes of severe vomiting, similar in time of onset and duration, with no symptoms during the intervening period. By definition, CVS is an idiopathic disorder that requires exclusionary laboratory testing. Not only can it be mimicked by many specific disorders, eg, surgical, neurologic, endocrine, metabolic, renal, but within idiopathic CVS there may be specific subgroups that have different mechanisms. It has been reported that CVS usually begins in toddlers and resolves during adolescence. Migraine is also self-limiting episodic condition of children and the clinical features of migraine and CVS show considerable similarity. It is proposed that CVS is a condition related to migraine. This paper reports clinical courses of long term follow-up and reversible EEG changes in three patients whose history included CVS. Clinical situations of attack interval, duration and associated symptoms had changed variablely in each patients through long term follow-up period. Cyclic vomiting subsided in two cases. Abnormal delta activity was seen during episodes and resolved at follow-up, when the patient asymptomatic. The brain wave changes support the interpretation of CVS as a migraine variant.
An intrusion tolerant technology has been introduced as a solution to prevent intrusion accident for unknown fragility or attack. However, a systematic modeling technique is not applied into a system design and development based on intrusion tolerant technology. Especially, elements such as availability, integrity, reliability, confidentiality, and so on are important requirements in intrusion tolerant system. Nevertheless, current most of UML-based modeling techniques pass over or don't provide design techniques reflecting those requirements. Therefore, we know these weaknesses and propose both profile and design technique reflecting and applying intrusion tolerant requirements systematically in the development of application software based on intrusion tolerance. We expect that proposed technique can extend not only current UML's limitations but also can improve the quality of application software based on intrusion tolerance.
The information stored in the computer system needs to be protected from unauthorized access, malicious destruction or alteration and accidental inconsistency. In this paper, we propose an intrusion detection system based on sensor concept for defecting and preventing malicious attacks We use software sensor objects which consist of sensor file for each important directory and sensor data for each secret file. Every sensor object is a sort of trap against the attack and it's touch tan be considered as an intrusion. The proposed system is a new challenge of setting up traps against most interception threats that try to copy or read illicitly programs or data. We have implemented the proposed system on the Linux operating system using loadable kernel module technique. The proposed system combines host~based detection approach and network-based one to achieve reasonably complete coverage, which makes it possible to detect unknown interception threats.
Park, Hyo-Jun;Kwon, Chang-Seob;Woo, Joo-Yong;Lee, Gil-Je;Kim, Young-Jin;Paek, Kyung-Hee
The Plant Pathology Journal
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v.27
no.2
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pp.170-182
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2011
Plants possess multiple resistance mechanisms that protect themselves against pathogen attack. To identify unknown components of the defense machinery in Arabidopsis, gene-expression changes were monitored in Arabidopsis thaliana under 18 different biotic or abiotic conditions using a DNA microarray representing approximately 25% of all Arabidopsis thaliana genes (www.genevestigator.com). Seventeen genes which are early responsive to salicylic acid (SA) treatment as well as pathogen infection were selected and their T-DNA insertion mutants were obtained from SALK institute. To elucidate the role of each gene in defense response, bacterial pathogen Pseudomonas syringae pv. tomato (Pst) DC3000 was inoculated onto individual T-DNA insertion mutants. Four mutants exhibited decreased resistance and five mutants displayed significantly enhanced resistance against Pst DC3000-infection as measured by change in symptom development as compared to wild-type plants. Among them, member of uridin diphosphate (UDP)-glycosyltransferase (UGT) was of particular interest, since a UGT mutant (At1g05680) showed enhanced resistance to Pst-infection in Arabidopsis. In systemic acquired resistance (SAR) assay, this mutant showed enhanced activation of SAR. Also, the enhanced SAR correlated with increased expression of defense-related gene, AtPR1. These results emphasize that the glycosylation of UGT74E2 is a part of the SA-mediated disease-resistance mechanism.
