With the development of the Internet, various IT technologies such as IoT, Cloud, etc. have been developed, and various systems have been built in countries and companies. Because these systems generate and share vast amounts of data, they needed a variety of systems that could detect threats to protect the critical data contained in the system, which has been actively studied to date. Typical techniques include anomaly detection and misuse detection, and these techniques detect threats that are known or exhibit behavior different from normal. However, as IT technology advances, so do technologies that threaten systems, and these methods of detection. Advanced Persistent Threat (APT) attacks national or companies systems to steal important information and perform attacks such as system down. These threats apply previously unknown malware and attack technologies. Therefore, in this paper, we propose a hybrid intrusion detection system that combines anomaly detection and misuse detection to detect unknown threats. Two detection techniques have been applied to enable the detection of known and unknown threats, and by applying machine learning, more accurate threat detection is possible. In misuse detection, we applied Classification based on Association Rule(CBA) to generate rules for known threats, and in anomaly detection, we used One-Class SVM(OCSVM) to detect unknown threats. Experiments show that unknown threat detection accuracy is about 94%, and we confirm that unknown threats can be detected.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.79-81
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2014
Recently, It is built various information systems evolve IT skills. But When you build the information system, Difficult to determine whether the appropriate scale and problems that rely heavily on SI companies and professionals. To solve this problem, Korea Information Security Agency, etc., based on the primary objective was to develop H/W Capacity Equation formally to each system type. But the problems are to present H/W capacity equation by discussion of the expert group of suppliers and relatively long that it is difficult to formally apply in the situation now so it is no longer the limit. In this study, we proposes proper capacity planning techniques, which can guarantee the best performance compared to the budget invested. For this purpose, we derived the proper H/W capacity equation by regression analysis to gather performance metrics and cost of various cases by simulation of a virtual environment in the cloud. Through this study, when capacity planning, It is possible to reduce costs that It is possible to build an information system based on the digitized data and build information system in an environment that does not rely on the SI business or professional.
Kumaran, K. Manikanda;Chinnadurai, M.;Manikandan, S.;Murugan, S. Palani;Elakiya, E.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2377-2398
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2021
In the recent modernized world, utilization of natural resources (renewable & non-renewable) is increasing drastically due to the sophisticated life style of the people. The over-consumption of non-renewable resources causes pollution which leads to global warming. Consequently, government agencies have been taking several initiatives to control the over-consumption of non-renewable natural resources and encourage the production of renewable energy resources. In this regard, we introduce an IoT powered integrated framework called as green home architecture (GHA) for green score calculation based on the usage of natural resources for household purpose. Green score is a credit point (i.e.,10 pts) of a family which can be calculated once in a month based on the utilization of energy, production of renewable energy and pollution caused. The green score can be improved by reducing the consumption of energy, generation of renewable energy and preventing the pollution. The main objective of GHA is to monitor the day-to-day usage of resources and calculate the green score using the proposed green score algorithm. This algorithm gives positive credits for economic consumption of resources and production of renewable energy and also it gives negative credits for pollution caused. Here, we recommend a green score based tax calculation system which gives tax exemption based on the green score value. This direct beneficiary model will appreciate and encourage the citizens to consume fewer natural resources and prevent pollution. Rather than simply giving subsidy, this proposed system allows monitoring the subsidy scheme periodically and encourages the proper working system with tax exemption rewards. Also, our GHA will be used to monitor all the household appliances, vehicles, wind mills, electricity meter, water re-treatment plant, pollution level to read the consumption/production in appropriate units by using the suitable sensors. These values will be stored in mass storage platform like cloud for the calculation of green score and also employed for billing purpose by the government agencies. This integrated platform can replace the manual billing and directly benefits the government.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.1
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pp.5-14
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2014
Searchable encryption systems provide search on encrypted data while preserving the privacy of the data and the search keywords used in queries. Recently, interest on data outsourcing has increased due to proliferation of cloud computing services. Many researches are on going to minimize the trust put on external servers and searchable encryption is one of them. However, most of previous searchable encryption schemes provide only a single keyword boolean search. Although, there have been proposals to provide conjunctive keyword search, most of these works use a fixed field which limit their application. In this paper, we propose a field-free conjunctive keyword searchable encryption that also provides rank information of search results. Our system uses prime tables and greatest common divisor operation, making our system very efficient. Moreover, our system is practical and can be implemented very easily since it does not require sophisticated cryptographic module.
