It is necessary to understand a self-expression and communication in cyberspace using digital photography We have studied the digital camera consumer's self-expression and communication skills and strategy through ethnographic interviews. In this study, we have used ethnographic interviews of 7 informants who had personal web site and are using digital cameras. As a result, It has turned out that informants expressed their self taking pictures of their daily life, friends, and family. Also they imply meaning and feeling in the pictures that had been taken to express their lives. The communication in cyberspace has turned out that informants communicate with other people with digital pictures to show their life. They communicated each other and give information. It means that they made information by themselves to give and share with other people as prosumer. Digital photography to express themselves and communicate in cyberspace enhanced human relationship that had made in cyber space. And it helps to form their self identity. They express their cyber identity with digital photography and it is similar to their self identity that expresses in real life.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.702-723
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2020
The application of machine learning (ML) in intrusion detection has attracted much attention with the rapid growth of information security threat. As an efficient multi-label classifier, kernel extreme learning machine (KELM) has been gradually used in intrusion detection system. However, the performance of KELM heavily relies on the kernel selection. In this paper, a novel multiple kernel extreme learning machine (MKELM) model combining the ReliefF with nature-inspired methods is proposed for intrusion detection. The MKELM is designed to estimate whether the attack is carried out and the ReliefF is used as a preprocessor of MKELM to select appropriate features. In addition, the nature-inspired methods whose fitness functions are defined based on the kernel alignment are employed to build the optimal composite kernel in the MKELM. The KDD99, NSL and Kyoto datasets are used to evaluate the performance of the model. The experimental results indicate that the optimal composite kernel function can be determined by using any heuristic optimization method, including PSO, GA, GWO, BA and DE. Since the filter-based feature selection method is combined with the multiple kernel learning approach independent of the classifier, the proposed model can have a good performance while saving a lot of training time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.9
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pp.4658-4679
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2017
Android is now the most popular smartphone platform and remains rapid growth. There are huge number of sensitive privacy information stored in Android devices. Kinds of methods have been proposed to detect Android malicious applications and protect the privacy information. In this work, we focus on extracting the fine-grained features to maximize the information of Android malware detection, and selecting the least joint features to minimize the number of features. Firstly, permissions and APIs, not only from Android permissions and SDK APIs but also from the developer-defined permissions and third-party library APIs, are extracted as features from the decompiled source codes. Secondly, feature selection methods, including information gain (IG), regularization and particle swarm optimization (PSO) algorithms, are used to analyze and utilize the correlation between the features to eliminate the redundant data, reduce the feature dimension and mine the useful joint features. Furthermore, regularization and PSO are integrated to create a new joint feature mining method. Experiment results show that the joint feature mining method can utilize the advantages of regularization and PSO, and ensure good performance and efficiency for Android malware detection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.8
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pp.2865-2878
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2021
As a current popular technology, the blockchain has a serious issue: the private key cannot be retrieved due to force majeure. Since the outcome of the blockchain-based Bitcoin, there have been many occurrences of the users who lost or forgot their private keys and could not retrieve their token wallets, and it may cause the permanent loss of their corresponding blockchain accounts, resulting in irreparable losses for the users. We propose a recoverable private key scheme for consortium blockchain based on the verifiable secret sharing which can enable the user's private key in the consortium blockchain to be securely recovered through a verifiable secret sharing method. In our secret sharing scheme, users use the biometric keys to encrypt shares, and the preset committer peers in the consortium blockchain act as the participants to store the users' private key shares. Due to the particularity of the biometric key, only the user can complete the correct secret recovery. Our comparisons with the existing mnemonic systems or the multi-signature schemes have shown that our scheme can allow users to recover their private keys without storing the passwords accurately. Hence, our scheme can improve the account security and recoverability of the data-sharing systems across physical and virtual platforms that use blockchain technology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.749-766
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2021
Cyber powers around the world are conducting cyber information-gathering activities in cyberspace, a global domain within the Internet-based information environment. Accordingly, it is imperative to obtain the latest information through the cyber intelligence preparation of the battlefield (IPB) process to prepare for future cyber operations. Research utilizing the cyber battlefield visualization method for effective cyber IPB and situation awareness aims to minimize uncertainty in the cyber battlefield and enable command control and determination by commanders. This paper designed architecture by classifying cyberspace into a physical, logical network layer and cyber persona layer to visualize the cyber battlefield using BGP archive data, which is comprised of BGP connection information data of routers around the world. To implement the architecture, BGP archive data was analyzed and pre-processed, and cyberspace was implemented in the form of a Di-Graph. Information products that can be obtained through visualization were classified for each layer of the cyberspace, and a visualization method was proposed for performing cyber IPB. Through this, we analyzed actual North Korea's BGP and OSINT data to implement North Korea's cyber battlefield centered on the Internet network in the form of a prototype. In the future, we will implement a prototype architecture based on Elastic Stack.
