모바일 악성코드는 웜에 의한 전파가 대표적이며, 웜의 확산 특징을 분석하기 위한 모델링 기법들이 제시되었지만 거시적인 분석만 가능하였고 특정 바이러스, 악성코드에 대해 예측하기는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 악성코드 데이터를 활용하여 미래의 악성코드의 발생을 예측 할 수 있는 마코프 체인을 기반으로 한 예측 방법을 제시하였다. 마코프 체인 예측 모델링에 적용할 악성코드 평균값은 전체 평균값, 최근 1년 평균값, 최근 평균값(6개월)의 세 가지 범위로 분류하여 적용하였고, 적용하여 얻어진 예측 값을 비교하여 최근 평균 값(6개월)을 적용하는 것이 악성코드 예측 확률을 높일 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제11권1호
/
pp.272-287
/
2017
This paper proposes new methods, named Derivative Code (DerivativeCode) and Derivative Code Pattern (DCP), for object recognition. The discriminative derivative code is used to capture the local relationship in the input image by concatenating binary results of the mathematical derivative value. Gabor based DerivativeCode is directly used to solve the palmprint recognition problem, which achieves a much better performance than the state-of-art results on the PolyU palmprint database. A new local pattern method, named Derivative Code Pattern (DCP), is further introduced to calculate the local pattern feature based on Dervativecode for object recognition. Similar to local binary pattern (LBP), DCP can be further combined with Gabor features and modeled by spatial histogram. To evaluate the performance of DCP and Gabor-DCP, we test them on the FERET and PolyU infrared face databases, and experimental results show that the proposed method achieves a better result than LBP and some state-of-the-arts.
International journal of advanced smart convergence
/
제13권2호
/
pp.48-60
/
2024
With the exponential growth of satellite data utilization, machine learning has become pivotal in enhancing innovation and cybersecurity in satellite systems. This paper investigates the role of machine learning techniques in identifying and mitigating vulnerabilities and code smells within satellite software. We explore satellite system architecture and survey applications like vulnerability analysis, source code refactoring, and security flaw detection, emphasizing feature extraction methodologies such as Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG). We present practical examples of feature extraction and training models using machine learning techniques like Random Forests, Support Vector Machines, and Gradient Boosting. Additionally, we review open-access satellite datasets and address prevalent code smells through systematic refactoring solutions. By integrating continuous code review and refactoring into satellite software development, this research aims to improve maintainability, scalability, and cybersecurity, providing novel insights for the advancement of satellite software development and security. The value of this paper lies in its focus on addressing the identification of vulnerabilities and resolution of code smells in satellite software. In terms of the authors' contributions, we detail methods for applying machine learning to identify potential vulnerabilities and code smells in satellite software. Furthermore, the study presents techniques for feature extraction and model training, utilizing Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG) to extract relevant features for machine learning training. Regarding the results, we discuss the analysis of vulnerabilities, the identification of code smells, maintenance, and security enhancement through practical examples. This underscores the significant improvement in the maintainability and scalability of satellite software through continuous code review and refactoring.
본 논문에서는 ISO/IEC 10646과 멀티바이트 코드 세트간의 변환 시스템을 설계하고 구현한다. 65,000 문자의 코드를 제공하는 UCS 세트는 128 문자의 코드 용량을 제공하는 ASCII 코드의 제한성을 해결하고, 전세계 언어의 표현, 전송, 교환, 처리, 저장 및 입출력을 단일 코드 페이지에서 적용하며, 다국어 소프트웨어 개발시 코드 변환을 단순화시킴으로써 프로그램의 코드 수정을 위한 시간과 비용을 효율적으로 절감하게 한다. 따라서 UCS 코드 시스템과 ASCII 및 EBCDIC 코드 시스템들이 혼용되어 사용되는 환경에서는 상호 시스템간의 코드 변환 방법은 시스템 마이그레이션시 제공되어야 하는 중요한 고려 사항이다. 본 논문의 코드 변환 유틸리티는 UCS와 IBM 호스트 코드간의 매핑 테이블을 포함하고 있으며 제안된 코드 변환 알고리즘을 시스템에서 구현하였다. 제안된 코드 변환 프로그램은 실제 시스템 환경에서 성공적으로 구동하였음을 검증하였고, UCS와 멀티바이트 코드 시스템간의 마이그레이션시 가이드라인으로 제공될 수 있다.
