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.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.6
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pp.2246-2255
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2010
In this paper, we describe an ontology-based context aware model that collects context information from USN sensor and CCTV image and reasons about context in order to development an integrated security control system in the industrial environments. The context model represents autonomous and heterogeneous data as ontologies and recognizes the context through DL(description logic) inference in the smart computing environment. We expect that the integrated security control system can automatically detects the risk in the industrial field and reduces the safety and security incidents by applying this context model to the system.
Global companies are building global production network for the demand of the global market. However, the establishment and operation of overseas plants make the unexpected case like theft, low will to produce and salary issue of local workers. Thus in this paper, we propose the raw materials loss prevention model based on IP Camera and RFID Box for raw materials management of overseas plants. This model can prevent the theft or loss of raw materials write inventory up in real-time. This model can be allows us to realize the cost-effective production management because it enables remote inventory management. And this model can prevent brand image danage and profit loss due to reject product.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.11
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pp.5639-5653
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2016
Security models for key exchange protocols have been researched for years, however, lots of them only focus on what secret can be compromised but they do not differentiate the timing of secrets compromise, such as the extended Canetti-Krawczyk (eCK) model. In this paper, we propose a new security model for key exchange protocols which can not only consider what keys can be compromised as well as when they are compromised. The proposed security model is important to the security proof of the key exchange protocols with forward secrecy (either weak forward secrecy (wFS) or strong forward secrecy (sFS)). In addition, a new kind of key compromise impersonation (KCI) attacks which is called strong key compromise impersonation (sKCI) attack is proposed. Finally, we provide a new one-round key exchange protocol called mOT+ based on mOT protocol. The security of the mOT+ is given in the new model. It can provide the properties of sKCI-resilience and sFS and it is secure even if the ephemeral key reveal query is considered.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.7
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pp.3386-3411
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2019
Secured and reliable routing is a crucial factor for improving the performance of Wireless Mesh Networks (WMN) since these networks are susceptible to many types of attacks. The existing assumption about the internal nodes in wireless mesh networks is that they cooperate well during the forwarding of packets all the time. However, it is not always true due to the presence of malicious and mistrustful nodes. Hence, it is essential to establish a secure, reliable and stable route between a source node and a destination node in WMN. In this paper, a trust based secure routing algorithm is proposed for enhancing security and reliability of WMN, which contains cross layer and subject logic based reliable reputation scheme with security tag model for providing effective secured routing. This model uses only the trusted nodes with the forwarding reliability of data transmission and it isolates the malicious nodes from the providing path. Moreover, every node in this model is assigned with a security tag that is used for efficient authentication. Thus, by combining authentication, trust and subject logic, the proposed approach is capable of choosing the trusted nodes effectively to participate in forwarding the packets of trustful peer nodes successfully. The simulation results obtained from this work show that the proposed routing protocol provides optimal network performance in terms of security and packet delivery ratio.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.83-93
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2021
COVID-19 poses a major risk to global health, highlighting the importance of faster and proper diagnosis. To handle the rise in the number of patients and eliminate redundant tests, healthcare information exchange and medical data are transmitted between healthcare centres. Medical data sharing helps speed up patient treatment; consequently, exchanging healthcare data is the requirement of the present era. Since healthcare professionals share data through the internet, security remains a critical challenge, which needs to be addressed. During the COVID-19 pandemic, computed tomography (CT) and X-ray images play a vital part in the diagnosis process, constituting information that needs to be shared among hospitals. Encryption and image steganography techniques can be employed to achieve secure data transmission of COVID-19 images. This study presents a new encryption with the image steganography model for secure data transmission (EIS-SDT) for COVID-19 diagnosis. The EIS-SDT model uses a multilevel discrete wavelet transform for image decomposition and Manta Ray Foraging Optimization algorithm for optimal pixel selection. The EIS-SDT method uses a double logistic chaotic map (DLCM) is employed for secret image encryption. The application of the DLCM-based encryption procedure provides an additional level of security to the image steganography technique. An extensive simulation results analysis ensures the effective performance of the EIS-SDT model and the results are investigated under several evaluation parameters. The outcome indicates that the EIS-SDT model has outperformed the existing methods considerably.
