Security plays a vital role and is the key challenge in Mobile Ad-hoc Networks (MANET). Infrastructure-less nature of MANET makes it arduous to envisage the genre of topology. Due to its inexhaustible access, information disseminated by roaming nodes to other nodes is susceptible to many hazardous attacks. Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) is undoubtedly a defense structure to address threats in MANET. Many IDPS methods have been developed to ascertain the exceptional behavior in these networks. Key issue in such IDPS is lack of fast self-organized learning engine that facilitates comprehensive situation awareness for optimum decision making. Proposed "Intelligent Behavioral Hybridized Intrusion Detection and Prevention System (IBH_IDPS)" is built with computational intelligence to detect complex multistage attacks making the system robust and reliable. The System comprises of an Intelligent Client Agent and a Smart Server empowered with fuzzy inference rule-based service engine to ensure confidentiality and integrity of network. Distributed Intelligent Client Agents incorporated with centralized Smart Server makes it capable of analyzing and categorizing unethical incidents appropriately through unsupervised learning mechanism. Experimental analysis proves the proposed model is highly attack resistant, reliable and secure on devices and shows promising gains with assured delivery ratio, low end-to-end delay compared to existing approach.
기술이 발전함에 따라 인터넷 사용량은 더욱 증가하고 있으며, 이를 통해 네트워크 트래픽 및 통신량이 기하학적으로 증가하고 있다. 인터넷의 핵심 요소 중 하나인 네트워크 경로 선택 프로세스는 이에 따라 더욱 복잡하고 고도화되고 있으며, 이를 효과적으로 관리하고 분석하는 것이 중요하다. 또한 이를 직관적으로 이해할 수 있는 표현 및 가시화 방안이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 네트워크 경로 선택 방법인 BGP를 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고, 상황인식을 위한 사이버 공통작전상황도에 이를 적용하는 프레임워크를 설계한다. 그 후 정보들을 가시화하기 위해 필요한 작전상황도 가시화 요소들을 분석하고 간단한 가시화를 구현하는 실험을 진행한다. 실험에서 수집되고 전처리된 데이터를 기반으로 구현된 가시화 화면들을 통해 지휘관 또는 보안 담당자들이 네트워크 상황을 효과적으로 파악하고 명령 및 제어를 할 수 있도록 도움을 준다.
This study intends to examine extensively on the current situation where the full capacity of 3D CG is not being highlighted because of the lack of the information and the awareness and to look at how the virtual reality technology is being applied ranging from the design of the clothes to the marketing. A set of processes ranging from the development of the clothing design to the marketing will be performed on the web. Designers will design with 3D CG and make the patterns and will hand this over to the producer together with the virtual swatch. But there are important problems to work out. First, it is the problem of the virtual fitting room. Second, it is the absence of the 3D CG, which is easy and convenient for the clothing design. Third, it is to perfect the visual reconstruction. Fourth, it is the security of the distribution system. Fifth, it also calls for the strengthened internet network that can smooth the flow of the tremendous data. Consumer will be able to produce according to their needs and will become designer and producer at the same time, resulting in the achievement of the consumer-oriented marketing in real sense.
As the number of systems increases and the network size increases, automated attack prediction systems are urgently needed to respond to cyber attacks. In this study, we developed four types of information gathering sensors for collecting asset and vulnerability information, and developed technology to automatically generate attack graphs and predict attack targets. To improve performance, the attack graph generation method is divided into the reachability calculation process and the vulnerability assignment process. It always keeps up to date by starting calculations whenever asset and vulnerability information changes. In order to improve the accuracy of the attack target prediction, the degree of asset risk and the degree of asset reference are reflected. We refer to CVSS(Common Vulnerability Scoring System) for asset risk, and Google's PageRank algorithm for asset reference. The results of attack target prediction is displayed on the web screen and CyCOP(Cyber Common Operation Picture) to help both analysts and decision makers.
