In recent years, new technologies such as Internet of Things, Cloud Computing and Big Data are being widely used. And the type and amount of data is dramatically increasing. This makes security an important issue. In terms of leakage of sensitive personal information. In order to protect confidential information, a method called anonymization is used to remove personal identification elements or to substitute the data to some symbols before distributing and sharing the data. However, the existing method performs anonymization by generalizing the level of quasi-identifier hierarchical. It requires a higher level of generalization in case where k-anonymity is not satisfied since records in data table are either added or removed. Loss of information is inevitable from the process, which is one of the factors hindering the utility of data. In this paper, we propose a novel anonymization technique using decision tree based machine learning to improve the utility of data by minimizing the loss of information.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.2
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pp.147-155
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2013
Proxy re-encryption scheme has advantage where plaintext does not get exposed during re-encryption process. This scheme is popular for sharing server-saved data in case of cloud computing or mobile office that uses server to save data. Since previous proxy re-encryption schemes can use re-encryption key over and over again, it may abuse re-encryption. To solve this problem, conditional proxy re-encryption scheme was proposed. But, it is computationally expensive generate the same number of re-encryption key with the number of condition values. In this paper, we propose an efficient conditional proxy re-encryption scheme in terms of re-encryption key generation. The proposed scheme uses only encryption and decryption process. Therefore it has advantage to generate one re-encryption key for one person. The proposed scheme is secure against chosen-ciphertext attack.
Recently, the rapidly increased use of smartphone devices provides both opportunity and problems at the same time to the telecom companies in domestic and world wide. It provides a great opportunity to overcome the market stagnation of the existing voice- centric communications, and also problems of building a highly efficient new wireless access networks to accommodate huge volume of data traffic among smart devices. Facing with the age of keen competition, telecom companies have two kinds of strategies for network transition; a strategy of building uniform LTE -based 4G networks as fast as possible, and a hybrid network enhancement strategy compounding 3G and 4G networks using HSP A+, WiFi, cloud computing, etc. It is difficult to predict which strategy will have more successful outcome in the near future. This paper studies the trends and issues of network enhancement policies and transition strategies to the 4G network era, and tries to draw appropriate and efficient ways for network enhancement and operation.
Since appearance of smart devices and cloud computing services, the social and economical values of administrative information have been magnified as valuable information. In order to make better use of various administrative information by diverse government organizations efficiently and effectively, information sharing based on legal systems is essential because of several obstacles including privacy. To suggest practical ways for using administrative information, this study categorized the administrative information sharing process, and analyzed the regulations and legal systems that are contradictory to the regulations. The result of analysis appears that there is a need of legislative base for well-defined business use of information, and a need of the organizations, that available to collect and manufacture the information. The results of this study can be expected to make legislation contributions not only for industries, but also by suggesting the policy making and guidelines to protect privacy and improve the quality of citizens' life.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.6
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pp.1449-1454
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2015
Virtualization lacks capabilities for enabling the application to scale efficiently because of new applications components which are raised to be configured on demand. In this paper, we propose an architecture that affords mobile app based on nomadic smartphone using not only mobile cloud computing-cloudlet architecture but also a dedicated platform that relies on using virtual private mobile networks to provide reliable connectivity through LTE(Long Term Evolution) wireless communication. The design architecture lies with how the cloudlet host discovers service and sends out the cloudlet IP and port while locating the user mobile device. We demonstrate the effectiveness of the proposed architecture by implementing an android application responsible of real time analysis by using a vehicle to applications smartphone interface approach that considers the smartphone to act as a remote users which passes driver inputs and delivers outputs from external applications.
There has been an increasing interest in new industry and demand creations by the convergence and integration between IT and infrastructure and BT, NT, and CT and the convergence of IT and spread of cloud computing have changed the IT service environment. Even in the educational field, the convergence and integration of contents with various IT have rapidly emerged and learning equipments for the educational purpose have expanded to the mobile media platform from PCs so that learning without limitations to time, place and equipment has become possible. Contents necessary for the smart education are under way by research development utilizing cyber reality and simulation, and 3D technologies. The purpose of this study is to propose marine contents use and service plans for the educational purpose in order to produce various types of contents for the marine life and environment, to improve the school achievement by stimulating interest and to provide individually customized learning.
In the case that multiple services are in race condition for limited I/O resource, the services or processes with lower priority occasionally occupy most of limited I/O resource. And it decreases QoS and performance of important services and makes it difficult to efficiently use limited I/O resource. Although system administrator allocates I/O resource according to priority of process, he/she can't know or expect how much resource will be used by the specific process. Due to these reasons, it causes the problem that he/she can't guarantee the service QoS and performance stability. Therefore, in this paper, we propose service based disk I/O control supporting predictable I/O bandwidth to resolve upper problems. Proposed I/O control guarantees the service QoS and performance stability by supporting the service based predictable I/O bandwidth and it makes limited I/O resource to be efficiently used in respect of service.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.12
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pp.6060-6070
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2012
Real-Time Enterprise (RTE)'s key requirement is that it should respond and adapt fast to the change of the firms' internal and external situations including the change of market and customers' needs. Recently, the big data processing technology to support the speedy change of the firms is spotlighted. Under the circumstances that wire and wireless communication networks are evolving with an accelerated rate, it is especially critical to provide a strong security monitoring function and stable services through a real-time processing of massive communication data traffic. By applying the big data processing technology based on a cloud computing architecture, this paper solves the managerial problems of telecommunication service providers and discusses how to operate the network management system effectively.
Recently, large-scale streaming sensor data have emerged due to explosive supply of smart phones, diffusion of IoT and Cloud computing technology, and generalization of IoT devices. Also, researches on combination of semantic web technology are being actively pushed forward by increasing of requirements for creating new value of data through data sharing and mash-up in large-scale environments. However, we are faced with big issues due to large-scale and streaming data in the inference field for creating a new knowledge. For this reason, we propose the RDFS rule based parallel reasoning scheme to service by processing large-scale streaming sensor data with the semantic web technology. In the proposed scheme, we run in parallel each job of Rete network algorithm, the existing rule inference algorithm and sharing data using the HBase, a hadoop database, as a public storage. To achieve this, we implement our system and evaluate performance through the AWS data of the weather center as large-scale streaming sensor data.
Recently, the demand for fast storage devices is rapidly increasing in cloud platforms, social network services, etc. Despite the development of fast storage devices, the traditional Linux I/O stack is not able to exploit the full extent of the performance improvement since it has been optimized for disk-based storage devices. In this paper, we propose an optimized I/O stack which can fully utilize the I/O bandwidth and latency of fast storage devices. To this end, we design a new I/O interface to replace the current block I/O interface and optimize our I/O interface. Our optimized I/O interface bypasses operations/layers in block I/O subsystems of the current Linux I/O stack to fully exploit fast storage devices. We also optimize the Linux file systems such as ext2 and ext4 to run on our I/O interface. We evaluate our I/O stack with multiple benchmarks and the experimental results show that our I/O stack achieves 1.7 times better throughput compared to traditional Linux I/O stack.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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