KASUMI는 3GPP에서 사용되는 알고리즘으로, 64비트의 평문을 입력받아 128비트의 키를 사용하여 64비트의 암호문을 출력하는 블록암호이다. 본 논문에서는 10${\times}$2$^{32}$ 선택 평문을 이용하여, 공격 복잡도 2$^{115}$ 를 갖는 5라운드 포화공격을 소개하고, 중간 일치 공격을 이용하여 공격 복잡도 2$^{90}$ 을 갖는 포화공격을 보인다. 더 나아가 FL6에 쓰이는 키 아홉 비트가 "111111111"로 고정된 취약 키 클래스에서 7${\times}$2$^{32}$의 선택평문을 이용하여, 공격 복잡도 2$^{57}$ 을 갖는 향상된 5라운드 포화공격을 소개한다.
사이버 공격을 예측하고 대응하기 위해서 수많은 보안 기업 회사에서는 공격기법의 특성, 수법 유형을 빠르게 파악하고, 이에 대한 Security Intelligence Report(SIR)들을 배포한다. 하지만 각 기업에서 배포하는 SIR들은 방대하며, 형식이 맞춰져 있지 않다. 본 논문은 대량의 비정형한 SIR들에서 정보를 추출하는데 소요되는 시간을 줄이고 효율적으로 파악하기 위해 SIR들에 대해 정형화하고 주요 정보를 추출하기 위해 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다. SIR들의 데이터는 정답 라벨이 없기 때문에 비지도 학습방식을 통해 키워드 추출, 토픽 모델링, 문서 요약, 유사문서 검색 총 4가지 분석기술을 제안한다. 마지막으로 SIR들에서 위협 정보 추출하기 위해 데이터를 구축하였으며, 개체명 인식 기술에 적용하여 IP, Domain/URL, Hash, Malware에 속하는 단어를 인식하고 그 단어가 어떤 유형에 속하는지 판단하는 분석기술을 포함한 총 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다.
최근 우리나라는 IT기술 발전 등의 환경 변화에 따라 새로운 유형의 보안 범죄가 꾸준히 발생하고 있으며, 이러한 위협에 대한 대응은 개인이나 기업뿐만 아니라 안전한 사회의 구축을 위해 국가 차원에서 수행되어야 할 핵심과제가 되었다. 한편 코로나19 팬데믹 이후 비대면 시대가 도래하면서 기존 IT발전에 따른 보안 위협과 비대면 시대의 특징이 결합된 신종 융합보안 위협이 우리 사회를 위협하고 있다. 이에 이러한 새로운 차원의 위협을 예방하고 교정하기 위한 연구가 지속 요구되고 있으며, 이를 위해 본 연구에서는 1장에서 신 융합보안 위협이 발생한 원인과 관련 선행연구를 살펴보고 2장에서는 비대면 시대에 주요 융합보안 위협 5가지로 사이버보안·가짜뉴스·원격투표·원격근무 및 영상보안 위협을 선정하여 유형별 특징에 대해 설명하였으며. 3장에서는 이에 대한 대응 방안의 논의와 정책적 함의를 고찰하였고, 4장에서는 결론과 함께 향후 연구방향을 제시하였다.
This paper proposes an efficient image encryption scheme based on quintuple encryption using two chaotic maps. The encryption process is realized with quintuple encryption by calling the encrypt(E) and decrypt(D) functions five times with five different keys in the form EDEEE. The decryption process is accomplished in the reverse direction by invoking the encrypt and decrypt functions in the form DDDED. The keys for the quintuple encryption/decryption processes are generated by using a Tent map. The chaotic values for the encrypt/decrypt operations are generated by using a Gumowski-Mira map. The encrypt function E is composed of three stages: permutation, pixel value rotation and diffusion. The permutation stage scrambles all the rows and columns to chaotically generated positions. This stage reduces the correlation radically among the neighboring pixels. The pixel value rotation stage circularly rotates all the pixels either left or right, and the amount of rotation is based on chaotic values. The last stage performs the diffusion four times by scanning the image in four different directions: Horizontally, Vertically, Principal diagonally and Secondary diagonally. Each of the four diffusion steps performs the diffusion in two directions (forward and backward) with two previously diffused pixels and two chaotic values. This stage ensures the resistance against the differential attacks. The security and performance of the proposed method is investigated thoroughly by using key space, statistical, differential, entropy and performance analysis. The experimental results confirm that the proposed scheme is computationally fast with security intact.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.927-937
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2020
Global warming awareness through energy conservation is growing due to the regulatory policies issued by governments and voluntary organization that established carbon emission limits. Transportation is one of the major contributors to carbon emissions. Bike will be simultaneously saving money, getting fit and helping to reduce global warming. Web design has been identified as a key factor for the acceptance and success of the websites and electronic commerce. The purpose of this research is to investigate the effective implementation of the proposed Analytic Hierarchy Process (AHP) technique on a bike case study whose company (Bike Company) is involved in web design for a critical component in the demonstration. Survey research used a variety of data collection methods, with the most common being questionnaires and interviews of some exporters. The research results reveal that the top five key success factors are Good reputation, Transaction security, Ease of use, Promotion, and Diversified choices, which provide the guidelines and directions for decision-makers to design effective websites in the current competitive business scenario. The major findings of this study are suggesting that Internet marketing channels are securing the company's relevance, together with paving the way for methods to increase web traffic.