Arshad, Humaira;Jantan, Aman Bin;Abiodun, Oludare Isaac
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.2
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pp.346-376
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2018
Digital forensics is a vital part of almost every criminal investigation given the amount of information available and the opportunities offered by electronic data to investigate and evidence a crime. However, in criminal justice proceedings, these electronic pieces of evidence are often considered with the utmost suspicion and uncertainty, although, on occasions are justifiable. Presently, the use of scientifically unproven forensic techniques are highly criticized in legal proceedings. Nevertheless, the exceedingly distinct and dynamic characteristics of electronic data, in addition to the current legislation and privacy laws remain as challenging aspects for systematically attesting evidence in a court of law. This article presents a comprehensive study to examine the issues that are considered essential to discuss and resolve, for the proper acceptance of evidence based on scientific grounds. Moreover, the article explains the state of forensics in emerging sub-fields of digital technology such as, cloud computing, social media, and the Internet of Things (IoT), and reviewing the challenges which may complicate the process of systematic validation of electronic evidence. The study further explores various solutions previously proposed, by researchers and academics, regarding their appropriateness based on their experimental evaluation. Additionally, this article suggests open research areas, highlighting many of the issues and problems associated with the empirical evaluation of these solutions for immediate attention by researchers and practitioners. Notably, academics must react to these challenges with appropriate emphasis on methodical verification. Therefore, for this purpose, the issues in the experiential validation of practices currently available are reviewed in this study. The review also discusses the struggle involved in demonstrating the reliability and validity of these approaches with contemporary evaluation methods. Furthermore, the development of best practices, reliable tools and the formulation of formal testing methods for digital forensic techniques are highlighted which could be extremely useful and of immense value to improve the trustworthiness of electronic evidence in legal proceedings.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.11
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pp.2087-2102
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2011
The purpose of this study is to develop and present a strategic framework for mobile Internet marketing in the $Web^2$ environment. The $Web^2$ mobile Internet marketing is characterized by services, such as augmented reality and social network services. Considering the changes in the effects and types of advertisements in the mobile Internet, few studies of mobile advertisements have been conducted thus far in the $Web^2$ environment, including the cloud computing environment. Accordingly, this research aims to identify the relationships between importance and satisfaction and to uncover the characteristics of mobile advertisements through smart phones using the IPA (Importance-performance Analysis) methodology in the $Web^2$ environment. To induce the minimum required characteristics of a mobile advertisement in terms of the importance and satisfaction of IPA, Kano's model is applied to this analysis. The study also probes the relationships between the overall satisfaction and factors of each dimension of IPA through a regression analysis. As a result, this study presents four types of $Web^2$ mobile Internet marketing strategies. It was also confirmed that the maintenance reinforcement factors of the IPA dimension affect the degree of overall satisfaction. This study has implications for businesses and researchers preparing $Web^2$ mobile services and marketing.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.1
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pp.19-30
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2012
Based on the internet-based infrastructures such as various information devices, social network systems and cloud computing environments, distributed and sharable data are growing explosively. Recently, as a data analysis and mining technique for extracting, analyzing and classifying the inherent and useful knowledge and information, Formal Concept Analysis on binary or many-valued data has been successfully applied in many diverse fields. However, in formal concept analysis, there has been little research conducted on analyzing interval data whose attributes have some interval values. In this paper, we propose a new approach for classification of interval data based on the formal concept analysis. We present the development of a supporting tool(iFCA) that provides the proposed approach for the binarization of interval data table, concept extraction and construction of concept hierarchies. Finally, with some experiments over real-world data sets, we demonstrate that our approach provides some useful and effective ways for analyzing and mining interval data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.7
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pp.143-150
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2020
Recently, many companies are interested in smart factory services. Because various smart factory services are provided by the combination of mobile devices, cloud computing, and IoT services. However, many workers turn away from these systems because most of them are not implemented from the worker's point of view. To solve this, we implemented a development tool that allows field workers to produce their own services so that workers can easily create smart factory services. Manufacturing data is collected in real time from sensors which are connected to manufacturing facilities and stored within smart factory platforms. Implemented development tools can produce services such as monitoring, processing, analysis, and control of manufacturing data in drag-and-drop. The implemented system is effective for small manufacturing companies because of their environment: making various services quickly according to the company's purpose. In addition, it is assumed that this also will help workers' improve operation skills on running smart factories and fostering smart factory capable personnel.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.6
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pp.379-386
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2014
Recently, middleboxes play a key role in many network settings such as firewalls, VPN gateways, proxies, intrusion detection and prevention systems, and WAN optimizers. However, achieving the performance and security benefits that middleboxes offer is highly complex, and therefore it is essential to manage middleboxes efficiently and dynamically. In this respect, Software-Defined Networking (SDN) offers a promising solution for middlebox policy enforcement by using logically centralized management, decoupling the data and control planes, and providing the ability to programmatically configure forwarding rules. Also, cloud computing and distributed Network Function Virtualization (NFV) can enable to manage middleboxes more easily. We introduce SDN-based middlebox management framework in integrated wired and wireless networks and discuss the further issues.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.1005-1018
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2017
This paper proposes an App Visualization (AppV) based on IoT Self-diagnosis Micro Control Unit (ISMCU) for accident prevention. It collects a current status of a vehicle through a sensor, visualizes it on a smart phone and prevents vehicles from accident. The AppV consists of 5 components. First, a Sensor Layer (SL) judges noxious gas from a current vehicle and a driver's driving habit by collecting data from various sensors such as an Accelerator Position Sensor, an O2 sensor, an Oil Pressure Sensor, etc. and computing the concentration of the CO collected by a semiconductor gas sensor. Second, a Wireless Sensor Communication Layer (WSCL) supports Zigbee, Wi-Fi, and Bluetooth protocol so that it may transfer the sensor data collected in the SL to ISMCU and the data in the ISMCU to a Mobile. Third, an ISMCU integrates the transferred sensor information and transfers the integrated result to a Mobile. Fourth, a Mobile App Block Programming Tool (MABPT) is an independent App generation tool that changes to visual data just the vehicle information which drivers want from a smart phone. Fifth, an Embedded Module (EM) records the data collected through a Smart Phone real time in a Cloud Server. Therefore, because the AppV checks a vehicle' fault and bad driving habits that are not known from sensors and performs self-diagnosis through a mobile, it can reduce time and cost spending on accidents caused by a vehicle's fault and noxious gas emitted to the outside.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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