최근에 사용자 위주의 서비스 요구가 증가됨에 따라 분산 도메인의 객체 정보를 서비스하기 위한 여러 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 요구에 따라 신뢰성 있는 분산 도메인 객체를 서비스하기 위한 퍼지 드롭 관리기를 제안하였다. 제안된 시스템은 사본 변수 $c_{i,j}$와 접근행렬 Z를 이용하여 도메인에 접근할 수 있도록 하였으며, 도메인 내에서는 인트라 도메인 퍼지 적합도를 사상시켜 퍼지집합 사이의 관계성을 적용하여 객체들의 참조 관련성을 평가하였다. 그리고 질의를 확장하기 위해 도메인의 객체들에 대해서는 알파 레벨을 적용하여 참조 관련성에 따라 알파 레벨 집합을 생성하였다. 그 결과 우리의 기법이 다른 기법들에 비해서 성능평가가 향상됨을 알 수 있었다.
버퍼 오버플로우 공격의 방어는 그 심각한 위험성 때문에 많은 연구가 되고 있지만 방어에 의한 오버헤드의 발생으로 인해 실제 적용되기 어려운 면이 있다. 본 논문은 이진 코드를 재작성 하여 스택의 리턴 주소 사본을 지역변수 아래 부분에 두고 함수 반환시 비교 검사를 하는 것으로써, 소스코드가 없는 경우에도 버퍼 오버플로우 공격을 막는 동시에 오버헤드를 줄일 수 있는 방법을 제안하였다.
핑거프린팅이란 허가되지 않았거나 불법적인 사본의 출처를 확인하기 위해, 사용자마다 개별적인 워터마크를 삽입하는 기술이다. 공모공격이란 다수의 사용자가 공모하여, 개별적인 워터마크가 삽입된 사본의 평균값이나 중앙값을 이용함으로써 공모자의 식별을 방해하는 경우이며, 개별적인 워터마크는 공모방지코드 (anti-collusion Code: ACC)를 사용하여 표시하게 된다. 하지만 공모방지코드는 평균화 공격과 중앙값 공격에 강인성을 보이지만, 선형결합공모공격 (Linear Combination Collusion Attack: LCCA)에 취약하며, 많은 수의 사용자를 지원하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 많은 수의 사용자를 지원하고, 선형결합공모공격에 견고한, 가변공모방지코드 (Scalable ACC)와 각도해석전략 (Angular Decoding Strategy)을 제안하였다. 기존의 공모방지코드에 정규분포를 가지는 확률변수를 결합하여 평균과 중앙값 공격에 강인한 가변공모방지코드를 설계하였고, 인간의 시각적 특성을 이용한 워터마킹 방법을 사용하여 핑거프린트를 영상에 삽입하였다. 공모공격에 대한 강인성을 비교하기 위해, 표준실험영상 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법은 평균 및 중앙값 공격에 대하여 공모자 추적 능력이 우수하였으며, 특히 많은 사용자 중에서 다수의 공모자가 선형결합공모공격을 이용하여 공모하는 경우, 높은 공모추적 성능을 보였다.
사물인터넷 (IoT)과 같은 미래 망에서, 컴퓨팅 기기의 수는 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되고, 각 사물들은 서로 통신하고 스스로 정보를 획득한다. 사물 인터넷 응용에 대한 관심 증가로 사물통신 (M2M)과 같은 기회적 애드혹 망에서 데이터를 전달하는 방송은 중요한 기술이다. 그리고 IoT를 위한 분산 망에서, 노드들의 에너지 효율성은 망 성능에서 중요한 요인이다. 이 논문에서, 우리는 전송 노드의 에너지 충전률, 사본 밀도 비율 그리고 송 수신 노드간의 거리률에 기초한 퍼지 논리에 따라 확률적으로 데이터를 전파하는 퍼지 논리 기반 멀티홉 방송 알고리즘 FPMCAST를 제안한다. 제안하는 FPMCAST에서, 추론 엔진은 입 출력 매개변수를 입 출력 소속 함수로 사상하는 27개의 if-then 규칙들로 구성된 퍼지 규칙 베이스에 기초한다. 퍼지 시스템의 출력은 재방송 확률에 대한 퍼지 집합을 정의하고, 그 퍼지 집합으로부터 수치 결과를 추출하기 위하여 비 퍼지화가 사용된다. 여기서 퍼지 집합을 비 퍼지화하기 위하여 무게중심법이 사용된다. 그리고 모의실험을 통하여 제안하는 FPMCAST의 성능을 평가한다. 모의실험으로부터, 우리는 제안하는 FPMCAST 알고리즘이 플러딩 알고리즘과 가시핑 알고리즘 보다 우수함을 입증하였다. 특히, FPMCAST 알고리즘은 각 노드의 잔여 에너지를 균등하게 소비하기 때문에 더 긴 망 수명을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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