자체 수정 코드(Self-Modifying-Code)란 실행 시간 동안 스스로 실행 코드를 변경하는 코드를 말한다. 이런 기법은 특히 악성코드가 정적 분석을 우회하는 데 악용된다. 따라서 이러한 악성코드를 효과적으로 검출하려면 자체 수정 코드를 파악하는 것이 중요하다. 그동안 동적 분석 방법으로 자체 수정 코드를 분석해왔으나 이는 시간과 비용이 많이 든다. 만약 정적 분석으로 자체 수정 코드를 검출할 수 있다면 악성코드 분석에 큰 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 LLVM IR로 변환한 바이너리 실행 프로그램을 대상으로 자체 수정 코드를 탐지하는 정적 분석 방법을 제안하고, 자체 수정 코드 벤치마크를 만들어 이 방법을 적용했다. 본 논문의 실험 결과 벤치마크 프로그램을 컴파일로 변환한 최적화된 형태의 LLVM IR 프로그램에 대해서는 설계한 정적 분석 방법이 효과적이었다. 하지만 바이너리를 리프팅 변환한 비정형화된 LLVM IR 프로그램에 대해서는 자체 수정 코드를 검출하기 어려운 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 바이너리를 리프팅 하는 효과적인 방법이 필요하다.
PMDSPH is a combined 3D particle-mesh and SPH code aimed to simulate the self-consistent dynamical evolution of spiral galaxies including live stellar and collisionless dark matter components, as well as an isothermal gas component. This paper describes some aspects of this code and shows how its application to the Milky Way helps to recover the gas flow within the Galactic bar region from the observed HI and CO longitude-velocity distributions.
A transport theory code CRX-Hex based on characteristic methods with a general geometric tracking routine is developed for the heterogeneous hexagonal geometry. With the general geometric tracking routine, the formulation of the characteristic method is not changed. To test the code, it was applied to two benchmark problems which consist of complex meshes and compared with other codes (HELIOS, TWOHEX).
본 논문은 필기체 한글의 특징을 추출한 후 이를 신경망을 이용하여 인식하였다. 한글의 특징 추출을 위해 $5{\times}5$ 윈도우 방법을 사용하였는데, 이는 $3{\times}3$ 윈도우 방법을 수정한 것이다. 추출된 특징을 이진화 코드로 변환하여 신경망의 입력으로 사용하며, 백프로퍼게이션 알고리즘으로 학습시켰다. 수직 모음, 수평모음, 자음 인식을 위한 3개의 신경망을 각각 구성하였고, 결과를 비교하기 위하여 3가지 학습 방법을 사용하였다. 3가지 학습 방법은 고정 코드 방법, 학습 코드 방법 I, 학습 코드 방법 II이고 학습 코드 방법 II가 가장 좋은 결과를 보였다. 이 경우 수직 모음과 수평 모음은 100%의 인식률을, 자음은 93.75%의 인식 결과를 보였다.
최근 사이버범죄는 가상화 기술, 유포지 추적 회피 등 다양한 기술 등의 새로운 기술을 적용하여 추적이 점점 어려워지고 있다. 따라서 전통적인 악성코드 분석방법인 정적분석, 동적 분석 등 방법은 악성코드 유포자를 추적하는 데 한계가 있다. 또한, 사이버 수사 분야에서는 악성코드 자체에 대한 분석보다 악성코드 유포자를 추적하는 것이 더욱 중요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 악성코드 유포자를 효율적으로 추적하기 위해 전통적인 분석방법과 OSINT, Intelligence 등 최근의 정보수집 방법을 융합한 차세대 악성코드 정보수집 아키텍처를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 아키텍처는 기존의 악성코드 분석체계와 수사관점의 분석체계의 차이점을 기반으로 사이버범죄의 관점에서 필요한 요소기술을 연관시킴으로 인해 사이버 범죄 수사에서 유포자 추적을 위한 핵심적인 접근 방법이 될 수 있다.
Every iteration of interior-point methods of large scale optimization requires computing at least one orthogonal projection. In the practice, symmetric variants of the Gaussian elimination such as Cholesky factorization are accepted as the most efficient and sufficiently stable method. In this paper several specific implementation issues of the symmetric factorization that can be applied for solving such equations are discussed. The code called McSML being the result of this work is shown to produce comparably sparse factors as another implementations in the $MATLAB^{***}$ environment. It has been used for computing projections in an efficient implementation of self-regular based interior-point methods, McIPM. Although primary aim of developing McSML was to embed it into an interior-point methods optimizer, the code may equally well be used to solve general large sparse systems arising in different applications.
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.