Brown ricaniid planthopper (Hemiptera: Fulgoroidea) is one of the invaded pests in Korea. However, this species has been misidentified or not identified yet, caused confusions in taxonomy or agroecosystem. In the present study, we collected the specimens occurring in Korea nationwide and taxonomically reviewed. Consequently, we confirmed its scientific name as Ricania sublimata. Herein, a key to the Korean Ricania is provided.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.05a
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pp.680-683
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2001
As the rapid information communication technique, internet users have been continuously increasing every year, but on the other hand many damages have occurred on the internet because of dysfunction for computer system intrusion. To reduce damages, network and system security mechanism is variously developed by researcher, IDS(Intrusion Detection System) is commercialized to security technique. In this paper we describe for intrusion detection based on network, we design and implement IDS to detect illegal intrusion using misuse detection model. Implemented IDS can detect various intrusion types. When IDS detected illegal intrusion, we implemented for administrator to be possible management and control through mechanisms of alert message transmission, mail transmission, mail at the remote.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.247-249
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2004
IDS에서 발생되는 경보의 수는 최근 인터넷 애플리케이션의 발달로 인하여 급격히 증가하고 있으며. 그로 인해 오 경보의 수도 함께 증가하고 있다. 발생된 경보들은 침입탐지 시스템의 성능저하와 alert flooding 의 원인이 된다. 따라서 이 논문에서는 다량의 경보 중에서 오 경보(False Alarm)의 발생을 감소시킬 수 있는 오 경보 분류 모델을 제안한다. 제안된 오 경보 분류 모델은 데이터 마이닝 기법들 중에서 분류 기법을 기반으로 구현되었다. 실험 을 통해서 IDS에서 발생하는 경보 중에서 정상데이터이나 공격으로 잘못 판단하여 발생하는 False Positive의 발생율이 현저히 감소됨을 확인할 수 있었다. 제안된 오 경보 분류 모델은 경보메시지 축약의 효과가 있으며 침입탐지 시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.
Species invasions have rapidly increased due to the substantial growth of global trade in the recent past. As the awareness of the negative effects on natural ecosystems derived from alien species has grown, many countries and lawmakers have enacted rules and policies on the conservation of indigenous plants. Unfortunately, in Korea, research on species invasion is seriously lacking despite the growing number of alien species. In the current study, we report alien plants that have intentionally and/or unintentionally been introduced in Korea and also presented a checklist of invasive plants found both in the literature and in field surveys. We reviewed all documented records of alien plants, i.e., scientific papers, illustrated books, and annual reports. We also categorized alien plants by origin, time of introduction, naturalization, and the rate of their spread. The results revealed that there are 619 alien plant taxa (96 families, 353 genera, 595 species, 6 subspecies, 11 varieties, 1 forma, and 6 hybrids) occurring in Korea. Among these, 30 taxa are archaeophytes (Arc.), 214 are potentially invasive plants (PIPs), and 375 are invasive alien plants (IAPs). In addition, IAP taxa consist of grades 5 (widespread, WS) to 1 (potential spread, PS) of alien plants according to the rate of spread in Korea. Our results suggested that the number of alien plants is likely to keep growing; thus, the distribution should be regularly monitored and the list of alien plants must be updated.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2002.11a
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pp.16-19
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2002
분산 침입 탐지시스템은 감시되는 호스트 수에 비례하여 데이터 분석이 다수의 위치에서 수행되는 시스템이다. 따라서, 침입 탐지를 위하여 구성된 컴포넌트 사이의 효율적인 정보 분배가 중요한 문제이며, 통신 메커니즘은 신뢰성, 효율성, 안전성 그리고 확장성이 요구된다. 분산 침입 탐지 시스템의 통신 형태를 나타내는 통신모델 중에서, 높은 확장성 때문에 고려되고 있는 모델로 피어 대 피어 통신 모델이 있다. 이 모델은 특정한 형태의 관심전파와 데이터 전달 방법에 따라 다시 계층적 구조와 직접 연결로 분류할 수 있다. 본 논문에서는, 분산 침입탐지에서 침입 탐지정보를 전달하는 두 가지 방법에 대하여 분석하고, 통신 메커니즘의 성능을 향상시키는 방안을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.130-132
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2005