In resource-constrained, low-cost, radio-frequency identification (RFID) sensor-based mobile ad hoc networks (MANETs), ensuring security without performance degradation is a major challenge. This paper introduces a novel combination of steps in lightweight protocol integration to provide a secure network for RFID sensor-based MANETs using error-correcting codes (ECCs). The proposed scheme chooses a quasi-cyclic ECC. Key pairs are generated using the ECC for establishing a secure message communication. Probability analysis shows that code-based identification; key generation; and authentication and trust management schemes protect the network from Sybil, eclipse, and de-synchronization attacks. A lightweight model for the proposed sequence of steps is designed and analyzed using an Alloy analyzer. Results show that selection processes with ten nodes and five subgroup controllers identify attacks in only a few milliseconds. Margrave policy analysis shows that there is no conflict among the roles of network members.
The objective of this study is to investigate what factors influence a major role in building trust on Internet shopping mall and to examine whether these factors on trust have differences between Korean and Chinese users. Based on relevant literature review, this study posits six factors of transaction security, perceived reputation, Perceived size, interactivity, propensity of trust, and familiarity as key determinants of trust in internet shopping mall. Analysis of 470 responses(Korean: 320 users, Chinese: 150 users) of survey questionnaire indicates the following; First, in terms of the relationship between influencing factors and the trust, five factors of transaction security, perceived reputation, perceived size, interactivity, and propensity to trust have a significant positive effects on the trust. Second, the differences between Korean and Chinese users are transaction security, perceived size, and familiarity. In conclusions, we suggested the factors to create user trust in internet shopping mall. Also we suggested differences in the determinant factors between Korean and Chinese users, and discussed some policies to build the trust in each user types.
The subjective experience would degrade the current artificial artistic aesthetic analysis. Since Qiong kiln ceramics have a long history and occupy a very important position in ceramic arts, we employed computer-aided technologies to quickly automatically accurately and quantitatively process a large number of Qiong kiln ceramic images and generate the detailed statistical data. Because the color features are simple and significant visual characteristics, the color features of Qiong kiln ceramics are analyzed for the quantitative aesthetics. The Qiong kiln ceramic images are segmented with GrabCut algorithm. Three moments (1st-order, 2nd-order, and 3rd-order) are calculated in two typical color spaces, namely RGB and HSV. The discrimination powers of the color features are analyzed according to various dynasties (Tang Dynasty, Five Dynasties, Song Dynasty) and various utensils (Pot, kettle, bowl), which are helpful to the selection of the discriminant color features among various dynasties and utensils. This paper is helpful to promoting the quantitative aesthetic research of Qiong kiln ceramics and is also conducive to the research on the aesthetics of other ceramics.
As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model's key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.
최근 인공지능 기술이 발전하면서 해킹 공격을 탐지하기 위해 인공지능을 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 모델 개발에 핵심인 학습데이터를 구성하는데 있어서 보안데이터가 대표적인 불균형 데이터라는 점이 큰 장애물로 인식되고 있다. 이에 본 눈문에서는 오버샘플링을 위한 데이터 추출에 딥러닝 생성 모델인 VAE를 적용하고 K-NN을 이용한 가중치 계산을 통해 클래스별 오버샘플링 개수를 설정하여 샘플링을 하는 W-VAE 오버샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 공개 네트워크 보안 데이터셋인 NSL-KDD를 통해 ROS, SMOTE, ADASYN 등 총 5가지 오버샘플링 기법을 적용하였으며 본 논문에서 제안한 오버샘플링 기법이 F1-Score 평가지표를 통해 기존 오버샘플링 기법과 비교하여 가장 효과적인 샘플링 기법임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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