Wang, Qiuhua;Kang, Mingyang;Yuan, Lifeng;Wang, Yunlu;Miao, Gongxun;Choo, Kim-Kwang Raymond
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.2255-2281
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2021
Channel characteristic-based physical layer authentication is one potential identity authentication scheme in wireless communication, such as used in a fog computing environment. While existing channel characteristic-based physical layer authentication schemes may be efficient when deployed in the conventional wireless network environment, they may be less efficient and practical for the industrial wireless communication environment due to the varying requirements. We observe that this is a topic that is understudied, and therefore in this paper, we review the constructions and performance of several commonly used test statistics and analyze their performance in typical industrial wireless networks using simulation experiments. The findings from the simulations show a number of limitations in existing channel characteristic-based physical layer authentication schemes. Therefore, we believe that it is a good idea to combine machine learning and multiple test statistics for identity authentication in future industrial wireless network deployment. Four machine learning methods prove that the scheme significantly improves the authentication accuracy and solves the challenge of choosing a threshold.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.10
no.2
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pp.356-370
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2004
New communication and information technologies such as the Internet are space-adjusting technologies. The Internet changes the spatial proximity by improving the connections between people and organizations separated by geographical distance This paper examines the digital position of individual nation-states on a global cyberspace. The number of inter-domain hyperlinks embedded in websites for 47 nations was gathered using the AltaVista in 2001 Data were also obtained on the geographical distance among the nations. The results indicate that the u.s. is the most central nation on the global cyberspace, followed by the U.K., Germany, Australia, Canada, Italy, France, China and Japan. The most peripheral nations are Uruguay, Luxemburg, and UAE. It also examines the relationship between the digital positions of 47 nations and their physical locations. The results indicate that digital structure on the cyberspace is not significantly related to geographical distance among those nations.
Ubiquitous has been a new issue in information technology field. Some people in GIS(Geographic Information Systems) and urban and regional planning have maintained that not only building three dimensional graphic environment in cyberspace is the key for ubiquitous, but also planners should plan and control the new space. They may believe that ubiquitous would be a mixture or/and combination of real-space and cyberspace. For strengthening their arguments, they should show the character of the space can be related to the three dimensional space and planning the space is possible. This study tried to critically analyze their assertion. After reviewing various articles and studies in multidisciplinary view, this challenging analysis shows those arguments need more sophisticated studies and can limit the character of cyberspace which has made the space prosperous.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.6
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pp.1595-1606
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2018
Recently, there has been an increase in the number of social engineering techniques that indirectly attack the target system administrators or organizational weaknesses rather than the traditional technical cyber attacks that directly attacked the target systems. Accordingly, the type analysis and case study of social engineering techniques are being actively conducted. There has been, however, little effort to derive an analysis model that systematically analyzes social engineering based cyberspace operations. Therefore, this paper aims at building a Social Engineering Based Cyberspace Operations Analysis Model, which can be used as a reference framework for a case study or attack scenario generation of social engineering based cyberspace operations.
Cyber space is a place where free activities are guaranteed. However, it is also true that not all individuals and countries strive for peaceful cyberspace, and that there is a growing tendency to gain unfair advantage through this space. Therefore, the state should reform laws and institutions to keep cyberspace safe. By establishing the "Basic Law on Cyberspace" which includes the law of the state law on cyberspace, it is necessary to be able to recognize and respond to the direction of the national legal discipline on cyberspace. The development of digital forensics is an urgent task due to the rapid development of IT. However, if the law is delayed for various reasons, some of the existing laws should be amended to improve the stability of the law in accordance with the circumstances. To this end, it is necessary to revise the "Information and Communication Infrastructure Protection Act", "Information and Communication Network Enhancement and Information Protection Act", "Integrated Defense Law", "Establishment of Defense Information Infrastructure Infrastructure and Defense Information Resource Management Act".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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