초고속 네트워크의 폭발적인 확산과 함께 네트워크 침입 사례 또한 증가하고 있다. 이를 검출하기 위한 방안으로 침입 탐지 시스템에 대한 관심과 연구 또한 증가하고 있다. 네트워크 침입을 탐지위한 방법으로 기존의 알려진 공격을 찾는 오용 탐지와 비정상적인 행위를 탐지하는 방법이 존재한다. 본 논문에서는 이를 혼합한 하이브리드 형태의 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 기존의 혼합된 방식과는 다르게 네트워크 데이터의 모델링과 탐지를 위해 가우시안 혼합 모델을 사용한다. 가우시안 혼합 모델에 기반한 침입 탐지 시스템의 성능을 평가하기 위해 DARPA'99 데이터에 적용하여 실험하였다. 실험 결과 정상과 공격은 확연히 구분되는 결과를 나타내었으며, 공격 간의 분류도 상당 수 가능하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.208-210
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2004
최근 인터넷, 인트라넷과 같은 통신 기술 발전에 따라 거의 모든 시스템이 서로 연결되었고, 사용자들은 손쉽게 정보를 공유할 수 있게 되었다. 따라서 시스템 침입을 통한 데이터의 변형과 인증 받지 않은 접근과 같은 컴퓨터 범죄가 급속도로 증가하고 있다. 그러므로 이러한 컴퓨터 범죄를 막기 위한 침입 탐지 기술 개발은 매우 중요하다. 전통적인 침입 탐지 모델은 단지 네트워크 패킷 데이터만을 사용하고 있으며. 침입탐지 시스템의 성능을 높이기 위해 서로 다른 분류 알고리즘을 결합하는 방법을 사용해왔다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 성능향상에 있어서 제한적이다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 성능을 개선하기 위해 네트워크 데이터와 시스템 콜 데이터를 융합하는 방법을 제안하였으며. 데이터 융합 모델로서 Multi-Layer Perceptron (MLP)를 사용하였다. 그리고 DARPA 에서 생성한 네트워크 데이터와 본 논문에서 가상으로 생성한 시스템 콜 데이터를 함께 결합하여 모델을 생성 한 뒤 실험을 수행하였다. 본 논문에서의 실험결과로. 단순히 네트워크 데이터만을 사용한 모델에 비해 시스템 콜 데이터를 함께 결합한 모델이 훨씬 더 놓은 인식률을 보인다는 것을 확인할 수 있다
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.2
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pp.371-384
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2001
In these days, it is continuously increased to the intrusion of system in internet environment. The methods of intrusion detection can be largely classified into anomaly detection and misuse detection. The former uses statistical methods, features selection method in order to detect intrusion, the latter uses conditional probability, expert system, state transition analysis, pattern matching. The existing studies for IDS(intrusion detection system) use combined methods. In this paper, we propose a new intrusion detection algorithm combined both state transition analysis and association mining techniques. For the intrusion detection, the first step is generated state table for transmitted commands through the network. This method is similar to the existing state transition analysis. The next step is decided yes or no for intrusion using the association mining technique. According to this processing steps, we present the automated generation algorithm of the penetration scenarios.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.6
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pp.531-536
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2002
In this paper, we have applied Genetic Algorithms(GAs) to Intrusion Detection System(TDS), and then proposed and simulated the misuse detection model firstly. We have implemented with the KBD contest data, and tried to simulated in the same environment. In the experiment, the set of record is regarded as a chromosome, and GAs are used to produce the intrusion patterns. That is, the intrusion rules are generated. We have concentrated on the simulation and analysis of classification among the Data Mining techniques and then the intrusion patterns are produced. The generated rules are represented by intrusion data and classified between abnormal and normal users. The different rules are generated separately from three models "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", and "Content Model". The proposed system has generated the update and adaptive rules automatically and continuously on the misuse detection method which is difficult to update the rule generation. The generated rules are experimented on 430M test data and almost 94.3% of detection rate is shown.3% of detection rate is shown.
Although many researches on IDS (Intrusion Detection System) have been performed, the most of them are limited to the algorithm of detection software. However, even an IDS with superior algorithm can not detect intrusion, if it loses packets which nay have a clue of intrusions. In this paper, we suggest an efficient wav to improve the performance of IDS by reducing packet losses occurred due to hardware limitation and abundant processing overhead introduced by massive detection software itself. The reduction in packet losses is achieved by dropping hacking-free packets. The result shows that this decrease of packet losses leads an IDS to improve the detection rate of real attack.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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