Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.3
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pp.1350-1355
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2011
It is very important issues to protect many system resources using authorized client authentication in distributed client server systems. So it is not enough to prevent unauthorized opponents from attacking our systems that client authentication is performed using only the client's identifier and password. In this paper, we propose a secure authentication database modeling with two authentication keys such as a client authentication key and a server authentication key. The proposed authentication model can be used making high quality of computer security using two authentication keys during transaction processing. The two authentication keys are created by client and server, and are used in every request transaction without user's extra input. Using the proposed authentication keys, we can detect intrusion during authorized client's transaction processing because we can know intrusion immediately through comparing stored authentication keys in client server systems when hackers attack our network or computer systems.
Threat intelligences collected from cyber incident sharing system and security events collected from Security Information & Event Management system are analyzed and coped with expanding malicious code rapidly with the advent of big data. Analytical classification of the threat intelligence in cyber incidents requires various features of cyber observable. Therefore it is necessary to improve classification accuracy of the similarity by using multi-profile which is classified as the same features of cyber observables. We propose a multi-profile ensemble model performed similarity analysis on cyber incident of threat intelligence based on both attack types and cyber observables that can enhance the accuracy of the classification. We see a potential improvement of the cyber incident analysis system, which enhance the accuracy of the classification. Implementation of our suggested technique in a computer network offers the ability to classify and detect similar cyber incident of those not detected by other mechanisms.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.4
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pp.113-123
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2004
This paper presents a new collusion-secure fingerprinting scheme to embed fingerprints into three-dimensional(3-D) mesh models efficiently. In the proposed scheme, we make the same number of fingerprints as the number of customers based on the finite projective geometry, partition a 3-D mesh model related to the number of bits assigned to each fingerprint and then embed a watermark representing copyright information into each submesh to be marked. Considering imperceptibility and robustness of the watermarking algorithm we embed the watermark signal into mid-frequency DCT coefficients obtained by transforming vertex coordinates in the triangle strips which are generated from the submeshes to be marked. Experimental results show that our scheme is robust to additive random noises, MPEG-4 SNHC 3-D mesh coding, geometrical transformations, and fingerprint attacks by two traitors' collusion. In addition, we can reduce the number of bits assigned to each fingerprint significantly.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.1-14
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2010
With the rapid growth of 3D content industry fields, 3D content-based hashing (or hash function) has been required to apply to authentication, trust and retrieval of 3D content. A content hash can be a random variable for compact representation of content. But 3D content-based hashing has been not researched yet, compared with 2D content-based hashing such as image and video. This paper develops a robust 3D content-based hashing based on key-dependent 3D surface feature. The proposed hashing uses the block surface coefficient using shape coordinate of 3D SSD and curvedness for 3D surface feature and generates a binary hash by a permutation key and a random key. Experimental results verified that the proposed hashing has the robustness against geometry and topology attacks and has the uniqueness of hash in each model and key.
Electronic signature system is required to be used in the promotion of the e-Commerce. Because the application system for electronic signature system has inconvenience and vulnerability of security, users are reluctant to use it. Therefore, the electronic signature system should give a guarantee of convenience and security. In this paper, we propose server-based application model, which uses identity information and makes users access transparently to solve electronic signature problems. We also design and verify electronic signature system that reduces threats to security, which cause server attack by distributing the part of signature key to both server and client. The application model with lightweight server system based on the electronic signature system is expected to be used in the promotion of the e-Commerce and help to make its business more efficient and competitive.
Kim, Hyun-il;Park, Cheolhee;Hong, Dowon;Choi, Daeseon
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1519-1534
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2017
Data de-identification is the one of the technique that preserves individual data privacy and provides useful information of data to the analyst. However, original de-identification techniques like k-anonymity have vulnerabilities to background knowledge attacks. On the contrary, differential privacy has a lot of researches and studies within several years because it has both strong privacy preserving and useful utility. In this paper, we analyze various models based on differential privacy and formalize a differentially private model on financial data. As a result, we can formalize a differentially private model on financial data and show that it has both security guarantees and good usefulness.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.3B
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pp.311-317
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2009
The traditional network anomaly detection systems execute the threshold-based detection without considering dynamic network environments, which causes false positive and limits an effective resource utilization. To overcome the drawbacks, we present the adaptive network anomaly detection model based on artificial immune system (AIS) in centralized network. AIS is inspired from human immune system that has learning, adaptation and memory. In our proposed model, the interaction between dendritic cell and T-cell of human immune system is adopted. We design the main components, such as central node and router node, and define functions of them. The central node analyzes the anomaly information received from the related router nodes, decides response policy and sends the policy to corresponding nodes. The router node consists of detector module and responder module. The detector module perceives the anomaly depending on learning data and the responder module settles the anomaly according to the policy received from central node. Finally we evaluate the possibility of the proposed detection model through simulation.
When the security monitoring system is performed in a separation network, there is little normal anomaly detection in internal networks or high-risk sections. Therefore, after the establishment of the security network, a model is needed to evaluate state-of-the-art cyber threat anomalies for internal network in separation network to complete the optimized security structure. In this study, We evaluate it by generating datasets of cyber vulnerabilities and malicious code arising from general and separation networks, It prepare for the latest cyber vulnerabilities in internal network cyber attacks to analyze threats, and established a cyber security test evaluation system that fits the characteristics. The study designed an evaluation model that can be applied to actual separation network institutions, and constructed a test data set for each situation and applied a real-time security assessment model.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.6
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pp.1105-1114
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2021
Due to the recent surge in popularity of cryptocurrency, the threat of cryptojacking, a malicious code for mining cryptocurrencies, is increasing. In particular, web-based cryptojacking is easy to attack because the victim can mine cryptocurrencies using the victim's PC resources just by accessing the website and simply adding mining scripts. The cryptojacking attack causes poor performance and malfunction. It can also cause hardware failure due to overheating and aging caused by mining. Cryptojacking is difficult for victims to recognize the damage, so research is needed to efficiently detect and block cryptojacking. In this work, we take representative distinct symptoms of cryptojacking as an indicator and propose a new architecture. We utilized the K-Nearst Neighbors(KNN) model, which trained computer performance indicators as behavior-based dynamic analysis techniques. In addition, a K-means model, which trained the frequency of malicious script words for script similarity-based static analysis techniques, was utilized. The KNN model had 99.6% accuracy, and the K-means model had a silhouette coefficient of 0.61 for normal clusters.
Hyun-woo Lee;Tae-hyun Han;Yeong-ji Park;Tae-jin Lee
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.3
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pp.411-425
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2023
Today, AI (Artificial Intelligence) technology is widely used in various fields, performing classification and regression tasks according to the purpose of use, and research is also actively progressing. Especially in the field of security, unexpected threats need to be detected, and unsupervised learning-based anomaly detection techniques that can detect threats without adding known threat information to the model training process are promising methods. However, most of the preceding studies that provide interpretability for AI judgments are designed for supervised learning, so it is difficult to apply them to unsupervised learning models with fundamentally different learning methods. In addition, previously researched vision-centered AI mechanism interpretation studies are not suitable for application to the security field that is not expressed in images. Therefore, In this paper, we use a technique that provides interpretability for detected anomalies by searching for and comparing optimization references, which are the source of intrusion attacks. In this paper, based on reference, we propose additional logic to search for data closest to real data. Based on real data, it aims to provide a more intuitive interpretation of anomalies and to promote effective use of an anomaly detection model in the security field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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