The access control system is a system that allows users to selectively enter the building by granting an access key to the user for security. Access keys with weak security are easily exposed to attackers and cannot properly perform the role that authenticates users. Access code keys should be protected from forgery or spoofing. For this reason, access key verification service models is important in security. However, most models manage all access keys on one central server. This method not only interrupts all services due to server errors, but also risks forgery and spoofing in the process of transmitting access keys. Therefore, blockchain algorithms are used to reduce this risk. This paper proposes a blockchain-based access key verification service model that used distributed stored blockchain gateways on storing access keys and authenticates the user's identity based on them. To evaluate the performance of this model, an experiment was conducted to confirm the performance of the access key forgery recovery rate and the blockchain network performance. As a result, the proposed method is 100% forgery recovery rate, and the registration and verification process is evaluated at 387.58 TPS and 136.66 TPS.
Security vulnerabilities have been reported in major design software systems such as Adobe Photoshop and Illustrator, which are recognized as de facto standard design tools in most of the design industries. Companies need to evaluate and manage their risk levels posed by those vulnerabilities, so that they could mitigate the potential security bridges in advance. In general, security vulnerabilities are discovered throughout their life cycles repeatedly if software systems are continually used. Hence, in this study, we empirically analyze risk levels for the three major graphical design software systems, namely Photoshop, Illustrator and GIMP with respect to a software vulnerability discovery model. The analysis reveals that the Alhazmi-Malaiya Logistic model tends to describe the vulnerability discovery patterns significantly. This indicates that the vulnerability discovery model makes it possible to predict vulnerability discovery in advance for the software systems. Also, we found that none of the examined vulnerabilities requires even a single authentication step for successful attacks, which suggests that adding an authentication process in software systems dramatically reduce the probability of exploitations. The analysis also discloses that, for all the three software systems, the predictions with evenly distributed and daily based datasets perform better than the estimations with the datasets of vulnerability reporting dates only. The observed outcome from the analysis allows software development managers to prepare proactively for a hostile environment by deploying necessary resources before the expected time of vulnerability discovery. In addition, it can periodically remind designers who use the software systems to be aware of security risk, related to their digital work environments.
Online financial technology products are an important consumer finance innovation. While a large body of previous research has focused on initial adoption and consumer willingness to use these products, little research explores the continued use of these products beyond the initial adoption phase. In particular, special attention should be paid to how users' trust and perceptions of privacy and security affect continued use behavior. This paper integrates the expectation confirmation model of information system continuance (ECM-ISC), the information system success model (ISSM) and the security and trust literatures to investigate continued use of online financial technology. To test the research model, we collected 398 valid questionnaires from Ant Credit Pay users. The research results show that system and service quality positively impact users' expectation confirmation, while information quality has no significant impact. Expectation confirmation and perceived usefulness positively affect user satisfaction. Moreover, the user's perception of privacy and security plays a vital role in user satisfaction. Satisfaction and perceived trust jointly promote users' continuance behaviors. Findings of this study indicates the importance of the information system success factors and security factors due to their influence on the continued use of Fintech products. This conclusion has implications for enterprises in improving the product qualities and enhancing the degree of security to meet user needs.
This study proceeded to examine the cause of the continuous secret information leakage in the firms. The purpose of this study is to find out what type of security among administrative, technological and physical security would have important influence on firm's security performance such as the security-incident response competence. We established the model that can empirically verify correlation between those three types of security and the security-incident response competence. In addition, We conducted another study to look at relation between developing department of security in the firms and reaction ability at the accidents. According to the study, the administrative security is more important about dealing with the security-incident response competence than the rest. Furthermore, a group with department of security has better the security-incident response competence and shows higher competence in fixing or rebuilding the damage. Therefore, this study demonstrates that investing in administrative security will be effective for the firm security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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