With the development of the Internet of Things (IoT), related network infrastructures require new technologies to protect against threats such as external hacking. This study proposes an L-PBFT consensus algorithm that can protect IoT networks based on a blockchain consensus algorithm. We designed a blockchain (private) model suitable for small networks, tested processing performance for ultra-small/low-power IoT devices, and verified stability. As a result of performance analysis, L-PBFT proved that at least the number of nodes complies with the operation of the consensus algorithm(minimum 14%, maximum 29%) and establishes a trust network(separation of secure channels) different from existing security protocols. This study is a 4th industry convergence research and will be a foundation technology that will help develop IoT device security products in the future.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.4
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pp.1009-1019
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2018
Bitcoin is the first application utilizing the blockchain, but it has limitations in terms of scalability. The concept of Lightning Network was recently introduced to address the scalability problem of Bitcoin. In this paper, we found that the real-world Bitcoin Lightning Network shows the scale-free property. Therefore, the Bitcoin Lightning Network can be vulnerable to the intentional attacks targeting some specific nodes in the network while it is still robust to the random node failures. We experimentally analyze the robustness of the Bitcoin's Lightning Network via the simulation of network attack model. Our simulation results demonstrate that the real-world Lightning Network is vulnerable to target attacks that destroy a few nodes with high degree.
Existing energy was a system produced by a specific company and sold to consumers, but it is expected that in the near future, producers will become consumers and consumers will become producers. Recently, the emergence of cloud systems, 5G network construction, and energy reuse, including solar energy, are changing the shape of the energy market. In order to share energy, there are various agent systems, energy networks, and structures that form markets. In this study, we defined the above three and proposed a strategy using the Secure Energy Model (SEM) by applying a blockchain for a safe and fair energy market. The analytical results showed that the trust between the energy producers and consumers participating in the energy trade was formed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.7
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pp.1060-1070
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2022
With the development of information technology, the size of the system has become larger and diversified, and the existing role-based access control has faced limitations. Blockchain technology is being used in various fields by presenting new solutions to existing security vulnerabilities. This paper suggests efficient role-based access control in a blockchain where the required gas and processing time vary depending on the access frequency and capacity of the storage. The proposed method redefines the role of reusable units, introduces a hierarchical structure that can efficiently reflect dynamic states to enhance efficiency and scalability, and includes user-centered authentication functions to enable cryptocurrency linkage. The proposed model was theoretically verified using Markov chain, implemented in Ethereum private network, and compared experiments on representative functions were conducted to verify the time and gas efficiency required for user addition and transaction registration. Based on this in the future, structural expansion and experiments are required in consideration of exception situations.
As Internet voting can take place regardless of a voter's location, the participation rate of the voters would be increased and economic costs will be reduced. But the drawback of it is that all participants have to trust the election management server. If the server colludes with the specific candidate, the other candidates cannot prove rigged election. In addition, majority of researches on Internet voting are mainly focused on the voting restricted by the region and the country. Thus, it's not appropriate for the election in Internet community such as YouTube channels. As the Internet community is composed of members from all around the world, the new type of voting model is needed. In this study, we propose the smart contract based Internet voting model applicable on the blockchain network. The proposed smart contract model consists of candidate registration, voter registration, voting and counting stages. In the proposed model, anonymity of the voter is assured in the voter registration and voting stages, and all candidates can confirm the fairness of the election in the counting stage.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.5
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pp.1201-1216
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2017
Recently, many countries around the world including Korea (Rep. of) have actively introduced online voting using distributed ledger technology (e.g. blockchain). However, online voting using distributed ledger technology based on the widely deployed telecommunication/ICT infrastructure. There is insufficient analysis of potential security threats. In this paper, we suggest a model for online voting system using distributed ledger technology and propose countermeasures by analyzing the security threats that may occur in online voting process in terms of information security.
Recently, demand for cloud computing has increased and remote access due to home work and external work has increased. In addition, a new security paradigm is required in the current situation where the need to be vigilant against not only external attacker access but also internal access such as internal employee access to work increases and various attack techniques are sophisticated. As a result, the network security model applying Zero-Trust, which has the core principle of doubting everything and not trusting it, began to attract attention in the security industry. Zero Trust Security monitors all networks, requires authentication in order to be granted access, and increases security by granting minimum access rights to access requesters. In this paper, we explain zero trust and zero trust architecture, and propose a new cloud security system for strengthening access control that overcomes the limitations of existing security systems using zero trust and blockchain and can be used by various companies.
As the need for sharing for research purposes in the medical field increases, the use of a Common Data Model (CDM) is increasing. However, when sharing CDM data, there are some problems in that access control and personal information in the data are not protected. In this paper, in order to solve this problem, access to CDM data is controlled by using an encryption method in a blockchain network, and information of CDM data is recorded to enable tracking. In addition, IPFS was used to share a large amount of CDM data, and Celery was used to automate the sharing process. In other words, we propose a multi-channel automation system in which the information required for CDM data sharing is shared by a trust-based technology, a distributed file system, and a message queue for automation. This aims to solve the problem of access control and personal information protection in the data that occur in the process of sharing CDM data.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.12
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pp.125-134
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2019
As the limitations of the passive recognition domain, which is not guaranteed transparency of the operation process, AI technology has a vulnerability that depends on the data. Human error is inherent because raw data for artificial intelligence learning must be processed and inspected manually to secure data quality for the advancement of AI learning. In this study, we examine the necessity of learning data management before machine learning by analyzing inaccurate cases of AI learning data and cyber security attack method through the approach from cyber security perspective. In order to verify the learning data integrity, this paper presents the direction of data-preserving artificial intelligence system, a blockchain-based learning data environment model. The proposed method is expected to prevent the threats such as cyber attack and data corruption in providing and using data in the open network for data processing and raw data collection.
In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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