International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.276-282
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2022
One of the most essential foundations upon which big institutions rely in delivering cloud computing and hosting services, as well as other kinds of multiple digital services, is the security of infrastructures for digital and information services throughout the world. Distributed denial-of-service (DDoS) assaults are one of the most common types of threats to networks and data centers. Denial of service attacks of all types operates on the premise of flooding the target with a massive volume of requests and data until it reaches a size bigger than the target's energy, at which point it collapses or goes out of service. where it takes advantage of a flaw in the Transport Control Protocol's transmitting and receiving (3-way Handshake) (TCP). The current study's major focus is on an architecture that stops DDoS attacks assaults by producing code for DDoS attacks using a cloud controller and calculating Round-Tripe Time (RTT).
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.6
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pp.1031-1041
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2020
Cloud computing technology plays an important role in the deep learning industry as deep learning services are deployed frequently on top of cloud infrastructures. In such cloud environment, virtualization technology provides logically independent and isolated computing space for each tenant. However, recent studies demonstrate that by leveraging vulnerabilities of virtualization techniques and shared processor architectures in the cloud system, various side-channels can be established between cloud tenants. In this paper, we propose a novel attack scenario that can steal internal information of deep learning models by exploiting the Meltdown vulnerability in a multi-tenant system environment. On the basis of our experiment, the proposed attack method could extract internal information of a TensorFlow deep-learning service with 92.875% accuracy and 1.325kB/s extraction speed.
Recently, The cloud computing technology is emerging as an important issue in the world, and In technology and services, has attracted much attention. Cloud services have evolved from simple forms to complex forms(using multiple mobile devices and communication services(Kakao talk, Facebook, etc.). In particular, as the cloud is especially facilitated the collection of user information, it can now be analyzed with the user's taste and preference. And many of the benefits of the cloud became increasingly closely with our lives. However, the positive aspects of cloud computing unlike the includes several vulnerabilities. For this reason, the Hacking techniques according to the evolution of a variety of attacks and damages is expected. Therefore, this paper will be analyzed through case studies of attack and vulnerability to the privacy threats factors of the cloud computing services. and In the future, this is expected to be utilized as a basis for the Privacy security and Response.
Cloud computing is a service that to use IT resources (software, storage, server, network) through various equipment in an Internet-enabled environment. Due to convenience, efficiency, and cost reduction, the utilization rate has increased recently. However, Cloud providers have become targets for attack Also, Abuse of cloud service is considered as the top security threat. The existing digital forensic procedures are suitable for investigations on individual terminals. In this paper, we propose a new investigation model by analyzing the vulnerable points that occur when you investigate the cloud environment with the existing digital forensic investigation procedure. The proposed investigation model adds a way to obtain account information, and can apply public cloud and private cloud together. Cloud services are also easily accessible and are likely to destroy digital evidence. Therefore, the investigation model was reinforced by adding an account access blocking step.
Park, SangHyun;Lee, Hyejoo;Lee, Suk-Hwan;Kwon, Ki-Ryong;Park, Yun Kyoung;Moon, Kyoung Deok
Journal of Korea Multimedia Society
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v.20
no.1
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pp.58-65
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2017
The recent years, the cloud-based paradigm of cloud services are developed rapidly, it come with many a new problems. However, the collaboration between a individual with other users is still difficult. Cloud service is considered when users need to take advantage of security and the availability of cloud services. In this paper, we proposed an detection framework to detect an intrusion attack that threaten to cloud-based collaboration services and cloud security. Identify vulnerabilities and prepare for the safety of the collaboration services to create a variety of content in the cloud, it help to prevent the threats.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.295-311
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2023
Cloud computing has evolved significantly, intending to provide users with fast, dependable, and low-cost services. With its development, malicious users have become increasingly capable of attacking both its internal and external security. To ensure the security of cloud services, encryption, authorization, firewalls, and intrusion detection systems have been employed. However, these single monitoring agents, are complex, time-consuming, and they do not detect ransomware and zero-day vulnerabilities on their own. An innovative Record and Replay-based hybrid Honeynet (R2NET) system has been developed to address this issue. Combining honeynet with Record and Replay (RR) technology, the system allows fine-grained analysis by delaying time-consuming analysis to the replay step. In addition, a machine learning algorithm is utilized to cluster the logs of attackers and store them in a database. So, the accessing time for analyzing the attack may be reduced which in turn increases the efficiency of the proposed framework. The R2NET framework is compared with existing methods such as EEHH net, HoneyDoc, Honeynet system, and AHDS. The proposed system achieves 7.60%, 9.78%%, 18.47%, and 31.52% more accuracy than EEHH net, HoneyDoc, Honeynet system, and AHDS methods.
