Social bookmarking systems are a typical web 2.0 service based on folksonomy, providing the platform for storing and sharing bookmarking information. Spammers in social bookmarking systems denote the users who abuse the system for their own interests in an improper way. They can make the entire resources in social bookmarking systems useless by posting lots of wrong information. Hence, it is important to detect spammers as early as possible and protect social bookmarking systems from their attack. In this paper, we applied a diverse set of machine learning approaches, i.e., decision tables, decision trees (ID3), $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers, TAN (tree-augment $na{\ddot{i}}ve$ Bayes) classifiers, and artificial neural networks to this task. In our experiments, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers performed significantly better than other methods with respect to the AUC (area under the ROC curve) score as veil as the model building time. Plausible explanations for this result are as follows. First, $na{\ddot{i}}ve$> Bayes classifiers art known to usually perform better than decision trees in terms of the AUC score. Second, the spammer detection problem in our experiments is likely to be linearly separable.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.3
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pp.619-630
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2015
The purpose of this study is to provide basic information to develop a game strategy plan of a team in a future by identifying the patterns of attack and pass of national men's professional volleyball teams and extracting core key words related with volleyball game performance to evaluate game performance using 'social network analysis' and 'text mining'. As for the analysis result of 'social network analysis' with the whole data, group '0' (6 players) and group '1' (11 players) were partitioned. A point of view the degree centrality and betweenness centrality in 'social network analysis' results, we can know that the group '1' more active game performance than the group '0'. The significant result for two group (win and loss) obtained by 'text mining' according to two groups ('0' and '1') obtained by 'social network analysis' showed significant difference (p-value: 0.001). As for clustering of each network, group '0' had the tendency to score points through set player D and E. In group '1', the player K had the tendency to fail if he attack through 'dig'; players C and D have a good performance through 'set' play.
User authentication, including confidentiality, integrity over untrusted networks, is an important part of security for systems that allow remote access. Using human-memorable Password for remote user authentication is not easy due to the low entropy of the password, which constrained by the memory of the user. This paper presents a new password authentication and key agreement protocol suitable for authenticating users and exchanging keys over an insecure channel. The new protocol resists the dictionary attack and offers perfect forward secrecy, which means that revealing the password to an attacher does not help him obtain the session keys of past sessions against future compromises. Additionally user passwords are stored in a form that is not plaintext-equivalent to the password itself, so an attacker who captures the password database cannot use it directly to compromise security and gain immediate access to the server. It does not have to resort to a PKI or trusted third party such as a key server or arbitrator So no keys and certificates stored on the users computer. Further desirable properties are to minimize setup time by keeping the number of flows and the computation time. This is very useful in application which secure password authentication is required such as home banking through web, SSL, SET, IPSEC, telnet, ftp, and user mobile situation.
Yeeun Kim;Junga Kim;Siyun Chae;Jiwon Hong;Seongmin Kim
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.2
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pp.263-279
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2024
With the increasing trend of Cloud migration, security threats in the Cloud computing environment have also experienced a significant increase. Consequently, the importance of efficient incident investigation through log data analysis is being emphasized. In Cloud environments, the diversity of services and ease of resource creation generate a large volume of log data. Difficulties remain in determining which events to investigate when an incident occurs, and examining all the extensive log data requires considerable time and effort. Therefore, a systematic approach for efficient data investigation is necessary. CloudTrail, the Amazon Web Services(AWS) logging service, collects logs of all API call events occurring in an account. However, CloudTrail lacks insights into which logs to analyze in the event of an incident. This paper proposes an automated analysis framework that integrates Cloud Matrix and event information for efficient incident investigation. The framework enables simultaneous examination of user behavior log events, event frequency, and attack information. We believe the proposed framework contributes to Cloud incident investigations by efficiently identifying critical events based on the ATT&CK Framework.
As the use of Internet and information communication technology is being generalized, the SSL protocol is essential in Internet because the important data should be transferred securely. While the SSL protocol is designed to defend from active attack such as message forgery and message alteration, the cipher suite setting can be easily modified. If the attacker draw on a malfunction of the client system and modify the cipher suite setting to the symmetric key algorithm which has short key length, he should eavesdrop and cryptanalysis the encrypt data. In this paper, we examine the domestic web site whether they generate the security session in the symmetric key algorithm which has short key length and propose the solution of the cipher suite setting problem.
