KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.558-579
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2021
The cloud storage provides flexible data storage services for data owners to remotely outsource their data, and reduces data storage operations and management costs for data owners. These outsourced data bring data security concerns to the data owner due to malicious deletion or corruption by the cloud service provider. Data integrity verification is an important way to check outsourced data integrity. However, the existing data verification schemes only consider the case that a verifier launches multiple data verification challenges, and neglect the verification overhead of multiple data verification challenges launched by multiple verifiers at a similar time. In this case, the duplicate data in multiple challenges are verified repeatedly so that verification resources are consumed in vain. We propose a duplicate data verification algorithm based on multiple verifiers and multiple challenges to reduce the verification overhead. The algorithm dynamically schedules the multiple verifiers' challenges based on verification time and the frequent itemsets of duplicate verification data in challenge sets by applying FP-Growth algorithm, and computes the batch proofs of frequent itemsets. Then the challenges are split into two parts, i.e., duplicate data and unique data according to the results of data extraction. Finally, the proofs of duplicate data and unique data are computed and combined to generate a complete proof of every original challenge. Theoretical analysis and experiment evaluation show that the algorithm reduces the verification cost and ensures the correctness of the data integrity verification by flexible batch data verification.
The visual inspection of electronic parts consists of two steps: automatic visual inspection and verification inspection. In the stage of a verification inspection, the human inspector sequentially inspects all the areas which detected in the automatic inspection. In this study, we propose an algorithm to determine the order of verification inspection by Bayes inference well known in the field of machine learning. This is a method of prioritizing a region estimated to have a high probability of defect using experience data of past inspection. This algorithm was applied to the visual inspection of ultraviolet filters to verify its effectiveness. As a result of the comparison experiment, it was confirmed that the verification inspection can be completed 30% of the conventional method by adapting proposed algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.1-17
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2017
Mobile Cloud Computing has become a promising computing platform. It moves users' data to the centralized large data centers for users' mobile devices to conveniently access. Since the data storage service may not be fully trusted, many public verification algorithms are proposed to check the data integrity. However, these algorithms hardly consider the huge computational burden for the verifiers with resource-constrained mobile devices to execute the verification tasks. We propose an energy-efficient algorithm for assigning verification tasks (EEAVT) to optimize the energy consumption and assign the verification tasks by elastic and customizable ways. The algorithm prioritizes verification tasks according to the expected finish time of the verification, and assigns the number of checked blocks referring to devices' residual energy and available operation time. Theoretical analysis and experiment evaluation show that our algorithm not only shortens the verification finish time, but also decreases energy consumption, thus improving the efficiency and reliability of the verification.
In this paper, the fast algorithm to calculate cutting force of milling and its application to NC verification system have been studied. The fast force algorithm can calculate the maximum cutting force fastly during one revelotion of tool. The NC verification using the fast force algorithm can verify excessive cutting force which is the cause of deflection and breakage of tool, and can so adjust the feed rate as to manufacture with the maximum force criterion or maximum machining error criterion. So, the fast force algorithm has been added to the NC verification system, the NC verification system can verify the physical problems in NC code effectively.
Speaker verification can be classified in two categories, text-dependent speaker verification and text-independent speaker verification. In this paper, we discuss text-dependent speaker verification. Text-dependent speaker verification system determines whether the sound characteristics of the speaker are equal to those of the specific person or not. In this paper we obtain the speaker data using a sound card in various noisy conditions, apply a new Hidden LMS (Least Mean Square) adaptive algorithm to it, and extract LPC (Linear Predictive Coding)-cepstrum coefficients as feature vectors. Finally, we use a competitive learning neural network for speaker verification. The proposed hidden LMS adaptive filter using a neural network reduces noise and enhances features in various noisy conditions. We construct a separate neural network for each speaker, which makes it unnecessary to train the whole network for a new added speaker and makes the system expansion easy. We experimentally prove that the proposed method improves the speaker verification performance.