Along with the growth of u-Healthcare, we propose a security enhancement based on network separation for CloudHIS with for handling healthcare information to cope with cyber attack. To protect against all security threats and to establish clear data security policies, we apply desktop computing servers to cloud computing services for CloudHIS. Use two PCs with a hypervisor architecture to apply physical network isolation and select the network using KVM switched controller. The other is a logical network separation using one PC with two OSs, but the network is divided through virtualization. Physical network separation is the physical connection of a PC to each network to block the access path from both the Internet and the business network. The proposed system is an independent desktop used to access an intranet or the Internet through server virtualization technology on a user's physical desktop computer. We can implement an adaptive solution to prevent hacking by configuring the CloudHIS, a cloud system that handles medical hospital information, through network separation for handling security enhancement.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.4011-4027
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2021
Cloud Computing has emerged as an extensively used technology not only in the IT sector but almost in all sectors. As the nature of the cloud is distributed and dynamic, the jeopardies present in the current implementations of virtualization, numerous security threats and attacks have been reported. Considering the potent architecture and the system complexity, it is indispensable to adopt fundamentals. This paper proposes a secure authentication and data sharing scheme for providing security to the cloud data. An efficient IPSO-KELM is proposed for detecting the malicious behaviour of the user. Initially, the proposed method starts with the authentication phase of the data sender. After authentication, the sender sends the data to the cloud, and the IPSO-KELM identifies if the received data from the sender is an attacked one or normal data i.e. the algorithm identifies if the data is received from a malicious sender or authenticated sender. If the data received from the sender is identified to be normal data, then the data is securely shared with the data receiver using SHA256-RSA algorithm. The upshot of the proposed method are scrutinized by identifying the dissimilarities with the other existing techniques to confirm that the proposed IPSO-KELM and SHA256-RSA works well for malicious user detection and secure data sharing in the cloud.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.1
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pp.140-150
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2024
Database-as-a-Service is one of the prime services provided by Cloud Computing. It provides data storage and management services to individuals, enterprises and organizations on pay and uses basis. In which any enterprise or organization can outsource its databases to the Cloud Service Provider (CSP) and query the data whenever and wherever required through any devices connected to the internet. The advantage of this service is that enterprises or organizations can reduce the cost of establishing and maintaining infrastructure locally. However, there exist some database security, privacychallenges and query performance issues to access data, to overcome these issues, in our recent research, developed a database security model using a deterministic encryption scheme, which improved query execution performance and database security level.As this model is implemented using a deterministic encryption scheme, it may suffer from chosen plain text attack, to overcome this issue. In this paper, we proposed a new model for cloud database security using nondeterministic encryption, order preserving encryption, homomorphic encryptionand database distribution schemes, andour proposed model supports execution of queries with equality check, range condition and aggregate operations on encrypted cloud database without decryption. This model is more secure with optimal query execution performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.12
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pp.4682-4705
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2020
The Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks consisting of low-cost UAVs are very vulnerable to smart jammers that can choose their jamming policies based on the ongoing communication policies accordingly. In this article, we propose a novel cloud and edge-aided mobile communication scheme for low-cost UAV network against smart jamming. The challenge of this problem is to design a communication scheme that not only meets the requirements of defending against smart jamming attack, but also can be deployed on low-cost UAV platforms. In addition, related studies neglect the problem of decision-making algorithm failure caused by intermittent ground-to-air communication. In this scheme, we use the policy network deployed on the cloud and edge servers to generate an emergency policy tables, and regularly update the generated policy table to the UAVs to solve the decision-making problem when communications are interrupted. In the operation of this communication scheme, UAVs need to offload massive computing tasks to the cloud or the edge servers. In order to prevent these computing tasks from being offloaded to a single computing resource, we deployed a lightweight game algorithm to ensure that the three types of computing resources, namely local, edge and cloud, can maximize their effectiveness. The simulation results show that our communication scheme has only a small decrease in the SINR of UAVs network in the case of momentary communication interruption, and the SINR performance of our algorithm is higher than that of the original Q-learning algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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