KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.558-579
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2021
The cloud storage provides flexible data storage services for data owners to remotely outsource their data, and reduces data storage operations and management costs for data owners. These outsourced data bring data security concerns to the data owner due to malicious deletion or corruption by the cloud service provider. Data integrity verification is an important way to check outsourced data integrity. However, the existing data verification schemes only consider the case that a verifier launches multiple data verification challenges, and neglect the verification overhead of multiple data verification challenges launched by multiple verifiers at a similar time. In this case, the duplicate data in multiple challenges are verified repeatedly so that verification resources are consumed in vain. We propose a duplicate data verification algorithm based on multiple verifiers and multiple challenges to reduce the verification overhead. The algorithm dynamically schedules the multiple verifiers' challenges based on verification time and the frequent itemsets of duplicate verification data in challenge sets by applying FP-Growth algorithm, and computes the batch proofs of frequent itemsets. Then the challenges are split into two parts, i.e., duplicate data and unique data according to the results of data extraction. Finally, the proofs of duplicate data and unique data are computed and combined to generate a complete proof of every original challenge. Theoretical analysis and experiment evaluation show that the algorithm reduces the verification cost and ensures the correctness of the data integrity verification by flexible batch data verification.
Speaker verification system performance depends on the utterance of each speaker. To verify the speaker, important information has to be captured from the utterance. Nowadays under the constraints of limited data, speaker verification has become a challenging task. The testing and training data are in terms of few seconds in limited data. The feature vectors extracted from single frame size and rate (SFSR) analysis is not sufficient for training and testing speakers in speaker verification. This leads to poor speaker modeling during training and may not provide good decision during testing. The problem is to be resolved by increasing feature vectors of training and testing data to the same duration. For that we are using multiple frame size (MFS), multiple frame rate (MFR), and multiple frame size and rate (MFSR) analysis techniques for speaker verification under limited data condition. These analysis techniques relatively extract more feature vector during training and testing and develop improved modeling and testing for limited data. To demonstrate this we have used mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and linear prediction cepstral coefficients (LPCC) as feature. Gaussian mixture model (GMM) and GMM-universal background model (GMM-UBM) are used for modeling the speaker. The database used is NIST-2003. The experimental results indicate that, improved performance of MFS, MFR, and MFSR analysis radically better compared with SFSR analysis. The experimental results show that LPCC based MFSR analysis perform better compared to other analysis techniques and feature extraction techniques.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.565-586
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2022
Cloud storage's elastic expansibility not only provides flexible services for data owners to store their data remotely, but also reduces storage operation and management costs of their data sharing. The data outsourced remotely in the storage space of cloud service provider also brings data security concerns about data integrity. Data integrity verification has become an important technology for detecting the integrity of remote shared data. However, users without data access rights to verify the data integrity will cause unnecessary overhead to data owner and cloud service provider. Especially malicious users who constantly launch data integrity verification will greatly waste service resources. Since data owner is a consumer purchasing cloud services, he needs to bear both the cost of data storage and that of data verification. This paper proposes a verification control algorithm in data integrity verification for remotely outsourced data. It designs an attribute-based encryption verification control algorithm for multiple verifiers. Moreover, data owner and cloud service provider construct a common access structure together and generate a verification sentinel to verify the authority of verifiers according to the access structure. Finally, since cloud service provider cannot know the access structure and the sentry generation operation, it can only authenticate verifiers with satisfying access policy to verify the data integrity for the corresponding outsourced data. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithm achieves fine-grained access control to multiple verifiers for the data integrity verification.
Objective : The Leksell Gamma Knife$^{(R)}$ (LGK) is based on a single-fraction high dose treatment strategy. Therefore, independent verification of the Leksell GammaPlan$^{(R)}$ (LGP) is important for ensuring patient safety and minimizing the risk of treatment errors. Although several verification techniques have been previously developed and reported, no method has ever been tested statistically on multiple LGK target treatments. The purpose of this study was to perform and to evaluate the accuracy of a verification method (modified variable ellipsoid modeling technique, MVEMT) for multiple target treatments. Methods : A total of 500 locations in 10 consecutive patients with multiple brain tumor targets were included in this study. We compared the data from an LGP planning system and MVEMT in terms of dose at random points, maximal dose points, and target volumes. All data was analyzed by t-test and the Bland-Altman plot, which are statistical methods used to compare two different measurement techniques. Results : No statistical difference in dose at the 500 random points was observed between LGP and MVEMT. Differences in maximal dose ranged from -2.4% to 6.1%. An average distance of 1.6 mm between the maximal dose points was observed when comparing the two methods. Conclusion : Statistical analyses demonstrated that MVEMT was in excellent agreement with LGP when planning for radiosurgery involving multiple target treatments. MVEMT is a useful, independent tool for planning multiple target treatment that provides statistically identical data to that produced by LGP. Findings from the present study indicate that MVEMT can be used as a reference dose verification system for multiple tumors.