Viola & Jones의 얼굴 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘으로 매우 우수한 얼굴 검출 성능을 보인다. 그러나 많은 얼굴을 포함하는 영상들을 대상으로 한 Viola & Jones 알고리즘은 얼굴의 다양성으로 미검출 얼굴들, 가짜 얼굴들과 중복 검출된 얼굴들 같은 잘못 검출된 얼굴들을 발생시킨다. 본 논문은 Viola & Jones 알고리즘에서 생성된 잘못 검출된 얼굴들을 제거하는 얼굴 검증 알고리즘을 이용한 개선된 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 검출된 얼굴들에 대한 크기, 지정된 영역의 피부색, 눈과 입에서 발생된 에지, 중복 검출을 평가하여 얼굴이 유효한지를 확인한다. Viola & Jones 알고리즘에 의해 검출된 658개의 얼굴 영상들을 대상으로 한 얼굴 검증 실험에서 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 실제 사람들에 의해 생성된 모든 얼굴 영상들을 검증하는 것을 보여준다.
화자확인에서 사용되는 디코딩 방법에는 음성인식에서 주로 사용되는 비터비 알고리듬을 사용하여 왔다. 그러나 화자확인에서는 화자의 특성을 최대한 발휘하여 같은 음소라도 화자마다 다르게 인식해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 화자확인 디코딩에서 사용하는 비터비 알고리듬을 대신하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 음성인식에서 사용되고 있는화자 적응 알고리듬을 화자의 특성에 따라 모델 파라미터로 변환하는 것을 응용한 방법이다. 본 논문에서는 여러 적응 알고리듬중 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression)과 MAP (Maximum A-Posterior) 적응 알고리듬을 사용하였고 제안된 알고리듬이 기존의 비터비 알고리듬을 사용하였을 때보다 평균 30%의 EER (Equal Error Rate) 향상을 이루었다.
Information on isotopic composition and geometric structure is necessary for identifying a true warhead. Nevertheless, such classified information should be protected physically or electronically. With a novel Hash encryption algorithm, this paper presents a Monte Carlo-based design of a neutron activation analysis verification module. The verification module employs a thermal neutron source, a non-uniform mask (physically encrypting information about isotopic composition and geometric structure), a gamma detector array, and a Hash encryption algorithm (for electronic encryption). In the physical field, a non-uniform mask is designed to distort the characteristic gamma rays emitted by the inspected item. Furthermore, as part of the Hash algorithm, a key is introduced to encrypt the data and improve the system resolution through electronic design. In order to quantify the difference between items, Hamming distance is used, which allows data encryption and analysis simultaneously. Simulated inspections of simple objects are used to quantify system performance. It is demonstrated that the method retains superior resolution even with 1% noise level. And the performances of anti-statistical attack and anti-brute force cracking are evaluated and found to be very excellent. The verification method lays a solid foundation for nuclear disarmament verification in the upcoming era.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.565-586
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2022
Cloud storage's elastic expansibility not only provides flexible services for data owners to store their data remotely, but also reduces storage operation and management costs of their data sharing. The data outsourced remotely in the storage space of cloud service provider also brings data security concerns about data integrity. Data integrity verification has become an important technology for detecting the integrity of remote shared data. However, users without data access rights to verify the data integrity will cause unnecessary overhead to data owner and cloud service provider. Especially malicious users who constantly launch data integrity verification will greatly waste service resources. Since data owner is a consumer purchasing cloud services, he needs to bear both the cost of data storage and that of data verification. This paper proposes a verification control algorithm in data integrity verification for remotely outsourced data. It designs an attribute-based encryption verification control algorithm for multiple verifiers. Moreover, data owner and cloud service provider construct a common access structure together and generate a verification sentinel to verify the authority of verifiers according to the access structure. Finally, since cloud service provider cannot know the access structure and the sentry generation operation, it can only authenticate verifiers with satisfying access policy to verify the data integrity for the corresponding outsourced data. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithm achieves fine-grained access control to multiple verifiers for the data integrity verification.
Using biometrics to verify a person's identity has several advantages over the present practices of personal identification numbers (PINs) and passwords. At the same time, improvements in VLSI technology have recently led to the introduction of smart cards with 32-bit RISC processors. To gain maximum security in verification systems using biometrics, verification as well as storage of the biometric pattern must be done in the smart card. However, because of the limited resources (processing power and memory space) of the smart card, integrating biometrics into it is still an open challenge. In this paper, we propose a fingerprint verification algorithm using a multi-resolution accumulator array that can be executed in restricted environments such as the smart card. We first evaluate both the number of instructions executed and the memory requirement for each step of a typical fingerprint verification algorithm. We then develop a memory-efficient algorithm for the most memory-consuming step (alignment) using a multi-resolution accumulator array. Our experimental results show that the proposed algorithm can reduce the required memory space by a factor of 40 and can be executed in real time in resource-constrained environments without significantly degrading accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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