Korea has been suffered from serious damages of lives and properties, due to landslides that are triggered by heavy rains in every monsoon season. This study developed the physically based landslide prediction model which consists of 3 parts, such as slope stability analysis model, groundwater flow model and soil depth model. To evaluate its applicability to the prediction of landslides, the data of actual landslides were plotted on the areas predicted on the GIS map. The matching rate of this model to the actual data was 84.8%. The relation between hydrological and landform factors and potential landslide were analyzed.
Alternate Data Streams (ADS) in NTFS originally has developed to provide compatibility with Macintosh Hierarchical File System. However, it is being used by the malware writers in order to support hiding malwares or data for the purpose of anti-forensics. Therefore identifying if hidden ADSs exist and extracting them became one of the most important component in computer forensics. This paper proposes a method to detect ADSs using MFT information. Experiment reveals that proposed method is better in performance and detection rate then others. This method supports not only identification of ADSs which are being used by the operating systems but also investigation of both live systems and evidence images. Therefore it is appropriate for using forensic purpose.
A Trojan malicious code is one of largest malicious codes and has been known as a virus that causes damage to a system as itself. However, it has been changed as a type that picks user information out stealthily through a backdoor method, and worms or viruses, which represent a characteristic of the Trojan malicious code, have recently been increased. Although several modeling methods for analyzing the diffusion characteristics of worms have proposed, it allows a macroscopic analysis only and shows limitations in estimating specific viruses and malicious codes. Thus, in this study an ESP model that can estimate future occurrences of Trojan malicious codes using the previous Trojan data is proposed. It is verified that the estimated value obtained using the proposed model is similar to the existing actual frequency in causes of the comparison between the obtained value and the result obtained by the Markov chain.
As the research work about XML based on the development of Internet and according to the information exchange standard is being carried out, the need of discovering new methods to store XML documents and manage them efficiently according to the frequency of large-capacity XML documents increases. Consequently, as a kind of back-end database system, XML storage systems such as RDBMS, OODBMS and Native XML DBMS etc. are coming forth in order to save XML documents. It is an urgent task to make comparisons among usage expense, function comparison storage, inquiry, and manage dimension for each DBMS. This paper makes an analysis and comparison of DTD-independent XML document access methods in RDBMS, OODBMS and Native XML DBMS for XML storage and management. After analyzing the advantages and disadvantages of each access method and comparing the function of typical commerce DBMS such as Oracle 8i, eXcelon and Tamino for finding the possibility of military applications, an another appropriate method to save XML documents is proposed as to find an implementation approach to save structural XML documents.
With the rapidly changing information communication environment and development of technologies, the informati on networks are evolved from traditional fixed form to an active variable network that flexible large variety of data can be transferred. To reflect the needs of users, the next generation using DWDM (Dense Wavelength Division M ultiplexing) transmission system and OXC (Optical Cross Connect) form a dynamic network. After that GMPLS (Ge neralized Multi-Protocol Label Switching) can be introduced to dynamically manage and control the Reconfigurable Optical Add-drop Multiplexer (ROADM)/Photonic Cross Connect (PXC) based network. This paper propose a softw are architecture of Path Computation Element (PCE) protocol that has proposed by Internet Engineering Task Force (IETF) to path computation. The functional blocks and Application Programming Interface (API) of the PCE protoco l implementation are also presented.
With the development of information and communication technology, various data including digital data have increased exponentially. In a society where such data utilization is generalized, criminal investigation processes and trial processes have also been influenced. However, in comparison with the progress of the technical capability and analytical capability of digital certification which is increasing exponentially, the establishment of the digital forensic related legal system is still in short supply. Therefore, it is necessary to activate balanced research for legal recognition of digital certification. Therefore, in this research, meta analysis was conducted to grasp trends of research related to digital forensics and to provide objective data for research revitalization.
By the dependence on Web from popularization of internet and increasing number of users, web services capability and security problem of communication is becoming a great issue. Existing web services technology decrease the capability of web application server by limiting the number of synchronous client, decreasing the processing load and increasing average response time. The encryption process to secure communication and the early expense of handshake decrease transmission speed and server capability by increasing the calculation time for connecting. Accordingly, this paper executes an encryption procedure by elliptical encryption algorithm to satisfy secure demands, improve the overload of server for web services and get reliability and security of web server architecture and proposes an improved mobile web sever which provides better ability and the techniques for deferred processing.
Tor, known as Onion Router, guarantees strong anonymity. For this reason, Tor is actively used not only for criminal activities but also for hacking attempts such as rapid port scan and the ex-filtration of stolen credentials. Therefore, fast and accurate detection of Tor traffic is critical to prevent the crime attempts in advance and secure the organization's information system. This paper proposes a novel classification model that can detect Tor traffic and classify the traffic types based on CNN(Convolutional Neural Network). We use UNB Tor 2016 Dataset to evaluate the performance of our model. The experimental results show that the accuracy is 99.98% and 97.27% in binary classification and multiclass classification respectively.
With the rapid evolution of communication technology, it became possible to overcome the spatial and temporal limitations faced by humans to some extent. Furthermore, the quality of personal life was revolutionized with the emergence of the personal communication device commonly known as the smart phone. In terms of defense networks, however, due to restrictions from the military and security perspectives, the use of smart phones has been prohibited and controlled in the army; thus, they are not being used for any defense strategy purposes as yet. Despite the current consideration of smart phones for military communication, due to the difficulties of network configuration and the high cost of the necessary communication devices, the main tools of communication between soldiers are limited to the use of flag, voice or hand signals, which are all very primitive. Although these primitive tools can be very effective in certain cases, they cannot overcome temporal and spatial limitations. Likewise, depending on the level of the communication skills of each individual, communication efficiency can vary significantly. As the term of military service continues to be shortened, however, types of communication of varying efficiency depending on the levels of skills of each individual newly added to the military is not desirable at all. To address this problem, it is essential to prepare an intuitive network configuration that facilitates use by soldiers in a short period of time by easily configuring the strategy network at a low cost while maintaining its security. Therefore, in this article, the author proposes a Zigbee-based local strategic network by using Opnet and performs a simulation accordingly.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.123-130
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2021
A novel approach for the detection of cheating during e-Exams is presented here using convolutional neural networks (CNN) based systems. This system will help the proctors to identify any kind of uncertain event at the time of online exams, for which most of the government's across the globe are recommending due to the Covid-19 pandemic. Most of the institutions and students across the globe are badly affected by their academic programs and it is a challenging task for universities to conduct examinations using the traditional methods. Therefore, the students are attending most of their classes using different types of third party applications that are available online. However, to conduct online exams the universities cannot rely on these service providers for a long time. Therefore, in this work, a complete setup of the software tools is provided for the students, which can be used by students at their respective laptops/personal computers with strict guidelines from the university. The proposed approach helps most of the universities in Saudi Arabia to maintain their database of different events/activities of students at the time of E-Exams. This method proved to be more accurate and CNN based detection proved to be more sensitive with an accuracy of 97% to detect any kind of uncertain activity of the students at the time of e-Exam.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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