At the present stage of the fourth industrial revolution, machine learning and artificial intelligence technologies are rapidly developing, and there is a movement to apply machine learning technology in the security field. Malicious code, including new and transformed, generates an average of 390,000 a day worldwide. Statistics show that security companies ignore or miss 31 percent of alarms. As many malicious codes are generated, it is becoming difficult for humans to detect all malicious codes. As a result, research on the detection of malware and network intrusion events through machine learning is being actively conducted in academia and industry. In international conferences and journals, research on security data analysis using deep learning, a field of machine learning, is presented. have. However, these papers focus on detection accuracy and modify several parameters to improve detection accuracy but do not consider the ratio of dataset. Therefore, this paper aims to reduce the cost and resources of many machine learning research by finding the ratio of dataset that can derive the highest detection accuracy in CNN Mobile net-based malware detection model.
In this paper, we propose a landmark-detection system of object for more accurate object recognition. The landmark-detection system of object becomes divided into a learning stage and a detection stage. A learning stage is created an interest-region model to set up a search region of each landmark as pre-information necessary for a detection stage and is created a detector by each landmark to detect a landmark in a search region. A detection stage sets up a search region of each landmark in an input image with an interest-region model created in the learning stage. The proposed system uses Fast Fourier Transform to detect landmark, because the landmark-detection is fast. In addition, the system fails to track objects less likely. After we developed the proposed method was applied to environment video. As a result, the system that you want to track objects moving at an irregular rate, even if it was found that stable tracking. The experimental results show that the proposed approach can achieve superior performance using various data sets to previously methods.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.29
no.4
/
pp.785-794
/
2019
Recently Deep Learning technology, one of the fourth industrial revolution technologies, is used to identify the hidden meaning of network data that is difficult to detect in the security arena and to predict attacks. Property and quality analysis of data sources are required before selecting the deep learning algorithm to be used for intrusion detection. This is because it affects the detection method depending on the contamination of the data used for learning. Therefore, the characteristics of the data should be identified and the characteristics selected. In this paper, the characteristics of malware were analyzed using network data set and the effect of each feature on performance was analyzed when the deep learning model was applied. The traffic classification experiment was conducted on the comparison of characteristics according to network characteristics and 96.52% accuracy was classified based on the selected characteristics.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.32
no.2
/
pp.201-211
/
2022
According to the recent change in the cybersecurity paradigm, research on anomaly detection methods using machine learning and deep learning techniques, which are AI implementation technologies, is increasing. In this study, a comparative study on data preprocessing techniques that can improve the anomaly detection performance of a GRU (Gated Recurrent Unit) neural network-based intrusion detection model using NGIDS-DS (Next Generation IDS Dataset), an open dataset, was conducted. In addition, in order to solve the class imbalance problem according to the ratio of normal data and attack data, the detection performance according to the oversampling ratio was compared and analyzed using the oversampling technique applied with DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks). As a result of the experiment, the method preprocessed using the Doc2Vec algorithm for system call feature and process execution path feature showed good performance, and in the case of oversampling performance, when DCGAN was used, improved detection performance was shown.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.14
no.12
/
pp.169-180
/
2009
Generally home networks are based on wired network and wireless network. This makes customers be capable of using electric home appliances and full-duplex multimedia services and controlling the machines without any restrictions of place or time. Now that the scope of home security is being extended, the home networks can be formed with not only personal computer but also home automation, electric home appliances, and etc. But this causes many of attacks of invasion and damages. Therefore in this paper we suggest the SSIP(Secure Session Initiate protocol) model for solving those problems. The SSIP model is able to provide an efficient authentication and reduce the time of session re-establishment and set-up by adding ability of SIP authentication to Cluster-to-Cluster environment performed on home gateway.
The security model in the previous network environment has a vulnerability in which resource access control for trusted users is not properly achieved using the Perimeter model based on trust. The Zero Trust is an absolute principle to assume that the users and devices accessing internal data have nothing to trust. Applying the Zero Trust principle is very successful in reducing the attack surface of an organization, and by using the Zero Trust, it is possible to minimize damage when an attack occurs by limiting the intrusion to one small area through segmentation. ZTNA is a major technology that enables organizations to implement Zero Trust security, and similar to Software Defined Boundary (SDP), ZTNA hides most of its infrastructure and services, establishing one-to-one encrypted connections between devices and the resources they need. In this study, we review the functions and requirements that become the principles of the ZTNA architecture, and also study the security requirements and additional considerations according to the construction and operation of the ZTNA solution.
Seonghwan Park;Minseok Kim;Eunseo Baek;Junghoon Park
Smart Media Journal
/
v.12
no.11
/
pp.36-47
/
2023
Industrial Control System(ICS), which controls facilities at major industrial sites, is increasingly connected to other systems through networks. With this integration and the development of intelligent attacks that can lead to a single external intrusion as a whole system paralysis, the risk and impact of security on industrial control systems are increasing. As a result, research on how to protect and detect cyber attacks is actively underway, and deep learning models in the form of unsupervised learning have achieved a lot, and many abnormal detection technologies based on deep learning are being introduced. In this study, we emphasize the application of preprocessing methodologies to enhance the anomaly detection performance of deep learning models on time series data. The results demonstrate the effectiveness of a Wavelet Transform (WT)-based noise reduction methodology as a preprocessing technique for deep learning-based anomaly detection. Particularly, by incorporating sensor characteristics through clustering, the differential application of the Dual-Tree Complex Wavelet Transform proves to be the most effective approach in improving the detection performance of cyber attacks.