With advances of information technology (IT) and the Internet, it became much easier to search and collect information through many different types of web search engine. Such information only restricted to the intelligence services became available to the public, and the increased open source changed the intelligence collection activities of governments. Open Source Intelligence (OSINT) was introduced to organize and analyze the large volumes of information. OSINT is actively used after the 9/11 terrorist attack, and the United States government invest a huge amount of budget to conduct research and develope technology about OSINT. Although many Western countries recognize the importance of OSINT and deal with open source as priority, South Korea has not fully understand the important role of OSINT. Therefore, this study introduces the fundamental principles of OSINT and provides practical examples of OSINT usage. OSINT is an effective source to prevent terrorist attacks as well as a variety of crimes. Extensive discussion and suggestions for future usages are provided.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.1
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pp.128-134
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2016
IoT devices including smart devices are connected with internet, thus they have security threats everytime. Particularly, IoT devices are composed of low performance MCU and small-capacity memory because they are miniaturized, so they are likely to be exposed to various security threats like DoS attacks. In addition, in case of IoT devices installed for a remote place, it's not easy for users to control continuously them and to install immediately security patch for them. For most of IoT devices connected directly with internet under user's intention, devices exposed to outside by setting IoT gateway, and devices exposed to outside by the DMZ function or Port Forwarding function of router, specific protocol for IoT services was used and the devices show a response when services about related protocol are required from outside. From internet search engine for IoT devices, IP addresses are inspected on the basis of protocol mainly used for IoT devices and then IP addresses showing a response are maintained as database, so that users can utilize related information. Specially, IoT devices using HTTP and HTTPS protocol, which are used at usual web server, are easily searched at usual search engines like Google as well as search engine for the sole IoT devices. Ill-intentioned attackers get the IP addresses of vulnerable devices from search engine and try to attack the devices. The purpose of this study is to find the problems arisen when HTTP, HTTPS, CoAP, SOAP, and RestFUL protocols used for IoT devices are detected by search engine and are maintained as database, and to seek the solution for the problems. In particular, when the user ID and password of IoT devices set by manufacturing factory are still same or the already known vulnerabilities of IoT devices are not patched, the dangerousness of the IoT devices and its related solution were found in this study.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.1
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pp.133-140
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2011
Recently, Web applications, such as Stock Image and Image Library, are developed to provide the integrated management for user's images. Image hash techniques are used for the image registration, management and retrieval as the identifier and many researches have been performed to raise the hash performance. This paper proposes GLOCAL image hashing method utilizing the hierarchical histogram which based on histogram bin population method. So far, many researches have proven that image hashing techniques based on histogram are robust image processing and geometrical attack. We modified existing image hashing method developed by our research team. The main idea is that it makes more fluent hash string if we have histogram bin of specific length as shown in the body of paper. Finally, we can raise the magnitude of hash string within same context or feature and strengthen the robustness of hash.
Rattanasing, Wannaporn;Kaewpitoon, Soraya J;Loyd, Ryan A;Rujirakul, Ratana;Yodkaw, Eakachai;Kaewpitoon, Natthawut
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.16
no.14
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pp.5903-5906
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2015
Background: Cholangiocarcinoma (CCA) is a serious public health problem in the Northeast of Thailand. CCA is considered to be an incurable and rapidly lethal disease. Knowledge of the distribution of CCA patients is necessary for management strategies. Objectives: This study aimed to utilize the Geographic Information System and Google $Earth^{TM}$ for distribution mapping of cholangiocarcinoma in Satuek District, Buriram, Thailand, during a 5-year period (2008-2012). Materials and Methods: In this retrospective study data were collected and reviewed from the OPD cards, definitive cases of CCA were patients who were treated in Satuek hospital and were diagnosed with CCA or ICD-10 code C22.1. CCA cases were used to analyze and calculate with ArcGIS 9.2, all of data were imported into Google Earth using the online web page www.earthpoint.us. Data were displayed at village points. Results: A total of 53 cases were diagnosed and identified as CCA. The incidence was 53.57 per 100,000 population (65.5 for males and 30.8 for females) and the majority of CCA cases were in stages IV and IIA. The average age was 67 years old. The highest attack rate was observed in Thung Wang sub-district (161.4 per 100,000 population). The map display at village points for CCA patients based on Google Earth gave a clear visual deistribution. Conclusions: CCA is still a major problem in Satuek district, Buriram province of Thailand. The Google Earth production process is very simple and easy to learn. It is suitable for the use in further development of CCA management strategies.
Tang, Hongwei;Feng, Shengzhong;Zhao, Xiaofang;Jin, Yan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5642-5670
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2017
Antivirus is an important issue to the security of virtual machine (VM). According to where the antivirus system resides, the existing approaches can be categorized into three classes: internal approach, external approach and hybrid approach. However, for the internal approach, it is susceptible to attacks and may cause antivirus storm and rollback vulnerability problems. On the other hand, for the external approach, the antivirus systems built upon virtual machine introspection (VMI) technology cannot find and prohibit viruses promptly. Although the hybrid approach performs virus scanning out of the virtual machine, it is still vulnerable to attacks since it completely depends on the agent and hooks to deliver events in the guest operating system. To solve the aforementioned problems, based on in-memory signature scanning, we propose an agentless runtime antivirus system VirtAV, which scans each piece of binary codes to execute in guest VMs on the VMM side to detect and prevent viruses. As an external approach, VirtAV does not rely on any hooks or agents in the guest OS, and exposes no attack surface to the outside world, so it guarantees the security of itself to the greatest extent. In addition, it solves the antivirus storm problem and the rollback vulnerability problem in virtualization environment. We implemented a prototype based on Qemu/KVM hypervisor and ClamAV antivirus engine. Experimental results demonstrate that VirtAV is able to detect both user-level and kernel-level virus programs inside Windows and Linux guest, no matter whether they are packed or not. From the performance aspect, the overhead of VirtAV on guest performance is acceptable. Especially, VirtAV has little impact on the performance of common desktop applications, such as video playing, web browsing and Microsoft Office series.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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