IoT 환경에서는 사람들이 인지할 수 없는 다수의 사물들이 자율적으로 데이터를 수집하고 수집된 데이터들은 네트워크를 통해 서로 결합되고 공유될 수 있다. 이로 인해 IoT 상에서는 개인정보보호 측면에서 기존의 IT 환경 대비 새로운 도전 과제들이 존재하게 된다. 본 연구는 IoT 환경에서 발생 가능한 개인정보보호 관련 이슈를 파악하고 이에 대한 대응 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 IoT에서의 다양한 개인정보처리자의 유형들을 분석하고, 개인정보처리자 측면과 정보주체 권리 및 개인정보보호 측면에서의 주요 이슈를 도출하였다. 분석된 이슈를 바탕으로 필요한 제도적 개선 방안(사용자 친화적 고지방안 및 탄력적 동의제도 마련, 개인정보 재식별 위험 모니터링 체계 정립, 국외이전 개인정보보호 표준계약제도 수립, 이용자 교육 강화 등)을 제안하고, 개선안들에 대한 시급성과 중요도를 검토하여 우선적으로 추진해야 할 개선과제가 무엇인지 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2895-2921
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2018
Security has become one of the major concerns in mobile adhoc networks (MANETs). Data and voice communication amongst roaming battlefield entities (such as platoon of soldiers, inter-battlefield tanks and military aircrafts) served by MANETs throw several challenges. It requires complex securing strategy to address threats such as unauthorized network access, man in the middle attacks, denial of service etc., to provide highly reliable communication amongst the nodes. Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) undoubtedly is a crucial ingredient to address these threats. IDPS in MANET is managed by Command Control Communication and Intelligence (C3I) system. It consists of networked computers in the tactical battle area that facilitates comprehensive situation awareness by the commanders for timely and optimum decision-making. Key issue in such IDPS mechanism is lack of Smart Learning Engine. We propose a novel behavioral based "Smart Multi-Instance Multi-Label Intrusion Detection and Prevention System (MIML-IDPS)" that follows a distributed and centralized architecture to support a Robust C3I System. This protocol is deployed in a virtually clustered non-uniform network topology with dynamic election of several virtual head nodes acting as a client Intrusion Detection agent connected to a centralized server IDPS located at Command and Control Center. Distributed virtual client nodes serve as the intelligent decision processing unit and centralized IDPS server act as a Smart MIML decision making unit. Simulation and experimental analysis shows the proposed protocol exhibits computational intelligence with counter attacks, efficient memory utilization, classification accuracy and decision convergence in securing C3I System in a Tactical Battlefield environment.
4차 산업혁명은 제조업을 시작으로 전 산업의 환경을 빠르게 변화시키고 있으며, 4차 산업혁명에 포함된 신기술이 이러한 변화를 주도하고 있다. 국내 중소기업은 4차 산업혁명에 따른 변화가 필요하며, 특히 스마트 공장의 도입이 필요한 시기이다. 본 연구는 스마트 공장 도입에 대해 중소기업의 현황을 SWOT 분석을 통해 성공적인 도입을 위한 전략을 제언하였다. 강점 활용 전략으로 첫째 우수한 경쟁력을 통한 활성화, 둘째 우수한 기술력과 정보화를 이용, 셋째 세계적인 네트워크 기반의 환경을 활용을 제언하였으며, 약점 보완 전략으로는 첫째 정보보안에 대한 인식 제고, 둘째 기술 표준화 수립을 위한 평가 체계 확립, 셋째 전문 인력 확보를 위한 인력 양성 추진으로 제언하였다. 본 연구의 시사점은 중소기업에 효과적인 전략과 4차 산업 혁명에 따른 다양한 외부의 전략을 이해하고 대비할 수 있도록 스마트 공장의 필요성에 대한 제언을 하였다.
국민의 75%가 정부의 재난관리 정책을 비판하는 등 세월호 참사와 같은 대형 재난 관리실패는 정부 불신을 초래하고 있다. 세월호 참사와 같은 재난이 다시 발생하지 않도록 재난안전에 있어 골든타임 확보가 중요하며, 주민의 가장 가까운 곳에 위치한 경찰의 재난 위기관리 능력 개선이 필요하다. 재난 안전 역시 경찰 임무의 본질로서 다음과 같이 국가위기관리 단계별로 경찰의 재난안전 관리 시스템의 강화가 필요하다. 첫째, 예방단계에서는 과거 다중운집행사의 경우 수익성 행사의 경우 경찰력을 투입하지 않았으나, 앞으로는 기준을 수익성이 아닌 위험성 여부로 판단해야 한다. 그동안 교통 소통이 우선이었으나 안전 중심으로 교통 정책의 패러다임을 전화하고, 대형 사고를 예방하기 위해 수사 경찰은 비정상적 관행과 건축불법 하도급을 근절하며, 정보 경찰은 '안전'이라는 주제에 대한 정보 수집을 강화해야 한다. 둘째, 대비단계와 관련 최근 경찰관 대상 설문 조사 결과 경찰관의 72%는 안전관리와 경찰이 업무연관성이 없다고 응답하는 등 재난안전에 대한 인식도 개선이 시급하므로 재난 안전 교육 훈련을 강화해야 한다. 위기상황에 대한 민간 자원을 활용할 수 있도록 민 관 경재난 안전 네트워크를 구축해야 한다. 셋째, 대응단계에서 신속한 초동 대응을 위해 재난 통신망을 일원화하고, 경찰기관 상황실에 실시간 영상정보망을 도입해야 하며, 넷째, 복구단계에서는 2차 피해를 최소화하기 위한 복구지원팀을 운영해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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