As the cyber-attacks through the networks advance, it is difficult for the intrusion detection system based on the simple rules to detect the novel type of attacks such as Advanced Persistent Threat(APT) attack. At present, many types of research have been focused on the application of machine learning techniques to the intrusion detection system in order to detect previously unknown attacks. In the case of using the machine learning techniques, the performance of the intrusion detection system largely depends on the feature set which is used as an input to the system. Generally, more features increase the accuracy of the intrusion detection system whereas they cause a problem when fast responses are required owing to their large elapsed time. In this paper, we present a network intrusion detection system based on artificial neural network, which adopts a multi-objective genetic algorithm to satisfy the both requirements: accuracy, and fast response. The comparison between the proposing approach and previously proposed other approaches is conducted against NSL_KDD data set for the evaluation of the performance of the proposing approach.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.1C
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pp.107-115
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2005
ATC (Abnormal traffic controller) is presented as next generation security technology to securely support reliable Internet service and to guarantee network survivability, which is deployed in Internet access point. The key concept of the ATC is abnormal traffic monitoring and traffic control technology. When fault factors exist continuously and/or are repeated, abnormal traffic control guarantees service completeness as much as possible. The ATC with control policy on abnormal traffic is superior to the ATC with blocking policy as well as conventional network node, when the ratio of effective traffic to abnormal traffic is higher than $30{\%}.$ When traffic intended unknown attack occurs, network IDS is high false positive probability and so is limited to apply. In this environment, the ATC can be a key player to help the network node such as router to control abnormal traffic.
In order not to make the malwares be easily analyzed, the hackers apply various anti-reversing and obfuscation techniques to the malwares. However, as the more anti-revering techniques are applied to the malwares the more abnormal characteristics in the PE file's header which are not shown in the normal PE file, could be observed. In this letter, a new malware detection technique is proposed based on this observation. For the malware detection, we define the Characteristics Vector(CV) which can represent the characteristics of a PE file's header. In the learning phase, we calculate the average CV(ACV) of malwares(ACVM) and normal files(ACVN). To detect the malwares we calculate the 2 Weighted Euclidean Distances(WEDs) from a file's CV to ACVs and they are used to decide whether the file is a malware or not. The proposed technique is very fast and detection rate is fairly high, so it could be applied to the network based attack detection and prevention devices. Moreover, this technique is could be used to detect the unknown malwares because it does not utilize a signature but the malware's characteristics.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.40
no.10
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pp.906-915
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2016
In this study, a network monitoring system, including a secure 460-Network and a 460-Gateway, is designed and developed according with the requirements of the IEC (International Electro-Technical Commission) 61162-460 network standard for the safety and security of networks on board ships. At present, internal or external unauthorized access to or malicious attack on a ship's on board systems are possible threats to the safe operation of a ship's network. To secure the ship's network, a 460-Network was designed and implemented by using a 460-Switch, 460-Nodes, and a 460-Gateway that contains firewalls and a DMZ (Demilitarized Zone) with various application servers. In addition, a 460-firewall was used to block all traffic from unauthorized networks. 460-NMS (Network Monitoring System) is a network-monitoring software application that was developed by using an simple network management protocol (SNMP) SharpNet library with the .Net 4.5 framework and a backhand SQLite database management system, which is used to manage network information. 460-NMS receives network information from a 460-Switch by utilizing SNMP, SNMP Trap, and Syslog. 460-NMS monitors the 460-Network load, traffic flow, current network status, network failure, and unknown devices connected to the network. It notifies the network administrator via alarms, notifications, or warnings in case any network problem occurs. Once developed, 460-NMS was tested both in a laboratory environment and for a real ship network that had been installed by the manufacturer and was confirmed to comply with the IEC 61162-460 requirements. Network safety and security issues onboard ships could be solved by designing a secure 460-Network along with a 460-Gateway and by constantly monitoring the 460-Network according to the requirements of the IEC 61162-460 network standard.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.3
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pp.168-175
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2013
Key escrow is a default property that is inherent in identity-based cryptography, where a curious private key generator (PKG) can derive a secret value shared by communicating entities in its domain. Therefore, a dishonest PKG can encrypt and decrypt ciphers or can carry out any attack on the communicating parties. Of course, the escrow property is not completely unwanted but is acceptable in other particular applications. On the other hand, in more civil applications, this key escrow property is undesirable and needs to be removed to provide maximum communication privacy. Therefore, this paper presents an escrow-free identity-based key agreement protocol that is also applicable even in a distinct PKG condition that does not use pairings. The proposed protocol has comparable computational and communicational performance to many other protocols with similar security attributes, of which their security is based on costly bilinear pairings. The protocol's notion was inspired by McCullagh et al. and Chen-Kudla, in regard to escrow-free and multi-PKG key agreement ideas. In particular, the scheme captures perfect forward secrecy and key compromise impersonation resilience, which were lacking in McCullagh et al.'s study, as well as all other desirable security attributes, such as known key secrecy, unknown key-share resilience and no-key control. The merit in the proposed protocol is the achievement of all required security requirements with a relatively lower computational overhead than many other protocols because it precludes pairings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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