A population density model for bacterial wilt, which is caused by Ralstonia solanacearum, in hot pepper was developed to estimate the primary infection date after overwintering in the field. We developed the model mechansitically to predict reproduction of the pathogen and pathogensis on seedlings of the host. The model estimates the pathogen's populations both in the soil and in the host. In order to quantify environmental infection factors, various temperatures and initial population densities were determined for wilt symptoms on the seedlings of hot pepper in a chamber. Once, the pathogens living in soil multiply up to 400 cells/g of soil, they can infect successfully in the host. Primary infection in a host was supposed to be started when the population of the pathogen were over $10^9$ cells/g of root tissue. The estimated primary infection dates of bacterial wilt in 2011 in Korea were mostly mid-July or late-July which were 10-15 days earlier than those in 2010. Two kinds of meterological data, synoptic observation and field measurements from paddy field and orchard in Kyunggi, were operated the model for comparing the result dates. About 1-3 days were earlier from field data than from synoptic observation.
Detect and avoid (DAA) system, which is essential for the operation of UAS, detects intruding aircraft and offers the ranges of turn and climb/descent maneuver that are required to avoid the intruder. This paper uses detect and avoid alerting logic for unmanned systems (DAIDALUS) developed at NASA as a DAA algorithm. Since DAIDALUS offers ranges of avoidance maneuvers, the actual avoidance maneuver must be decided by the UAS pilot as well as the timing and method of returning to the original route. It can be readily used in real-time human-in-the-loop (HiTL) simulations where a human pilot is making the decision, but a pilot decision model is required in fast-time simulations that proceed without human pilot intervention. This paper proposes a pilot decision model that maneuvers the aircraft based on the DAIDALUS avoidance maneuver range. A series of tests were conducted using test vectors from radio technical commission for aeronautics (RTCA) minimum operational performance standards (MOPS). The alert levels differed by the types of encounters, but loss of well clear (LoWC) was avoided. This model will be useful in fast-time simulation of high-volume traffic involving UAS.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2005.05b
/
pp.1317-1322
/
2005
하수관거 설계시나 단지개발사업, 그리고 하수관거정비사업과 같이 오수처리시설의 적정 규모 결정을 위해서는 정확한 상수사용량 및 오수발생량 원단위가 요구되지만 국내의 경우 이러한 원단위에 대한 기초자료 부족과 자료의 신빙성 결여로 인해 적정 원단위를 결정하는데 어려움이 있다. 이러한 관점에서 단지개발이 이루어지는 도시에서는 도시의 규모, 입지조건, 기후조건, 생활양식 등 다양한 요인들이 고려된 오수발생패턴 및 발생량 조사가 필요하며, 조사된 원단위는 오수처리시설의 적정 규모 결정뿐 아니라 침입수/유입수 분석 및 하수관거정비에 대한 성과예측에도 활용될 수 있다. 본 연구에서는 현재 단지개발 및 하수관거정비사업이 진행중인 하남시의 표본이 될 수 있는 대표구역을 선정하고 그 지역에서 조사지역을 세부적으로 분류하여 각 지역별 오수발생특성을 분석하였다. 대상지역인 하남시는 총면적의 $97\%$가 자연녹지 및 생산녹지이며, 나머지 $3\%$는 일반주거지역 및 일반 상업지역으로 나뉜다. 그리고 도시계획상 공장지역으로 편성된 부분이 없어 앞으로도 하남시 대부분의 면적이 녹지와 주거/상업지역으로 구성될 것이다. 이러한 하남시의 특성을 고려하여 조사지역은 공장지역을 제외한 일반주거지역, 밀집주거지역, 영업지역으로 분류하였으며 이렇게 분류된 지역은 각각 오수발생패턴 및 오수농도에 대한 조사를 실시하여 오수발생특성을 분석하였고, 조사지역별 인구수 조사와 연계하여 원단위 자료를 추출하였다. 이렇게 조사된 자료들을 통해 침입수/유입수 분석에 요구되는 오수전환율, 야간생활하수량 비율을 산정하였으며, 차후 단지개발 및 관거정비 후에 발생하는 오수 발생특성과 비교분석을 통하여 하남시 지역의 오수발생특성에 대한 신뢰성 있는 자료로 활용될 것으로 기대된다. RMA2 모형을 이용하여 충주댐에서의 물의 흐름을 해석한 결과 옥순대교$\~$청풍대교 구간 사이에 댐 및 지형적 영향으로 인해 잘 발달된 와류가 하도 전체를 통하여 발생되고 있었고 이는 댐 부유물 정체현상이 나타나는 지점과 잘 일치하고 있었다.정함 후 감마분석에 의하여 구하였다. CF:CS 연령모델을 적용한 결과 깊이에 따른 supported $^{210}Pb$와 퇴적 속도는 0.91cm/year 인 것으로 산정 되었다.RS is a more advanced content-based image retrieval system than other systems which support only concepts or image features.방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.