시스템의 복잡도가 증가함에 따라 상위수준 추상화에 기반한 시스템수준 설계 및 하드웨어의 기능적 검증을 위한 방법론의 중요성이 부각되고 있으며, Verilog HDL(Hardware Description Language)에 하드웨어 검증기능이 추가된 SystemVerilog를 이용하는 시스템수준의 기능적 검증방법이 각광받고 있다. SystemVerilog는 Verilog HDL의 확장된 형태로 하드웨어 설계언어와 검증언어의 특징을 모두 포함하나, 다중상속을 허용하지 않는다. 본 논문에서는 SystemVerilog 기반의 검증환경과 다중상속을 허용하는 SystemC 의 구성요소를 SystemVerilog DPI(Direct Programming Interface) 및 ModelSim macro를 이용해 결합한 다중상속이 가능한 검증환경을 구성한다. 다중상속이 허용된 검증환경 시스템은 특정부분을 수정 후 재실행으로 DUT(Design Under Test)의 기능 검증을 쉽게 수행할 수 있으며, OOP(Object Oriented programming) 기법을 이용한 코드의 재사용성이 높아 또 다른 DUT의 동작 검증에 재사용할 수 있다.
본 논문에서는 다중자원(multiple resource)을 사용하는 시스템의 명세와 검증을 위한 프로세스 대수 ACSMR(Algebra of Communicating Shared Multiple Resources)을 정의한다. ACSMR은 프로세스 대수 기반의 정형기법(formal methods)인 ACSR에 다중자원의 개념을 확장한 것이다. 명세와 검증의 예로 실시간 시스템의 스케줄링 기법의 하나인 Earliest-Deadline-First(EDF)를 멀티프로세서하에서의 시스템의 행동 명세와 다중 포트를 가진 레지스터를 이용한 수퍼스칼라 프로세서의 타이밍 특성과 자원 제한을 묘사하기 위한 명세방법을 제시한다.
Cloud computing enables users to easily store their data and simply share data with others. Due to the security threats in an untrusted cloud, users are recommended to compute verification metadata, such as signatures, on their data to protect the integrity. Many mechanisms have been proposed to allow a public verifier to efficiently audit cloud data integrity without receiving the entire data from the cloud. However, to the best of our knowledge, none of them has considered about the efficiency of public verification on multi-owner data, where each block in data is signed by multiple owners. In this paper, we propose a novel public verification mechanism to audit the integrity of multi-owner data in an untrusted cloud by taking the advantage of multisignatures. With our mechanism, the verification time and storage overhead of signatures on multi-owner data in the cloud are independent with the number of owners. In addition, we demonstrate the security of our scheme with rigorous proofs. Compared to the straightforward extension of previous mechanisms, our mechanism shows a better performance in experiments.
We consider a checkpointing model for silent errors, where a checkpoint is taken every fixed number of verifications. Assuming generally distributed i.i.d. inter-occurrence times of errors, we derive the reliability of the model as a function of the number of verifications between two checkpoints and the duration of work interval between two verifications.
Virtual Reality(VR) data in VR environments like Manufacturing industries are often created jointly by many creators. It is then necessary to provide protection of the joint-creatorship and the creatorship of each participating creator. This paper proposes Multiple Digital Watermarking Framework(MDWF) to solve the problem of joint-creatorship. The proposed framework, MDWF, makes use of 3D private watermarking technology and a novel key sharing protocol for joint-creatorship verification. MDWF embeds 3D private multiple watermarks for the creatorship of each participating creators in a non-overlapping manner during the creation process. After key agreement of all private keys, MDWF embeds an additional 3D private watermark for the joint-creatorship. Therefore MDWF successfully handles the creatorship dispute among creators. That is, each participation creator can prove his/her partial creatorship as well as joint-creatorship by MDWF. In addition, MDWF can solve the collusion problems because shared secret key(SSK) can be made by every users.
During system resource improvement process that based on Object-Oriented technology could be affect to the continuous system performance if lack appropriate management and control objects mechanism. This paper proposes a methodology to support continuous system performance and its stability. The adoption is based on Java Container Framework and Collections Framework for object collection. Also includes Software Engineering, Object Migration and Multiple Class Loaders mechanism accommodate to construct Continuous Migration Container (CMC). CMC is a runtime environment provides interfaces for management and control to support upgrading object process. Upgrade object methodology of CMC can be divided into two phase are object equivalence checking and object migration process. Object equivalence checking include object behavior verification and functional conformance verification before object migration process. In addition, CMC use Multiple Class Loaders mechanism to support reload effected classes instead of state transfer in migration process while upgrading object. These operations are crucial for system stability and enhancement efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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